IDL로 만들어본 Auto-correlation 동영상

본의아니게 굉장히 오랜만에 블로그에 글을 올리게 되었습니다. 그럼에도 불구하고 꾸준히 찾아주시는 분들께 다시 한번 감사드립니다. 제가 글을 못올리던 지난 약 1개월 사이에 IDL계에서도 몇몇 이슈들이 있었습니다. 그 중에서도 가장 큰 뉴스는 아무래도 David Fanning의 은퇴 발표 소식이었던 것 같습니다. 이 바닥에서는 꽤 오랫동안 IDL의 대부와 같은 존재였는데, 이 분도 뭔가 인생의 새로운 전환점을 찾으시려는 것 같더군요. 한편으론 이해가 가면서도 또 한편으로는 아쉬운 소식입니다. 저 역시 예전 처음 IDL 배울 때 이 분의 웹사이트에서 정말 많은 것들을 배웠는데, 직접 뵌 적은 없어도 항상 감사하는 마음을 갖고 있었는데요. 어떤 인생을 사시던간에 행복한 삶을 이어나가시길 비는 마음입니다.

David Fanning 은퇴 소식 링크

오늘은 모처럼 동영상을 만들어봤습니다. 예전에 다량의 입자들의 운동을 영상으로 만들어본 이후로 꽤 오랜만에 만들어봤는데요. 이번 동영상의 주제는 Auto-correlation입니다. 1차원이나 2차원 신호의 주기성을 분석하는데 있어서 많이 사용되는 기법이라는 것은 잘 알려진 사실인데요. 가상의 1차원 데이터를 생성하고 이 데이터를 시간에 따는 값의 변동이라고 가정을 하였습니다. 그래서 여러가지 시간폭을 두고 이동(Shift)을 시켜가면서 자기상관계수를 산출해보다보면, 그 값이 낮아졌다가 다시 높아지면서 나름 극대치에 이르는 이동폭을 얻을 수 있는데요. 이 이동폭에 해당되는 시간의 크기가 바로 이 데이터의 변동주기라고 보면 되겠지요.

그래서 이러한 과정을 하나의 동영상으로 만들어봤습니다. 아래 링크된 동영상을 보시면 프레임에서 왼쪽의 플롯에서는 원 데이터와 이동된 데이터가 중첩되어 있습니다. 그리고 오른쪽의 플롯에서는 원 데이터와 이동된 데이터 사이의 상관관계를 볼 수 있습니다. 자기상관계수가 높은 값일 때의 Shift가 자료의 변동주기에 해당될텐데, 이 데이터의 경우는 약 17~18 정도의 주기를 갖는 것으로 나타납니다. 물론 전에도 언급했던 적이 있지만, IDL에서 이와 같은 고화질 동영상을 만들려면 정식 라이센스가 필요합니다. 평가판 라이센스로도 지원되지 않는 기능이라는 점을 염두에 둬야 합니다. 이게 사실 코덱의 라이센스 문제가 걸린 문제라서 좀 불편하지만 어쩔 수 없는 부분이 있는 것도 사실입니다..

그리고 이 동영상을 만드는데 사용된 IDL 프로그램을 원하시는 분들은 아래 제 이메일로 요청을 해주시면 보내드리겠습니다.

lee@selab.co.kr