• Title/Summary/Keyword: 결합가중치

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A Study of measurement for National Information Index (국가정보화지수 측정방법에 관한 연구)

  • Jee, K.Y.;Kang, S.W.;Kim, J.R.
    • Electronics and Telecommunications Trends
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    • v.14 no.3 s.57
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    • pp.95-105
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    • 1999
  • 일반적으로 정보화 수준을 측정할 때 많이 사용되는 방법은 산술평균의 개념에 의한 대표값 산출방식이다. 그러나 이는 항목간의 통합문제의 관점에서 각 항목의 정보화 기여도가 무시되고, 급격한 정보화의 구조변화를 적절히 반영하지 못하며, 기본지표의 측정항목이 많아질 경우에는 해당 측정항목이 상대적으로 작은 기여도를 갖는 것으로 나타나는 등 여러 문제점을 내포하고 있다. 따라서 본 연구는 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 새로운 정보화 수준 측정방법을 제안하고 이에 따른 정보화지수의 측정.비교.분석을 통하여 새로운 측정방법을 검증하는 데에 있다. 본 고에서는 서로 상관된 국가정보화 지표들을 결합하여 하나의 가중치를 구하는 인자분석 및 대표성분점수화법 등 세 가지 방법을 이용하여 방법별로 정보화지수를 산출한 결과를 비교.분석하여 보았다. 세 가지 방법들에 의한 가중치 및 지수는 다소 값의 차이를 보이고 있지만 전체적인 추이는 같음을 보았다. 방법 1과 방법 2는 요인분석에 의한 분석 결과로서 가중치나 지수에서 다소의 차이를 보이고 있지만 유사성이 매우 크며, 방법 3에 의한 분석결과는 앞의 방법들과는 가중치 및 지수에서 차이를 보이고 있다. 특히 방법 3은 다른 측정 방법과는 달리 상관성이 높은 변수들에게 가중치를 부여하게 된다. 따라서 방법 1과 방법 2보다 더 객관적으로 각 지표의 가중치를 반영한다고 볼 수 있어 어느 정도 이 방법에 의한 분석이 유의함을 보여주었다.

Patch based Multi-Exposure Image Fusion using Gamma Transformation (감마 변환을 이용한 패치 기반의 다중 노출 영상 융합)

  • Kim, Jihwan;Choi, Hyunho;Jeong, Jechang
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2017.06a
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    • pp.59-62
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    • 2017
  • 본 논문에서는 평균 밝기 부분에 가중치 맵으로써 감마 변환에 기반한 선형 결합을 제안하고자 한다. 기존의 패치를 기반으로 한 가중치 맵은 평균 밝기 부분에서 영상 내 밝기 값이 한쪽으로 치우쳐 영상의 밝은 부분이 과포화 상태가 되어 세부 정보가 손실되는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 전역적 및 지역적 영상의 평균 밝기 값을 이용하여 감마 변환된 값을 선형 결합 시켜줌으로써 영역 내 세부 정보를 보존시키고 주관적 화질을 향상시켰다. 실험을 통해 결과를 분석하고 성능을 비교하여 기존 알고리듬에 비해 제안한 알고리듬이 우수함을 증명하였다.

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MMSE-DFE와 Sparse-DFE의 등화기 계수 가중치 결합을 이용한 ToV SNR 시간율 향상 기법

  • Jeon, Seong-Ho;Lee, Jae-Gwon;Kim, Jeong-Hyeon;Im, Jung-Gon
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2014.06a
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    • pp.250-253
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    • 2014
  • 방송 서비스를 안정적으로 제공하기 위해서는 가시청시간율을 안정적으로 확보하는 것이 중요하다. 이를 위해서는 수신단에서 ToV SNR 부근에서의 추가적인 margin을 확보하는 기술이 요구된다. 기존 방송 시스템은 안테나를 하나만 사용하는 수신 환경을 가정하고 있으므로, 본 논문에서는 하나의 안테나로부터 수신된 신호를 서로 다른 equalizer 기법 2가지를 동시에 적용하여 마치 2개의 수신 안테나부터 신호를 수신한 효과를 얻었고, 그 출력을 weight combining 하여 최종 SNR 이득을 높이는 기술을 제안하였다. 특히, equalizer 기법은 기존에 성능이 우수하다고 알려져 있는 MMSE-DFE 기술과 최근 큰 주목을 받고 있는 compressed Sensing 기반 sparse-DFE 기술을 동시에 사용하였다. Simulation을 통해서 MMSE-DFE 또는 sparse-DFE를 단독으로 사용하는 것보다 두 기법을 가중치 결합을 통해서 사용함으로써 가시청시간율이 크게 향상되는 것을 확인하였다.

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Attitude Control of Model Helicopter systems using the WAVENET (WAVENET을 이용한 모형 헬리콥터 시스템의 자세 제어)

  • 박두환;이준탁
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2003.05a
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    • pp.307-310
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    • 2003
  • 본 논문에서는 대표적인 비선형 동특성을 가지는 실제 헬리콥터의 회전 띤 자세 운동을 근사화한 모형 헬리콥터의 시스템을 소개하고 이 시스템의 정지 자세 제어를 목표로 직접 적응 웨이브렛 신경회로망 제어기를 다음의 과정에 의해 만든다. 우선 상태 공간에 적용할 웨이브렛 기준 함수를 정의하고 나서 제어기로 들어오는 입력 값의 대략적인 범위와 특성을 파악해서 웨이브렛 이론에 근거해 신축(dilation)과 이동(traslation) 변수 값을 선택하여 초기 적응 웨이브렛 신경회로망 제어기를 건설한다. 마지막으로 시스템의 안정화 제어를 위하여 선택, 교배, 돌연변이의 진화연산자에 의해 일시에 최적의 구조와 결합가중치로 진화시켜 가는 새로운 형태의 ENNC를 제안하여 연결 가중치(weight)를 조정한다. 이 직접 적응 웨이브렛 신경회로망 제어기를 비선형 시스템인 모형 헬리콥터 시뮬레이터에 적용하여 제안한 제어기의 견실성 및 그 우수성을 입증하고자 한다.

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An Empirical Study of Multi-Modal Biometrics using Face and Fingerprint (얼굴과 지문을 결합한 다중 생체인식 시스템의 실험적 연구)

  • 강효섭;한영찬;김학일
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2002.10d
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    • pp.622-624
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    • 2002
  • 생체인식 기술은 급속도로 발전하고 있지만 개개의 생체 정보를 이용한 단일 생체인식 기술은 생체 방식에 따라 각각의 문제점이 노출되고 있는 상황이다. 이에 두 가지 이상의 생체 정보를 결합하여 단일 생체인식 기술의 문제점을 극복하고 보다 좋은 인식률을 확보하기 위해 다중 생체인식 시스템(Multi-Modal Bio-metries System)이라는 복합 시스템이 제안 되었다. 이 논문에서는 생체인식 산업의 특성 및 개인 인증 방법으로 사용중인 단일 생체인식 시스템의 문제점을 알아보고 그 해결방안으로 다중 생체인식 시스템의 확률단계(Probability Level)에서 더 좋은 성능을 보여주기 위해 각각의 시스템에 가중치(Weight)를 부여 할 경우, EER(Equal Error Rate)이 단일 생체인식 시스템에 보다 가중치를 부여 했을 때 낮아짐과 동시에 ROC 커브도 (Receiver Operating Characteristic Curve) 좋아짐을 보였다.

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Medical Image Classification and Keyword Annotation Using Combination of Random Forests and Relation Weight (Random Forests와 관계 가중치 결합을 이용한 의료 영상 분류 및 주석 자동 생성)

  • Lee, Ji-hyun;Kim, Seong-hoon;Ko, Byoung-chul;Nam, Jae-Yeal
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2010.11a
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    • pp.596-598
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    • 2010
  • 본 논문에서는 의료영상 중 X-ray 영상을 대상으로 영상을 분류하고 분류 결과에 따라 다중 키워드를 생성하는 방법을 제시한다. X-ray영상은 대부분 그레이 영상임으로 Local Binary Patterns (LBP)을 이용하여 픽셀간의 연관성을 특징으로 추출하고, 실시간 학습 및 분류가 가능한 Random Forests 분류기로 영상들을 30개의 클래스로 분류한다. 또한, 미리 정의된 신체 부위간의 관계 가중치를 분류 스코어에 결합하여 신뢰값을 생성하고 이를 기반으로 영상에 대해 다중 주석을 부여하게 된다. 이렇게 부여된 다중 주석은 키워드 기반의 의료영상을 가능케 함으로 보다 쉽고 효율적인 검색 환경을 제공할 수 있다.

K-means Clustering Method according to Documentation Numbers (문서 수에 따른 가중치를 적용한 K-means 문서 클러스터링)

  • 조시성;안동언;정성종;이신원
    • Proceedings of the IEEK Conference
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    • 2003.07d
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    • pp.1557-1560
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    • 2003
  • 본 논문에서는 이 문서 클러스터링 방법 중 계층적 방법인 Kmeans 클러스터링 알고리즘을 이용하여 문서를 클러스터링 하고자 한다. 기존의 Kmeans 클러스터링 알고리즘은 문서의 수가 많을 경우 하나의 클러스터링에 너무 많은 문서들이 할당되는 문제점이 있다. 이 치우침을 완화하고자 각 클러스터링에 할당된 문서 수에 따라서 문서에 가중치를 부여한 후 다시 클러스터링을 하는 방법을 제안하였다. 실험 결과는 정확률, 재현율을 결합한 조화 평균(F-measure)을 사용하여 평가하였으며 기존 알고리즘보다 9%이상의 성능 향상을 나타냈다.

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Performance analysis of Wireless Internet system employing joint adaptive array antennas (결합 적응형 어레이 안테나를 적용한 무선 인터넷 시스템 구조 제안 및 성능분석)

  • Park, Hyun-Hwa;Kim, Jeong-Ho
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.32 no.5A
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    • pp.433-440
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    • 2007
  • In this paper, we have proposed WiBro receiver structure employing joint adaptive antenna scheme at the base station (BS) and the mobile station (MS) and evaluated its performance. In WiBro system, the joint use of transmit beamforming at BS and receive beamforming at MS can improve the SINR significantly and increase the capacity compared to the conventional system. Moreover, power allocation level can be decreased because channel variation can be reduced by using the jointly updated weight. However, it needsthe calculation of the antenna weights in every subcarrier for performance improvement. This could imply an enormous computational burden. However, the computational complexity can be reduced significantly by using the same set of the antenna weights for the adjacent subcarriers instead of calculating antenna weights for every subcarrier. We have analyzed the impact of subcarrier grouping for weight calculation on the system performance.

Approach to Improving the Performance of Network Intrusion Detection by Initializing and Updating the Weights of Deep Learning (딥러닝의 가중치 초기화와 갱신에 의한 네트워크 침입탐지의 성능 개선에 대한 접근)

  • Park, Seongchul;Kim, Juntae
    • Journal of the Korea Society for Simulation
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    • v.29 no.4
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    • pp.73-84
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    • 2020
  • As the Internet began to become popular, there have been hacking and attacks on networks including systems, and as the techniques evolved day by day, it put risks and burdens on companies and society. In order to alleviate that risk and burden, it is necessary to detect hacking and attacks early and respond appropriately. Prior to that, it is necessary to increase the reliability in detecting network intrusion. This study was conducted on applying weight initialization and weight optimization to the KDD'99 dataset to improve the accuracy of detecting network intrusion. As for the weight initialization, it was found through experiments that the initialization method related to the weight learning structure, like Xavier and He method, affects the accuracy. In addition, the weight optimization was confirmed through the experiment of the network intrusion detection dataset that the Adam algorithm, which combines the advantages of the Momentum reflecting the previous change and RMSProp, which allows the current weight to be reflected in the learning rate, stands out in terms of accuracy.

Estimation Techniques for Three-Dimensional Target Location Based on Linear Least Squared Error Algorithm (선형 최소제곱오차 알고리즘을 응용한 3차원 표적 위치 추정 기법)

  • Han, Jeong Jae;Jung, Yoonhwan;Noh, Sanguk;Park, So Ryoung;Kang, Dokeun;Choi, Wonkyu
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.41 no.7
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    • pp.715-722
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    • 2016
  • In this paper, by applying the linear least squared error algorithm, we derive an estimation technique for three dimensional target location when a number of radars are used in detecting a target. The proposed technique is then enhanced by combining GPS information and by assigning variable weights to information sources. The enhanced performance of proposed techniques is confirmed via simulation. It is also observed from simulation results that the performance is robust to the uncertainty of information.