본 논문에서는 합성곱 신경망을 기반으로 CCTV 이미지를 통한 해무 탐지 방법을 제안한다. 학습에 필요한 자료로 시정 1km 기준으로 총 11개의 항만 또는 해수욕장(부산항, 부산신항, 평택항, 인천항, 군산항, 대산항, 목포항, 여수광양항, 울산항, 포항항, 해운대해수욕장)에서 수집된 해무와 해무가 아닌 이미지 10004장을 랜덤 추출하였다. 전체 10004장의 데이터셋 중에 80%를 추출하여 합성곱 신경망 모델 학습에 사용하였다. 사용된 모델은 16개의 합성곱층과 3개의 완전 연결층을 가지고 있으며, 마지막 완전 연결층에서 Softmax 분류를 수행하는 합성곱 신경망을 활용하였다. 나머지 20%를 이용하여 모델 정확도 평가를 수행하였고 정확도 평가 결과 약 96%의 분류 정확도를 보였다.
딥러닝 분류 모델에 대한 공격 중 하나인 적대적 공격은 입력 데이터에 인간이 구별할 수 없는 섭동을 추가하여 딥러닝 분류 모델이 잘못 분류하도록 만드는 공격이며, 다양한 적대적 공격 알고리즘이 존재한다. 이에 따라 적대적 데이터를 탐지하는 연구는 많이 진행되었으나 적대적 데이터가 어떤 적대적 공격 알고리즘에 의해 생성되었는지 분류하는 연구는 매우 적게 진행되었다. 적대적 공격을 분류할 수 있다면, 공격 간의 차이를 분석하여 더욱 견고한 딥러닝 분류 모델을 구축할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 공격 대상 딥러닝 모델이 예측하는 클래스를 기반으로 은닉층의 출력값에서 특징을 추출하고 추출된 특징을 입력으로 하는 랜덤 포레스트 분류 모델을 구축하여 적대적 공격을 탐지 및 분류하는 모델을 제안한다. 실험 결과 제안한 모델은 최신의 적대적 공격 탐지 및 분류 모델보다 정상 데이터의 경우 3.02%, 적대적 데이터의 경우 0.80% 높은 정확도를 보였으며, 기존 연구에서 분류하지 않았던 새로운 공격을 분류한다.
An improvement of light-extraction efficiency of organic light-emitting diodes was studied by using random-textured films (RTF). Device was made in a structure of RTF/glass/ITO/TPD/$Alq_3$/LiF/Al. RTF mold was made by spreading PDMS solution on a sandpaper. By pressing this mold on the glass substrate pre-coated with ZPU material, the RTF was obtained. From this study, there was an improvement of external quantum efficiency by about 30% in the device with the random-textured film (RTF 40) compared to that of the reference one.
Finding a planar surface on 3D space is very important for efficient and safe operation of a mobile robot. In this paper, we propose a method using a plane detection cell (PDC) and iterative randomized Hough transform (IRHT) for finding the planar region from a 3D range image. First, the local planar region is detected by a PDC from the target area of the range image. Each plane is then segmented by analyzing the accumulated peaks from voting the local direction and position information of the local PDC in Hough space to reduce effect of noises and outliers and improve the efficiency of the HT. When segmenting each plane region, the IRHT repeatedly decreases the size of the planar region used for voting in the Hough parameter space in order to reduce the effect of noise and solve the local maxima problem in the parameter space. In general, range images have many planes of different normal directions. Hence, we first detected the largest plane region and then the remained region is again processed. Through this procedure, we can segment all planar regions of interest in the range image.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권6호
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pp.1103-1115
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2012
본 연구는 고지혈증에 대해 양파추출물을 투여한 무작위 대조군 전-후 실험설계 연구 12편을 대상으로 체중, 간 무게, 신장 무게, 심장 무게, 혈당, 총콜레스테롤, 트리글리세리드, HDL-콜레스테롤, LDL-콜레스테롤의 평균비교를 통해 양파의 효능에 대해 알아보았다. 고정효과모형을 적용시킨 결과 체중과 심장 무게를 제외한 간 무게, 신장 무게, 혈당, 총콜레스테롤 농도, 트리글리세리드 농도, LDL-콜레스테롤 농도는 유의한 감소를 보였고, HDL-콜레스테롤 농도는 유의하게 증가하였다. 갈브레스 그림으로 동질성 여부를 알아보았고 동질성을 만족하지 않은 변수에 대해 랜덤효과모형을 적용시킨 결과 간 무게와 혈당, 총 콜레스테롤 농도, 트리글리세리드 농도의 감소에 대해 유의한 효과를 나타냈고, HDL-콜레스테롤 농도는 유의하게 증가하였다. 각 변수에 대해 출판편의의 존재를 알아보았고, 출판편의의 존재를 확인 후 절단과 보충 방법으로 대체값을 추정하였다.
소프트웨어 제품의 품질을 높이는데는 소프트웨어 개발프로세스 중심과 제품 중심의 2가지 접근방법이 있다 CMM, ISO 9000 패밀리나 ISO/IEC 12207, SPICE 등이 프로세스의 인증을 통해서 소프트웨어 품질을 향상시키려는 시도라고 할 수 있다. 그렇지만 ‘좋은’ 프로세스만으로는 ‘좋은’ 제품의 품질을 보장하기가 어렵다. 최근 독립적인 제3자에 의한 소프트웨어 제품의 품질을 평가하기 위한 필요가 점점 증가하고 있다. 본 연구에서는 소프트웨어 제품의 품질을 평가하는데 SQC 기법을 응용하여 평가프로세스의 효율을 기하고 평가결과의 객관성을 확보하는 방안을 다룬다. 랜덤추출법에 의한 테스트 케이스를 선정하는 방법을 소개하고 소프트웨어 제품의 품질에 대한 적합성 기준을 선정하는 방안을 제시한다.
기존의 CELP 보코더에서, 무성음에 대한 별도의 처리 없이 유성음과 동일하게 처리하였다. 유성음과 무성음은 발성모델측면에서 임펄스열과 랜덤 잡음으로 각각 다름에 도 불구하고 동일하게 처리함으로써 합성음에서 음질의 저하 및 계산량과 전송률 측면에서 손실을 가져왔다. 또, U/V(Unvoiced /voiced) 분류기를 사용하는 경우에는 U/V 분류기의 성능에 따라 합성음의 음질저하의 정도의 차이가 심하다. 본 논문에서는 에러율과 전처리 계산량을 쳐소로 할 수 있는 U/V 분류기를 사용하여 CELP 보코더에서 전송률을 감소시키는 방법을 제안한다. CELP 보코더에서는 스펙트럼 정보를 LPC 파라미터로 추출한 후 다시 전송형 파라미터인 LSP(Line Spectrum Frequency)로 변환한다 새로운 린/V 분류기는 이 LSP 파라미터를 이용한다. LSP 파라미터의 주파수영역 분포도와 간격정보를 이용하여 U/V를 결정하게 된다 제안한 방법을 5.3kbps ACELP에 적용하여 성능 평가를 실시하였다 실험결과 음질의 저하 없이 $5.6\%$ (280bps)의 전송률을 감소할 수 있었다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환을 멀티스케일 매치 필터의 관점에서 해석하고, 이를 위하여 마르코프 랜덤 필드에 묻혀있는 가우시안 형태의 작은 물체를 검출하는 이론적 근거를 제시하며, 이의 응용으로 맘모그램에 존재하는 마이크로캘시피케이션을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 검출하고자 하는 물체가 가우시안 형태이고 그 스케일이 웨이블릿 변환에 의해 계산된 것과 일치하며, 그 주변의 잡영이 마르코프 프로세스이면, LoG(Laplacian of Gaussian) 웨이블릿은 멀티스케일 매치 필터로 작용하며, 적절한 디테일 이미지를 단순히 이진화함으로써 최적의 검출기를 구현할 수 있다. 그런데, 마이크로캘시피케이션은 정확한 가우시안 형태를 갖지 않고, 게다가 맘모그램의 배경이미지도 마르코프 프로세스라는 가정에서 벗어난다. 이러한 불일치를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 멀티스케일 웨이블릿 계수에서 추출한 특징벡터를 Hotelling observer에 입력하여 처리함으로써 이를 보상하고자 하였다.
현재까지 알려진 대부분의 워터마킹 기엽들은 여러 가지 공격에 대한 강인성과 워터마킹 된 영상의 비가시성을 동시에 만족하기 위하여 중간주파수 영역에 워터마킹을 삽입한다. 그러나 본 논문에서는 이산 웨이블릿 분해 연 영상의 저주파 대역에 가우시안 랜덤 시퀀스를 삽입함으로써 강인성을 높이고 화질 열화가 발생하는 계수에 대하여 워터마크 삽입을 생략함으로써 비가시성을 만족하도록 하였다 제안한 방식은 최저주파 대역의 이웃픽셀과의 상관도 계산에 의하여 워터마크를 삽입함으로써 추출 시에도 동일한 과정을 통하여 원 영상 없이도 워터마크를 검출할 수 있도록 하였다. 벤치마킹 도구를 통한 시뮬레이션 실험결과를 통해, 제시한 방법이 기존 연구와 비교하여 우수한 강인성을 보였다.
본 논문에서는 스트림 환경에서의 샘플링 기법 중 랜덤 샘플링과 유사한 특성을 갖는 KSample의 균일신뢰도 향상에 초점을 맞춘다. 이를 위해, 먼저 KSample의 균일신뢰도 문제점을 분석하여 KSample의 균일신뢰도가 초기에 많이 감소하는 현상을 초기 균일신뢰도 저하 문제로, KSample의 균일신뢰도가 지속적으로 감소하는 현상을 지속 균일신뢰도 저하 문제라 정의한다. 그리고 초기 균일신뢰도 저하 문제를 발생시키는 성질을 과거 샘플 불변으로, 지속 균일신뢰도 저하 문제를 발생시키는 성질을 샘플 추출 범위 증가로 정의하고 이를 해결하여 균일신뢰도를 향상시킨 UC KSample을 제안한다. 실험 결과, 샘플링 비율 p=0.01, 균일신뢰도 하한 ${\varepsilon}=0.7$일 때, UC KSample의 균일신뢰도가 기존 KSample 보다 약 2.2배 증가하였고, 균일신뢰도는 항상 하한 이상으로 유지되었다. 본 연구는 스트림 환경에서 중요한 척도인 균일신뢰도를 KSample에 결합시킨 최초의 시도로서, 샘플링 비율을 유지하며 동적으로 샘플링하는 KSample의 장점은 유지하면서도 균일신뢰도를 증가시킨 우수한 연구라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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