• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2002.11b
• /
• pp.283-286
• /
• 2002

본 논문에서는 보다 효과적이고 강인한 워터마크 은닉을 위한 방법으로 웨이브릿 변환 영역에서 영상의 통계적 특성에 기초한 비정상상태(non-stationary)에서와 정상상태(stationary) 일반화 가우스(generalized Gaussian: GG)모델을 이용한 적응 워터마크 은닉 기술을 제안한다. 워터마크는 고주파 영역에서 연속 부대역 양자화(successive subband quantization: SSQ)를 이용하여 다해상도 영상의 웨이브릿 계수 중에서 시각적 중요 계수(perceptual significant coefficients: PSC)를 선택하여 삽입한다. 워터마크 은닉을 위한 지각 모델은 NVF(noise visibility function)함수에 의해 계산된다. 이것은 비정상상태와 정상상태의 통계적 특성을 이용하고, 국부영상 특성을 가진다. 은닉모델은 다해상도내의 각 부대역별 분산과 형상계수(shape parameter)를 사용한다. Stirmark benchmark test에 근거하여 여러 가능한 왜곡에 대한 실험에서 강인성과 비가시성에서의 우수함을 확인하였고, 비정상상태의 경우와 정상상태의 경우를 비교하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2002.11b
• /
• pp.287-290
• /
• 2002

본 논문에서는 디지털 컨텐츠 저작권 보호를 위해 강인성과 비가시성의 유지를 위한 보다 효과적인 방법으로 웨이브릿 변환에서 적응적 워터마크 삽입강도를 갖는 지각적 데이터 은닉 모델을 제안한다. 먼저 영상을 9/7 쌍직교 웨이브릿 필터를 사용해 4레벨로 다해상도 분해한다. 다음으로 연속부대역 양자화(successive subband quantization)를 통한 시각적 중요계수(perceptually significant coefficient: PSC)들을 선정하여 선택된 계수들에 대해서만 워터마크 정보를 삽입한다. 지각 모델은 정상상태의 일반화 가우시안 모델(generalized gaussian model)로 추정된 NVF(noise visibility function)로 에지와 텍스쳐영역 그리고 평탄영역에 따라 각각 적응적으로 삽입되게 한다. 이는 각 서브밴드 내의 분산과 형상계수(shape parameter)에 의해 결정된다. 적응적 워터마크의 삽입강도를 갖기 위해 에지와 텍스쳐영역의 삽입강도는 각 서브밴드의 주파수 감도(frequency sensitivity)로 결정되고, 평탄영역의 삽입강도는 영상의 국부적 특성에 근거한 통계적 가중치를 사용한다. 삽입되는 워터마크는 랜덤시퀀스로 N(0,1)이다. 여러 가지 공격에 대한 실험으로 제안한 방법의 비가시성과 강인성을 확인한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2002.05d
• /
• pp.886-889
• /
• 2002

본 논문에서는 보다 강인한 워터마크의 은닉을 위하여 웨이브릿 변환영역에서 정상상태 일반화 가우스(generalized Gaussian) 모델을 이용한 적응 워터마크 은닉 기술을 제안한다. 워터마크는 고주파 영역에서 연속 부대역 양자화(successive subband quantization: SSQ)를 이용하여 다해상도 영상의 웨이브릿 계수 중에서 시각적 중요 계수(perceptually significant coefficients: PSC)에만 은닉한다. 워터마크를 은닉하기 위한 지각모델은 정상상태의 통계적 특성을 이용한다. 이것은 국부영상 특성을 갖는 NVF(noise visibility function) 함수에 의하여 계산되어진다. 은닉모델은 다해상도내의 각 서브밴드별 분산과 형상계수(shape parameter)를 사용한다. 여러 가지 공격 실험결과 우수한 비가시성과 강인성을 확인하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2008.07a
• /
• pp.1887-1888
• /
• 2008

본 논문에서는 퍼지 추론 기반의 다항식 RBF 뉴럴네트워크(Polynomial Radial Basis Function Neural Network; pRBFNN)를 설계하고 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 이용하여 모델의 파라미터를 동정한다. 제안된 모델은 "IF-THEN" 형식으로 기술되는 퍼지 규칙에 의해 조건부, 결론부, 추론부의 기능적 모듈로 표현된다. 조건부의 입력공간 분할에는 HCM 클러스터링에 기반을 두어 구조가 결정되며, 기존에 주로 사용된 가우시안 함수를 RBF로 이용하고, 원뿔형태의 선형 함수를 제안한다. 또한 입력공간 분할시 데이터 집합의 특성을 반영하기 위해 분포상수를 각 입력마다 고려하여 설계함으로서 공간 분할의 정밀성을 높인다. 결론부에서는 기존 상수항의 연결가중치를 다항식 형태로 표현하는 pRBFNN을 제안한다. 제안한 모델의 성능을 평가하기 위해 Box와 Jenkins가 사용한 가스로 시계열 데이터를 적용하고, 기존 모델과의 근사화와 일반화 능력에 대하여 토의한다.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
• /
• 2011.11a
• /
• pp.491-498
• /
• 2011

산업은 컨버전스라는 새로운 형태의 비즈니스 모델로 발전하고 있으며, 산업간 융합 환경에서 클라우드 컴퓨팅은 전통산업의 새로운 경쟁력을 제공하는 원천으로 활용되고 동시에 산업 간의 융합 환경을 지원하기 위한 유용한 솔루션을 제공할 것으로 기대하고 있다. 이와 같이 클라우드 컴퓨팅이 일반화되고 그 서비스가 재편됨으로써 기존의 다른 응용 기술과의 융 복합된 서비스 구조 및 형태를 예측하고 개발하는 것은 매우 중요하며 필수적인 일이다. 이에 본 논문에서는 다양한 분야의 융합형 클라우드 서비스 지원을 위해 효율적인 서비스 모델링을 위하여 활용되었던 방법론을 분석하고 이를 통해 고객 서비스 시나리오 기반의 클라우드 서비스 비즈니스 모델 사례 연구를 수행하고자 한다. 이를 통하여 이를 통하여 궁극적으로 특정 산업영역내에서 혹은 서로 다른 산업 영역간의 서비스 융합을 통하여 새로운 부가 가치를 창출할 수 있는 다양한 융합형 클라우드 서비스 비즈니스 모델 개발을 위한 사례연구로써 활용되길 기대한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2005.11a
• /
• pp.475-478
• /
• 2005

본 논문에서는 자기구성 퍼지다항식 뉴럴 네트워크(SOFPNN)를 구성하고 있는 퍼지 다항식뉴론(FPM)의 구조와 파라미터를 유전자 알고리즘을 이용하여 최적화시킨 새로운 개념의 진화론적 최적 고급 자기구성 퍼지 다항식 뉴릴 네트워크를 소개한다. 기존의 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크에서 모델을 설계할 때에는 설계자의 주관적인 특징과 시행착오에 의해서 모델을 구축하였다. 이러한 설계자의 경험을 배제하고 객관적이고 효율적인 모델을 구축하기 위해서 본 논문에서는 FPH의 파라미터들을 최적화 알고리즘인 유전자 알고리즘을 이용하여 동조하였다. 즉, 모델을 구축하는데 기본이 되는 FPN의 각각의 파라미터들-입력변수의 수, 다항식 차수, 입력변수, 멤버쉽 함수의 수, 그리고 멤버쉽 함수의 정점-을 동조함으로써 기존의 모델에 비해서 구조적으로 그리고 파라미터적으로 최적화된 네트워크를 생성할 수 있다. 뿐만 아니라 주어진 데이터의 특성을 모델 구축에 반영하고자 멤버쉽 함수의 정점 역시 유전자 알고리즘으로 동조하였다. 실험적 예제를 통하여 제안된 모델의 성능을 확인한 결과 기존의 퍼지모델 및 신경망 모델에 비해서 아주 우수한 근사화 능력과 일반화 능력을 가짐을 알 수 있다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.14 no.4
• /
• pp.293-306
• /
• 1989

In this paper, the models and characteristics of multipath propagation in an urban environment are described. Three propagation models(a random model, a ray model and a method of estimating time delay is proposed based on the envelope correlation between two radio frequencies. It is shown on the basis of laboratory simulation and field tests that the simple two-ray model is an adequate model for the fundamental study of the multipath propagation characteristic of the mobile radiowave and the estimating time delays of multipath-propagated waves in an urban area.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
• /
• v.31 no.3
• /
• pp.229-238
• /
• 2013

Development of methodologies to generate the small scale map from the large scale map using map generalization has huge importance in management of the digital topographic map, such as producing and updating maps. In this study, the selection methodology of map generalization for the road network data in digital topographic map is investigated and evaluated. The existing maps with 1:5,000 and 1:25,000 scales are compared and the criteria for selection of the road network data, which are the number of objects and the relative importance of road network, are analyzed by using the T$\ddot{o}$pfer's radical law and Logit model. The selection model derived from the analysis result is applied to the test data, and the road network data of 1:18,000 and 1:72,000 scales from the digital topographic map of 1:5,000 scale are generated. The generalized results showed that the road objects with relatively high importance are selected appropriately according to the target scale levels after the qualitative and quantitative evaluations.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
• /
• v.46 no.2
• /
• pp.44.3-45
• /
• 2021

일반화된 excursion set 이론과 자기 유사 구형 유입(Self-similar spherical infall) 모형에 기반하여 Splashback 질량함수에 대한 해석적 단일 매개변수 모델을 착안하였다. Planck/WMAP7 관측결과를 토대로 구축된 EREBOS N-Body 시뮬레이션의 수치적 결과의 해석적 모델을 이용한 회귀분석을 통해 단일 매개변수이자 Splashback 경계의 확산적 특성을 수치화하는 확산계수(Diffusion Coefficient)의 추정치를 계산하였다. 계산된 확산계수를 적용한 해석적 모델과 수치적 결과가 5 ≤ M/(10¹²h^-1 M_⊙) < 10³의 질량범위에서 매우 근접히 일치하는 것을 보였으며 Baysian and Akaike Information Criterion 검정을 통해 0.3 ≤ z ≤ 3의 범위에서 기존의 모델들보다 본 모델이 선호 돼야함을 확인하였다. 또한 확산계수가 적색편이에 대하여 선형진화에 근접한 변화를 보임을 발견하였으며, 특정 임계 적색편이(z_c)를 기준으로 확산계수가 0에 수렴함을 발견하였다. 더 나아가 두 Planck모델과 WMAP7모델에서 도출된 확산계수는 서로 상당한 차이를 보였다. 이 결과는 암흑물질 헤일로의 splashback 질량함수가 z ≥ z_c에서 매개변수가 없는 온전한 해석적 모델로 설명되고 z_c가 독립적으로 우주의 초기조건을 독립적으로 특정지을 수 있는 가능성을 지님을 시사한다. 이 초록은 The Astrophysical Journal의 Ryu & Lee 2021, ApJ, 917, 98 (arxiv:2103.00730) 논문을 바탕으로 작성되었다.

• Journal of The Korean Association of Information Education
• /
• v.19 no.1
• /
• pp.21-30
• /
• 2015

Information and knowledge society in the 21st century computer education is very important. Computer programming education in computer education is very important. There are very few teaching and learning model of computer programming education. In this paper, we develop a self-regulated learning model for students to be self-regulated learning. In this study, we propose self-regulated learning elements, a self-regulated learning steps and self-regulated learning modele. Self-regulated learning elements are task level, generalized level, and efficiency level. Self-regulated learning phases are problem understanding, design, and coding, testing, and maintenance. Self-regulated learning models are to copy, to modify, create, and to challenge. The results of this study are as follows. At Correlations between learning elements and achievement, generalized level, and efficiency level are higher than the task level. At Correlations between learning and achievement, Understanding and design stages are higher than the other stages. At Correlations between learning model and achievement, to transform, to create, and to challenge are higher than to copy.