• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.480-482
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• 1998

최근, 멀티캐스트 기법을 사용하는 멀티미디어 응용 프로그램들이 인터넷에 등장하고 있다. 이들 응용 프로그램들의 성공 여부는 수신자들에게 전송되는 음성/영상의 품질에 의해 좌우된다. 인터넷은 응용프로그램의 QoS(Quality of Service) 에 대한 요구를 보장할 수 없기 때문에 멀티케스트 트래픽(multicast traffic)을 위하여 인터넷의 성능을 최대한 효율적으로 이용할 수 있도록 흐름제어에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 그 중 IVS(INRIA Video conferencing System)에서 제안한 멀티캐스트 트래픽 흐름제어 알고리즘은 수신자가 주기적으로 전달하는 RTCP 의 패킷손실 정보에 의해 송신자가 전송율을 조절하는 것이다. 그러나 이 알고리즘은 네트워크 상태가 무부하(unload)임에도 불구하고 느린 피드백으로 인하여 가용 네트워크 대역폭을 빠르게 파악하지 못하기 때문에, TCP트래픽과 경쟁 상태에서 네트워크 대역폭을 불공정(unfairness)하게 사용하게 되고 네트워크 상태에 알맞는 전송율을 결정하지 못한다. 본 논문에서는 더욱 공정하게 대역폭을 공유할 수 있고 전체 링크 이용율을 높이는 두 가지 기법을 제안한다. 첫째, 측정된 네트워크 혼잡상태에 따라 RTCP 피드백의 전송 빈도를 동적으로 조절하는 것이다. 둘째, TCP와 같이 전송율을 증가/감소시킴으로써 공정하게 네트워크를 공유하도록 하는 것이다. 본 논문에서는 이 두 가지 기법들이 TCP 트래픽에 영향을 주지 않고 또한 RTCP피드백의 양을 증가시키지 않으면서도 공정하게 네트워크 대역폭을 공유함으로써 링크의 이용율을 높일 수 있다는 것을 시뮬레이션을 통하여 보여준다.안 모니터링 기 능 등으로 조사되었다.도 멜-켑스트럼을 사용한 경우 67.5%, K-L계수를 사용한 경우 75.3%로 7.8%의 향상된 인식률을 보였으며 K-L계수와 회귀계수를 결합한 경우에서도 비교적 높은 인식률을 보여 숫자음에 대해서도 K-L계수의 유효성을 확인할 수 있었다..rc$ 구입할 때 중점적으로 살펴보는 사항은 신선도와 순수재래종 여부, 위생상태였다. 한편 소비자가 언제나 구입할 수 없다는 의견이 85.2%나 되어 원활한 공급과 시장조성이 아직 정착되지 않고 있었다. $\bigcirc$ 현재 유통되고 있는 재래종닭은 소비자 대부분이 잡종으로 인식하고 있었으며, 재래종과 일반육계와의 구별은 깃털색, 피부색, 정강이색등 외관상으로 구별하고 있었다. 체중에 대한 반응은 너무 작다는 의견이었고, 식품으로의 인식도는 비교적 고급식품으로 인식하고 있다. $\bigcirc$ 재래종닭고기의 브랜드화에 대한 견해는 젊고 소득이 높은 계층에서 브랜드화의 필요성을 강조하고 있다. $\bigcirc$ 재래종달걀의 소비형태는 대부분의 소비자가 좋아하였으나 아직 먹어보지 못한 응답자가 많았다. 재래종달걀의 맛에 대해서는 고소하고 독특하여 차별성을 느끼고 있었다. $\bigcirc$ 재래종달걀의 구입장소는 계란판매점(축협.농협), 슈퍼, 백화점, 재래닭 사육 농장등 다양하였으며 포장단위는 10개를 가장 선호하였고, 포장재료는 종이, 플라스틱, 짚의 순으로 좋아하였다. $\bigcirc$ 달걀의 가격은 200원정도를 적정하다고 하였으며, 크기는 (평균 52g)는 가장 적당하다고

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.958-961
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• 2019

Convolutional neural network(CNN)의 등장으로 얼굴 표현 인식 연구는 많은 발전을 이루었다. 그러나, 기존의 CNN 접근법은 미리 학습된 훈련모델에서 Multiple-level 의 의미적 맥락을 포함하지 않는 Attention-embedded 문제가 발생한다. 사람의 얼굴 감정은 다양한 근육의 움직임과 결합에 기초하여 관찰되며, CNN 에서 딥 레이어의 산출물로 나온 특징들의 결합은 많은 서브샘플링 단계를 통해서 class 구별와 같은 의미 정보의 손실이 일어나기 때문에 전이 학습을 통한 올바른 훈련 모델 생성이 어렵다는 단점이 있다. 따라서, 본 논문은 Backbone 네트워크의 Multi-level 특성에서 Channel-wise Attention 통합 및 의미 정보를 포함하여 높은 인식 성능을 달성하는 Densely Backwarnd Attention(DBA) CNN 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 High-level 기능에서 채널 간 시멘틱 정보를 활용하여 세분화된 시멘틱 정보를 Low-level 버전에서 다시 재조정한다. 그런 다음, 중요한 얼굴 표정의 묘사를 분명하게 포함시키기 위해서 multi-level 데이터를 통합하는 단계를 추가로 실행한다. 실험을 통해, 제안된 접근방법이 정확도 79.37%를 달성 하여 제안 기술이 효율성이 있음을 증명하였다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.22 no.5
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• pp.643-651
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• 2017

Steganography is one of information hiding technologies and discriminated from cryptography in that it focuses on avoiding the existence the hidden information from being detected by third parties, rather than protecting it from being decoded. In this paper, as an image steganography method which uses images as media, we propose a new block matching method that embeds information into the discrete wavelet transform (DWT) domain. The proposed method, based on a statistical analysis, reduces loss of embedding capacity due to inequable use of candidate blocks. It works in such a way that computes the variance of each candidate block, preserves candidate blocks with high frequency components while reducing candidate blocks with low frequency components by compressing them exploiting the k-means clustering algorithm. Compared with the previous block matching method, the proposed method can reconstruct secret images with similar PSNRs while embedding higher-capacity information.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.4
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• pp.419-428
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• 2003

Recently, digital watermarking has been proposed as a viable solution to the need of copyright protection and authentication of multimedia data. A robust wavelet-based watermark casting scheme and a watermark retrieval technique are suggested in this paper. We present a method which can add the watermark to the significant coefficients in the DWT domain, and does not require the original image in the detection process. In adaptive watermark casting method is developed to select perceptually significant coefficients for each subband using multiple threshold. In the proposed method, an adaptive multiple threshold scheme is used to reflect characteristics of each subband and complexity of image. The watermark is adaptively weighted in different subbands to achieve robustness as well as high perceptual quality. The watermark, Gaussian random sequence is added to the large coefficients but not in the lowest subband in the DWT domain. Experimental results show that the proposed algorithm produced visually very good watermarked image which has good invisibility to human eyes and very robust against various image processing and compression attacks.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.37 no.5_1
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• pp.989-998
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• 2021

In the utilization of optical satellite imagery, which is greatly affected by clouds, periodic composite technique is a useful method to minimize the influence of clouds. Recently, a technique for selecting the optimal pixel that is least affected by the cloud and shadow during a certain period by directly inputting cloud and cloud shadow information during period compositing has been proposed. Accurate extraction of clouds and cloud shadowsis essential in order to derive optimal composite results. Also, in the case of an surface targets where spectral information is important, such as crops, the loss of spectral information should be minimized during cloud-free compositing. In thisstudy, clouds using two spectral indicators (Haze Optimized Tranformation and MeanVis) were used to derive a detection technique with low loss ofspectral information while maintaining high detection accuracy of clouds and cloud shadowsfor cabbage fieldsin the highlands of Gangwon-do. These detection results were compared and analyzed with cloud and cloud shadow information provided by Sentinel-2A/B. As a result of analyzing data from 2019 to 2021, cloud information from Sentinel-2A/B satellites showed detection accuracy with an F1 value of 0.91, but bright artifacts were falsely detected as clouds. On the other hand, the cloud detection result obtained by applying the threshold (=0.05) to the HOT showed relatively low detection accuracy (F1=0.72), but the loss ofspectral information was minimized due to the small number of false positives. In the case of cloud shadows, only minimal shadows were detected in the Sentinel-2A/B additional layer, but when a threshold (= 0.015) was applied to MeanVis, cloud shadowsthat could be distinguished from the topographically generated shadows could be detected. By inputting spectral indicators-based cloud and shadow information,stable monthly cloud-free composited vegetation index results were obtained, and in the future, high-accuracy cloud information of Sentinel-2A/B will be input to periodic cloud-free composite for comparison.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.6 no.1
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• pp.124-132
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• 2002

In this paper, we present a vision algorithm and method for input image improvement and preprocessing of dented and raised characters on the sidewall of tires. we define optical condition between reflect coefficient and reflectance by the physical vector calculate. On the contrary this work will recognize the engraved characters using the computer vision technique. Tire input images have all most same grey levels between the characters and backgrounds. The reflectance is little from a tire surface. therefore, it's very difficult segment the characters from the background. Moreover, one side of the character string is raised and the other is dented. So, the captured images are varied with the angle of camera and illumination. For optimum Input images, the angle between camera and illumination was found out to be with in 90$^{\circ}$. In addition, We used complex filtering with low-pass and high-pass band filters to improve input images, for clear input images. Finally we define equation reflect coefficient and reflectance. By doing this, we obtained good images of tires for pattern recognition.