The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.20
no.11
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pp.1209-1216
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2009
This paper presents an efficient Quantized Equal Gain Transmission(QEGT) codebook index searching technique for MISO beamforming system in a Rayleigh flat fading channel. The searching time for the optimum weight vector among the codebook vectors increases exponentially when the codebook size increases linearly, although the bit error rate decreases. So, newly defined simple metric is proposed for fast searching, which determines a few candidates. Then the conventional method combined with accurate search algorithm selects the optimal index. This strategy significantly reduces the overall search time, while maintaining almost the same bit error rate performance. Furthermore, as the codebook size increases, the search time is considerably decreased compared to that of the conventional approach.
Kim, Min-Su;Shin, Sang-Il;Kim, JongMin;Choi, KyongHo;Lee, Daesung;Lee, DongHwi;Kim, Kuinam J.
Convergence Security Journal
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v.13
no.1
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pp.79-86
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2013
The objective of DDoS Attacks is to simply disturb the services. In recent years, the DDoS attacks have been evolved into Multi-Vector Attacks which use diversified and mixed attacking techniques. Multi-Vector Attacks start from DDoS Attack and Malware Infection, obtain inside information, and make zombie PC to reuse for the next DDoS attacks. These forms of Multi-Vector Attacks are unable to be prevented by the existing security strategies for DDoS Attacks and Malware Infection. This paper presents an approach to effectively defend against diversified Multi-Vector attacks by using Reverse Proxy Group and PMS(Patch Management Server).
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.5
no.5
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pp.1172-1184
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1998
ILP(Instruction Level Parallelism) processors use code reordering algorithms to expose parallelism in a given sequential program. When applied to a loop, this algorithm produces a software-pipelined loop. In a software-pipelined loop, each iteration contains a sequence of parallel instructions that are composed of data-independent instructions collected across from several iterations. For vector loops, however the software pipelining technique can not expose the maximum parallelism because it schedules the program based only on data-dependencies. This paper proposes to schedule differently for vector loops. We develop an algorithm to detect vector loops at object code level and suggest a new vector scheduling algorithm for them. Our vector scheduling improves the performance because it can schedule not only based on data-dependencies but on loop structure or iteration conditions at the object code level. We compare the resulting schedules with those by software-pipelining techniques in the aspect of performance.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.33B
no.1
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pp.161-169
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1996
This paper presents a new search region prediction method using vector quantization for the motion estimation. We find motion vectors using the full search BMA from two successive frame images first. Then the motion vectors are used for training a codebook. The trained codebook is the predicted search region. We used the unsupervised neural network for VQ encoding and codebook design. A major advantage of formulating VQ as neural networks is that the large number of adaptive training algorithm that are used for neural networks can be applied to VQ. The proposed method reduces the computation and reduce the bits required to represent the motion vectors because of the smaller search points. The computer simulation results show the increased PSNR as compared with the other block matching algorithms.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2012.07a
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pp.231-233
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2012
HEVC 비디오 코덱에서는 인터 예측을 수행할 때 고정된 지수 골룸 코드를 사용하여 차분 움직임 벡터를 부호화한다. 그러나 고정된 Exp-Golomb 코드를 사용하게 되면 영상의 움직임을 고려하지 않고 영상의 국지적인 특성을 반영하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 현재 블록의 MVP와 예측된 MV에 따라 적응적인 Exp-Golomb 코드를 결정하는 방법을 제안한다. 현재 블록의 MVP에 따라 현재 MV를 예측하는 MV모델링을 통하여 Exp-Golomb 코드를 결정한다. HEVC의 참조소프트웨어인 HM6.0을 이용하여 실험한 결과, Random Access 부호화 구조에서는 평균적으로 약 0.9%의 성능 향상을 얻을 수 있었으며, Low Delay 부호화 구조에서는 약 0.6%의 BD-rate의 감소를 확인할 수 있었다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2018.01a
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pp.143-146
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2018
서명기반 악성코드 탐지는 악성 파일의 고유 해싱 값을 사용하거나 패턴화된 공격 규칙을 이용하므로, 변형된 악성코드 탐지에 취약한 단점이 있다. 기계 학습을 적용한 악성코드 탐지는 이러한 취약점을 극복할 수 있는 방안으로 인식되고 있다. 본 논문은 정적 분석으로 n-gram과 API 특징점을 추출해 특징 벡터로 구성하여 XGBoost, k-최근접 이웃 알고리즘, 지지 벡터 기기, 신경망 알고리즘, 심층 학습 알고리즘의 일반화 성능을 비교한다. 실험 결과로 XGBoost가 일반화 성능이 99%로 가장 우수했으며 k-최근접 이웃 알고리즘이 학습 시간이 가장 적게 소요됐다. 일반화 성능과 시간 복잡도 측면에서 XGBoost가 비교 대상 알고리즘에 비해 우수한 성능을 보였다.
This paper proposes a new codebook generation method, called a PCA-Based VQ, that incorporates the PCA (Principal Component Analysis) technique into VQ (Vector Quantization) codebook design. The PCA technique reduces the data dimensions by transforming input image vectors into the feature vectors. The cluster of feature vectors in the transformed domain is bisectioned into two subclusters by an optimally chosen partitioning hyperplane. We expedite the searching of the optimal partitioning hyperplane that is the most time consuming process by considering that (1) the optimal partitioning hyperplane is perpendicular to the first principal axis of the feature vectors, (2) it is located on the equilibrium point of the left and right cluster's distortions, and (3) the left and right cluster's distortions can be adjusted incrementally. This principal axis bisectioning is successively performed on the cluster whose difference of distortion between before and after bisection is the maximum among the existing clusters until the total distortion of clusters becomes as small as the desired level. Simulation results show that the proposed PCA-based VQ method is promising because its reconstruction performance is as good as that of the SOFM (Self-Organizing Feature Maps) method and its codebook generation is as fast as that of the K-means method.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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1998.04a
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pp.95-99
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1998
본 논문에서는 웨이브렛 변환을 이용한 영상 부호화에서 입력 영상의 통계적 성질에 관계없이 부호화 결과에 범용성을 갖는 새로운 벡터 양자화기 설계법을 제안한다. 제안하는 벡터 양자화기에서는 대표벡터를 생성하기 위한 학습계열로 난수에 영상의 상관과 에지성분을 첨가한 모사 영상을 사용한다. 제안한 방식에 의해 설계된 벡터양자화기와 코드북 생성에 이용하는 학습계열에 부호화 대상이 되는 영상과 같은 실제의 영상을 사용한 종래방식으로 설계된 벡터양자화기와 부호화 성능을 비교하여 종래방식의 문제점을 명확하게 밝힌다.
In this paper, we present efficient six-connected contour coding algorithms which can uniquely reconstruct any contour image and efficiently compress the contour data. We first design chain difference codes using two onward direction states, based on the fact that the probability distribution of the direction vectors of horiwntal/vertical direction state is different from that of the direction vectors of diagonal direction state. In order to increase coding efficiency, we also design chain difference codes using five states which are classified according to current and previous onward direction vectors. In addition, we also remove the END codeword to reduce total codeword occurrency. Experimental results show that when using 2 states and 5 states without END codeword total entropy decreases by about 12% and 14% for real images and by about 10% and 26% for a synthetic image, respectively.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2006.05a
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pp.285-290
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2006
본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 체계적인 출입국 관리를 위하여 여권 코드를 자동으로 인식하고 위조 여권을 판별할 수 있는 여권 인식 및 얼굴 인증 방법을 제안한다. 본 논문의 구성은 여권 인식과 얼굴 인증 부분으로 구성되며, 여권 인식 부분에서는 소벨 연산자, 수평 최소값 필터 등을 적용한 후, 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 코드의 문자열 영역을 추출하고 기울기를 보정한다. 추출된 문자열은 반복 이진화 방법을 적용하여 코드의 문자열 영역을 이진화 한다. 이진화된 문자열 영역에 대해 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한 후에 SOM(Self-Organizing Maps) 알고리즘을 적용하여 여권 코드를 인식한다. 얼굴 인증 부분에서는 여권 사진 영역의 특징을 이용하여 얼굴 후보 영역을 추출한 후, RGB와 YCbCr 색공간에서 피부색 정보를 이용하여 얼굴 영역을 추출한다. 추출된 얼굴 영역은 PCA(Principal Component Analysis) 알고리즘을 적용하여 특징 벡터를 구하고 여권 코드가 인식된 결과를 바탕으로 여권 소지자의 데이터 베이스에 있는 얼굴 영상의 특징벡터와의 거리 값을 계산하여 사진 위조 여부를 판별한다. 제안된 여권 인식 및 얼굴 인증 방법의 성능 평가를 위하여 원본 여권의 얼굴 부분을 위조한 여권과 기울어진 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권의 코드 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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