• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.11a
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• pp.104-106
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• 2017

본 논문에서는 급부상하고 있는 가상현실 기술에서의 저작권 보호를 위해 VR영상을 타겟으로 하는 워터마킹 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 VR영상의 합성에 널리 사용되는 SIFT 알고리즘을 통해 조건에 만족하는 점을 찾고, 그 점을 중심으로 한 주변 영역에 이산 웨이블릿 변환을 수행하여 워터마크를 삽입하는 방법이다. 또한 추출할 때에는 기존에 삽입한 워터마크와의 NCC값을 비교하여 일정 임계값 이상의 데이터들을 추출하고, 통계적 방법으로 최종 워터마크를 확정하게 된다. 이에 대해 가우시안 필터. 가우시안 노이즈, Sharpening, 회전변환, JPEG 압축 등의 공격을 가하고, 공격 후 추출되는 워터마크의 NCC, BER 값을 비교하여 워터마크의 강인성(robustness)을 확인한다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• v.46 no.2
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• pp.233-247
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• 2008

Process monitoring technology is able to detect the faults and the process changes which occur in a process unpredictably, which makes it possible to find the reasons of the faults and get rid of them, resulting in a stable process operation, high-quality product. Statistical process monitoring method based on data set has a main merit to be a tool which can easily supervise a process with the statistics and can be used in the analysis of process data if a high quality of data is given. Because a real process has the inherent characteristics of nonlinearity, non-Gaussianity, multiple operation modes, sensor faults and process changes, however, the conventional multivariate statistical process monitoring method results in inefficient results, the degradation of the supervision performances, or often unreliable monitoring results. Because the conventional methods are not easy to properly supervise the process due to their disadvantages, several advanced monitoring methods are developed recently. This review introduces the theories and application results of several remarkable monitoring methods, which are a nonlinear monitoring with kernel principle component analysis (KPCA), an adaptive model for process change, a mixture model for multiple operation modes and a sensor fault detection and reconstruction, in order to tackle the weak points of the conventional methods.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2006.11a
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• pp.111-115
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• 2006

스케일러블 비디오 코딩(SVC, Scalable Video Coding)은 MPEG(Moving Picture Expert Group)과 VCEG (Video Coding Expert Group)의 JVT(Joint VIdeo Team)에 의해 현재 표준화 되고 있는 새로운 압축 표준 기술이며 시간, 공간 및 화질의 스케일러빌리티를 지원하기 위해 계층 구조를 가지고 있다. 특히 시간적 스케일러빌리티를 위해 계층적 B-픽처 구조를 채택하고 있다. 스케일러블 비디오 코딩의 기본 계층은 H.264|AVC와 호환적이므로, 모션 예측과 모드 결정과정에서 $16{\times}16,\;16{\times}8,\;8{\times}16,\;8{\times}8,\;8{\times}4,\;4{\times}8$ 그리고 $4{\times}4$와 같은 7개의 서로 다른 크기를 갖는 블록을 사용한다. 스케일러블 비디오 코딩에서 사용되고있는 계층적 B-픽처 구조는 키 픽처인 I와 P 픽처를 제외하고는 한 GOP (Group of Picture)내에서 모두 B-픽처를 사용하므로 H.264|AVC와 비교했을 때 연산량 증가와 함께 부호화 지연도 급격히 증가한다. B-픽처는 양방향 모션 벡터인 LIST0와 LIST1을 사용하고 양방향 모두에서 다중 참조 픽처를 사용하기 때문이다. 본 논문에서는 통계적 가선 검증을 이용하여 스케일러블 비디오 부호화에 적용 가능한 고속 프레임간 모드 결정 알고리듬 대해 소개한다. 제안된 방법은 $16{\times}16$ 매크로 블록과 $8{\times}8$ 서브 매크로 블록에 통계적 가설 감증 기법을 적용하여 실행되며, 현재 블록과 복원된 참조 블록간의 픽셀 값을 비교하여 RD(Rate Distortion) 최적화 기반 모드 결정을 빨리 완료함으로써 고속 프레임간 모드 결정을 가능하게 한다. 제안된 방법은 프레임 간 모드 결정을 고속화함으로써 스케일러블 비디오 부호화기의 연산량과 복잡도를 최대 57%감소시킨다. 그러나 연산량 감소에 따른 비트율의 증가나 화질의 열화는 최대 1.74% 비트율 증가 및 0.08dB PSNR 감소로 무시할 정도로 작다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.14 no.1
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• pp.1-14
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• 2011

While the circulation of images become active, various requirements to manage increasing database are raised. The content-based technology is one of methods to satisfy these requirements. The image is represented by feature vectors extracted by various methods in the content-based technology. The global feature method insures fast matching speed because the feature vector extracted by the global feature method is formed into a standard shape. The global feature extraction methods are classified into two categories, the spatial feature extraction and statistical feature extraction. And each group is divided by what kind of information is used, color feature or gray scale feature. In this paper, we introduce various global feature extraction technologies and compare their performance by accuracy, recall-precision graph, ANMRR, feature vector size and matching time. According to the experiments, the spatial features show good performance in non-geometrical modifications, and the extraction technologies that use color and histogram feature show the best performance.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.34 no.3
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• pp.747-754
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• 2014

In spite of its usefulness for health monitoring of structures on steady external load, the statistical pattern recognition technology (SPRT), based on Mahalanobis distance theory (MDT), is not good enough for the health monitoring of structures on large variability external load like earthquake. Damage is usually determined by the difference between the average measured value of undamaged structure and the measure value of damaged one. So when external variability gets larger, the difference gets bigger along, which is thus easily mistaken for a damage. This paper aims to overcome the problem and develop an improved Mahalanobis distance theory (IMDT), that is, a SPRT with revised MDT in order to decrease external variability so that we will be able to continue to monitor the structure on uncertain external variability. This method is experimentally tested to see if it precisely evaluates the health of a cable-stayed bridge on each general random load and earthquake load. As a result, the IMDT is found to be valid in locating structural damage made by damaged cables by means of data from undamaged cables. So it is proved to be effectively applicable to the health monitoring of bridges on external load of variability.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.457-460
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• 2000

주가를 예측하는 것은 이미 오래 전부터 여러 가지 방법으로 시도되어 왔었다. 기업의 본질가치를 보는 기본적 분석부터 과거의 자료를 가지고 미래를 예측하는 기술적 분석까지 많은 연구가 있었으나 실제로 모든 예측이 그렇듯이 많이 적중을 했다는 것을 일부의 정형화된 분석방법을 제외하고는 찾지 못하였다. 그럼에도 불구하고 이번 연구에서는 기술적 분석에서 많은 요인들 중에서 기존에 많이 연구해 보지 못한 시계열적인 인자를 가지고 단기간의 주가를 예측하고자 한다. 주식이 상한가에 도달하였을 경우 그 상한가격의 잔량과 그 주식의 일일거래량을 비교하여 그 서로 두 관계가 다음날 주가에 어느 정도의 영향을 미치는지 회귀분석을 통하여 상관성을 분석하고 통계적 자료를 토대로 단기간의 주가를 상한 잔량 대비 일일거래량에 비추어 의사결정 지표를 제시하려고 한다. 적절한 예측결과가 나오게 되면 주식에 대해 매수를 희망하는 사람 뿐 아니라 주식을 보유하고 있는 사람에게 어느 정도 정보효과가 미치게 될 것이라 기대한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.192-192
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• 2019

수위자료는 기초수문자료의 하나로서 자료 수집시 이에 대한 품질관리가 반드시 필요하다. 이에 우리나라 환경부에서는 국가수문자료 품질관리시스템을 개발하여 실시간으로 수집되는 수위자료의 품질을 관리하고 있다. 국가수문자료 품질관리시스템은 실시간으로 수집되는 수위자료의 품질을 수작업으로 검토하기 이전에 편의를 위해 수문자료의 품질(오류가 있는 자료인지 아닌지)을 자동으로 구분하는 프로세스를 적용하고 있다. 이러한 자동점검 기법은 실무자에 의한 수문자료의 검토 및 보완 작업을 돕기 위한 것으로 실무자가 집중해서 관리해야할 것과 아닌 것을 쉽게 판단할 수 있도록 하는 보조적인 역할을 하고 있으며, 간단한 통계에 의한 기준을 적용하여 활용하고 있는 수준이다. 본 연구에서는 수위자료 이상치를 자동으로 점검할 수 있는 기법을 개선하기 위하여 10분단위로 관측된 수위자료에 대해 다양한 통계적인 기법을 적용하여 이상치를 찾을 수 있는 방법을 고안하고, 기존의 방법과 결과 등을 비교하여 보았다. 이를 통해 향후 국가수문자료의 품질관리업무 효율을 향상시킬 수 있는 정교한 이상치 자동점검기법을 개발 할 수 있을 것으로 기대한다.

• Korea Information Processing Society Review
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• v.11 no.2
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• pp.76-87
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• 2004

기계번역은 자연어 처리 및 인공지능 분야에서 가장 어려 운 태스크 중의 하나로 인식되어 왔다. 이는 정확한 번역이란 텍스트에 대한 이해 없이는 불가능하기 때문이다. 그러한 이유로 연구자들은 한때 기계번역에 대한 부정적인 결론에 도달하기도 하였다. 지금까지 기계번역을 위해 다양한 방법이 연구되어 왔으며 이들 연구에서는 주로 두 언어에 대한어휘나 구의 대역사전, 숙어사전, 개별 언어의 문법, 혹은 변환규칙 및 변환사전, 문장생성에 관련된 지식, 의미나 실세계 지식, 도메인에 적합한 지식 등 번역의 방식과 목적에 따라 다양한 형태의 지식과 알고리즘이 적용되었으며 그 대부분은 방대한 양의 수작업에 의존적이었다.(중략)

• Journal of Bio-Environment Control
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• v.4 no.2
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• pp.246-252
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• 1995

작물, 가축, 농산물을 학문의 대상으로 하는 농학은 기상, 토양 등과 같은 자연 현상으로부터 필요한 데이터를 획득하여 이용한다. 그러나, 이들 데이터는 많은 환경 요인의 영향을 받아 그 거동이 매우 복잡한 비선형적 현상을 나타내는 것이 대부분이다. 따라서, 실험을 통해 획득된 데이터의 처리 및 모형화 등을 위해 기존의 수학적, 통계적 방법을 이용하는 경우에 많은 어려움을 겪게 된다. 이에 최근에는 신경회로망 및 퍼지 이론 등과 같은 인공 지능 기법을 이용하여 이러한 문제점을 해결하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 강좌에서는 복잡한 비선형 특성 특히 임의적 거동을 보이는 자연 현상을 기술하기 위해 최근에 대두되고 있는 혼돈 이론에 대한 소개를 하고자 한다.(중략)

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.400-403
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• 2002

최근 컴퓨터와 통신망 기술의 급속한 발달에 따라 오디오 및 비디오 등의 연속미디어를 통한 정보 응용에 대한 연구와 연속 미디어를 다루는 연속 미디어 저장 서버에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 연속 미디어 서버의 설계와 관련한 승인 제어에 대하여, 기존의 결정적 승인 제어, 통계적 승인 제어, 자원 예약 승인 제어 알고리즘을 이용하여 새로운 방법으로 실제 서버의 자원 이용도와 접속 빈도 수에 따라 자원 양을 할당하고 자원의 할당 및 예약을 행하고 QoS를 조정하는 승인 제어 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 향후 구체적 통계모델을 통한 시뮬레이션 검증을 필요로 한다.