• Journal of Broadcast Engineering
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• v.5 no.1
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• pp.2-9
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• 2000

This paper presents a statistical motion activity description method and video retrievals by using the intensity and directions of the extracted motion vectors from video sequence. Since the proposed method can represent temporal and spatial cognitive characteristics of an entire video, several images between key frames, and images in a certain interval, it can be effectively applied to digital video services such as video retrieval, surveilance, multimedia database, and broadcasting filterings. In the paper, the effectiveness of the proposed algorithm is shown with a lot of shots of MPEG-7 video dataset.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2009.11a
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• pp.45.2-45.2
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• 2009

최근 제품에 있어서 가치는 기능성을 제공하는 측면에서 점차 사용성과 감성을 중요시하는 방향으로 변화하고 있다. 최근의 혁신적인 제품을 보면 사용성과 감성적인 가치가 기술개발의 방향성까지 결정하는 등 제품개발에 있어서 감성과 사용성 가치의 중요성은 더 더욱 커지고 있다. 또한 감성과, 사용성에 대한 정확한 예측은 제품의 개발 방향뿐만 아니라, R&D의 방향성을 결정짓기 때문에 이와 같은 Value를 표현할 수 있는 정확하고 신뢰성 있는 모델의 중요성 갈수록 높아지고 있다. 하지만 제품개발에 있어서 감성과 사용성으로 대변되는 User Experience 가치 제공은 기능성, 신뢰성 등의 기존가치와는 달리 소비자, 사용자로 대변되는 Human에 대한 더 높은 이해가 필수적이나, 관련 지식의 부족 및 통계적 정량화, 객관화 어려움 등으로 제품의 가치로 연결시키기에는 많은 어려움이 있는게 사실이다. 본 논문에서는 감성과 사용성 등을 고려한 제품 가치 체계(Product Value Structure)에 대해서 살펴보고, 아울러 이러한 가치를 고려한 제품개발 패러다임의 변화에 대해서 살펴보고자 한다. 또한 기존의 감성 사용성에 대한 방법론에 널리 활용되는 통계적 귀납적 방법론 외에 인지과학(Coginition Technology)을 활용하여 연역적 방법론에 대해서도 고민해보고자 한다. 특히 Iphone의 UI 특성을 통해 Innovation Company가 인지과학적인 Approach를 어떻게 제품개발에 적용하고 있는지에 대해서 알아보고자 한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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• v.44 no.12
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• pp.31-36
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• 2007

This paper presents a novel statistical characterization for accurate timing analysis in Partially-Depleted Silicon-On-Insulator (PD-SOI) circuits in BSIMSOI3.2 100nm technology. The proposed timing estimate algorithm is implemented in Matlab, Hspice, and C, and it is applied to ISCAS85 benchmarks. The results show that the error is within 5% compared with Monte Carlo simulation results.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1995.10a
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• pp.152-163
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• 1995

본 논문에서는 은닉 마르코프 모형(HMM)을 이용하여 사람이 쓴 필기의 통계적 특징을 갖는 글씨를 생성하는 방법에 대해서 기술코자 한다. 온라인 필기처럼 같이 필기 궤적을 시계열 신호로 표현하고, 그 특징을 통계적 모형의 하나인 HMM으로 표현한다. HMM은 시계열 신호에 대응하는 모형 내부 경로와 심볼열의 확률 분포를 표현하는 함수이다. 따라서 최적 경로에서 볼 수 있는 최적 출력 심볼열은 훈련 필기 데이타의 평균적 필기 특징에 해당한다. HMM이 주어졌을 때 HMM에서 최적의 패턴을 해석적으로 구하는 방법은 알려져 있지 않다. 본 논문에서는 동적 프로그래밍 기법을 적용하여 HMM이나 HMM 네트워크 모형에서 필기를 생성하는 방법을 제시하고, 아울러 HMM의 문제점을 지적한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.156-156
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• 2021

본 연구는 지역빈도해석을 기반으로한 인공신경망 모델과 기존에 널리 사용되는 방법인 홍수지수법의 성능을 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 평가하였다. 컴퓨터 기술이 발달함에 따라 인공지능에 대한 접근성이 좋아지며 수문학을 포함한 다양한 분야에 적용되고 있다. 인공지능을 이용하여 강수량 및 유량 등 다양한 수문자료에 대한 예측이 이루어지고 있으나 빈도해석에 관한 연구는 비교적 적다. 본 연구에서 사용된 인공 지능 모델은 대상 지점의 지형학적 자료와 수문학적 자료를 이용하여 인공신경망을 통해 지점의 확률강우량(QRT-ANN) 및 확률분포형의 매개변수 (PRT-ANN)를 추정한다. 지형학적 자료로는 위도, 경도 그리고 고도가 사용되었으며 수문학적 자료로는 대상 지점의 최근 30년 일일연최대강우량을 사용하였다. 지역빈도해석의 정확도는 지역 내 통계적 특성이 비슷한 지점들이 포함되면 될수록 높아진다. 통계적 특성으로는 불일치 척도, 이질성 척도, 적합성 척도가 있으며 다양한 조건의 통계적 특성에 따른 세 개의 지역빈도해석 방법의 성능을 평가하고자 하였다. 대상 지역 내 n개의 지점이 있다고 가정하였을 때, 홍수지수법의 경우 n-1개의 지점으로 추정한 지역 성장곡선을 이용하여 나머지 1개 지점의 확률강우량을 산정할 수 있으며 인공신경망 모델들 또한 n-1개 지점들의 자료를 이용하여 모델을 구축한 뒤 나머지 지점의 확률강우량 및 확률분포형의 매개변수를 예측할 수 있다. PRT-ANN의 경우 예측된 매개변수를 이용하여 확률강우량을 산정하며 시뮬레이션 시행마다 발생시킨 자료의 지점빈도해석 결과에 대한 나머지 세 방법의 평균 제곱근 상대오차 (Relative root mean square error, RRMSE)를 계산하였다. 몬테카를로 시뮬레이션을 이용한 성능 분석을 통하여 관측값의 다양한 통계적 특성에 맞는 지역빈도해석 방법을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.

• The tire
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• s.186
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• pp.14-21
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• 1996

21세기의 타이어기술 개발전망은 과거의 타이어 역사를 분석해 봄으로서 어느 정도는 예측할 수 있다. 이것은 주어진 미래의 타이어 기술개발에 대한 시나리오들을 인정하면서 현재의 타이어 기술로부터 미래의 타이어 성능을 통계적 방법으로 예측할 수 있다는 것을 뜻하는 것이다. 그밖에 타이어 기술개발에 대한 시나리오 들은 21세기의 자동차산업, 자동차시장, 자동차에 대한 각종 법적규제에 많은 영향을 받을 것이다. 여기에서는 타이어 기술 개발이 시나리오대로 개발되는 경우 타이어 성능을 어떻게 변화되고 타이어 종류는 어떻게 다양화되는지에 대하여도 설명하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.827-830
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• 2005

본 논문은 DRM(Digital Rights Management)의 핵심요소기술인 디지털 비디오 워터마킹 기술에서 암호화 기법을 함께 적용하여 저작권 판별 및 콘텐츠 보호의 두 가지 역할을 수행하는 시스템을 제안하고자 한다. 본 논문에서는 저작권 정보를 공개키 기반의 RSA 암호화 방법으로 암호문을 만든 후 이진화 과정을 수행하여 워터마크 키 정보를 생성하였고, 워터마킹 기법으로는 통계적 모델의 계산 속도가 빠른 NVF(Noise Visibility Function) 방식의 Adaptive Stationary GG(Generalized Gaussian) model[1]의 기법을 사용하였다. 암호문은 사용자 컨트롤러에서 제어가 가능하도록 하여 권한이 부여된 사용자만이 재생이 가능하도록 하였다. 본 논문의 구성은 2장에서 암호화 과정을 설명하고, 3장에서는 기존의 기법과는 다른 통계적 접근의 워터마킹 기법을 적용한 과정을 설명하며, 4장에서는 제안한 방법이 실제 환경에서의 실험 결과를 보여준다. 마지막으로 5장에서는 결론과 개선점을 바탕으로 향후 연구방향을 제시한다. 본 논문에서 제안한 방법은 미래사회 인터넷에서의 올바른 디지털 콘텐츠 사용 문화 정책에 큰 역할을 할 것으로 기대된다.

• Review of KIISC
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• v.16 no.4
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• pp.34-46
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• 2006

정보보호 시스템에 사용되고 있는 암호적 난수발생기의 현황을 조사하고 안전성 분석에 대한 최신 기술 동향을 살펴본다. 하드웨어를 기반으로 하는 난수발생기의 종류 및 사용 실태와 안전성 분석 기술을 조사 분석하며, 소프트웨어 기반 난수발생기에 대한 최신 설계 기술을 정리해 본다. 또한, 난수발생기의 출력 수열에 대한 통계적 안전성 평가 방법과 난수발생기 알고리즘에 대한 이론적 안전성 분석 기술에 대해서 논한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.9
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• pp.275-282
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• 2014

The aim of this study was to investigate the statistical trend and errors of articles in the journal of Korean society of computed tomographic technology for contribution to the academic development of the professional society. Preliminary findings indicate that there are various statistical errors in the papers in the journal of Korean society of computed tomographic technology. Results suggest that the statistical education needs to be strengthened from university education to instructional course lecture of academic society. The improvement of the quality of the paper by improving awareness of the statistical error.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.34 no.2
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• pp.323-333
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• 2024

Recently, Syntheic data has been in the spotlight as a technology that can protect personal information while maintaining the patterns and characteristics of actual data. Accordingly, technical and institutional research on synthetic data is actively being conducted, but it is difficult to actively use synthetic data due to the lack of clear standards and guidelines. This study is a preliminary study for quantifying the disclosure risk of synthetic data, and derives a privacy disclosure risk index through statistical methodology and suggests specific application measures to comply with the General Data Protection Regulation(GDPR). It is expected that the disclosure risk and the balance of data utility can be controlled through the privacy disclosure risk index of this study in an open data environment.