얼굴 영역 검출의 수행 방법으로 개선된 얼굴 칼라 히스토그램과 에지 정보를 결합한 검출 시스템을 제안한다. 배경이 복잡한 영상에서 사람의 얼굴 영역과 배경 영역이 얼굴 영역과 비슷한 칼라 분포를 가지는 물체를 포함하는 영상이더라도 강인한 추출이 가능하도록 하였다. 본 논문에서는 효율적인 얼굴 검출을 위하여 얼굴의 칼라 분포를 얼굴 칼라의 확률 히스토그램으로 모델링하고 에지 정보와 reconstruction에 의한 형태학적 필터링(morphological filtering)을 적용하여 얼굴 후보 영역을 검출한다. 검출된 후보 영역에서 얼굴 구성 요소간의 위치 관계를 이용하여 눈동자와 흰자위의 명도차 특성으로 눈 영역의 위치를 추정하고 상대적인 위치 관계로 입 영역을 추정하여 얼굴 구성 요소의 정보를 얻어서이 요소 정보가 존재하는 후보 영역들이 최종적으로 얼굴 영역으로 판단되어 검출된다. 제안한 방법을 여러 영상에 이용하여 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
최근 LTE보다 빠른 속도와 안정을 가진 5G 기술에 대한 기대감이 증가하고 있는 가운데 5G 통신 보안에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나, 5G는 현재까지 이질적인 영역이 서로 포함되어 있어서 보안 영역에 대한 문제들을 아직 완벽하게 지원하고 있지 않다. 본 논문은 5G 환경에서 IoT 장치의 인증을 블록체인에 적용한 확률 기반의 IoT 관리모델을 제안한다. 제안 모델은 IoT 장치의 인증을 확률적 이론과 물리적 구조를 효율적으로 융합하기 위해서 n 계층의 IoT 사용자를 n+1 계층과 n-1 계층의 관리자가 쌍방향 인증이 이루어지도록 2개의 랜덤키를 역으로 사용한다. 제안 모델은 5G 환경의 IoT 사용자에 대한 인증을 확률적 기반으로 IoT 정보를 계층화시킨 후 IoT 정보를 가중치에 적용하여 그룹핑된 IoT 정보를 블록체인으로 연결한다. 또한, 제안 모델은 5G 네트워크를 계층화된 다층 네트워크로 분할하기 때문에 기존 블록체인보다 향상된 기능을 가진다.
웨이블릿 영역에서의 영상 보간은 웨이블릿 계수들의 통계적 특성과 스케일간 의존성을 표현하는 확률모델을 이용한다. 본 논문에서는 보간할 영상에 대해 스케일간 웨이블릿 계수의 절대치를 선형 모델링하여 분산을 추정하고 이를 바탕으로 고주파 부대역의 확률모델을 실현하여 영상을 보간하는 방법을 제안한다. 본 논문의 방법은 확률 모델에 대한 추정된 파라미터에 의해 웨이블릿 계수를 난수 형태로 발생시키는 방법을 사용한다. 확률모델을 따라 난수를 발생할 경우 추정 부대역에 난수에 의한 잡음이 발생하게 된다. 본 논문에서는 후처리 과정으로 Wiener filter를 사용하여 부대역의 잡음을 제거하였다. 제안 방법으로 외삽한 부대역에 대한 확률 밀도함수를 비교적 정확하게 추정한 것을 볼 수 있다. 실험을 통해 제안방법이 bicubic과 같은 전통적인 방법뿐 아니라 웨이블릿 영역에서의 다른 영상보간법보다 나은 주관적, 객관적 성능을 가지고 있음을 보였다.
본 논문에서는 이동 통신 시스템에서 사용자의 이동성 패턴과 움직임 정보를 이용한 새로운 위치 갱신 기법을 소개한다. 현재 상용화된 대다수의 셀룰러 시스템은 지리적 영역을 위치갱신 영역으로 나누고, 사용자는 이전 위치 영역에서 새로운 위치 영역으로 이동할 때마다 위치갱신 연산을 수행한다. 이제까지 제안된 기존 기법들은 개별 사용자의 이동성과 호도착률, 더욱이 각 위치 영역에서의 사용자의 움직임 패턴을 고려하는데 미흡하였다. 특히, 사용자가 낮은 CMR을 갖거나 특정 위치 영역으로 이동할 경우가 많아지면 쓸모 없는 위치 갱신 횟수의 증가로 인하여 과도한 네트워크 트래픽이 야기된다. 이러한 상황에서 위치 갱신의 비용을 줄이기 위해서는 사용자들의 움직임 정보를 적절히 반영하여 각 위치 영역에서 위치 갱신의 수행 여부를 결정하는 효율적인 기법이 요구된다. 본 논문에서는 위치영역 내에 상주하는 이동단말들의 움직임 정보와 개별 사용자의 이등 패턴 정보를 효율적으로 이용하여 위치 갱신의 횟수를 줄일 수 있는 새로운 위치 갱신 기법을 제안한다. 수학적 모델링을 통한 제안 기업의 성능은 CMR이 낮고 사용자가 특정 위치 영역으로 이동할 확률이 높은 경우, 기존의 IS-41과 TLA 기법보다 낮은 위치관리 비용을 보여준다.
게데형 분자드래그펌프의 배기특성을 강구(hard sphere)분자모델과 NTC(No Time Counter)충돌 scheme을 이용한 직접모사 법의 하나인 DSMC(direct simulation Monte Carlo)방법을 이용하여 해석하였다. 해석에 사용된 모델은 높이가 일정하고, 길이가 높이의 1~3000배 사이인 이차원 채널이다. 자유분자영역으로부터 연속체 영역까지의 영역에서 최대압축비와 배기속도를 계산하였다. 계산결과 기존의 최대압축비 이론 결과는 채널내의 압력변화가 클 때는 큰 오차를 유발하는 것을 알 수 있었고, 유동방향의 기체분자의 통과확률은 채널 길이와 출구압력에 관계없이 거의 일정한 값을 갖는다는 것을 발견하였다.
동일한 작업환경과 작업조건을 가정하였을 때, 사고가 발생할 확률은 작업장에서 일하는 모든 사람들에게 거의 균등하다. 그러나 현실은 다른 사람들과 달리 특정하게 사고를 많이 발생시키는 사고 빈발자가 존재한다. 본 연구는 항해사 인 적성 평가도구를 개발하기 위한 기초단계로 항해사의 운항적성 중 지각 운동 영역에서의 운항적성을 평가하고자 하였다. 항해사의 지각 운동 영역에서의 운항적성 평가를 위해 CBT(Computer-Based Test)의 형태로 항해사의 지각 운동 영역을 측정하고자 하였으며, 지각 운동적 기능이 복합적으로 작용되는 항해의 특성 상 복합적인 측정이 가능한 형태로 검사를 구성하고자 하였다.
초 중 고등학교 확률 및 통계교육 시 우리는 통계패키지로서 R을 사용할 수 있다. R은 대화식 처리방식을 따르기 때문에 배우기가 쉽다. 또한 R에서의 그래픽스는 아주 강력하다. 가장 큰 장점은 R의 사용이 무료라는 것이다. 이러한 많은 장점을 갖고 있는 R을 초 중 고등학교 확률 및 통계교육 현장에서 사용하는 표준 통계패키지로서 고려할 필요가 있다.
이 논문에서는 웹 기반의 하이퍼미디어 교육시스템에서 이산 확률 분포 함수와 사용자 프로파일 기반의 동적 적응 모델을 제안하였다. 이 모델은 응용 영역을 동적 적응 객체의 가중치 방향성 그래프로 표현하며, 사용자 행위를 이산 확률 함수를 동적으로 구축하는 접관 방식을 이용하여 모델링한다. 제안한 확률적 해석은 웹 미디어 구조에서 사용자의 탐색 행위를 추적하여 사용자 행위에 대한 잠재적 속성을 나타내는데 사용될 수 있다. 이러한 접근 방식은 사용자에게 가장 알맞은 프로파일을 동적으로 할당할 수 있다.
2003년에 영상압축의 표준으로 제시된 H.264/AVC의 압축성능은 대부분 Context-based Adaptive Binary Arithmetic Codes (CAHAC)라는 새로운 엔트로피 코딩에 기인한 것이다. 그러나, CABAC의 뛰어난 성능에도 불구하고 복잡한 처리과정 때문에 하드웨어로 구현하기가 상당히 곤란하다. 곱셈기가 없는 알고리즘임에도 불구하고 영역(range), 오프셋(offset), 그리고 컨텍스트 변수들(context varivales)을 순차적으로 구해야 하기 때문이다. 이 논문에서는 한번에 최대 두 비트를 디코딩 할 수 있는 예측기법을 통하여 CARAC의 전체적인 디코딩 시간을 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 한 비트를 디코딩하기 위해서는 두 개의 심볼(a set of binary symbols)에 대한 확률분포를 사전에 알아야 하지만, 제안된 방법에서는 두 비트를 동시에 디코딩할 수 있도록 네 개의 심볼(two sets of binary symbols)에 대한 확률 분포를 예측하여 디코더에 제공한다. 제안된 예측기법을 CABAC 디코더에 적용한 결과, 기존보다 10-13%의 복호시간을 단축하는 효과를 가졌다. 논문에서 제안된 예측기법을 통한 고속디코더의 구현은 확률을 기반으로 하는 신호처리에 사용되어 고속의 시스템을 구성하는데 효과적으로 적용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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