Although time-frequency analysis is useful for dispersive wave analysis, conventional methods such as the short-time Fourier transform do not take the dispersion phenomenon into consideration in the tiling of the time-frequency domain. The objective of this paper is to develop an adaptive time-frequency analysis method whose time-frequency tiling is determined with the consideration of signal dispersion characteristics. To achieve the adaptive time-frequency tiling, each of time-frequency atoms is rotated in the time-frequency plane depending on the local wave dispersion. To carry out this adaptive time-frequency transform, dispersion characteristics hidden in a signal are first estimated by an iterative scheme. To examine the effectiveness of the present method, the flexural wave signals measured in a plate were analyzed.
Although time-frequency analysis is useful for dispersive wave analysis, conventional methods such as the short-time Fourier transform do not take the dispersion phenomenon into consideration in the tiling of the time-frequency domain. The objective of this paper is to develop an adaptive time-frequency analysis method whose time-frequency tiling is determined with the consideration of signal dispersion characteristics. To achieve the adaptive time-frequency tiling, each of time-frequency atoms is rotated in the time-frequency plane depending on the local wave dispersion. To carry out this adaptive time-frequency transform, dispersion characteristics hidden in a signal are first estimated by an iterative scheme. To examine the effectiveness of the proposed method, the flexural wave signals measured in a plate were analyzed.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권6호
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pp.1627-1648
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2012
We propose an adaptive method for detecting plagiarized pairs from a large set of source code. This method is adaptive in that it uses an adaptive algorithm and it provides an adaptive threshold for determining plagiarism. Conventional algorithms are based on greedy string tiling or on local alignments of two code strings. However, most of them are not adaptive; they do not consider the characteristics of the program set, thereby causing a problem for a program set in which all the programs are inherently similar. We propose adaptive local alignment-a variant of local alignment that uses an adaptive similarity matrix. Each entry of this matrix is the logarithm of the probabilities of the keywords based on their frequency in a given program set. We also propose an adaptive threshold based on the local outlier factor (LOF), which represents the likelihood of an entity being an outlier. Experimental results indicate that our method is more sensitive than JPlag, which uses greedy string tiling for detecting plagiarism-suspected code pairs. Further, the adaptive threshold based on the LOF is shown to be effective, and the detection performance shows high sensitivity with negligible loss of specificity, compared with that using a fixed threshold.
모자이크란 여러 가지 빛깔의 재료를 조각조각 붙여서 무늬나 영상을 만드는 기법을 말하며, 최근에는 디지털 이미징 기술의 발달로 인하여 사진을 이용하여 영상을 만드는 포토 모자이크 기술들이 활용되고 있다. 본 논문에서는 적응적 타일링 및 블록 매칭을 통하여 포토 모자이크 영상을 만드는 컴퓨터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 사진 데이터베이스의 생성 단계와 포토 모자이크 생성 단계로 구성된다. 사진 데이터베이스란 모자이크에 사용되는 사진(또는 타일)을 의미하며, 타일을 $4{\times}4$로 분할한 후에 각 영역의 RGB 평균값을 특징값으로 저장한다. 포토 모자이크 생성 단계는 입력 영상에 대하여 기 설정된 블록 크기로 분할한 후에 특징을 추출하는 과정, 인접한 블록들 사이의 유사도를 비교하여 병합하는 적응적 타일링 과정, 적응적 타일링을 통해 생성된 블록들을 사진 데이터베이스의 타일들과 유클리드 차이로 유사도를 비교하여 유사한 타일을 찾는 블록 매칭 과정 및 매칭된 타일의 명암값을 해당 블록의 명암값으로 교체하여 영상의 유사도를 높이는 밝기값 조정 과정으로 구성된다. 또한 인접 블록간 타일의 중복성을 최소화하는 기법을 적용하여 영상의 품질도 향상하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 안드레아 모자이크 소프트웨어와 비교하였고, 정량적인 분석 및 정성적인 분석에 있어서 제안한 알고리즘이 우수한 것으로 나타났다.
The continuous wavelet transform (CWT) has a frequency-adaptive time-frequency tiling property, which makes it popular for the analysis of dispersive elastic wave signals. However, because the time-frequency tiling of CWT is not signal-dependent, it still has some limitations in the analysis of elastic waves with spectral components that are dispersed rapidly in time. The objective of this paper is to introduce an advanced time-frequency analysis method, called the dispersion-based continuous wavelet transform (D-CWT) whose time-frequency tiling is adaptively varied according to the dispersion relation of the waves to be analyzed. In the D-CWT method, time-frequency tiling can have frequency-adaptive characteristics like CWT and adaptively rotate in the time-frequency plane depending on the local wave dispersion. Therefore, D-CWT provides higher time-frequency localization than the conventional CWT. In this work, D-CWT method is applied to the analysis of dispersive elastic waves measured in waveguide experiments and an efficient procedure to extract information on the dispersion relation hidden in a wave signal is presented. In addition, the ridge property of the present transform is investigated theoretically to show its effectiveness in analyzing highly time-varying signals. Numerical simulations and experimental results are presented to show the effectiveness of the present method.
본 논문에서는 대학생들의 프로그래밍 과제물이나 프로그래밍 경진대회에 제출된 프로그램과 같이 동일한 기능을 요구받는 프로그램 소스 집합들에서 표절행위가 있었는지를 탐색하는 새로운 알고리즘을 제시하고 있다. 지금까지 보편적으로 사용되어 온 대표적인 알고리즘은 부분 스트링간의 완전 일치를 통한 Greedy-String-Tiling이나 두 스트링간의 지역정렬(local alignment)을 이용한 유사도 분석이 주된 방법론이었다. 본 논문에서는 해당 프로그램 소스의 집합에서 추출된 키워드들의 빈도수에 기반한 로그 확률값을 가중치로 하는 적응적(adaptive) 유사도 행렬을 만들어 이를 기반으로 주어진 프로그램의 유사구간을 탐색하는 새로운 방법을 소개한다. 우리는 10여개 이상의 프로그래밍 대회에서 제출된 실제 프로그램으로 본 방법론을 실험해 보았다. 실험결과 이 방법은 이전의 고정적 유사도 행렬(match이면 +1, mismatch이면 -1, gap이면 -2)에 의한 유사구간 탐색에 비하여 여러 장점이 있음을 알 수 있었으며, 제시한 적응적 유사도 행렬을 보다 다양한 표절탐색 목적으로 사용할 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 PDA에 장착된 카메라로 얻어진 명함 영상을 효과적으로 이진화하기 위하여 변형된 quadratic 필터(modified quadratic filter: MQF)를 이용한 블록 적응 이진화 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 영상을 8${\times}$8 크기의 블록으로 나누고 각 블록을 문자 블록과 배경 블록으로 분류한다. 그런 다음 분류된 각 문자 블록을 중심으로 24${\times}$24 크기의 사각 창(rectangular window)을 씌우고 그 결과 블록을 전처리 필터인 QF에서 이진화를 위한 역치 선택 과정을 변형한 MQF를 이용하여 개선한다. 마지막으로 MQF에서 선택한 역치를 기준으로 하여 개선된 블록의 8${\times}$8 크기의 중심 블록에 대하여 이진화를 수행하고 영상의 원래의 위치에 채워서 이진화된 영상을 얻는다. 실험 결과 제안된 MQF와 블록 적응 이진화 방법은 PDA로 획득한 시험 명함 영상에 대하여 각각 기존의 QF와 전역 이진화 방법보다 이진화 성능에 미치는 영향이 우수하였다. 그리고 제안된 MQF를 이용한 블록적응 이진화 방법은 기존의 QF를 이용한 전역 이진화 방법에 비하여 문자가 훨씬 선명하게 나타나는 우수한 화질의 이진화 영상을 얻을 수 있었다. 또한 이들 이진화 영상들에 대하여 현재 상용화되고 있는 문자 인식 프로그램으로 문자 인식률을 비교한 결과, 제안된 방법에 의한 이진화 영상이 약 87.7%의 문자 인식률을 보여 약 55.7%의 문자 인식률을 보인 기존의 QF를 이용한 전역 이진화 방법에 의한 이진화 영상에 비하여 약 32.0%의 문자 인식률 증가를 보였다.
적응적 랜덤 테스팅(Adaptive Random Testing, ART)은 테스트 케이스의 효율적인 선택을 통해 순수 랜덤 테스팅(Random Testing, RT)보다 더 적은 수의 테스트 케이스를 이용해 입력 도메인 내의 오류를 찾는 것을 목적으로 한다. ART 기법 중 하나인 입력 도메인 반복 분할 기법(ART through Iterative Partitioning, IP-ART)은 초기 ART 기법의 단점인 많은 연산량을 입력 도메인 분할에 의해 효율적으로 개선되도록 하였으며, 입력 도메인 확장을 이용한 IP-ART(IP-ART with Enlarged Input Domain, EIP-ART)는 IP-ART의 테스트 케이스 분포 특징을 이용하여 추가적인 성능 향상과 확장성을 제공하였다. 하지만 EIP-ART는 입력 도메인 확장에 따라 발생하는 부하로 인해 테스트 케이스 생성에 오랜 시간을 요구하기 때문에 이의 개선이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 두 가지의 추가 부하를 유발하지 않는 테스트 케이스 분포 조절 기법을 제안하고, 이들의 성능 개선 가능성을 실험을 통해 확인하였으며, 실험 결과, 제안된 두 기법 중 입력 도메인 타일링 기법이 모든 환경에서 더 우수한 성능 및 확장성을 갖는 것으로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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