• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권7호
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• pp.1302-1311
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• 2003

본 논문에서는 삼각 메쉬에 관한 보다 안정되고 직관적인 새로운 다중해상도 메쉬 편집 기술을 제안한다. 본 논문의 기본 아이디어는 3차원 메쉬 상에서 편집 영역을 선택하여 2차원 영역으로 임베딩을 하는 과정과 사용자에 의해서 정의되는 편집 정보를 보간하는 곡면을 생성하는 과정으로 이루어지며, 이를 통해 편집 영역 안에 있는 다른 꼭지점의 변위 정보를 곡면 함수값으로부터 생성한다. 본 논문에서 사용되는 임베딩 방법은 확장 볼록 조합 매개변수화 방법으로서 임베딩된 2차원 메쉬의 삼각형들은 자기 교차를 하지 않으며 또한 볼록 조합 계수를 정의할 때 모양 유지 방법을 사용하기 때문에 3차원 삼각형의 모양을 제대로 유지할 수 있다. 또한 편집 결과의 영역을 조절할 수 있도록 하기 위하여 다단계 B-스플라인 곡면을 이용하여, 상호작용적이며 직관적이어서 보다 안정되고 효율적인 메쉬 편집 결과를 얻을 수 있다.

• Composites Research
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• 제17권4호
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• pp.32-39
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• 2004

여러 광섬유 센서 중에서, FBG 센서는 다중화의 큰 장점으로 인해 다른 광섬유 센서에 비해 더 활발히 연구가 진행되고 있다. 최근, FBG 센서의 적용 연구는 부착보다는 복합재료 내부에 삽입 적용되는 경우가 많아지고 있다. 하지만, FBG 센서의 삽입 시 복합재료의 강화섬유와 평행하지 않게 삽입할 경우 발생하는 센서의 복굴절 현상으로 인해 삽입에 많은 제한이 있었다. 본 연구에서는 제작이 간편하고 다중화에 영향을 받지 않으며 복합재료 내부에 삽입 시 복굴절의 영향으로부터 보다 안정한 다양한 격자 길이의 FBG 센서 제작 기법에 대해 연구하였다. 그리고, 2 가지 종류의 복합재료에 대한 성형 모니터링을 통해 제작된 센서의 신호 특성에 대해 고찰하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(2)
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• pp.217-220
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• 2001

Modified Materka-Kacprzak 대신호 MODFET(modulation-doped field-effect transistor) model을 사용하여 GaN(gallium nitride) MODFET 대신호 모델링을 수행하였다. Dambrine(3)이 제안한 방법에 따라 45㎒에서 40㎒의 주파수 범위에 걸쳐 S-parameter 및 DC특성을 측정하였으며, 측정결과를 토대로 cold FET 방법［4］에 의해 측정된 기생성분들을 de-embedding 함으로써 소신호 파라미터를 추출하였고, 추출된 소신호 파라미터는 함수를 사용하여 측정결과를 재현하는 맞춤함수 모델의 일종인 modified Materka 모델을 사용하여 모델링하였다. 수행된 대신호 모델링을 검증하기 위하여 모델링된 GaN MODFET의 DC 및 S-파라미터, 전력특성을 측정값과 각각 비교해 보았을 때 비교적 일치하고 있음을 보여서 GaN 대신호 모델링을 검증하였으며, modified Materka 모델이 GaN MODFET 대신호 모델링에 유용하게 사용될 수 있음을 보였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제19권5호
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• pp.499-512
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• 2017

Traditional structural dynamic analysis and Structural Health Monitoring (SHM) of large scale concrete civil structures rely on manufactured embedding transducers to obtain structural dynamic properties. However, the embedding of manufactured transducers is very expensive and low efficiency for signal acquisition. In dynamic structural analysis and SHM areas, piezoelectric transducers are more and more popular due to the advantages like quick response, low cost and adaptability to different sizes. In this paper, the applicable feasibility assessment of the designed "artificial" piezoelectric transducers called Concrete Piezoelectric Smart Module (CPSM) in dynamic structural analysis is performed via three major experiments. Experimental Modal Analysis (EMA) based on Ibrahim Time Domain (ITD) Method is applied to experimentally extract modal parameters. Numerical modal analysis by finite element method (FEM) modeling is also performed for comparison. First ten order modal parameters are identified by EMA using CPSMs, PCBs and FEM modeling. Comparisons are made between CPSMs and PCBs, between FEM and CPSMs extracted modal parameters. Results show that Power Spectral Density by CPSMs and PCBs are similar, CPSMs acquired signal amplitudes can be used to predict concrete compressive strength. Modal parameter (natural frequencies) identified from CPSMs acquired signal and PCBs acquired signal are different in a very small range (~3%), and extracted natural frequencies from CPSMs acquired signal and FEM results are in an allowable small range (~5%) as well. Therefore, CPSMs are applicable for signal acquisition of dynamic responses and can be used in dynamic modal analysis, structural health monitoring and related areas.

• 한국음향학회지
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• 제20권2호
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• pp.66-76
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• 2001

반향을 이용한 워터마킹에서는 오디오 신호에 청각적으로 지각되지 않는 작은 크기의 반향을 첨가함으로써 워터마크 정보를 은닉한다. 그러나 기존의 방법으로 반향을 삽입하게 되면 음질의 왜곡은 초래하지 않으면서 동시에 외부 공격에 대한 강인성을 보장하기에는 어려운 한계를 가지고 있다. 본 논문은 반향 (Echo) 신호에 대한 심리음향학적 분석을 통해 비지각성을 유지하면서 강인성을 높일 수 있는 새로운 반향 커널 설계 방법을 제안하고 이를 이용한 오디오 워터마킹 시스템의 성능을 평가한다. 제안한 반향 커널은 인간의 반향 지각 특성을 반영한 주파수 응답의 왜곡을 최소화하는 방향으로 설계되었기 때문에 기존의 방법에 비해 월등히 큰 에너지의 반향을 삽입할 수 있으며 따라서 공격에 강인하고 신뢰성 높은 복호화가 가능하다. 또한 몇 가지 신호처리 공격에 대한 분석을 통해 강인성을 보다 향상시키기 위한 기술들을 제안하고 적용하였으며 주관적 음질 평가 및 복호화 성능 평가를 통해 제안된 시스템의 성능을 검증하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.1-8
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• 2014

Digital watermarking techniques are attracting attention as a proper solution to protect copyright for multimedia data. This paper proposes a new audio watermarking method based on Discrete Cosine Transformation (DCT) and Discrete Wavelet Transformation (DWT) for copyright protection. In our proposed watermarking method, the original audio is transformed into DCT domain and divided into two parts. Synchronization code is applied on the signal in first part and 2 levels DWT domain is applied on the signal in second part. The absolute value of DWT coefficient is divided into arbitrary number of segments and calculates the energy of each segment and middle peak. Watermarks are then embedded into each middle peak. Watermarks are extracted by performing the inverse operation of watermark embedding process. Experimental results show that the hidden watermark data is robust to re-sampling, low-pass filtering, re-quantization, MP3 compression, cropping, echo addition, delay, and pitch shifting, amplitude change. Performance analysis of the proposed scheme shows low error probability rates.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.6317-6321
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• 2014

멀티미디어 자료들은 인터넷을 통해 빠르고 쉽게 전송된다. 이것은 멀티미디어 보안 및 저작권 보호에 있어 넓은 관심을 불러일으킬 수 있다. 이에 본 논문에서는 저작권 보호를 위해 이산 웨이블릿 변환 계수를 사용하여 이진 워터마크 이미지를 포함하는 이미지 워터마킹 기법을 제안한다. 원본 이미지를 웨이블릿 영역으로 변환하고 서브 대역으로 나눠진다. 변환된 영상은 이진워터마크 영상은 비트 시퀀스로 중잔 주파수 서브 밴드에 삽입된다. 원본 이미지는 워터마크 영상의 검출에 필요로 하지 않는다. 제안된 방법에서 워터마크 비트수는 적게 검출되지만 최대/최소값 보다 10dB의 PSNR이 더 생산되었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권6호
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• pp.1833-1848
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• 2022

Named entity recognition (NER) is an important basic task in the field of Natural Language Processing (NLP). Recently deep learning approaches by extracting word segmentation or character features have been proved to be effective for Chinese Named Entity Recognition (CNER). However, since this method of extracting features only focuses on extracting some of the features, it lacks textual information mining from multiple perspectives and dimensions, resulting in the model not being able to fully capture semantic features. To tackle this problem, we propose a novel Multi-view Semantic Feature Fusion Model (MSFM). The proposed model mainly consists of two core components, that is, Multi-view Semantic Feature Fusion Embedding Module (MFEM) and Multi-head Self-Attention Mechanism Module (MSAM). Specifically, the MFEM extracts character features, word boundary features, radical features, and pinyin features of Chinese characters. The acquired font shape, font sound, and font meaning features are fused to enhance the semantic information of Chinese characters with different granularities. Moreover, the MSAM is used to capture the dependencies between characters in a multi-dimensional subspace to better understand the semantic features of the context. Extensive experimental results on four benchmark datasets show that our method improves the overall performance of the CNER model.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.49-56
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• 2024

There have been emerging many use-cases applying recommendation systems especially in online platform. Although the performance of recommendation systems is affected by a variety of factors, selecting appropriate features is difficult since most of recommendation systems have sparse data. Conventional matrix factorization (MF) method is a basic way to handle with problems in the recommendation systems. However, the MF based scheme cannot reflect non-linearity characteristics well. As deep learning technology has been attracted widely, a deep neural network (DNN) framework based collaborative filtering (CF) was introduced to complement the non-linearity issue. However, there is still a problem related to feature embedding for use as input to the DNN. In this paper, we propose an effective method using singular value decomposition (SVD) based feature embedding for improving the DNN performance of recommendation algorithms. We evaluate the performance of recommendation systems using MovieLens dataset and show the proposed scheme outperforms the existing methods. Moreover, we analyze the performance according to the number of latent features in the proposed algorithm. We expect that the proposed scheme can be applied to the generalized recommendation systems.

• 전자공학회논문지
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• 제49권12호
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• pp.156-163
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• 2012

최근 들어 정보은닉기술에 대한 필요성이 많이 증가되고 있으며 국제치안, 군사 그리고 의료영상 등의 분야에서 그 예를 많이 볼 수 있다. 본 논문에서는 한 픽셀의 다수 MSB(MSBs: Most Significant Bits)의 Parity Bit를 이용하여 gray영상에 대해 정보를 은닉하는 방법을 제안한다. 스테가노그라피(Steganography) 분야에서 많은 연구들이 LSB 대체(Substitution), XOR연산을 채용하여 연구되어왔으며 궁극적인 목적은 낮은 복잡도와 높은 은닉용량, 동시에 화질의 저하를 최소화하는 것이다. 하지만 LSB 대체 방법은 높은 은닉용량을 가짐에도 불구하고 너무나 간단한 작업으로 인해 안전하지 못하다. 또한 XOR연산을 이용한 방법들은 픽셀 수 대비 약 75%의 은닉률을 달성하였다. 제안된 방법에서 각 픽셀의 LSB(Least Significant Bit)는 비밀메시지 1비트와 해당 픽셀의 7 MSBs의 Parity Bit와 XOR 연산된다. 제안한 방법은 대칭키 프로토콜의 개념을 스테가노그라피에 적용한 것이며 대칭키를 자기참조에 의해 생성하도록 하였다. 제시한 방법은 기존의 XOR방법들에 비해 은닉률이 25% 높으며 원본 대비 픽셀의 LSB 반전률이 약 6%정도 개선되는 효과를 보였다.