디지털 커뮤니케이션이 차지하는 비중이 높아질수록 무례나 혐오와 같은 반시민적인 댓글과 이에 공감하는 행동 역시 증가하고 있어 이를 해결하기 위한 사회적인 노력이 요구되고 있다. 이러한 노력의 일환으로서, 우리는 반시민적인 댓글을 남기는 행위 뿐 아니라, 이에 대해 공감하는 행위 역시 반시민적인 것으로 규정하여 가상 뉴스 포털에서 아바타의 피드백이 사용자들의 반시민적 댓글 공감 행동에 미치는 영향을 탐구하고자 하였다. 이를 위하여 먼저 사회적 논란이 있는 뉴스를 가상 공간에 게시하였고, 함께 게시된 댓글들 중 참가자들이 반시민적 댓글을 선택할 때 텍스트로만 된 피드백과 아바타가 같이 등장하는 피드백인 두 가지 방식으로 피드백이 이루어졌다. 이후 피드백이 행동 순응에 영향을 미치는 메커니즘을 파악하기 위해 행동 순응, 죄책감, 인상관리욕구를 설문을 통해 평가하였다. 그결과, 텍스트로 된 피드백보다 아바타가 피드백을 제공하였을 때 참가자들의 사회적 반응에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히, 아바타와의 상호작용은 참가자들의 행동 순응과 죄책감, 인상관리욕구를 높였다. 우리는 아바타 기반의 상호작용이 사용자들의 사회적 행동과 태도에 긍정적인 변화를 가져올 수 있음을 확인했다.
In the proposed paper, a new algorithm based on Nonlinear Feedback Shift Register (NLFSR) and modified RC4A (Rivest Cipher 4A) cipher is introduced. NLFSR is used for image pixel scrambling while modified RC4A algorithm is used for pixel substitution. NLFSR used in this algorithm is of order 27 with maximum period 227-1 which was found using Field Programmable Gate Arrays (FPGA), a searching method. Modified RC4A algorithm is the modification of RC4A and is modified by introducing non-linear rotation operator in the Key Scheduling Algorithm (KSA) of RC4A cipher. Analysis of occlusion attack (up to 62.5% pixels), noise (salt and pepper, Poisson) attack and key sensitivity are performed to assess the concreteness of the proposed method. Also, some statistical and security analyses are evaluated on various images of different size to empirically assess the robustness of the proposed scheme.
이 논문은 색상과 위치정보를 이용한 새로운 내용기반 영상검색 알고리즘을 제안한다. 이를 위해서. 질의가 주어졌을 경우, 데이타베이스의 검색공간을 줄일 목적으로 두 가지 종류의 색인 키(Key)를 제시하는데 하나는 영상의 고유한 색상 구성적 특성을 나타내는 주요 색상세트(MCS, Main Colors' Set)이고 다른 하나는 주요 색상마다의 분포 및 위치적 특성을 나타내는 분포 블록기호(DBS, Distribution Block Signature)이다. 이 두 가지 필터(Filter)를 연속적으로 적용하면 영상 데이터베이스로부터 잠재성이 높은 유사 후보 영상만을 걸러내게 된다. 이어서 보다 높은 검색성능을 얻기 위해 새롭게 제안한 쿼드모델 (Quad Modeling)과 유사도 피드백 메커니즘을 이용한다. 이 방법은 색상과 위치정보에 대한 가중치를 역동적으로 조절함으로써 검색성능을 향상시킨다. 실험을 통해서 제안된 알고리즘이 성공적으로 영상검색에 사용될 수 있음을 보인다.
최근 이미지 검색은 검색의 정확성을 높이고자 사용자의 요구를 반영하는 적합성 피드백에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 이미지 검색 시 나타나는 고수준 개념과 저수준 특징 사이의 의미적 격차를 줄이기 위하여 적합성 피드백에 기반한 영역 기반 이미지 검색의 가중치 기법에 대해서 논의하고 새로운 가중치 기법을 제안한다. 새롭게 제시된 가중치 기법은 한 이미지에 존재하는 영역들의 공간적 위치에 따라 영역의 중요성을 결정한다. 실험 결과는 본 논문에서 제시된 가중치 기법이 평균 재현율에 있어서 크기 백분율 가중치 기법에 비해 약 18%, 역 이미지 빈도수를 적용한 영역 빈도수 가중치 기법에 비해 약 11% 가량 높게 나타나는 것을 보이고 있으며, 검색 시간에 있어서도 영역 빈도수 가중치에 비해 약 1/10인 것을 보이고 있다.
A spectroscopic measuring system was developed in order to determine optical gain of gas laser discharge for any optical transitions between 190[nm] and 800[nm] without laser resonator. With an image optical system and a feedback optical system emission light of laser discharge are entered in a monochromator and received at a photomultiplier. Subsequently optical gain and line intensity are measured.
A wide dynamic range (WDR) CMOS image sensor (CIS) was developed with a specialized readout architecture for realizing high-sensitivity (HS) and low-sensitivity (LS) reading modes. The proposed pixel is basically a three-transistor (3T) active pixel sensor (APS) structure with an additional transistor. In the developed WDR CIS, only one mode between the HS mode for relatively weak light intensity and the LS mode for the strong light intensity is activated by an external controlling signal, and then the selected signal is read through each column-parallel readout circuit. The LS mode is implemented with the column capacitors and a feedback structure for adjusting column capacitor size. In particular, the feedback circuit makes it possible to change the column node capacitance automatically by using the incident light intensity. As a result, the proposed CIS achieved a wide dynamic range of 94 dB by synthesizing output signals from both modes. The prototype CIS is implemented with $0.18-{\mu}m$ 1-poly 6-metal (1P6M) standard CMOS technology, and the number of effective pixels is 176 (H) ${\times}$ 144 (V).
Relevance Feedback(RF)은 사용자의 인지적 피드백(perceptual feedback)을 사용하는 영상 검색 기법 중의 하나로서, 사용자 피드백을 통해 얻게 되는 적합성 정보(relevance information)를 이용하여 사용자 질의(query)를 점진적으로 구체화하게 된다. 그러나, 기존 RF 기법에서는 이러한 적합성 정보가 매우 유용한 정보임에도 불구하고, 검객이 끝나는 순간 없애버리고 만다. 그래서, 본 논문에서는 사용자의 인지적 피드백 정보를 버리지 않고, 저장하는 새로운 개념의 RF를 제안한다. 새로 제안된 RF는 시간의 흐름에 따라 축적되어 저장된 상위 레벨의 적합성 정보(high-level relevance information)를 하위 레벨의 특징벡터(low-level feature vectors)와 동적으로(dynamically) 결합하여 사용함으로써, 검색의 효율성을 크게 향상시킨다. 제안 방법의 우수성을 입증하기 위해 다양한 실험 결과도 제시한다.
본 논문에서는 NFSR(Non-linear Feedback Shift Register)과 2D CAT(Two-Dimensional Cellular Automata Transform)를 단계적으로 이용하여 영상을 암호화하는 방법을 제안한다. 암호화 방법은 먼저, NFSR을 이용해서 원 영상의 크기만큼 PN(pseudo noise) 수열을 생성한다. 그리고 생성된 수열을 원 영상과 XOR 연산하여 암호화를 한다. 그 후, 게이트 이 값을 설정하여 2D CAT 기저함수를 생성한다. 생성된 기저함수를 변환된 암호화 영상에 곱하여 2D CAT 암호화를 한다. 마지막으로, 키 공간 분석, 엔트로피 분석 및 민감도 분석을 통해 제안한 방법이 효율적이고 매우 안전함을 검증한다.
The development of bio-response feedback control system known as the speaking plant approach has been a challenging task for plant production engineers and scientists. In order to achieve the aim of developing such a bio-response feedback control system, the primary concern should be to develop a practical non-invasive technique for monitoring plant growth. Those who are skilled in raising plants can sense whether their plants are under adequate water conditions or not, for example, by merely observing minor color and tone changes before the plants wilt. Consequently, using machine vision, it may be possible to recognize changes in indices that describe plant conditions based on the appearance of growing plants. The interpretation of image information of plants may be based on image features extracted from the original pictorial image. In this study, the performance of a finite element retina was optimized by a genetic algorithm. The optimized finite element retina was evaluated based on the performance of neural plant growth monitor that requires input data given by the finite element retina.
In this paper, a controller recognizing human gestures using EMG signal is shown. The tiny and band-type controller is developed for image training to excercise the specific area in the body, and uses a dry-type silver fiber electrode easy to be attached or detached itself to a skin. The captured EMG signals are converted to 10-bit digital values via amplification and frequency filtering processes within the controller, and are transmitted to the server by wireless. As the gesture recognition ratio using the proposed controller on biceps is up to 80%, we expect the practical potential of the controller is very promising.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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