• 제목/요약/키워드: K 평균 알고리즘

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Reversible Watermarking Using for Difference Image (차분영상을 이용한 리버서블 워터마킹)

  • Cui Xue-Nan;Kim Jong-Weon;Choi Jong-Uk
    • Annual Conference of KIPS
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    • 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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    • pp.925-928
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    • 2006
  • 본 논문에서는 영상에 워터마크를 삽입하고 추출하는 동시에 원영상을 복원하는 리버서블 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 핵심은 워터마크가 삽입된 영상에 변하지 않는 위치정보를 전달하는 것이다. 본 논문에서는 우선 원영상을 odd image와 even image로 분리한 다음odd image에 interpolation 기법을 이용하여 resizing시키고 resizing 된 영상(odd_resize_image)에서 기수항은 그대로 두고 우수항은 기수항과 우수항의 차이값으로 채우는 방법으로 location map을 얻는다. 이 location map 에 의해 워터마크를 삽입위치를 선택하면 추출과정에서도 같은 location map을 이용할 수 있기에 워터마크 삽입위치를 정확하게 판단하여 추출할 수 있고 동시에 원본 영상을 복원할 수 있다. 본 알고리즘은 영상에 변화를 적게 주었기 때문에 높은 비가시성을 보인다. 실험 결과 $256{\times}256$ 영상에서 PSNR이 평균 53.07dB의 우수한 비가시성을 보였다.

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The First QP Decision Algorithm for the H.264/AVC (H.264/AVC를 위한 초기 QP 결정 알고리즘)

  • Kwon, Soon-Young;Lee, Sang-Heon;Lee, Dong-Ha
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (A)
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    • pp.204-205
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    • 2007
  • H.264/AVC는 적응적인 비트율 제어(Adaptive Rate Control) 기법을 제공한다. 본 논문에서는 H.264/AVC 부호화기에서 첫 번째 프레임의 QP값을 결정하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 실험결과 기존 알고리즘으로는 비트율 제어가 불가능 했던 영상을 효율적으로 비트율 제어를 하였고 기존의 방법보다 평균 PSNR의 향상을 확인하였다. 화면 사이의 화질 변화 폭을 줄임으로써 주관적인 화질 또한 향상하였다.

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ECG Data Compression Algorithm based on Template Matching using Morphological Characters of ECG (심전도의 형태적 특징을 이용한 탬플릿 매칭 기반의 심전도 데이터 압축 알고리즘)

  • Ahn, Byeong-Gu;Jo, Seong-Beom;Jeong, Do-Un
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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    • pp.990-991
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    • 2013
  • 본 연구에서는 모바일 환경에서 장시간 심전도 계측 시 발생하는 무선 및 배터리의 제한적인 자원의 문제점을 해결하기 위하여 낮은 연산량과 높은 압축률을 가지는 템플릿 매칭 기반의 압축 알고리즘을 구현하였다. 템플릿 매칭 기법을 이용한 심전도 데이터 압축은 심전도의 특징점인 R-peak를 검출하여 템플릿을 생성하고 이후 입력되는 심전도 신호와 유사성을 판단하여 해당되는 템플릿의 정보만 저장하고 전송하는 방법이다. 구현된 알고리즘의 성능평가를 위하여 MIT-BIH Normal Sinus Rhythm Database의 10개 레코드에서 각각 10분간 데이터를 추출하여 성능평가를 수행하였으며, 이때, 압축률과 복원율 오차의 평균이 각각 7.94% 와 5.33%의 성능을 나타내었다.

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Network Design through Nash Genetic Algorithm (Nash 유전 알고리즘을 통한 네트워크 설계)

  • Kim, Jong-Ryul;Yun, Tae-Soo;Lee, Dong-Hoon
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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    • pp.784-786
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    • 2005
  • 본 논문에서 대상으로 하는 네트워크 구조는 서비스 센터, 터미널(사용자), 그리고 연결 케이블로 이뤄져 있고 서비스 센터의 구성을 위한 의사 결정자와 서비스 일터와 사용자의 터미널을 연결하는 의사 결정자들이 존재하고 각자의 목적함수를 최적화 하기위해 비타협적으로 의사 결정과정에서 창설한다고 가정한다. 이러한 문제는 Nash 게임으로 정식화될 수 있다. 본 논문에서는 연결비용, 평균 메시지 지연, 네트워크 신뢰도를 고려하여, Nash 게임으로 정식화되는 광대역 통신 네트워크의 네트워크 토폴로지 설계 문제들을 풀기 위해 Nash 유전 알고리즘을 이용한다. 수치 실험을 통해 본 논문에서 이용한 Nash 유전 알고리즘이 효율적이여 효과적인 방법이라는 것을 살펴본다.

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EM Algorithm based Clustering Method for Internet of Things (IoT) Service (EM 알고리즘을 이용한 사물 인터넷 서비스 클러스터링 기법)

  • Jang, June-Beom;Jo, Jeong-Hoon;Lee, Daewon
    • Annual Conference of KIPS
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    • 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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    • pp.1315-1317
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    • 2017
  • 다양한 IoT(사물인터넷) 서비스가 등장하고 수요가 많아짐에 따라 이를 통합적으로 관리하고 제어하는 통합 서비스 플랫폼에 관한 여구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 서비스의 표준 부재로 인하여 IoT 서비스 모듈의 재활용 및 이식은 불가능한 상황이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 IoT 서비스의 각 동작 단계에 EM 알고리즘을 적용하여 [1]의 동작기반 분류 기법을 확장한다. 제안한 EM 기반 IoT 서비스 분류 알고리즘은 서비스 유사도를 기반하여 분류 함으로 모듈의 재활용성을 높이고 서비스 간의 협업에 있어서 효율성 증대를 기대할 수 있다. 성능 평가를 통하여 평균에 대한 표준편차로 클러스터링되는 것을 확인 할 수 있다.

K-means Clustering Method according to Documentation Numbers (문서 수에 따른 가중치를 적용한 K-means 문서 클러스터링)

  • Cho, Cea-Sung;An, Dong-Un;Jeong, Sung-Jong;Lee, Shin-Won
    • Annual Conference of KIPS
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    • 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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    • pp.345-348
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    • 2003
  • 본 논문에서는 이 문서 클러스터링 방법 중 계층적 방법인 Kmeans 클러스터링 알고리즘을 이용하여 문서를 클러스터링 하고자 한다 기존의 Kmeans 클러스터링 알고리즘은 문서의 수가 많을 경우 하나의 클러스터링에 너무 많은 문서들이 할당되는 문제점이 있다. 이 치우침을 완화하고자 각 클러스터링에 할당된 문서 수에 따라서 문서에 가중치를 부여한 후 다시 클러스터링을 하는 방법을 제안하였다. 실험 결과는 정확률, 재현율을 결합한 조화 평균(F-measure)를 사용하여 평가하였으며 기존 알고리즘보다 9%이상의 성능 향상을 나타냈다.

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A Study On Predicting Stock Prices Of Hallyu Content Companies Using Two-Stage k-Means Clustering (2단계 k-평균 군집화를 활용한 한류컨텐츠 기업 주가 예측 연구)

  • Kim, Jeong-Woo
    • Journal of the Korea Convergence Society
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    • 제12권7호
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    • pp.169-179
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    • 2021
  • This study shows that the two-stage k-means clustering method can improve prediction performance by predicting the stock price, To this end, this study introduces the two-stage k-means clustering algorithm and tests the prediction performance through comparison with various machine learning techniques. It selects the cluster close to the prediction target obtained from the k-means clustering, and reapplies the k-means clustering method to the cluster to search for a cluster closer to the actual value. As a result, the predicted value of this method is shown to be closer to the actual stock price than the predicted values of other machine learning techniques. Furthermore, it shows a relatively stable predicted value despite the use of a relatively small cluster. Accordingly, this method can simultaneously improve the accuracy and stability of prediction, and it can be considered as the new clustering method useful for small data. In the future, developing the two-stage k-means clustering is required for the large-scale data application.

Implementation of an Efficient Rate-Distortion Optimization Algorithm for JPEG2000 (JPEG2000 영상 압축을 위한 효율적인 비율-왜곡 최적화 알고리즘 구현)

  • Moon Hyoung-Jin;Jung Gab-Cheon;Park Seong-Mo
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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    • 제43권3호
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    • pp.50-58
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    • 2006
  • This paper describes the implementation of an efficient Rate-Distortion Optimization algerian to speed up rate control in JPEG2000. While the conventional algorithm determines the rate constant by averaging maximum R-D slope and minimum R-D slope for entire image, the proposed algorithm determines it by using R-D slopes of coding passes located near truncation point. Moreover, the rate allocation in proposed algorithm is conducted about only coding passes excluded from the previous rate allocation. As a result, it can reduce the number of operations required for rate-distortion optimization. The proposed algorithm was implemented in C programing language and was executed on the Altera Excalibur(EPXA4) development board.

Optimization of Detection Method Using a Moving Average Estimator for Speech Enhancement (음성강화를 위한 이동 평균 예측량 기반의 검출방법 최적화)

  • Lee, Soo-Jeong;Shin, Kye-Hyeon;Kim, Soon-Hyob
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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    • 제44권3호
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    • pp.97-104
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    • 2007
  • Adaptive echo canceller(AEC) has become an important component in speech communication systems, including mobile phones and speech recognition. In these applications, the acoustic echo path has a long impulse response. We propose a moving-averge least mean square(MVLMS) algorithm with a detection method for acoustic echo cancellation. Using, the result of the tests that used colored input models clearly shows that the MVLMS detection algorithm has convergence performance superior to the least mean square(LMS) detection algorithm alone. Although the computational complexity of the new MVLMS algorithm is only slightly greater than that of the standard LMS detection algorithm, the new algorithm confers a significant improvement in stability.

A Scheduling Algorithm to reduce inter-cell interference in OFDM Systems (OFDM 시스템에서의 인접 셀 간의 간섭을 줄이기 위한 스케줄링 알고리즘)

  • Lee, Tae-Rak;Wu, Hyuk;Lee, Dong-Jun
    • Journal of Advanced Navigation Technology
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    • 제14권4호
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    • pp.521-529
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    • 2010
  • In this paper, we propose a new scheduling algorithms in OFDM systems to reduce inter-cell interference. The proposed algorithm applies different subcarrier allocation sequences for different cells which is optimized through integer programming to minimize inter-cell interference. System level simulation is executed to derive the performance of the proposed algorithm. Simulation results show that the proposed scheduling algorithm improves user fairness as well as throughput compared with previous algorithms and therefore improves support of user QoS.