• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제14권7호
• /
• pp.2938-2956
• /
• 2020

Objective image quality assessment (IQA) models have been developed by effective features to imitate the characteristics of human visual system (HVS). Actually, HVS is extremely sensitive to color degradation and complex texture changes. In this paper, we firstly reveal that many existing full reference image quality assessment (FR-IQA) methods can hardly measure the image quality with contrast and masking texture changes. To solve this problem, considering texture masking effect, we proposed a novel FR-IQA method, called Texture and Color Quality Index (TCQI). The proposed method considers both in the masking effect texture and color visual perceptual threshold, which adopts three kinds of features to reflect masking texture, color difference and structural information. Furthermore, random forest (RF) is used to address the drawbacks of existing pooling technologies. Compared with other traditional learning-based tools (support vector regression and neural network), RF can achieve the better prediction performance. Experiments conducted on five large-scale databases demonstrate that our approach is highly consistent with subjective perception, outperforms twelve the state-of-the-art IQA models in terms of prediction accuracy and keeps a moderate computational complexity. The cross database validation also validates our approach achieves the ability to maintain high robustness.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제37권7C호
• /
• pp.554-564
• /
• 2012

차량인식은 차량 후보영역 검출단계와 검출된 후보 영역에서 특징을 기반으로 차량을 검증하는 차량 검증단계로 나누어진다. 선형 변환 방식의 특징은 차원 감소 효과와 통계적인 특징을 지니게 되어, 이동이나 회전에 강인한 특성을 갖는다. 선형 변환 방식 중 비음수행렬분해(Non-negative Matrix Factorization, NMF)는 부분 기반 표현 방식으로 차량의 국소적인 특징을 기저벡터로 사용하여 희소성을 갖는 특징을 추출할 수 있기 때문에 도심영상에서 발생하는 차폐 영역에 따른 인식률 저하를 방지할 수 있다. 본 논문에서는 차량 인식에 적합한 NMF 특징 추출 방법을 제안하고, 인식률을 검증하였다. 또한 희소성 제약 조건을 이용하여 기저 벡터에 희소성을 가지는 SNMF(Sparse NMF)와 LVQ2(Learning Vector Quantization) 신경 회로망을 결합하여 차폐 영역에 대한 차량 인식 효율을 기존의 NMF를 이용한 방법과 비교하였다. NMF를 이용하는 특징은 차량이 혼재되어 차폐 영역이 빈번히 발생하는 도심에서도 강건한 특징임을 보였다.

• 한국음향학회지
• /
• 제24권4호
• /
• pp.202-209
• /
• 2005

디지털 미디어와 통신 네트워크의 급속한 발전으로 지적소유권 보호 기술이 절실히 요구된다. 본 논문에서 영상컨텐츠에 소유자의 음성신호를 삽입할 수 있는 새로운 영상 워터마킹 방법을 제안한다. 제안한 방법은 삽입할 워터마크로 음성신호를 이용하기 때문에 청각적으로 소유권을 주장하는데 매우 유리하다 그리고 LBX (Linear Bit expansion)에 의해 인터리빙하여 음성 워터마크를 삽입하기 때문에 공격에 의해 변형되거나 특히 제거된 음성신호를 복구할 수 있는 이점을 가진다. 본 방법은 다음세가지 기본 절차를 포함한다. 첫째, 아날그 소유자음성 신호를 PCM에 의해 부호화하고 새로운 디지털 워터마크를 생성한다. 둘째, 제안한 LBX에 의해 음성 워터마크를 인터리빙한다. 마지막으로 영상 컨텐츠를 이산 Haar 웨이브렛변환 (DHWT) 하고 저주파 영역을 마킹공간으로 하여 인터리빙 된 음성워터마크를 삽입한다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 소유자 음성신호의 워터마크 삽입방법은 기존 워터마크 정보보다 눈에 보이지 않게 많은 정보량을 삽입할 수 있고 표준영상압축방식인 JPEG 손실압축과 특히 영상의 일부가 제거되는 영상절단과 영상회전 공격에 대해 강인성을 강건히 할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.12-18
• /
• 2011

본 논문에서는 RBF 뉴럴 네트워크에서 은닉층 활성함수에 Interval type-2 퍼지개념을 적용한 새로운 RBF 뉴럴 네트워크를 설계하였다. 퍼지 시스템 분야에서 불확실한 정보에 대한 Type-1 퍼지집합의 성능을 보안하고자 Type-2 퍼지집합이 제안되었으며, 멤버쉽함수 안에 다시 멤버쉽함수를 생성함으로써 불확실한 정보를 좀 더 효과적으로 다루고자 하였다. 따라서 본 논문에서는 RBF 뉴럴 네트워크의 은닉층 활성함수에 type-2 퍼지집합의 개념을 적용하여 불확실한 정보에 대한 모델 성능을 개선하고자 하였다. 나아가 연결가중치를 상수항이 아닌 1차식으로 구성된 다항식을 사용하여 최종출력을 입력-출력의 관계식으로 표현하였다. 연결가중치는 기존의 경사하강법(Gradient Descent Method; GDM) 대신 conjugate gradient method(CGM)을 사용하여 파라미터를 동조하고, 은닉층의 활성함수는 공간탐색 진화 알고리즘(Space Search Evolutionary Algorithm; SSEA)을 이용하여 가우시안 함수의 중심점 및 분포상수를 동조하여 모델의 성능을 개선시킨다. 제안된 모델의 성능을 평가하기 위해 가스로 시계열 데이터를 사용하였으며, 결과를 기존 모델과 비교하였다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제31권3A호
• /
• pp.282-290
• /
• 2006

본 논문에서는 2.45GHz 대역 IEEE 802.15.4 LR-WPAN(Low-Rate Wireless Personal Area Network; ZigBee) 시스템의 수신기를 위한 개선된 방식의 Timing estimator의 알고리즘을 제안한다. 저가 구현을 지향하는 LR-WPAN 시스템의 특성상 고가의 오실레이터를 사용할 수 없으므로 반송파 중심 주파수의 80ppm에 해당하는 주파수 옵셋 환경에서 안정된 동작이 가능한 Timing estimator 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 수신 환경을 고려하여 Multiple delay differential filter를 적용함으로써 주파수 옵셋에 대한 강인성 및 수신 성능의 안정성을 증대시켰으며, Multiple delay differential filter의 출력 신호에 대한 reference 신호의 상관 결과가 I-channel 에만 국한되는 특성을 이용하여 일반적인 noncoherent 방식 대신 coherent 방식의 correlator를 적용함으로써 non-coherent 방식의 제곱 손실을 제거하여 검출 성능을 향상시킴과 동시에 복잡도를 감소시켜 초소형, 저전력, 저가를 지향하는 LR-WPAM 수신기에 보다 적합하도록 설계하였다. 다양한 채널 환경에서의 성능정가를 통하여 제안된 알고리즘이 differential detection 기반의 noncoherent 방식보다 평균적으로 2dB의 향상된 성능을 보임을 입증하였다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제28권4C호
• /
• pp.343-355
• /
• 2003

라우터에서 공평 대역 할당은 네트워크 폭주 상황에 반응하여 흐름을 제어하는 트래픽을 그렇지 않은 트래픽으로부터 보호한다. 그러나 Weighted Fair Queueing, Flow Random Early Drop 등의 전통적인 공평 대역 할당 방법은 상태 관리나 버퍼 관리, 스케쥴링 등을 흐름 단위로 수행하므로 초고속 네트워크의 백본에서 사용되는 경우 구현의 복잡성 뿐 아니라 흐름의 증가에 따른 네트위크의 확장성과 견고성을 확보하기 위해 코어 라우터에서의 흐름단위 관리를 배제하는 Core-stateless 메커니즘들이 제안되었다. Core-Stateless Fair Queueing 과 Rainbow Fair Queueing 등은 Core-Stateless 네트워크에서 근접한 공평 대역 할당 메커니즘들에 비해 단순해진 패킷 레이블 할당 방법과 패킷 폐기 방법을 사용하여 실제 구현 가능성을 높인 새로운 Core-stateless 알고리즘인 Simple Layered Fair Queueing (SLFQ) 를 제안하고 몇가지 형태의 시뮬레이션과 그 결과를 다른 메커니즘의 결과와 비교하면서 대역 공평성 보장 정도를 확인한다. 마지막으로 제안된 알고리즘의 향후 응용 가능성을 제시한다.

• 조명전기설비학회논문지
• /
• 제22권10호
• /
• pp.69-75
• /
• 2008

본 논문에서는 오차에 강인하게 초음파센서를 이용한 부분방전 위치를 추정하는 알고리즘을 제시하였다. 변압기 내부는 유온이 균일하지 않기 때문에 초음파의 절연유에서 전달 속도를 정확하게 산정하기 힘들다. 그렇기 때문에 처리 과정에서 일정 오차가 발생하게 된다. 따라서 점검자에게 유용한 정보를 제공하기 위해 부분방전의 위치추정 알고리즘은 이런 오차를 충분히 반영하여야 한다. 기존의 위치추정 기법은 좌표로 부분방전 발생 위치를 나타내었지만 본 논문에서 제시하는 Lookup-Table(LUT)를 이용한 기법은 부분방전 발생 위치를 지도형태로 나타내도록하여 점검자에게 충분히 유용한 정보를 제공할 수 있도록 하였다. 또한 임의로 데이터에 오차를 일으켜 기존 기법과 제시한 기법의 성능을 비교하였다.

• 한국조명전기설비학회:학술대회논문집
• /
• 한국조명전기설비학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.408-411
• /
• 2009

In this paper, conventional PI, fuzzy neural network(FNN) and adaptive teaming mechanism(ALM)-FNN for rotor field oriented controlled(RFOC) induction motor are studied comparatively. The widely used control theory based design of PI family controllers fails to perform satisfactorily under parameter variation nonlinear or load disturbance. In high performance applications, it is useful to automatically extract the complex relation that represent the drive behaviour. The use of learning through example algorithms can be a powerful tool for automatic modelling variable speed drives. They can automatically extract a functional relationship representative of the drive behavior. These methods present some advantages over the classical ones since they do not rely on the precise knowledge of mathematical models and parameters. Comparative study of PI, FNN and ALM-FNN are carried out from various aspects which is dynamic performance, steady-state accuracy, parameter robustness and complementation etc. To have a clear view of the three techniques, a RFOC system based on a three level neutral point clamped inverter-fed induction motor drive is established in this paper. Each of the three control technique: PI, FNN and ALM-FNN, are used in the outer loops for rotor speed. The merit and drawbacks of each method are summarized in the conclusion part, which may a guideline for industry application.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제9권10호
• /
• pp.3965-3982
• /
• 2015

Event detection is one of the key issues in many wireless sensor network (WSN) applications. The uncertainties that are derived from the instability of sensor node, measurement noise and incomplete sampling would influence the performance of event detection to a large degree. Many of the present researches described the sensor readings with crisp values, which cannot adequately handle the uncertainties inhered in the imprecise sensor readings. In this paper, a fault-tolerant event detection algorithm is proposed based on Dempster-Shafer (D-S) theory (also called evidence theory). Instead of crisp values, all possible states of the event are represented by the Basic Probability Assignment (BPA) functions, with which the output of each sensor node are characterized as weighted evidences. The combination rule was subsequently applied on each sensor node to fuse the evidences gathered from the neighboring nodes to make the final decision on whether the event occurs. Simulation results show that even 20% nodes are faulty, the accuracy of the proposed algorithm is around 80% for event region detection. Moreover, 97% of the error readings have been corrected, and an improved detection capability at the boundary of the event region is gained by 75%. The proposed algorithm can enhance the detection accuracy of the event region even in high error-rate environment, which reflects good reliability and robustness. The proposed algorithm is also applicable to boundary detection as it performs well at the boundary of the event.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
• /
• pp.154-154
• /
• 2019

Characterization of reliable field-scale root-zone soil moisture (RZSM) variability contribute to effective hydro-meterological monitoring. Although a promising cosmic-ray neutron probe (CRNP) holds the pontential for field-scale RZSM measurement, it is often restricted at deeper depths due to the non-unique sensitivity of CRNP-measured fast neutron signal to other hydrogen pools. In this study, a merging framework relied on coupling cosmic-ray soil moisture with a representative additional RZSM, was introduced to scale shallower CRNP effective depth to represent root-zone layer. We tested our proposed framework over a densely vegetated region in South Korea covering a network of one CRNP and nine in-situ point measurements. In particular, cosmic-ray soil moisture and ancillary RZSM retrieved from the most time stable location were considered as input datasets; whereas the remaining point locations were used to generate a reference RZSM product. The errors between these two input datasets and the reference were forecasted by a linear autoregressive model. A linear combination of forecasts was then employed to compute a suitable weight for merging two input products from the predicted errors. The performance of merging framework was evaluated against reference RZSM in comparison to the two original products and a commonly used exponential filter technique. The results of this study showed that merging framework outperformed other products, demonstrating its robustness in improving field-scale RZSM. Moreover, a strong relationship between the quality of input data and the performance merging framework in light of CRNP effective depth variation has been also underlined via the merging framework.