• 제목/요약/키워드: Random vectors

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다층구조를 갖는 trellis부호를 이용한 워터마킹 (A Watermarking Method Based on the Trellis Code with Multi-layer)

  • 이정환
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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    • pp.949-952
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    • 2009
  • 본 논문에서는 다층구조를 갖는 trellis 부호를 이용한 정보부호화 기반 워터마킹 방법에 대하여 연구하였다. 영상을 $8{\times}8$블록으로 중복되지 않게 나누어 DCT변환을 수행하고 각 블록으로부터 12개의 중간주파수 대역의 계수를 추출한다. 이를 다층구조를 갖는 trellis 부호화의 각 단계에서 평균이 0이고 분산이 1인 가우시안 난수와 비교하여 선형상관계수가 최소인 벡터를 Viterbi 알고리즘으로 구하고 이 벡터를 원 영상에 삽입하여 워터마킹된 영상을 얻는다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위해 다수의 영상에 대한 평균 비트오차율을 계산하여 성능을 비교하였다.

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프레임 신뢰도 가중에 의한 강인한 음성인식 (Frame Reliability Weighting for Robust Speech Recognition)

  • 조훈영;김락용;오영환
    • 한국음향학회지
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    • 제21권3호
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    • pp.323-329
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    • 2002
  • 본 논문에서는 임의의 시점에서 발생하여 음성 신호의 일부분을 심하게 손상시키는 시간선택 잡음 (time-selective noise)을 보상하기 위한 프레임 신뢰도 가중 방법을 제안한다. 음성 프레임들은 서로 다른 정도의 신뢰도를 갖으며, 신뢰도는 프레임의 신호대잡음비 (signal-to-noise ratio)에 비례한다. 잡음이 일정한 경우에는 무음구간에서 획득한 잡음 정보를 이용하여 프레임의 신호대잡음비 추정이 용이하나, 시간선택 잡음은 잡음추정이 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 프레임 신뢰도를 추정하기 위해 깨끗한 음성의 통계적 모델을 사용하였다. 제안한 MFR (model-based frame reliability) 방법은 탐조 모델의 평균 벡터열과 입력 MFCC (mel-frequency cepstral coefficient) 특징 벡터 열의 역변환에 의해 얻은 필터뱅크 에너지를 이용하여 프레임 신호대잡음비를 근사한다. 다양한 버스트 (burst) 잡음에 대한 인식 실험 결과, 제안한 방법은 프레임의 신뢰도를 효과적으로 나타낼 수 있었으며, 이 신뢰도를 우도 계산에서 가중치로 적용하여 인식 성능을 향상시킬 수 있었다.

Production of Thrombopoietin Gene Targeted Clones by Homologous Recombination at $\beta$-casein Locus of Primary Bovine Ear Skin Fibroblasts

  • Mira Chang;Oh, Keon-Bong;Lee, Kyung-Kwang;Han, Yong-Mahn
    • 한국발생생물학회:학술대회논문집
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    • 한국발생생물학회 2003년도 제3회 국제심포지움 및 학술대회
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    • pp.86-86
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    • 2003
  • Research has been in progress for more than a decade to production of useful proteins by genetic modification in cattle. However, the levels of protein production in transgenic cattle have been reported very low. To enhance protein production in transgenic animal, we tried homologous recombination to donor cells for production of transgenic clone cattle through nuclear transfer procedure. Thus, we constructed the two targeting vectors of human thrombopoietin (TPO) at bovine $\beta$-casein locus using homologous recombination with 13.6 kb and 9.6 kb homology. In two targeting vectors, positive selection was through the neomycin resistance gene and negative selection was by the diphtheria toxin (DT). Gene targeting was attempted in bovine embryonic fibroblasts (bEF) and bovine ear skin fibroblasts (bESF). To determine the most appropriate concentration of neomycin for bEF and bESF, G4l8 resistance was confirmed by culturing the cells in various concentrations of the drug and both of the cells were optimally selected at $900 \mu g/ml$ of neomycin. The transfected bEF and bESF by the targeting vectors were colonized efficiently at the ratio of DNA to transfection reagent such as $4 \mu g$:2 ${mu}ell$ and $1 \mu g$:$2 \mu l$. Comparing number of healthy clones from passage 4 to passage 8, bESF (17%) persist in culture for much longer than bEF (6%). The two gene-targeted bESF clones of 30 random-integrated clones with 9.6 kb homology length were confirmed, however, nothing was out of 72 random integration clones with 13.6 kb homology length, The DT also worked more efficiently in clones transfected with the vector of 9.6 kb homology length. Our data suggests that the choice of donor cell for long culture period should be considered to obtain targeted cell clone, and the gene-targeting frequency and the DT working efficiency are dependent on the length of target homology.

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CNN을 적용한 한국어 상품평 감성분석: 형태소 임베딩을 중심으로 (Sentiment Analysis of Korean Reviews Using CNN: Focusing on Morpheme Embedding)

  • 박현정;송민채;신경식
    • 지능정보연구
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    • 제24권2호
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    • pp.59-83
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    • 2018
  • 고객과 대중의 니즈를 파악하기 위한 감성분석의 중요성이 커지면서 최근 영어 텍스트를 대상으로 다양한 딥러닝 모델들이 소개되고 있다. 본 연구는 영어와 한국어의 언어적인 차이에 주목하여 딥러닝 모델을 한국어 상품평 텍스트의 감성분석에 적용할 때 부딪히게 되는 기본적인 이슈들에 대하여 실증적으로 살펴본다. 즉, 딥러닝 모델의 입력으로 사용되는 단어 벡터(word vector)를 형태소 수준에서 도출하고, 여러 형태소 벡터(morpheme vector) 도출 대안에 따라 감성분석의 정확도가 어떻게 달라지는지를 비정태적(non-static) CNN(Convolutional Neural Network) 모델을 사용하여 검증한다. 형태소 벡터 도출 대안은 CBOW(Continuous Bag-Of-Words)를 기본적으로 적용하고, 입력 데이터의 종류, 문장 분리와 맞춤법 및 띄어쓰기 교정, 품사 선택, 품사 태그 부착, 고려 형태소의 최소 빈도수 등과 같은 기준에 따라 달라진다. 형태소 벡터 도출 시, 문법 준수도가 낮더라도 감성분석 대상과 같은 도메인의 텍스트를 사용하고, 문장 분리 외에 맞춤법 및 띄어쓰기 전처리를 하며, 분석불능 범주를 포함한 모든 품사를 고려할 때 감성분석의 분류 정확도가 향상되는 결과를 얻었다. 동음이의어 비율이 높은 한국어 특성 때문에 고려한 품사 태그 부착 방안과 포함할 형태소에 대한 최소 빈도수 기준은 뚜렷한 영향이 없는 것으로 나타났다.

In-plane response of masonry infilled RC framed structures: A probabilistic macromodeling approach

  • De Domenico, Dario;Falsone, Giovanni;Laudani, Rossella
    • Structural Engineering and Mechanics
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    • 제68권4호
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    • pp.423-442
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    • 2018
  • In this paper, masonry infilled reinforced concrete (RC) frames are analyzed through a probabilistic approach. A macro-modeling technique, based on an equivalent diagonal pin-jointed strut, has been resorted to for modelling the stiffening contribution of the masonry panels. Since it is quite difficult to decide which mechanical characteristics to assume for the diagonal struts in such simplified model, the strut width is here considered as a random variable, whose stochastic characterization stems from a wide set of empirical expressions proposed in the literature. The stochastic analysis of the masonry infilled RC frame is conducted via the Probabilistic Transformation Method by employing a set of space transformation laws of random vectors to determine the probability density function (PDF) of the system response in a direct manner. The knowledge of the PDF of a set of response indicators, including displacements, bending moments, shear forces, interstory drifts, opens an interesting discussion about the influence of the uncertainty of the masonry infills and the resulting implications in a design process.

내장형 제어 RISC코어를 위한 효율적인 랜덤 벡터 기능 검증 방법 (Efficient Verification Method with Random Vectors for Embedded Control RISC Cores)

  • 양훈모;곽승호;이문기
    • 대한전자공학회논문지SD
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    • 제38권10호
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    • pp.735-745
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    • 2001
  • 범용성이란 측면은 프로세서의 설계 과정 중 기능 검증의 중요도를 크게 부각시킨다. 따라서 본 논문은 기존 시뮬레이션 방법과 병행하여 기능 검증의 효율성을 높일 수 있는 효율적인 랜덤 벡터 기능 검증 방법을 제시한다. 본 기능 검증 방법은 내장형 제어 RISC 코어에 적합하며 실제 연세대학교와 삼성전자가 공동 개발한 32비트 프로세서인 CalmRISCTM-32의 코어 기능 검증에 적용하여 효율성을 확인한 바 있다. 본 기능 검증 방법은 클락 기반의 명령어 수준 시뮬레이터를 개발하여 이를 참조 모델로 삼고 랜덤 벡터로 이루어진 워크로드에 대해 HDL 시뮬레이션 결과와 비교함으로써 오류 검출을 수행하며 일반적인 테스트 벡터로써 발견하기 어려운 오류 유형을 보완하는 동시에 설계자에게 새로운 오류 유형의 기준을 제시하는 효과를 지닌다.

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대장균에서 무작위 샤인-달가노 서열이 소성장호르몬 유전자 발현에 미치는 영향 (Effect of random Shine-Dalarno sequence on the expression of Bovine Growth Hormone Gene in Escherichia coli)

  • 나경수;나경수;백형석;이용세
    • 생명과학회지
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    • 제10권4호
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    • pp.422-430
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    • 2000
  • In order to search for the effects of Shine-Dalgarno (SD) sequence and nucleotide sequence of spacer region (SD-ATG) on bGH expression, oligonucleotides containing random SD sequences and a spacer region were chemically synthesized. The distance between SD region and initiation codon (ATG) was fixed to 9 nucleotides in length. The expression vectors have been constructed using pT7-1 vector containing a T7 promoter. Positive clones were screened with colony hybridization and named pT7A or pT7B plasmid series. The selected clones were confirmed by DNA sequencing and finally, 19 clones having various SD combinations were obtained. When bovine growth hormone was induced by IPTG in E. coli BL21(DE3), all cells harboring these plasmids produced a detectable level of bGH in western blot analysis. However, various SD sequences did not affect on bGH expression, indicating that the sequences of SD and the spacer region did not sufficiently destabilize mRNA secondary structure of bGH gene. Therefore, these results indicate that the disruption of mRNA secondary structure might be a major factor for regulating bGH expression in the translational initiation process.

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컬러 히스토그램과 컬러 텍스처를 이용한 내용기반 영상 검색 기법 (Cotent-based Image Retrieving Using Color Histogram and Color Texture)

  • 이형구;윤일동
    • 전자공학회논문지S
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    • 제36S권9호
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    • pp.76-90
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    • 1999
  • 본 논문은 컬러 히스토그램과 ‘컬러 텍스쳐’을 이용하는 새로운 내용기반 영상 검색 기법을 제안한다. 제안한는 방법은 영상의 컬러 히스토그램을 k-means 군집화하여 얻은 컬러 벡터로 히스토그램을 대표하고, 각 대표 컬러 벡터를 중심으로 화소 색상과의 거리를 이용해 컬러 텍스처를 만든다. 그러므로, 컬러 텍스처란 영상의 컬러 히스토그램에 의해 두드러지는 텍스처 성분을 의미하며 본 논문에서는 컬러 텍스처를 Gaussian Markov Random Field (GMRF) 모델로 해석한다. 제안하는 알고리듬은 영역화와 같은 기하학적 정보를 추출하는 과정이 없으므로 고속의 검색에 적합하며, 기존의 컬러 히스토그램만을 이용한 기법이나 영상의 밝기 성분에서 나타나는 텍스처를 이용한 방법에 비해 효과적인 검색 결과를 나타낸다.

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깁스확률장의 공간정보를 갖는 조건부 모멘트에 의한 패턴분류 (Conditional Moment-based Classification of Patterns Using Spatial Information Based on Gibbs Random Fields)

  • 김주성;윤명영
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제3권6호
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    • pp.1636-1645
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    • 1996
  • 본 논문에서는 패턴을 효과적으로 분류하기 위하여 화상자료의 특성인 이웃 화소 간의 종속성을 잘 표현해 주는 깁스확률장의 크리크를 바탕으로 2차원 조건부 모멘트 를 제안하였다. 이 알고리즘 구축은 공간정보를 갖는 조건부 모멘트를 이용하여 특정 벡터를 추출하는 과정과 패턴을 분류하는 과정으로 분리하여 생각한다. 특정벡터를 추출하는 과정은 하나의 패턴에 대해 깁스분포의 크리크로 표현된 파라미터를 추정한 다음, 2차원 조건부 모멘트들을 계산하여 특정벡터로부터 제안된 판별거리함수를 계 산하여 여러 원형 패턴 가운데 최소거리를 산출한 미지의 패턴을 원형패턴으로 분류 한다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 대문자와 소문자 52자로 된 훈련 데이 타를 만들어 486 PC 66Mhz에서 실험을 한 결과 97.5% 이상의 분류성능이 있음을 밝혔 다.

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클러터 환경에서의 GLRT 기반 표적 탐지성능 (Target Detection Performance in a Clutter Environment Based on the Generalized Likelihood Ratio Test)

  • 서진배;전주환;정지현;김진욱
    • 한국전자파학회논문지
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    • 제30권5호
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    • pp.365-372
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    • 2019
  • 본 논문에서는 일반화우도비검정(generalized likelihood ratio test: GLRT)에 있는 모르는 파라미터(표적의 크기, 클러터의 파라미터)를 최대우도추정(maximum likelihood estimation: MLE) 방법 또는 Newton-Raphson method를 통해 추정하는 방법에 대해서 제안하였다. 클러터 환경에서 표적을 탐지할 경우, 실제 환경과 유사하게 클러터의 수식적인 모델을 세우는 것이 중요하다. 이러한 서로 상관된 클러터 모델은 SIRV(Spherically Invariant Random Vector)를 이용하여 생성할 수 있다. 생성된 클러터 모델에 대한 일반화우도비검정 식을 세우고, 추정된 파라미터에 대한 일반화우도비검정의 탐지확률을 모의실험을 통해 확인하였다.