Because salt and pepper noise is a type of impulse, even a small amount of noise could cause a large image degradation. In this paper, we proposed a salt-and-pepper noise removal method using the convolutional neural network. It consists of four phases. In the first step, the proposed method reconstructs noisy image using a traditional salt-and-pepper noise reduction method, and in the second step, the result image of previous step is filtered with Gaussian low pass filter. After that, we reconstruct the filtered image using convolution neural network. In the last step, the pixels with salt-and-pepper noise are replaced with the result of previous phase. Simulation results show that the proposed method yields not only objective image qualities(PSNR, SSIM) but also subjective image qualities for all SAP noise ratios.
Most networks for automation are tuned to an expected traffic at their design stage. During their actual operations, however, the networks experience considerable changes in traffic from time to time. These traffic changes caused by common events like machine failure and production schedule change may adversely affect the network performance and, in turn, the performance of the connected devices. This paper presents communication delay model for Profibus token passing protocol, and introduces TTR selection methods to maintain a uniform level of network performance at all stations under changing network traffic.
The shortest path betweenness value of a node quantifies the amount of information passing through the node when all the pairs of nodes in the network exchange information in full capacity measured by the number of the shortest paths between the pairs assuming that the information travels in the shortest paths. It is calculated as the cumulative of the fractions of the number of shortest paths between the node pairs over how many of them actually pass through the node of interest. It's possible for a node to have zero or underrated betweenness value while sitting just next to the giant flow of information. These nodes may have a significant influence on the network when the normal flow of information is disrupted. We propose a betweenness centrality measure called collective betweenness that takes into account the surroundings of a node. We will compare our measure with other centrality metrics and show some applications of it.
Park, Youngjun;Choi, Yun-Young;Moon, Yong-Jae;Park, Eunsu;Lim, Beomdu;Kim, Taeyoung
천문학회보
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제44권1호
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pp.54.2-54.2
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2019
Removing noise which occurs inevitably when taking image data has been a big concern. There is a way to raise signal-to-noise ratio and it is regarded as the only way, image stacking. Image stacking is averaging or just adding all pixel values of multiple pictures taken of a specific area. Its performance and reliability are unquestioned, but its weaknesses are also evident. Object with fast proper motion can be vanished, and most of all, it takes too long time. So if we can handle single shot image well and achieve similar performance, we can overcome those weaknesses. Recent developments in deep learning have enabled things that were not possible with former algorithm-based programming. One of the things is generating data with more information from data with less information. As a part of that, we reproduced stacked image from single shot image using a kind of deep learning, conditional generative adversarial network (cGAN). r-band camcol2 south data were used from SDSS Stripe 82 data. From all fields, image data which is stacked with only 22 individual images and, as a pair of stacked image, single pass data which were included in all stacked image were used. All used fields are cut in $128{\times}128$ pixel size, so total number of image is 17930. 14234 pairs of all images were used for training cGAN and 3696 pairs were used for verify the result. As a result, RMS error of pixel values between generated data from the best condition and target data were $7.67{\times}10^{-4}$ compared to original input data, $1.24{\times}10^{-3}$. We also applied to a few test galaxy images and generated images were similar to stacked images qualitatively compared to other de-noising methods. In addition, with photometry, The number count of stacked-cGAN matched sources is larger than that of single pass-stacked one, especially for fainter objects. Also, magnitude completeness became better in fainter objects. With this work, it is possible to observe reliably 1 magnitude fainter object.
사용자 고유번호와 패스워드 기반의 사용자 인증 매커니즘을 수행하는 네트워크 시스템 환경에서는 스니퍼 프로그램 등을 이용하여 불법 도청함으로써 쉽게 사용자의 패스워드를 알아낼 수 있다. 이러한 불법적인 도청에 의한 패스워드 노출 문제를 해결하는 방법으로 일회용 패스워드, Challenge-Response 인증 방식이 유용하게 사용되며, 클라이언트/서버 환경에서는 별도 동기가 필요 없는 시간을 이용한 일회용 패스워드 방식이 특히 유용하게 사용될 수 있다. 안전성은 Square root problem에 기초를 두고 있고, 프리플레이 공격, 오프라인 사전적 공격 그리고 서버 등을 포함하여 지금까지 잘 알려진 공격들에 대해서 안전성을 높이기 위한 OPI(One Pass Identification)을 제안한다. OPI는 패스워드를 생성하는데 특별한 키를 생성할 필요가 없다는 것이다. OPI는 승인된 자를 확인된 데 걸리는 시간이 적게 소요되면서 뛰어났다.
스마트 디바이스를 이용하여 특정 공간에서 미리 설정된 무선랜에 접속하는 방법은 개방형 방식과 사용자 인증 방식으로 나뉠 수 있다. 개방형 방식은 무선랜 접속을 위한 인증이 없이 접속하는 방법이다. 스마트 디바이스 사용자가 자신이 사용하려는 무선랜에 대한 정보를 SSID(Service Set IDentifier)를 통해 공공 무선랜 표기 형식에 따라 제공받아야 하지만, 모든 개방형 무선랜이 이러한 방식을 수동으로 입력하는 방식에는 무리가 있다. 반면에 사용자 인증 방식은 SSID와 PW(PassWord) 설정을 통해 사용자에게 무선랜 접속을 제공하는 방식이다. 따라서 SSID를 통해 공공 무선랜 표기 형식을 따를 수는 있지만, AP 접속을 위해서는 일일이 사용자가 수동으로 패스워드 입력을 통해 AP에 접속해야만 한다. 따라서 본 논문에서는 사용자 인증방식과 공공 무선랜 표기형식을 iBeacon 메시지 수신을 통해 자동적으로 AP에 접속할 수 있는 방안을 제안한다.
Of the rapid development of modem civilization development is one of the IT industry. The Network is the root of the discrete industry. Most of the Protocol is used by LAN and the TCP / IP. Slowly in the railway operation of this Network is being applied. It also used to train and they are operated. The concept of the road, the Network TCP / IP using a non-Star structure of the Main Unit and the Bus Network is designed to structure consists of the Network. This structure is a simplified DATA. Data of complex operations is easy to feel the speed limit is. In addition, all devices must be independent to the operating system with the ability to manage the operation and stability in terms of exactly how the transmission of Data is gonna work pass. And transmission occurs in the middle of the Noise and the device is available to manage the power. Noise in the power of the railway to ensure the efficient transfer of Data is by blocking. Also, by presenting the entire system's operational safety should be guaranteed the safety of the railway.
본 연구에서는 개발된 이산 사건 시뮬레이션 모델을 바탕으로 우리나라와 지리적으로 가장 가까운 환발해권 지역에서 발생하는 대내외적인 항공화물에 대하여 구간별 물동량을 분석하고 수익관리 모형에 따른 수익 변화를 평가하였다. 첫 번째로, 인천 공항을 경유하는 노선에 대하여 비드가격 모형을 적용하여 물동량과 수익의 변화를 확인하였다. 두 번째로, 모든 노선에 대하여 비드가격 모형을 적용하여 분석하였다. 세 번째로, 인천공항을 경유하는 노선에 대하여 비드가격 모형과 가상네스팅 모형을 적용하였다. 그 결과 수익관리 모형을 적용할 경우, 단일가격으로 제공하는 오늘날의 시장 환경보다 전체 수익이 증가하는 것을 확인 할 수 있었다. 이러한 분석은 향후 항공사의 마케팅 전략 수립에 활용될 것으로 기대해 본다.
Security weakness in PLC network can be made up for by authentication and management scheme of PLC modules introduced in this paper. Each PLC module must pass the authentication procedure to work normally in PLC network as soon as being installed in the spot. Based on this scheme, all PLC devices are registered, certified, and managed automatically in central control center - AMR server, authentication server, NMS server, and DB server.
도로교통망과 대중교통망에서 요금을 부과하는 기본방식은 진입-진출요금체계이다. 진입-진출요금체계는 HI-PASS 및 대중교통카드를 이용하는 단말기를 통과하는 방식으로 적용된다. 한편 진입-진출요금을 고려해서 경로를 탐색하는 문제는 경로의 열거를 포함하는 비가산성문제를 포함하고 있다. 이는 모든 경로를 열거해서 최적해를 도출하는 NP-완전문제로 알려져 있다. 지금까지 진입-진출요금에 대한 해법은 도로망을 대상으로 네트워크를 변형하는 기법이 제안되었으며 교통카드가 일반화된 대중교통망과 같이 환승, 다수단, 복수단말기와 같이 네트워크확장이 요구되는 상황에서는 검토되지 않았다. 본 연구는 교통카드단말기로 구성된 대중교통망에 대하여 링크표지를 도입해서 네트워크확장을 우회하면서 One-to-One K-경로탐색을 통해 경로를 열거함으로서 최적해를 선정하는 방안을 마련하였다. 본 연구에서 제안하는 방법은 비교적 적은 경로집합을 구성하기 때문에 컴퓨팅 파워의 부담없이 최적해를 도출하는 것이 가능하며, 경로간 민감도를 비교하기 용이한 측면에서 보다 일반화된 최적경로해법으로 활용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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