본 논문에서는 인쇄물의 위조방지를 위해 에러에 강한 디지털 워터마킹을 제안한다. 제안한 알고리즘은 워터마크 삽입을 위해 먼저 원영상을 웨이브릿 변환하여 근사(approximation) 이미지를 얻고, 워터마크는 근사 이미지의 DC계수를 제외한 중요한 DCT계수에 삽입된다. 워터마크의 강건도 향상을 위해 에러정정코드와 반복을 적용하고, 디지털 기기사이의 변환에 의한 차이를 줄이기 위해 CIE Lab 칼라 공간을 사용하였다. 표준 칼라 영상을 사용하여 실험한 결과, 기존 방법에 비하여 적은 반복으로도 비트에러가 발생을 감소하였으며, 알고리즘은 1차의 프린트 스캔에서는 robust 하고 2차의 프린트 스캔에서는 fagile 한 성격을 나타내었다, 본 알고리즘은 여권, 지폐, 신분증, 면허증등과 같은 인쇄물의 위조방지에 이용될 수 있다.
This paper describes the information for quantitative simulation of weakly ionized plasma. We should grasp the meaning of the plasma state condition to utilize engineering application and to understand materials of plasma state. In this paper, electron swarm parameter in He+Xe and Ar+He mixture gas calculated for range E/N values $0.01{\sim}500$ [Td] at the temperature is 300 [K] and pressure is 1 [Torr], using a set of electron collision cross sections determined by the authors, and using a method of Backward Prolongation by two term approximation Boltzmann equation method, for basic study on the gas discharge panel.
Fluorescence quenching of l,4-bis [2-(2-methylphenyl) ethenyl]-benzene (Bis-MSB) by carbon tetrachloride in five different solvents namely hexane, cyclohexane, toluene, benzene and dioxane has been carried out at room temperature with a view to understand the quenching mechanisms. The Stern-Volmer plot has been found to be non-linear with a positive deviation for all the solvents studied. In order to interpret these results we have invoked the Ground state complex and Sphere of action static quenching models. Using these models various rate parameters have been determined. The magnitudes of these parameters imply that sphere of action static quenching model agrees well with the experimental results. Hence the positive deviation in the Stem-Volmer plots is attributed to the static and dynamic quenching. Further, with the use of Finite Sink approximation model, it was possible to check whether these bimolecular reactions as diffusion limited and to estimate independently distance parameter R' and mutual diffusion coefficient D. Finally an effort has been made to correlate the values of R'and D with the values of the encounter distance R and the mutual diffusion coefficient D determined using the Edwardis empirical relation and Stokes-Einstein relation.
In this paper, the limit behavior of solution for the $Schr{\ddot{o}}dinger$ equation with random dispersion and time-dependent nonlinear loss/gain: $idu+{\frac{1}{{\varepsilon}}}m({\frac{t}{{\varepsilon}^2}}){\partial}_{xx}udt+{\mid}u{\mid}^{2{\sigma}}udt+i{\varepsilon}a(t){\mid}u{\mid}^{2{\sigma}_0}udt=0$ is studied. Combining stochastic Strichartz-type estimates with $L^2$ norm estimates, we first derive the global existence for $L^2$ and $H^1$ solution of the stochastic $Schr{\ddot{o}}dinger$ equation with white noise dispersion and time-dependent loss/gain: $idu+{\Delta}u{\circ}d{\beta}+{\mid}u{\mid}^{2{\sigma}}udt+ia(t){\mid}u{\mid}^{2{\sigma}_0}udt=0$. Secondly, we prove rigorously the global diffusion-approximation limit of the solution for the former as ${\varepsilon}{\rightarrow}0$ in one-dimensional $L^2$ subcritical and critical cases.
Purpose: The management of metal-induced field inhomogeneities is one of the major concerns of distortion-free magnetic resonance images near metallic implants. The recently proposed method called "Slice Encoding for Metal Artifact Correction (SEMAC)" is an effective spin echo pulse sequence of magnetic resonance imaging (MRI) near metallic implants. However, as SEMAC uses the noisy resolved data elements, SEMAC images can have a major problem for improving the signal-to-noise ratio (SNR) without compromising the correction of metal artifacts. To address that issue, this paper presents a novel reconstruction technique for providing an improvement of the SNR in SEMAC images without sacrificing the correction of metal artifacts. Materials and Methods: Low-rank approximation in each coil image is first performed to suppress the noise in the slice direction, because the signal is highly correlated between SEMAC-encoded slices. Secondly, SEMAC images are reconstructed by the best linear unbiased estimator (BLUE), also known as Gauss-Markov or weighted least squares. Noise levels and correlation in the receiver channels are considered for the sake of SNR optimization. To this end, since distorted excitation profiles are sparse, $l_1$ minimization performs well in recovering the sparse distorted excitation profiles and the sparse modeling of our approach offers excellent correction of metal-induced distortions. Results: Three images reconstructed using SEMAC, SEMAC with the conventional two-step noise reduction, and the proposed image denoising for metal MRI exploiting sparsity and low rank approximation algorithm were compared. The proposed algorithm outperformed two methods and produced 119% SNR better than SEMAC and 89% SNR better than SEMAC with the conventional two-step noise reduction. Conclusion: We successfully demonstrated that the proposed, novel algorithm for SEMAC, if compared with conventional de-noising methods, substantially improves SNR and reduces artifacts.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권11호
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pp.4050-4067
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2014
In wireless sensor networks, link scheduling is a fundamental problem related to throughput capacity and delay. For a given set of communication requests $L=\{l_1,l_2,{\cdots},l_n\}$, the MLS (maximum link scheduling) problem aims to find the largest possible subset S of Lsuch that the links in S can be scheduled simultaneously. Most of the existing results did not consider bidirectional transmission setting, which is more realistic in wireless sensor networks. In this paper, under physical interference model SINR (signal-to-noise-plus-interference-ratio) and bidirectional transmission model, we propose a constant factor approximation algorithm MLSA (Maximum Link Scheduling Algorithm) for MLS. It is proved that in the same topology setting the capacity under unidirectional transmission model is lager than that under bidirectional transmission model. However, compared with some work under unidirectional transmission model, the capacity of MLSA is improved about 28% to 45%.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권8호
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pp.3086-3101
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2021
To supply precise marketing and differentiated service for the electric power service department, it is very important to predict the customers with high sensitivity of electric power failure. To solve this problem, we propose a novel grouped 𝑙1/2 sparsity constrained logistic regression method for sensitivity assessment of electric power failure. Different from the 𝑙1 norm and k-support norm, the proposed grouped 𝑙1/2 sparsity constrained logistic regression method simultaneously imposes the inter-class information and tighter approximation to the nonconvex 𝑙0 sparsity to exploit multiple correlated attributions for prediction. Firstly, the attributes or factors for predicting the customer sensitivity of power failure are selected from customer sheets, such as customer information, electric consuming information, electrical bill, 95598 work sheet, power failure events, etc. Secondly, all these samples with attributes are clustered into several categories, and samples in the same category are assumed to be sharing similar properties. Then, 𝑙1/2 norm constrained logistic regression model is built to predict the customer's sensitivity of power failure. Alternating direction of multipliers (ADMM) algorithm is finally employed to solve the problem by splitting it into several sub-problems effectively. Experimental results on power electrical dataset with about one million customer data from a province validate that the proposed method has a good prediction accuracy.
한국마린엔지니어링학회 2001년도 추계학술대회 논문집(Proceeding of the KOSME 2001 Autumn Annual Meeting)
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pp.112-119
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2001
Parameter tuning methods by Ziegler-Nickels for control systems are generally classified into Z-N(1) and Z-N(2). The purpose of this paper is to describe what relations exist between methods of Z-N(1) and Z-N(2), or how Z-N(1) method can be originated from Z-N(2) method by analyzing one loop control system of P or PI controller and time delay process. The formulas of Z-N(1) consist of process parameters, L(time delay), $K_m$(gain) and $T_m$(time constant), but Z-N(2) method is based only on the ultimate gain $K_u$ and the ultimate period $T_u$ acquired normally by practical trial without any parameters of Z-N(1). In this paper, for the first step to seek mutual relations, the simple formulas of Z-N(2) are transformed into the formulas composed of the same parameters as Z-N(1) which is derived from the analysis of frequency characteristics. Then, the approximation of the actual ultimate frequency is proposed as important premise in the translation between Z-N(1) and (2). Such equalization and approximation brings a simple approximated formula which can explain how Z-N(1) is originated from the Z-N(2) in the form of formula. And a model system is adopted to compare the approximated formula to Z-N(1) and Z-N(2) methods, the results of which show the effectiveness of the proposals.
보강 원통셸의 기본 고유 진동수를 최적화하기 위해서, 보강재의 개수를 1 개에서 5 개까지 보강된 원통셸에 대한 시뮬레이션을 수행하였다. 고유 진동수에 대한 최적화를 시뮬레이션하기 위해서 ANSYS 11.0 을 사용하였다. 최적화 방법으로 Subproblem Approximation Method 를 이용하였다. 최적화의 설계 함수로는 T-형 링 보강재의 기하형상이며, 제한 함수로는 보강에 따른 추가 부피가 10 % 이내로 제한하였다. 목적함수는 기본 고유진동수를 최대화하는 것이다. 최적 설계에 대한 성능 지표는 비보강 원통셸과 보강원통셸의 고유진동수와 부피의 비로서 정의하였다. 최적 성능 지수는 3 개의 보강재를 사용한 원통셸에서 나타났다.
In the space $C_1(X)$ of real-valued continuous functions with $L_1-norm$, every bounded set has a relative Chebyshev center in a finite-dimensional subspace S. Moreover, the set function $F\rightarrowZ_S(F)$ corresponding to F the set of its relative Chebyshev centers, in continuous on the space B[$C_1(X)$(X)] of nonempty bounded subsets of $C_1(X)$ (X) with the Hausdorff metric. In particular, every bounded set has a relative Chebyshev center in the closed convex set S(F) of S and the set function $F\rightarrowZ_S(F)$(F) is continuous on B[$C_1(X)$ (X)] with a condition that the sets S(.) are equal.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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