디지털 포렌식 영상은 여러 가지 영상타입으로 위 변조되어 유통되는 심각한 문제가 대두되어 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 포렌식 영상의 분류 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 여러 가지 영상타입의 그레이 레벨 co-occurrence 행렬의 특성 중에서 콘트라스트와 에너지 그리고 영상의 엔트로피로 21-dim.의 특징벡터를 추출하고, 결정나무 플랜에서 분류학습을 위하여 PPCA를 이용하여 2-dim.으로 차원을 축소한다. 포렌식 영상의 분류 테스트는 영상 타입들의 전수조합에서 수행되었다. 실험을 통하여, TP (True Positive)와 FN (False Negative)을 검출하고, 제안된 알고리즘의 성능평가에서 민감도 (Sensitivity)와 1-특이도 (1-Specificity)의 AUROC (Area Under Receiver Operating Characteristic) 커브 면적은 0.9980으로 'Excellent(A)' 등급임을 확인하였다. 산출된 최소평균 판정에러 0.0179에서 분류할 포렌식 영상타입이 모두 포함되어 분류 효율성이 높다.
융착 접속 기술을 이용하여 다중모우드 광섬유와 단일 모우드 광섬유내에 유전체 박막 거울을 제작하였다. $45{\circ}$ 유전체 거울이 내장된 광섬유는 극소형이며, 광학적인 손실이 매우 작고(1.3 ${\mu}m$에서, 다중 모우드 광섬유의 경우 0.2dB, 단일 모우드 광섬유의 경우 0.5dB), 기계적 강도가 우수한 결합기로 사용될 수 있다. 반사율은 파장에 따라 변화하며, 편광에 매우 민감하였다. 백색광을 사용하여 유전체 거울로부터 반사되는 출력 파워를 원거리 스캔하며 측정하였을 때 출력 빔의 모양은 거의 원형 대칭으로써 최대 파워의 5%에서 측정된 종횡비는 1.09이었다. 다이오우드 레이저 광원을 사용하여 측정한 다중모우드 광섬유 결합기의 광분파율은 종래의 FBT(Fused Biconical Taper) 결합기보다 입력 광신호의 결합 조건에 따른 변화가 훨씬 적어서 사용하는 광통신 시스템의 모우드 잡음에 덜 민감하다. 광섬유 축에 수직하게 증착된 다층 유전체 거울들의 반사율 스펙트럼 특성을 측정하였으며, 행렬 해석법을 사용하여 실험 결과를 분석, 고찰하였다.
In this paper, we propose an edge detection scheme for noisy images based on the co-occurrence matrix. In the proposed scheme based on the step edge model, the gray level information is simply converted into a bit-map, i.e., the uniform and boundary regions of an image are transformed into a binary pattern by using the local mean. In this binary bit-map pattern, 0 and 1 densely distributed near the boundary region while they are randomly distributed in the uniform region. To detect the boundary region, the co-occurrence matrix on the bit-map is introduced. The effectiveness of the proposed scheme is shown via a quantitative performance comparison to the conventional edge detection methods and the simulation results for noisy images are also presented.
최근 유럽에서는 사용자와 운영자들의 요구에 부응하여 기존 DVB 위성 광대역 서비스에 대한 표준을 DVB-S에서 DVB-S2로 업그레이드 시켰다. DVB-S2는 ACM을 적용하여 여러 채널환경에서 기존의 표준보다 안정적인 전송과 높은 효율을 보여준다. DVB-S2 시스템은 FEC 알고리듬으로써 LDPC와 BCH를 사용하고 있다. LDPC는 R. G. Gallager에 의해 고안된 블록부호화 방식으로 검사행렬 H에서 1의 sparse 한 성질을 이용하여 큰 블록에서 더 좋은 성능을 발휘하도록 되어있다. 본 논문에서는 DVB-S2의 중요 서브시스템인 FEC블록 중 LDPC 복호기에 관하여 ACM을 적용하여 상위수준 시뮬레이션을 실시하였다. 실험결과 각 변조 방식 및 부호율에 따라서 BER이 SNR 0에서 14dB까지 넓게 분포함을 확인하였다. 그러므로 채널 환경에 따라 변조방식과 부호율을 달리하여 속도를 향상시키거나 데이터의 안정성을 높일 수 있다. 그리고 이 때 LDPC 복호기가 충분히 성능을 발휘함을 알 수 있다.
본 연구는 점봉산 일대 천연활엽수림에서 산림 천이 경향과 잠재 산림 식생을 검토 분석한 것이다. 106개의 20m×20m 정방형 표본구를 설치하여 중ㆍ상층목의 아래에서 생육하는 하ㆍ중층목에 의해서 세대 교체되는 과정을 바탕으로 천이 경향을 평가하였다. 조사 대상 산림의 천이 경향분석은 Markov chain의 수학적 이론에서 변형된 추이 행렬 모델을 사용하였다. 본 연구 결과가 시사하는 바는 조사 산림은 천이의 중간 단계에 있으며, 수종 구성상 극성상림에 도달하려면 500년 이상의 기간이 소요될 것으로 나타났다. 현재 42.6%와 8.1%의 높은 상대밀도를 유지하고 있는 신갈나무와 음나무는 극성상의 안정상태가 되면 각각 13.3%와 0.5% 이하로 수종 구성비율이 감소하리라 예상된다. 반면에 전나무, 고로쇠나무, 물푸레나무, 피나무, 당단풍의 구성 비율은 증가할 것으로 사료된다. 미래 수종 구성 비율의 증감은 내음성 지수를 바탕으로 연구 모델을 검토한 결과와 대체로 일치하였다. 추이행렬 모델의 실제 상황에 대한 적용성을 평가하기 위하여 연구 모델의 가정과 민감도 역시 고찰하였다. 전반적인 연구 결과가 지적하는 바에 의하면 조사 산림의 현재 생태적 동태는 인간에 의한 방해와 교란이 있은 후 천이가 진행 중임을 반영한다.
본 연구는 가중적분법을 이용한 추계론적 유한요소해석에 관한 것으로 구조계 내에 존재하는 재료상수와 기하학적 상수의 임의성을 해석에 고려하여 추계론적 해석을 수행하였으며 대상 구조로는 평판구조를 택하였다. 재료와 기하학적 해석인자의 임의성을 포함한 요소강성행렬의 유도를 위해서 임의장을 가장하였으며 임의장의 평균은 0이고 표준편차 값은 0.1을 사용하였다. 이러한 임의장의 특성은 auto-correlation 함수에 의해서 표현되었으며 이 함수는 반응변화도를 얻는 과정에 사용되었다. 본 연구에서는 평판의 두께에 대한 임의성을 고려하기 위해서 새로운 auto-correlation 함수가 유도되었다. 유도된 새로운 auto-correlation 함수는 재료탄성계수의 임의장 특성을 나타내는 기존의 함수와 임의장 분산 계수의 함수로 나타났다. 수치해석결과는 몬테카를로 시뮬레이션 결과와 비교되었으며 상호 잘 일치하는 좋은 결과를 나타내었고 이들 결과는 제시된 이론적인 수렴치와도 잘 일치하였다. 평판두께에 대한 해석의 경우 역시 Lawrence의 결과는 물론 몬테카를로 시뮬레이션과 제시된 이론치와도 잘 일치하였다.
본 논문에서는 제한된 피드백 정보를 사용하는 MU-MIMO 하향링크 시스템에 준-대각선 및 구관 행렬, 그리고 동 이득 전송 기법을 이용한 차등 선부호화 기법을 적용하여 sum-rate 및 bit error rate 성능을 분석한다. 시뮬레이션과 성능분석을 통해 기존의 LTE 코드북보다 sum-rate 성능은 최소 0.6bps/Hz, BER 성능은 최소 4dB 개선됨을 보인다.
한국산 포유동물 6목 24종 279표본의 4개 외부형질과 22개 두골형질들을 측정하였으며, 측정치를 ordination법과 clustering법에 의해서 분석하였다. 형태적 분석의 결과는 족제비, 청서 및 토마스 땃쥐가 현존 분류체계상의 위치와 다르게 나타났다. 한국산 포유동물의 목 수준에서의 mrophological difference는 다른 포유동물보다는 크게 나타났으나, 목 이하의 수준에서는 별 차이가 없었다. 분류학적 체계에서의 단계가 높아질 수록 average taxonomic distance morphological difference의 수치는 커졌으며, 두 행렬식간의 상관계수는 0.59였다.
기후변화로 인해 기상이변 현상의 발생 빈도가 잦아지며 가뭄 방생 빈도 또한 증가하는 추세이다. 이에 따라 가뭄 피해를 경감하는 선제적 가뭄대응체계 구축과 가뭄이 발생한 이후에 피해를 최소화하기 위한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 가뭄피해 여부를 이진분류 방법으로 접근하여 예측 가능성을 검토하였다. 가뭄피해 여부는 비상급수(제한급수,운반급수) 자료를 이용하여 비상급수가 시행된 경우를 가뭄피해 발생으로 보고, 비상급수가 시행되지 않은 경우를 피해 없는 사례로 구분하였다. 기상 상황 변수로는 강수량, 기온, 상대습도 등을 이용하였다. 또한 지역별 연간 총 급수량 대비 저수량을 이용하여 지역별 현 상황을 고려하고자 하였다. 의사결정나무를 이용하여 분석한 결과 불균형 클래스 문제의 정확도에 주로 이용되는 오차행렬의 정확도가 0.95 이상으로 나타났으며, F1-Score는 약 0.5 로 나타났다. 이는 예측 결과 전체를 대상으로 했을 경우 95 %의 확률로 가뭄피해 여부를 구분할 수 있는 것을 나타내며, 가뭄 피해만을 대상으로 했을 경우 50 %의 정확도를 타나낸다. 그러나 본 연구에서는 비상급수를 유발하는 충분한 환경적 변수를 고려하지 않았고, 다양한 딥러닝 모형을 분석하지 않았다. 따라서 비상급수를 유발하는 요인을 충분히 고려하고 딥러닝 기법을 고도화 한다면 모형의 정확도 개선을 기대할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문은 미국정부의 SA정책 및 GPS 현대화 정책 추진으로 진화 해 온 민간용 GPS 수신신호의 항법파라미터 분석에 중점을 둔 연구로서, 향후 GPS 신호를 포함하거나 또는 포함하지 않는 복합 위성항법시스템에 대한 종합분석을 하기 위한 연구이다. 특히, 본 논문에서는 위성의 기하학적 행렬을 기초로 한 GDOP 이론에 대한 체계적 정립과, 위성배열의 변화 및 반송파대 잡음비의 변화에 따른 L1, C/A 수신 신호를 수집하여 통계적 분석을 하였다. HDOP 0.5, PDOP 1.2, VDOP 1.1의 GDOP 편차에 대응하는 항법 정밀도에 대하여 회전타원체 및 ECEF 좌표계를 기준하여 분석하였다. 본 연구에서 얻은 항법 파라미터의 정보들은 향후 다국적 및 다중위성항법에 대한 종합분석에 활용될 것으로 예상한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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