This paper provides a rigorous theory for analysis of quantization effects and optimum filter bank design in quantized multidimensional subband filter banks. Even though subband filter design has been a hot topic for last decades, a few results have been reported on the subband filter with a quantizer. Each pdf-optimized quantizer is modeled by a nonlinear gain-plus-additive uncorrelated noise and embedded into the subband structure. Using polyphase decomposition of the analysis/synthesis filter banks, we derive the exact expression for the output mean square quantization error. Based on the minimization of the output mean square error, the technique for optimal filter design methodology is developed. Numerical design examples for optimum nonseparable paraunitary and biorthogonal filter banks are presented with a quincunx subsampling lattice. Through the simulation, $10\~20\;\%$ decreases in MSE have been observed compared with subband filter with no quantizers especially for low bit rate cases.
Medical devices for helping the rehabilitation of the patients such as orthoses and prostheses should be designed to be strong enough. For the strength design, operational load should be identified first. Furthermore. medical devices are susceptible to dynamic load or shock frequently due to its characteristics. These type of the load may be identified by installing the sensors directly. However, it can modify the natural properties of the structures. Therefore, operational load should be identified indirectly from the system characteristics and responses such as vibrations. In this paper, the basic formulation of the indirect load identification is reviewed and the problems of conventional approach are checked. Then, the new approach based upon the principal component analysis is proposed and the validity of the proposed method is demonstrated using experiments.
It is complicate and time-consuming process to classify a multi-band satellite imagery according to the application. In addition, classification rate sensitively depends on the selection of training data set and features in a supervised classification process. This paper introduced a classification network adopting a fuzzy-based $\gamma$-model in order to select a training data set and to extract feature which highly contribute to an actual classification. The features used in the classification were gray-level histogram, textures, and NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) of target imagery. Moreover, in order to minimize the errors in the classification network, the Gradient Descent method was used in the training process for the $\gamma$-parameters at each code used. The trained parameters made it possible to know the connectivity of each node and to delete the void features from all the possible input features.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.630-630
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2015
기존의 내배수시설에 대한 모의 및 시스템 운영과 관련하여 기존의 연구들은 강우의 설계빈도 및 제한적 호우 시나리오에 국한된 침수의 모의 및 대응에 기반을 하고 있다. 이러한 연구들의 경우 해석에 따른 모의결과에 기반하고 있기 때문에 도시지역에 실시간으로 발생하는 수문현상을 적절하게 반영하지 못하고 있으며, 이에 따른 내배수시설의 효율적 운영 및 침수발생 지점의 예측에 대한 불확실성이 크다고 볼 수 있다. 본 연구에서는 도시하천에서의 외수위 변화 예측에 따른 단기간 내 펌프 조기가동의 효과를 검토에 따른 향후 내수침수 위험성을 감소시키고자 한다. 인공신경망을 이용하여 보다 정확한 단기간 내 외수위 변동성에 대한 분석을 실시하였으며, 상하류 관측수위 기반 펌프 조기가동에 대한 운영 알고리즘을 개선하고자 한다. 이를 위해 최근 몇 년간의 하천의 홍수사상들 중 교차상관계수($R^2$) 값이 비교적 높은 다수의 수문 관측 사상들을 수집 및 적용이 필요하다고 판단되었으며 도림천 유역 내에 위치한 펌프장들에 대한 외수위 관측자료들을 수집하여 연구에 적용하였다. 인공신경망 구성을 위해 입력값으로는 상류지점의 관측 수위지점 자료를 지정하여 입력을 실시하였으며, 출력값으로는 하류단 수위지점 자료를 지정하여 수위 예측을 실시하였다. 다만 수위예측의 경우에 있어 수위를 가장 잘 대변할 수 있는 수위관측소를 선정하는 것이 매우 중요하다고 판단되었으며, 해당 연구에서는 주요 빗물펌프장들의 외수위 자료를 대표 적용하였다. 선정된 지점과 하류의 수위예측지점을 연계하여 운영할 경우 효율적인 수위 예측이 가능하기 때문이다. 결과적으로 수위관측소 지점이 빗물펌프장임을 감안하여 상류단 빗물펌프장의 유역특성이 반영된 유출특성 및 토출특성으로 인하여 하류의 수위 변동에 영향을 미치며 이는 펌프장의 방류수문 개폐시기 및 조기가동의 시점을 선정하는데 있어 밀접한 연관이 있다고 판단된다.
National agencies and corporations are making a lot of efforts to educate mechanics from high school to university and enterprise training center to train as skilled mechanic. but the theoretical training using textbooks and the training using equipment not used in the field did not provide proper maintenance training. And education using special equipment or assuming dangerous situation was very dangerous, so we were carrying out education with video or photo. In recent, there have been a number of cases in which effective training simulations have been researched and developed in order to experience situations and solve problems safely through simulation from simple maintenance to special maintenance by combining VR and AR. This paper describes the comparative study of the existing APIs such as Danuri VR, DisTi Engine and Remote AR for general purpose AR/VR contents. We also proposed a AR/VR API based on Unity 3D Engine for AR/VR maintenance contents. The API can be used for maintenance contents developers efficiently.
Roh, Bong Soo;Han, Myoung Hun;Kwon, Dae Hoon;Ham, Jae Hyun;Yun, Seon Hui;Ha, Jae Kyoung;Kim, Ki Il
Journal of the Korea Society for Simulation
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v.28
no.2
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pp.97-105
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2019
The tactical mobile ad-hoc network(MANET) consists of distributed autonomous networks between individual ground nodes, which is effective in terms of network survivability and flexibility. However, due to constraints such as limited power, terrain, and mobility, frequent link disconnection and shadow area may occur in communication. On the other hand, the satellite network has the advantage of providing a wide-area wireless link overcoming terrain and mobility, but has limited bandwidth and high-latency characteristic. In the future battlefield, an integrated network architecture for interworking multi-layer networks through a heterogeneous network gateway (HNG) is required to overcome the limitations of the existing individual networks and increase reliability and efficiency of communication. In this paper, we propose a new HNG architecture and detailed algorithm that integrates satellite network and the tactical MANET and enables reliable data transfer based on flow characteristics of traffic. The simulations validated the proposed architecture using Riverbed Modeler, a network-level simulator.
This study aims to develop digital techniques that enable repeated practice of dental radiography using augmented reality technology. A three-dimensional object was fabricated by superimposing a photograph of an adult model and a computed tomography image of a manikin phantom. The system was structured using 106 radiographs such that one of these saved radiographs is opened when the user attempts to take a radiograph on a mobile device. This system enabled users to repeatedly practice at the pre-clinical stage without exposure to radiation. We attempt to contribute to enhancing dental hygienists' competency in dental radiography using these techniques. However, a system that enables the user to actually take a radiograph based on face recognition would be more useful in terms of practice, so additional studies are needed on the topic.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.9
no.4
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pp.37-48
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1999
Current encryption methods have been applied to secure communication using discrete chaotic system whose output is a noise-like signal which differs from the conventional encryption methods that employ algebra and number theory[1-2] We propose an optical encryption method that transforms the primary pattern into the image pattern of discrete chaotic function first a primary pattern is encoded using permutation algorithm, In the proposed system we suggest the permutation algorithm using the output of key steam generator and its security level is analyzed. In this paper we worked out problem of the application about few discrete chaos function through a permutation algorithm and enhanced the security level. Experimental results with image signal demonstrate the proper of the implemented optical encryption system.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.13
no.1
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pp.139-146
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2003
In this paper we demonstrate a cryptanalysis of the stream cipher LILI-128. Our approach to analysis on LILI-128 is to solve an overdefined system of multivariate equations. The LILI-128 keystream generato $r^{[8]}$ is a LFSR-based synchronous stream cipher with 128 bit key. This cipher consists of two parts, “CLOCK CONTROL”, pan and “DATA GENERATION”, part. We focus on the “DATA GENERATION”part. This part uses the function $f_d$. that satisfies the third order of correlation immunity, high nonlinearity and balancedness. But, this function does not have highly nonlinear order(i.e. high degree in its algebraic normal form). We use this property of the function $f_d$. We reduced the problem of recovering the secret key of LILI-128 to the problem of solving a largely overdefined system of multivariate equations of degree K=6. In our best version of the XL-based cryptanalysis we have the parameter D=7. Our fastest cryptanalysis of LILI-128 requires $2^{110.7}$ CPU clocks. This complexity can be achieved using only $2^{26.3}$ keystream bits.
In this paper, we propose a super resolution network for raw sensor image which data size is lower comparatively to RGB image. But the actual capabilities of raw image super resolution depends on color correction because its absent of camera post processing that leads to unintended result having different white balance, saturation, etc. Thus, we introduce novel color corrector attention network by adopting the idea of precedent raw super resolution research, and tune to the our faced problem from data specification. The result is not superior to former researches but shows decent output on certain performance matrix. In the same time, we encounter new challenging problem of unexpected shadowing artifact around image objects that cause performance declination despite its good result overall. This problem remains a task to be solved in the future research.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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