셀룰라 오토마타(이하 CA)는 LFSR보다 난수성이 우수하여 여러 분야에 LFSR의 대안으로 응용되고 있다. 그러나 주어진 다항식에 대응하는 CA를 구성하는 것이 LFSR보다 어렵다. Cattell 등과 Cho 등은 기약다항식들이 CA-다항식임을 보였다. 그리고 Cho 등과 Sabater 등은 기약다항식의 거듭제곱에 대응하는 90/150 CA의 합성 방법을 제시하였다. 이것은 수축생성기에 적용가능하다. Swan은 유한체 GF(2) 상에서 3항 다항식의 기약인수의 개수의 홀짝성을 분석하였다. 이런 3항 다항식들은 유한체 확장을 구현할 때 실제로 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 3항 다항식들 $x^{2^n-1}+X+1$ ($n{\geq}2$)이 CA-다항식임을 보인다. 또한 3항 다항식들 $x^{2^a(2^n-1)}+x^{2^a}+1$ ($n{\geq}2$, $a{\geq}0$)이 CA-다항식임을 보인다.
동일 대상에 대한 두 영상의 등록을 위해서는 두 영상에 공통적으로 존재하는 특징점을 검출하고 검출된 특징점 간의 대응관계를 찾는 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 화소의 밝기 변화를 측정할 수 있는 그레디언트 행렬의 고유치 기하평균에 기반한 새로운 특징점 검출기를 제안한다. 제안하는 특징점 검출기는 그레디언트 행렬의 두 고유치의 기하평균 크기에 비례하고 기하 평균 크기가 동일한 경유 두 고유치의 상대적인 차이에 비례하여 가변적으로 변하는 특성을 가진다. 제안한 특징점 검출기의 성능 평가를 위해 다양한 종류의 코너가 존재하는 합성 영상과 항공 영상을 기준 영상으로 사용하여 코너 검출의 위치 오차를 분석하였다. 제안한 검출기의 위치 오차는 Gaussian smoothing scale 조건하에서 대표적인 코너 검출기인 Harris detector의 위치 오차보다 작은 결과가 얻어졌다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제18권4호
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pp.433-443
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2011
잉여금의 수준에 따라 이단계의 보험요율이 적용되는 복합 포아송 위험 모형을 고려한다. 먼저 이 위험 모형에 대응되는 이단계 서비스율의 M/G/1 대기행렬 모형을 설정하고, M/G/1 대기행렬 모형에서 작업량이 0에 도달하기 전에 과부하가 발생하는 확률을 유도한다. 이과부하 확률을 이용하여 위험모형에서 잉여금이 목표값에 도달하기 전에 파산하는 확률을 구하고, 보험 청구액이 지수분포를 따르는 경우의 파산 확률을 계산한다.
몰입감을 주기 위한 초대형 화면을 생성하기 위하여 원통이나 구 모양의 곡면 스크린의 사용이 증가하고 있다. 기존의 방법에서 스크린을 2차 곡면으로 모델링하여 영상이 스크린의 3차원 평면위에 투영되는 대응점을 찾기 위하여 2차 행렬을 이용한다. 기하학적 영상 보정 후에도 스크린의 모양에 약간의 변화나 움직임이 생길 경우에 2차 행렬이 변하게 된다. 본 논문에서는 스크린의 움직임 및 변화가 작은 경우 약간의 움직임에 의해 변형된 2차행렬을 구하기 위해 3차원 정보를 새로이 구하지 않고, 스크린을 부분적인 평면으로 근사하여 영상의 기하학적 왜곡을 보정을 하는 방법을 제안하였다. 실제 프로젝터로 곡면 스크린에 영상을 투영한 후 스크린을 움직였을 때 스크린의 움직임에 대해 제안한 부분적 평면 근사화 방법으로 왜곡을 보정하는 실험을 통해 스크린이 움직이기 전과 동일한 결과를 얻었다.
본 논문에서는 비디오 프레임에서의 특징점 추출과 3D 객체의 점들간의 상대적인 좌표만을 사용하여 비디오에 가상객 체를 삽입 하는 방법 을 제안한다. 가상객체의 삽입 위치는 사용자가 대응관계를 지정하여 결정한다. 3D 객체의 비디오 삽입을 위한 투사행렬은 POSIT 알고리즘을 사용하여 계산한다. 가상 객체를 삽입 함에 있어 실객체가 가상객체를 가리는 현상을 해결하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 특징점과 3D 객체의 점들 간의 상대적인 좌표만 준비된다면 각 비디오프레임의 카메라 행렬을 계산할 수 있고 가상객체의 가려짐을 고려하여 합성할 수 있다.
얼굴 영상에서 구성요소(눈썹, 눈, 코, 입 등)의 존재에 따라 보는 사람의 얼굴 인식 정확도는 큰 영향을 받는다. 이는 인간의 뇌에서 얼굴 정보를 처리하는 과정은 얼굴 전체 영역 뿐만 아니라, 부분적인 얼굴 구성요소의 특징들도 고려함을 말한다. 비음수 행렬 분해(NMF: Non-negative Matrix Factorization)는 이러한 얼굴 영역에서 부분적인 특징들을 잘 표현하는 기저영상들을 찾아내는데 효과적임을 보여주었으나, 각 기저영상들의 중요도는 알 수 없었다. 본 논문에서는 NMF로 찾아진 기저영상들에 대응되는 인코딩 정보를 SLR(Sparse Logistic Regression)을 이용하여 성별 인식에 중요한 부분 영역들을 찾고자 한다. 실험에서는 주성분분석(PCA)과 비교를 통해 NMF를 이용한 기저영상 및 특징 벡터 추출이 좋은 성능을 보여주고, 대표적 이진 분류 알고리즘인 SVM(Support Vector Machine)과 비교를 통해 SLR을 이용한 특징 벡터 선택이 나은 성능을 보여줌을 확인하였다. 또한 SLR로 확인된 각 기저영상에 대한 가중치를 통하여 인식 과정에서 중요한 얼굴 영역들을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 일반적인 코드분할 다중화 시스템을 위해 저자가 제안하였던 유사 역상관기 (Pseudo-Decorrelator)를 변형하여 WCDMA 시스템에 적합한 원근 저항성 (near-far resistant) 수신기를 설계하고, 임펄스 채널 환경에서 성능을 분석하고 있다. 설계된 수신기에서는 판단변수 (decision statistics)에 포함되어 있는 다중사용자 간섭신호를 분석하여, 송신된 신호의 각 비트에 대응되는 상호상관 행렬을 얻게 된다. 이 상호상관 행렬을 역변환 시킨 후, 기존의 수신기에서 얻어진 판단변수에 적용한다. 이렇게 해서 수신기의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 수신기는 연속해서 3비트를 받은 후에 바로 검출과정 (detection process)을 수행할 수 있다는 잇점이 있다. 임펄스 채널에서의 여러 가지 시뮬레이션을 통해서 수신기의 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 고정된 카메라 환경에서 카메라의 흔들림에 강인한 배경 영상을 생성할 수 있는 배경 모델링 방법을 제안한다. 흔들리지 않은 영상을 기준 영상으로 설정하고 기준 영상에서 해리스 코너 검출기를 이용하여 특징점들을 검출한다. 이후 입력 영상에 대해 동일한 방식으로 특징점을 추출한 뒤 탬플릿 매칭과 거리 비교를 이용하여 공통적으로 나타나는 배경 영역들에 대한 특징점만을 선별한다. 기준 영상에서의 특징점과 목표 영상에서의 대응되는 특징점 쌍을 이용하여 보정을 위한 호모그래피 행렬을 계산한다. 이렇게 계산된 보정 행렬을 이용하여 흔들린 목표 영상을 보정하게 된다. 흔들린 영상들을 보정한 후 보정된 영상들로 배경 모델을 생성하게 되면 정확한 배경 모델을 생성할 수 있다.
인터넷에서 일어나는 침해사고 중에서 웜에 의한 피해가 가장 심각하다. 2001 년 Code Red 웜의 출현과 2003 년 SQL Slammer 웜의 출현 이후로 웜에 감염된 이후에 행동 양상을 탐지하여 대응하는 것은 웜의 피해를 최소화 하기에는 역부족이다. 웜에 의해서 감염이 되기 이전에 웜을 탐지하여 조기에 대처하는 것이 무엇보다 중요하다. 또한 이미 알려져 있는 웜에 대한 행동양상을 이용한 웜의 탐지는 신종 웜의 출현 주기가 급격히 짧아지는 현실에 능동적으로 대처할 수 없다. 현재까지 발생한 인터넷 웜은 감염시킬 대상을 선택함에 있어서 랜덤 생성기를 사용하였으며 향후 나타날 웜도 빠른 확산과 자신의 위치를 드러내지 않기 위해 랜덤 스케닝 방식을 사용할 것이다. 본 연구는 네트워크의 연결들을 행렬로 표현하고, 이 행렬의 랭크(rank)값을 구하여 랜덤성 체크를 하는 방식으로, 웜으로 인한 트래픽에서 발생하는 랜덤성을 탐지할 수 있도록 하였다. 이 방법은 네트워크에서 알려지지 않은 신종 웜을 탐지하도록 하므로, 웜에의한 확산을 조기 탐지할 수 있게 하고, 더불어 웜의 피해를 최소화 하는 것을 목적으로 한다.
화면 내의 평면영역에서 투영변환행렬 대응 매칭법을 제안한다. 본 연구는 RANSAC에 있지만, RANSAC에서 랜덤 샘플링에 균일분포를 이용하는 것아 아니고, 화상의 특징점 위치나 템플리트 매칭의 차이로부터 구한 다중의 비균일 분포를 이용한다. 기존의 매칭법은 정대응이 거의 만족해야 할 조건을 이용하여 올바르다고 추정되는 대응을 샘플링하고, 그 대응을 1대 1로 매칭시켜 RANSAC을 행하였지만, 제안 방법에서는 화상으로부터 구한 다중의 확률 분포에서 단계적으로 샘플링함으로써 확률이 높은 정대응을 다중의 대응 후보 중에서 효율적으로 샘플링할 수 있다. 그 결과 최종적으로 수많은 정대응을 구할 수 있으며, 시뮬레이션과 실제 화상의 실험에 의하여 제안 방법의 유효성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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