• Journal of the Korean earth science society
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• v.21 no.2
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• pp.159-167
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• 2000

We tested the randomness and estimated the degree of concentration for the earthquake occurrence in the Korean Peninsula by using the statistical methods for spatial data. For the randomness test, we applied both of the test statistics based method and the empirical distribution based method to the both of historical and instrumental seismicity data. It was found that the earthquake occurrences for historical and instrumental seismicity data are not random and clustered rather than scattered. A nonparametric density estimation method was used to estimate the concentration degree in the Peninsula. The earthquake occurrences show relatively high concentration on Seoul, Choongnam, Chonbook and Kyungbook areas for the historical seismicity data. Also,'L" shaped concentrations connecting Whanghaedo -the coast of Choongnam -the inland of Kyungbook area are revealed for the instrumental seismicity data.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.231-234
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• 2016

본 논문에서는 전송하고자 하는 원영상 대신에 전혀 다른 영상을 전송하여 원영상 정보를 보호하는 스테가노그래피(steganography) 기법을 제안한다. 전송할 영상의 자연스러움을 잃어버리지 않으면서 원영상을 복구할 수 있는 차영상 정보를 LSB(Least Significant Bit)에 담고, 픽셀간의 위치 관계를 무작위로 섞어 줌으로써, 원영상을 보호하는 기법을 제안한다. 본 논문에서는 우선 원영상과 전송할 영상 (cover image)의 차영상을 생성하고, 각 픽셀의 차이값을 큰 범위로 양자화하여 차영상의 데이터 크기를 줄인다. 그리고, 각 픽셀의 차이값을 전송할 영상의 4 픽셀에 걸쳐서 하위 2bit 에 나누어 담는다. 8bit 영상에서 하위 2 bit 를 다루기 때문에, 각 채널 밝기값의 최대 차이값은 3 으로 설정되어 자연스럽게 영상을 생성할 수 있다. 끝으로 신호의 보호를 위하여 차영상의 픽셀과 전송할 영상의 픽셀간의 대응위치를 무작위 순열로 변환하여 외부에서 쉽게 복원할 수 없도록 한다. 이러한 스테가노그래피 제안 기법을 통하여 원영상 대신에 커버 영상을 전송함으로써, 자연스러운 정보전송이 가능하며, 외부의 감시와 복원에 안전한 정보보호 기능이 강화될 수 있다. 여러 영상에 대한 실험을 통한 제안 기법에 의하면, 전송되는 커버 영상이 자연스럽기 때문에 외부에서 정보가 숨겨진 사실을 느끼지 못하며, 송수신 장치에 내장된 무작위 순열을 통하여 외부에서는 원영상 정보를 복구하는 것도 매우 어렵게 되어 있음을 확인하였다. 본 제안 기법은 군사통신이나 중요한 정보를 다루는 기관에서의 정보 전달 및 정보보호 시스템에서 사용될 수 있다.

• Bulletin of Food Technology
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• v.18 no.1
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• pp.127-135
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• 2005

상업적으로 시판되는 10주 미만의 식용 영계육을 처리하는 공정에서 25 그룹의 내장적출하지 않은 것 또는 내장적출한 도계육을 도계공정의 네지점에서 채취하였다. 도계 공정 각 지점의 계육으로부터 무작위로 선택된 부위에서 껍질을 잘라낸 것, 목의 껍질을 잘라낸 것, 셀룰로스 아세테이트 스폰지 재질의 스왑봉으로 계육을 스왑법으로 채취한 것, 또는 도계육을 통째로 세척한 세척액이다. 총균수, 대장균군, 대장균을 각 시료로부터 증균하였다. 사방 1 cm 안의 평균 로그값(log A)과 사방 25cm안에서 측정된 전체 측값치들의 로그값(N)은각 그룹 당 25개였다. 동일한 처리공정 단계에서 얻은 계육으로부터 얻은 같은 그룹의 세균의 측정값의 경우에, 무작위로 선택한 부위에서 잘라낸 껍질 또는 목에서 벗겨낸 껍질, 세척액 샘플에서 측정한 균수의 집합인 N의 세 값 또는 log A의 세 값은 <0.5 logunit 차이였다.그러나 스왑법으로 측정한 사방 1 cm안의 평균로그값(log A)과 사방 25 cm 안에서 측정된 전체측정치의 로그값(N)의 대략 절반이 다른 방법들로 측정한 동일한 측정항목의 값과 >0.5 log unit 까지 차이가 났다. 이런 결과로부터 도계육에서 무작위로 선택한 부위나 목에서 껍질을 잘라내는 방법, 또는 세척액 채취 등의 샘플링 방법은 도계육 표면의 단위영역 당 유사한 양의 세균이 검출될 것이라는 것을 나타낸다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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• v.35C no.9
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• pp.29-37
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• 1998

In weighted random pattern testing it is an important issue to find the optimal weight sets for achieving a high fault coverage using a small number of weighted random patterns. In this paper, a new weight set optimization algorithm is developed, which can generate the optimal weight sets in an efficient way using the sampling probabilities of deterministic tests patterns. In addition, the simulation based method of finding the proper maximum Hamming distance is presented. Experimental results for ISCAS 85 benchmark circuits prove the effectiveness of the new weight set optimization algorithm and the method of finding the proper maximum Hamming distance.

• Convergence Security Journal
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• v.15 no.7
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• pp.21-29
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• 2015

As the number of malicious Android applications increases rapidly, many automatic analysis systems are proposed. Hoping to trigger as many malicious behaviors as possible, the automatic analysis systems are adopting random touch generation modules. In this paper, we propose how to differentiate real human touches and randomly generated touches. Through experiments, we figured out that the distance between two consecutive human touches is shorter than that of random generation module. Also we found that the touch speed of human is also limited. In addition, humans rarely touch the outer area of smartphone screen. By using statistics of human smartphone touch, we developed an algorithm to differentiate between human touches and randomly generated touches. We hope this research will help enhance automatic Android app analysis systems.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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• v.40 no.1
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• pp.29-35
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• 2003

In this paper, we propose an improved image decryption system using a phase-encoded image and the principle of interference. An original image and a random image consist of only binary values. The phase-encoded original image is encrypted into a binary phase-only image by multiplying with a phase-encoded random key. Therefore the phase-encoded images have two phase values 0 or $\pi$. The proposed decryption technique is simply performed by interfering between a reference wave and a direct pixel-to-pixel mapping of the encrypted image with a decrypting key. Optical experiments confirmed that the proposed technique is a simple and robust architecture for optical encryption.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.51 no.11
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• pp.174-180
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• 2014

In this paper, we propose the random pixel sampling technique to solve the high computational complexity in the perceptual SSIM-based backlight dimming. Specifically, the proposed algorithm selects pixels in a total frame considering the pre-defined number, and generates the block by combining these pixels. Then, it estimates parameters, which are required in the SSIM calculation, in the combined block, and hence, it can reduce the computation time significantly. In the experimental results, the proposed algorithm reduced the average power consumption and computation time by up to 38.1776 % and 99.5828 %, respectively while preserving the average SSIM., compared with the conventional algorithm.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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• v.40 no.8
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• pp.610-618
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• 2003

Recently, many deterministic built-in self-test schemes to reduce test time have been researched. These schemes can achieve a good quality test by shortening the whole test process, but require complex algorithms or much hardware. In this paper, a new deterministic BIST scheme is provided that reduces the additional hardware requirements, as well as keeping test time to a minimum. The proposed BIST (Built-In Self-Test) methodology brings about the reduction of the hardware requirements for pseudo-random tests as well. Theoretical study demonstrates the possibility of reducing the hardware requirements for both pseudo-random and deterministic tests, with some explanations and examples. Experimental results show that in the proposed test scheme the hardware requirements for the pseudo-random test and deterministic test are less than in previous research.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.10 no.1
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• pp.37-44
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• 1998

In this study a new hybrid method is developed for solving flow-dominated transport problems accurately and effectively. The method takes the forward-tracking particle method for advection. However, differently from the random-walk Lagrangian approach it solves the diffusion process on the fixed Eulerian grids. Therefore, neither any interpolating algorithm nor a large enough number of particles is required. The method was successfully examined for both cases of instantaneous and continuous sources released at a point. Comparison with a surrounding 5-point Hermite polynomial method (Eulerian-Lagrangian method) and the random-walk pure Lagrangian method shows that the present method is superior in result accuracy and time-saving ability.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.318-321
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• 2021

최근 정보통신의 발달과 함께 인터넷에 접속하는 사용자 수와 그에 따른 비디오 데이터의 전송량이 늘어나는 추세이다. 이렇게 늘어나는 많은 비디오 데이터를 관리하고 분석하기 위해서 최근에는 딥 러닝 기법을 많이 활용하게 된다. 일반적으로 비디오 데이터에 딥 러닝 모델을 학습할 때 컴퓨터 자원의 한계로 인해 전체 비디오 프레임에서 균등한 간격 또는 무작위로 프레임을 선택하는 방법을 많이 사용한다. 하지만 학습에 사용되는 비디오 데이터는 항상 시간 축에 따라 같은 문맥을 담고 있는 Trimmed 비디오라고 가정할 수가 없다. 만약 같지 않은 문맥을 지닌 Untrimmed 비디오에서 균등한 간격 또는 무작위로 프레임을 선택해서 사용하게 된다면 비디오의 범주와 관련이 없는 프레임이 샘플링 될 가능성이 있기 때문에 모델의 학습 및 최적화에 전혀 도움이 되지 않는다. 이를 해결하기 위해 우리는 각 비디오 프레임에서 심층 특징을 추출하여 평균값을 계산하고 이와 각 추출된 심층특징들과 코사인 유사도를 계산해서 얻은 유사도 점수를 바탕으로 Untrimmed 비디오에서 의미 있는 비디오 프레임을 추출하는 기법을 제안한다. 그리고 Untrimmed 비디오로 구성된 데이터셋으로 유명한 ActivityNet 데이터셋에 대해서 대표적인 2가지 프레임 샘플링 방식(균등한 간격, 무작위)과 비교하여 우리가 제안하는 기법이 Untrimmed 비디오에서 효과적으로 비디오의 범주에 해당하는 의미 있는 프레임 추출이 가능함을 보일 것이다. 우리가 실험에 사용한 코드는 https://github.com/titania7777/VideoFrameSampler에서 확인할 수 있다.