• Title/Summary/Keyword: 밀도 정보

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Data Scrambling Scheme that Controls Code Density with Data Occurrence Frequency (데이터 출현 빈도를 이용하여 코드 밀도를 조절하는 데이터 스크램블링 기법)

  • Hyun, Choulseung;Jeong, Gwanil;You, Soowon;Lee, Donghee
    • KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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    • v.10 no.9
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    • pp.235-242
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    • 2021
  • Most data scrambling schemes generate pure random codes. Unlike these schemes, we propose a variable density scrambling scheme (VDSC) that differentiates densities of generated codes. First, we describe conditions and methods to translate plain codes to cipher codes with different densities. Then we apply the VDSC to flash memory such that preferred cell states occur more than others. To restrain error rate, specifically, the VDSC controls code densities so as to increase the ratio of center state among all possible cell states in flash memory. Scrambling experiments of data in Windows and Linux systems show that the VDSC increases the ratio of cells having near-center states in flash memory.

Estimation of Canopy Cover in Forest Using KOMPSAT-2 Satellite Images (KOMPSAT-2 위성영상을 이용한 산림의 수관 밀도 추정)

  • Chang, An-Jin;Kim, Yong-Min;Kim, Yong-Il;Lee, Byoung-Kil;Eo, Yan-Dam
    • Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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    • v.20 no.1
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    • pp.83-91
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    • 2012
  • Crown density, which is defined as the proportion of the forest floor concealed by tree crown, is important and useful information in various fields. Previous methods of measuring crown density have estimated crown density by interpreting aerial photographs or through a ground survey. These are time-consuming, labor-intensive, expensive and inconsistent approaches, as they involve a great deal of subjectivity and rely on the experience of the interpreter. In this study, the crown density of a forest in Korea was estimated using KOMPSAT-2 high-resolution satellite images. Using the image segmentation technique and stand information of the digital forest map, the forest area was divided into zones. The crown density for each segment was determined using the discriminant analysis method and the forest ratio method. The results showed that the accuracy of the discriminant analysis method was about 60%, while the accuracy of the forest ratio method was about 85%. The probability of extraction of candidate to update was verified by comparing the result with the digital forest map.

Improved Power Estimation Methodology Based on Signal Transition Density Propagation Behavior (신호 전이 밀도 전파 동작에 기초한 향상된 전력 평가 방법의 연구)

  • Kim, Dong-Ho;Woo, Jong-Jung
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.7 no.8
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    • pp.2520-2527
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    • 2000
  • An improved transition density propagation method for power estimation is proposed. The power estimation for the zero delay model is a proper criteria for the.lower boutldlIry for power consumption. A transition propagation method, including the zero delay model as a lower boundary for power stimation was studied. However, there were some redundancy factors in the process of transition density propagation. Hence this paper will explore the transition density propagation behavior to eliminate the redundancy factors and present theirriprQved estimation methodology for the signal transition density. The experiments show that the proposed method has comparably better estimation accuracy than the conventional methods.

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Initial Prototype Selection in Fuzzy C-Means Using Kernel Density Estimation (커널 밀도 추정을 이용한 Fuzzy C-means의 초기 원형 설정)

  • Cho, Hyun-Hak;Heo, Gyeong-Yong;Kim, Kwang-Beak
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2011.01a
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    • pp.85-88
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    • 2011
  • Fuzzy C-Means (FCM) 알고리듬은 가장 널리 사용되는 군집화 알고리듬 중 하나로 다양한 응용 분야에서 사용되고 있다. 하지만 FCM은 여러 가지 문제점을 가지고 있으며 초기 원형 설정이 그 중 하나이다. FCM은 국부 최적해에 수렴하므로 초기 원형 설정에 따라 클러스터링 결과가 달라진다. 이 논문에서는 이러한 FCM의 초기 원형 설정 문제를 개선하기 위하여 커널밀도 추정 (kernel density estimation) 기법을 활용하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 먼저 커널 밀도 추정을 수행한 후 밀도가 높은 지역에 클러스터의 초기 원형을 설정하고 원형이 설정된 영역의 밀도를 감소시키는 과정을 반복함으로써 효율적으로 초기 원형을 설정할 수 있다. 제안된 방법이 일반적으로 사용되는 무작위 초기화 방법에 비해 효율적이라는 사실은 실험결과를 통해 확인할 수 있다.

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나노 패턴 성형 공정기술

  • 강신일
    • Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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    • 2004.05a
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    • pp.9-9
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    • 2004
  • 나노 패턴 성형 기술은 반도체와 같은 정보전자 소자 기술과 정보저장매체 기술 분야 및 광통신 분야에서 그 기술의 필요도가 급속히 증가하고 있다. 정보저장 매체의 경우 저장밀도가 기하급수적으로 증가하고 있는 추세이며 향후 수년 내에 기존의 정보저장매체 제작방법으로는 더 이상의 저장밀도 증가가 불가능한 수준까지 기술의 발달이 이루어지리라 예상된다. 이에 따라 패턴드 미디어(patterned media) 및 초고밀도 광정보저장매체가 정보저장기술의 차세대 매체로서 제안되었으며 이의 실현을 위해 나노 패턴 성형기술의 시급한 개발이 요구되고 있다.(중략)

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Analysis of Fonts with Emotions Based on Segment Width Density Function (세그먼트 폭 밀도함수를 이용한 폰트인식과 감성정보 분석)

  • 진성아;주문원
    • Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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    • 2001.05a
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    • pp.32-35
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    • 2001
  • 본 연구에서는 폰트를 식별할 수 있는 모듈을 제공하고 각 폰트마다 가지고있는 감성정보를 추출한다. 각 폰트의 특징 추출을 위해 세그먼트 폭 밀도함수를 사용한다. 각 폰트가 가지는 고유한 밀도함수로부터 폰트를 식별할 수 있다. 두 번째 모듈로서 각 폰트가 수반하는 감성정보를 추출한다. 각 폰트가 갖는 감성정보는 사용자기반의 감성데이타를 수집하고 이를 퍼지 멤버쉽을 이용하여 정의한다. 즉, 폰트정보만을 분석함으로서도 문서, E메일, 웹 문서 등에서 폰트가 수반하는 감성정보를 추출할 수 있다.

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Optimized Volume Rendering Based on PyCUDA with Precomputed Density Query Acceleration (미리 계산된 밀도 쿼리 고속화를 이용한 PyCUDA 기반의 최적화된 볼륨 렌더링)

  • Sooho Lee;JongHyun Kim
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2023.01a
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    • pp.361-364
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    • 2023
  • 볼륨 렌더링은 3D 밀도 데이터를 가시화 할 때 활용되는 기술로써 이 알고리즘에서 중요한 것은 렌더링 시간 단축이며, 본 논문에서는 이 계산시간을 효율적으로 개선시킬 수 있는 방법을 제시한다. 렌더링의 처리시간은 탐색하는 횟수에 따라 결과 차이가 발생하지만, 탐색 횟수가 적을 경우 렌더링의 품질이 저하되고 반대인 경우에는 화질의 표현력은 높으나 많은 처리시간이 소요된다. 따라서 화질이 떨어지지 않는 최소의 탐색 방법이 요구되므로 본 논문에서는 밀도의 탐색 최적화와 시간별 밀도가 존재하는 위치를 예측하여 계산을 효율적으로 처리 할 수 있는 PyCUDA 프레임워크에 대해서 소개한다.

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Energy Efficient In-network Density Query Processing in Wireless Sensor Networks (무선 센서 네트워크에서 에너지 효율적인 인-네트워크 밀도 질의 처리)

  • Lee, Ji-Hee;Seong, Dong-Ook;Kang, Gwang-Goo;Yoo, Jae-Soo
    • Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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    • v.16 no.12
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    • pp.1234-1238
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    • 2010
  • In recent, there have been done many studies on applications that monitor the information of mobile objects using Wireless Sensor Networks (WSN). A density query that finds out an area spread by density that a target object requires in the whole sensing field is a field of object monitoring applications. In this paper, we propose a novel homogeneous network-based in-network density query processing scheme that significantly reduces query processing costs and assures high accuracy. This scheme is based on the possibility-based expected region selection technique and the result compensation technique in order to enhance the accuracy of the density query and to minimize its energy consumption. To show the superiority of our proposed scheme, we compare it with the existing density query processing scheme. As a result, our proposed scheme reduces about 92% energy consumption for query processing, while its network lifetime increases compared to the existing scheme. In addition, the proposed scheme guarantees higher accuracy than the existing scheme in terms of the query result.

The ODYSSEUS Object-Relational Multimedia DBMS Architecture (오디세우스 객체관계형 멀티미디어 DBMS의 아키텍처)

  • 한욱신;이민재;이재길;박상영;황규영
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2000.10a
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    • pp.45-47
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    • 2000
  • 객체관계형 데이터베이스 시스템(objet-relational database management system: ORDBMS)은 멀티미디어 데이터베이스, 지리정보 시스템(geographical information system), CAD/CAM 공학 데이터베이스 등 새로운 응용 분야에 적합한 차세대 데이터베이스 시스템이다. 본 논문에서는 한국과학기술원 첨단정보기술연구센터에서 개발해 오고 있는 오디세우스 객체관계형 멀티미디어 DBMS의 아키텍쳐와 오디세우스의 확장 버전들에 대해서 설명한다. 오디세우스는 다양한 멀티미디어 응용들을 빠르게 지원하기 위해서 엔진 수준에서 필요한 프리미티브를 구현하는 밀결합 아키텍쳐를 채택하고 있다. 현재 밀결합 아키텍쳐로 이미 구현됐거나 개발중인 시스템으로는 텍스트 정보 검색 기능을 밀결합한 정보검색용 DBMS의 오디세우스/IR과 공간 정보 검색 기능을 밀결합한 GIS용 DBMS인 오디세우스/Geo가 있으며, 다양한 멀티미디어 엔진 프리미티브들을 추가적으로 개발중이다. 특히 오디세우스/IR은 성공적으로 실용화되어 현재 여러 사이트에서 사용되고 있으며 이는 오디세우스/IR 아키텍쳐의 우수성을 간접적으로 증명하는 실례들이다. 또한 최근에는 사용자가 쉽게 고성능의 웹 DBMS 응용 프로그램을 작성하도록 도와주는 웹과 DBMS 연동 도구를 개발하였다. 본 논문에서는 이들 시스템에 대한 특징들을 소개하고자 한다.

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Design of New Density Estimator with Entropy Maximization (엔트로피 최대화를 이용한 새로운 밀도추정자의 설계)

  • Kim, Woong-Myung;Lee, Hyon-Soo
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2005.11b
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    • pp.796-798
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    • 2005
  • 본 연구에서는 엔트로피 이론을 사용하여 ICA(Independent Component Analysis) 점수함수를 생성하는 새로운 밀도추정자(Density Estimator)를 제안한다. 원 신호에 대한 밀도함수의 추정은 적당한 점수함수를 생성하기 위해 필요하고, 미분 가능한 밀도함수인 커널을 이용한 밀도추정법(Kernel Density Estimation)을 이용하여 점수함수를 생성하였다. 보다 빠른 점수함수의 생성을 위해서 식의 형태를 convolution 형태로 표현하였으며, ICA 학습을 위해서 결합엔트로피를 최대화(Joint Entropy Maximization)하는 방향으로 커널의 폭을 학습하였다. 이를 위해서 기울기 강하법(Gradient descent method)를 사용하였으며, 이러한 제약 사항은 새로운 밀도 추정자를 설계하기 위한 기본적인 개념을 나타낸다. 실험결과, 커널의 폭을 담당하는 smoothing parameters들이 일정한 값으로 학습함을 알 수 있었다.

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