A geometric model of pushbroom-type linear CCD camera images is proposed in this paper. At present, this type of cameras are used for obtaining almost all kinds of high-resolution optical images from satellites. The proposed geometric model includes not only a forward transformation which is much more efficient. An inverse transformation function cannot be derived analytically in a closed form because the focal point of an image varies with time. In this paper, therefore, an iterative algorithm in which a focal point os converged to a given pixel position is proposed. Although the proposed model can be applied to any pushbroom-type linear CCD camera images, the geometric model of the high-resolution multi-spectral camera on-board KITSAT-3 is used in this paper as an example. The flight model of KITSAT-3 is in development currently and it is due to be launched late 1998.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.27
no.6
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pp.1295-1305
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2017
There is SEED cryptosystem in domestic block cipher standard. This code was drafted by the Korea Information Security Agency (KISA) in October 1998 and underwent a public verification process in December of the same year, which resulted in the final amendment to improve safety and performance. Unlike DES, it is a 128-bit block cipher that has been passed through various processes and established in 2005 as an international standard. It is a block cipher with a pastel structure like DES, but the input bit block has been increased to 128 bits, double DES. In this paper, first, we introduce the general algorithm of SEED cryptosystem and analyzed mathematically generating principle of key-value which is used in F-function. Secondly, we developed a table that calculates the exponent of the primitive element ${\alpha}$ corresponding to the 8-bit input value of the S-function and finally analyzed calculating principle of S-function designed in G-function through the new theorem and example. Through this course, we hope that it is to be suggest the ideas and background theory needed in developing new cryptosystem to cover the weakness of SEED cryptosystem.
The observed data of enough period need for design of hydrological works. But, most hydrological data aren't enough. Therefore in this paper, hourly precipitation generated by nonhomogeneous Markov chain model using variable Kernel density function. First, the Kernel estimator is used to estimate the transition probabilities. Second, wet hours are decided by transition probabilities and random numbers. Third, the amount of precipitation of each hours is calculated by the Kernel density function that estimated from observed data. At the results, observed precipitation data and generated precipitation data have similar statistic. Also, rainfall mass curve is derived by calculated transition probabilities for generation of hourly precipitation.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.2
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pp.189-197
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2012
It is usual for test data generation to be performed using either high-level specifications or source codes written in high-level programming languages. In certain circumstances, however, such information is not always available. This paper presents a technique that generates test data based on executable object codes. The proposed technique makes use of a very simple function minimization technique without sophisticated object code analysis and produces test data dynamically. We have conducted a simple experiment to evaluate the effectiveness of the proposed test data generation technique with a triangle classification program to show that branch coverage can be easily achieved.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1994.11a
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pp.181-186
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1994
변환 방식의 기계 변역이란 변환 규칙을 사용하여 원시 언어의 중간 단계 표현으로부터 목적 언어의 중간 단계 표현을 구하는 것이다. 변환 방식에는 규칙을 사용하는 변환과 예문을 기반으로 하는 변환이 있다. 규칙을 사용하는 변환시스템은 시스템의 확장성에 문제가 있는 반면에 예문을 기반으로 하는 변환 시스템은 견고하고 시스템의 확장성이 좋으며, 특정 영역에 대한 변역에 매우 적합하다는 등의 장점을 가진다. 예문을 기반으로 하는 변환 시스템에서 예문의 표현은 문장 단위로 할 수도 있고, 혹은 구문 단위로 할 수도 있다. 예문을 문장 단위로 정의 할 경우에는 매우 다양한 형태의 문장들을 포함해야 하므로 예문의 갯수가 매우 많아지며, 그다지 견고하지 못하게 된다. 반면에 구문 단위를 예문으로 하는 경우는 응용성이 좋고 견고하지만, 부분적으로 변역된 여러 구문들을 결합해야 하는 문제가 있다. 이러한 결합 문제를 해결하기 위한 한-영 예문의 대응 함수를 정의하고, 이 결합 함수를 사용하여 정의한 예문을 통하여 호텔 영역에서의 한-영 변환을 하는 시스템을 구현하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2005.05b
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pp.694-698
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2005
본 연구에서는 우리나라 5대강 유역에 대한 홍수예경보시스템의 홍수추적방법으로 이용되고 있는 물리적인 모형인 저류함수법의 한계점을 극복하고, 영산강 유역의 본류를 대표하는 나주지점과 황룡강 유역을 대표하는 선암지점에 대하여 유역의 수문학적 구조를 나타내지 않는 인공신경망 이론을 이용하여 강우-유출 과정의 비선형 모형을 개발하였다. 또한, 신속한 홍수유출량 예측과 예측 결과에 따른 현장 적용이 가능하도록 CS(Client-Server) 기반에서 인공신경망에 대한 원시코드(source code)를 GUI(Graphical User Interface)화하여 홍수예측시스템(Flood Forecasting System : FFS)을 개발하였다. 본 연구결과 나주지점에서는 Model II의 ANN_NJ_9 모형이 선암지점에서는 Model III의 ANN_SA_9 모형이 강우-유출 특성을 가장 잘 반영하였다. 또한, 본 연구에서 개발한 GUI_FFS에 대하여 기 확보된 2004년도 강우 및 유출량 적용한 결과 0.98이상의 $R^2$값을 보임으로서 향후 수자원 및 하천계획 수립과 그에 따른 운영 및 관리에 효율성을 더할 수 있을 것이라 판단된다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2009.01a
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pp.41-44
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2009
데이터 마이닝의 대표적인 기법인 군집화는 군집내의 유사성을 최대화하고, 군집들간의 유사성을 최소화 시키도록 데이터의 집합을 분할하는 것이다. 대용량의 데이터베이스에서 최적의 효율화를 내기 위해서는 원시데이터에 대한 접근 횟수를 줄이고, 이것을 알고리즘 적용 대상이 데이터 구조의 크기를 줄이는 군집화 기법에 많은 관심이 보이고 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 자동으로 군집의 개수를 결정하는 군집화 알고리즘을 제안하는 적합도 함수는 보다 양질의 군집을 찾아내는 것으로 평가 되었다. 또한 유전자 알고리즘 중 8가지를 세부 분석하여 평가하였다.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.4
no.1
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pp.107-117
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1997
It is use in many researches that the s/w quality evaluation evaluates the developing system or the developed system, updates the problems and selects the reusable components from source code. In this paper, we propose the objective metric functions which can evaluate the reusability of candidates classes with the KHR system[11] and select a proper candidate. The quantitative quality we proposed have merits to compare and to evaluate the reusable candidates classes.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2002.11b
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pp.792-795
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2002
현재 많은 관심의 대상이 되고 있는 데이터 마이닝은 대용량의 데이터베이스로부터 일정한 패턴을 분류하여 지식의 형태로 추출하는 작업이다. 데이터 마이닝의 대표적인 기법인 군집화는 군집내의 유사성을 최대화하고 군집들간의 유사성을 최소화 시키도록 데이터 집합을 분할하는 것이다. 데이터 마이닝에서 군집화는 대용량 데이터를 다루기 때문에 원시 데이터에 대한 접근 횟수를 줄이고 알고리즘이 다루어야 할 데이터 구조의 크기를 줄이는 군집화 기법이 활발하게 사용된다. 그런데 기존의 군집화 알고리즘은 잡음에 매우 민감하고, local minima에 반응한다. 또한 사전에 군집의 개수를 미리 결정해야 하고, initialization 값에 따라 군집의 성능이 좌우되는 문제점이 있다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 자동으로 군집의 개수를 결정하는 LONGEPRO 알고리즘을 제안하고, 여기서 제시하는 적합도 함수의 최적화된 군집을 찾아내여 조금더 효율적인 알고리즘을 만들어 대용량 데이터를 다루는 데이터 마이닝에 적용해 보려 한다.
The Proceeding of the Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.2
no.4
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pp.55-65
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1991
본고의 목적은 선형 전자장 문제의 해를 구하기 위한 일반적이 절차에 대해 간단히 소개하고, 이것을 전자장 문제에 적용시켜 보는 것이다. 이것은 원시 함수 방정식이 행렬 방정식으로 유도되기 때문에, 이러한 과 정을 행렬 방법이라고도 한다. 수학적인 과정으로 행렬 방정식을 얻는 것을 모멘트 법이라고 한다. 종종 이런 과정을 근사 기법이라고도 한다. 그러나 이것은 해가 극한에서 수렴할때에는 틀린 명칭이다. 주어진 정확도를 위해서는 다른 해들과는 달리 계산시간이 많이 요구되는데, 예로 무한 멱급수 전개를 들 수 있다. 물론, 이 방법 은 정확하게 근사해를 구하는데 사용된다. 즉, 이 근사해는 극한에서 수렴하지 않는다. 모멘트 법은 전자장 문제를 다루기 위한 일반적인 절차이지만, 해를 구하는 과정은 특별한 문제에도 폭넓게 적용할 수 있다. 본고에서는 이 방법의 과정을 설명할 뿐만 아니라, 전자장 문제를 다루는 예를 들었다. 이런 예들을 가지고 유사한 문제의 해를 구할 수 있으며, 다른 유형의 문제들에 대해서는 적절하게 확장, 또 는 일부 수정을 하여 해를 구할 수 있다. 전자장 부분에서 예를 들었지만, 이 과정은 모든 종류의 전자장 문제에 적용할 수 있다.
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