• 제목/요약/키워드: 임계치 기법

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전술 Ad-hoc 네트워크에서 Newton의 보간 다항식과 비밀분산기법을 이용한 공개키 인증 (Public Key Authentication using Newton Interpolation Polynomials and Secret Sharing Scheme in Tactical Ad-hoc Network)

  • 소진석;이수진
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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    • pp.236-238
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    • 2012
  • Ad-hoc 네트워크에서 각 노드는 분산 및 협동을 통해 자체적으로 이웃노드와 무선네트워크를 구축하고 주고받게 된다. 그러나 Ad-hoc 네트워크에서 하위노드의 제한적인 저장/통신/계산 능력, 상호인증의 어려움 등으로 기존의 보안대책을 그대로 적용할 수 없어 Ad-hoc 네트워크 특성에 맞는 새로운 보안대책이 필요하다. 이를 위해 비밀분산기법 중의 일종인 (t,n) 임계치 기법을 통해 노드를 인증하는 방식이 제안되기도 하였으나, 이는 고정된 t개 노드의 분산정보가 모여야만 원래의 비밀을 복원할 수 있는 것으로 주로 적대적 환경에 배치되어야 하는 전술 Ad-hoc 네트워크의 요구사항과는 부합하지 않는다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 (t,n) 임계치 기법에 Newton의 보간 다항식을 최초로 적용하여 임계값 t를 동적으로 변경할 수 있는 공개키 인증방식을 제안하고, 그 유효성을 증명하고자 한다.

커널 판별분석의 오분류확률에 대한 붓스트랩 조정

  • 백장선
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제2권2호
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    • pp.249-265
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    • 1995
  • 본 논문에서는 확률분포가 알려져 있지 않은 두 모집단 중 어느 하나로 새로운 관측치를 분류할 때 오분류확률이 분석자에 의해 사전에 정해진 수준에 부합할 수 있도록 커널 판별함수의 임계치를 결정하였다. 정해진 오분류확률을 만족시키기 위한 판별함수의 임계치는 붓스트랩(bootstrap)기법을 판별 함수에 적용시켜 계산된다. 본 논문에서 제시도된 방법은 모집단에 대한 모수적 가정이 없으므로 어느 분포에도 적용가능하며, 모집단이 정규분포, 대수정규분포, 이산형과 연속형 변수가 혼합된 분포의 경우 모의실험을 통하여 그 성능에 대한 검증을 하였다.

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비산란 그리드 결함 검출을 위한 최적 임계치결정 기법 (An Optimal Thresholding Technique for Anti-scatter Grid Artifact Detection)

  • 박다울;정우현;강윤석;정중은
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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    • pp.954-956
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    • 2017
  • 본 연구에서는 X-선 영상을 이용한 비산란 그리드의 검사 자동화 시스템에서, 결함후보 ROI에 대한 판단정확도를 향상시킬 수 있는 최적영상 획득을 위한 임계치결정 기법을 제안한다. 주파수 도메인에서 영상히스토그램을 분석 및 재구성한 후 최적임계치의 결정에 필요한 요소를 추출하며, 재구성 히스토그램으로부터 영상패턴을 판단하여 각 유형에 따른 최적 임계치를 결정한다. 50개의 영상에 적용한 실험 결과 제안된 방법은 4.8/5.0의 성능 (Inter-class correlation, ICC: 0.985, 95% CI, p-value<0.05)을 보였다.

유전자 알고리즘을 활용한 인공지능 예측모형간 결합 기법: 주식시장에의 응용

  • 안현철;이형용
    • 한국경영정보학회:학술대회논문집
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    • 한국경영정보학회 2008년도 춘계학술대회
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    • pp.141-148
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    • 2008
  • 각종 인공지능 기법들을 활용하여, 주식시장의 흐름을 예측하려는 연구가 지금까지 많은 인공지능 및 금융공학의 연구자들에 의해 시도되어 왔으며, 그 결과 다양한 인공지능 기법들이 예측 방법론으로 제시되어 왔다. 이런 가운데 서로 다른 예측모형들이 산출하는 예측결과를 종합 - 보완하는 결합기법에 관련된 연구가 90년대 후반부터 오늘날까지 꾸준하게 발표되고 있다. 본 연구 역시 유전자 알고리즘 기반의 새로 인공지능 예측모형간 결합기법을 제시하고 있다. 다만, 기존의 연구모형들이 각 개별모형 결과의 상대적 가중치에 초점을 맞추고 있었다면, 본 연구의 제안모형은 등락을 판단하는데 활용되는 임계치까지 유전자 알고리즘을 이용해 동시에 최적화하도록 설계되어 있다는 점에서 차별화된다. 제안모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 지난 1998년부터 2007년까지의 KOSPI 지수 등락 예측을 위해 구축된 로지스틱 회귀모형, 인공신경망, SVM모형의 결과들을 제안모형을 이용해 결합하였다. 그 결과, 예측력 향상에 본 연구의 제안모형이 기여 할 수 있음을 확인 할 수 있었다.

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배경 영상을 이용한 교차로 영상에서 독립 차량 분리 기법 (Isolated Vehicle Segmentation using Background Image in Intersection Traffic Scene)

  • 이대호;박세제;박영태
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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    • pp.376-378
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    • 2001
  • 영상 정보에 기반한 지능형 교통 정보 시스템(ITS)의 응용 분야에서, 차량의 그림자 제거와 겹침 차량을 분리하기 위하여 3차원 물체의 특징을 이용하며 차량 형상을 분리하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 차량을 분리하기 위하여 연속 프레임에서 배경을 수정하고, 배경 영상과 현재 입력 영상의 차이를 이용한다. 또한 그림자를 제거하고 겹침 차량을 분리하기 위하여, 1) 3차원 증거를 차량 증거 영역에서 검출하여 군집화하고, 2) 독립 차량의 중심 위치를 판단하고, 3) 다시 임계치에 의해 차량의 형상을 분리한다. 단순 임계치에 의해 차량을 분리하는 기법은 기상조건 등에 민감하기 때문에 여러 조건에 따라 다른 알고리즘을 적용해야 하지만 제안하는 기법은 동일한 알고리즘으로 여러 기상조건에 적응이 가능하다.

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다중시기 원격탐사 화상의 변화탐지를 위한 임계치 자동 추정 (Automatic Estimation of Threshold Values for Change Detection of Multi-temporal Remote Sensing Images)

  • 박노욱;지광훈;이광재;권병두
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제19권6호
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    • pp.465-478
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    • 2003
  • 이 논문은 다중시기 원격탐사 화상의 무감독 변화탐지를 위해 자동으로 임계치를 결정하는 두가지 방법을 제안하였다. 두 방법 모두 3성분 가우시안 혼합 확률 모델의 파라미터 추정과 베이지안 최소 오차 이론을 이용한 임계치 결정의 두 단계로 이루어져 있다. 첫 번째 방법은 Bruzzone and Prieto (2000)의 방법을 확장 적용한 것으로, 혼합 확률 모델의 파라미터 추정에 기대최대화 기법을 적용한다. 두 번째 제안 방법은 연속적으로 임계치 결정과 혼합 확률 모델의 파라미터 추정을 수행한다. 모의 화상과 KOMPSAT-1 EOC 화상에 적용한 결과, 제안한 두 기법 모두 효율적으로 모델 파라미터를 추정할 수 있었으며, 최소 오차를 보이는 임계치에 근사한 값을 추출할 수 있었다.

강인한 워터마킹을 위한 최적 임계치 설정에 관한 연구 (A Study on Optimum Threshold for Robust Watermarking)

  • 박기범;이강승
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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    • pp.739-742
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    • 2005
  • 본 논문은 디지털 영상 데이터를 대상으로 웨이블릿 변환을 이용하여 주파수 영역에서 워터마크를 삽입하는 블라인드 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 실험을 통하여 다양한 임계치에 따른 워터마크 정보의 수용력과 영상의 손실 정도(PSNR), 저작권 인증 여부와 검출 값(Correlation response) 사이의 관계(Trade-off)들을 고려하여 최적의 임계치에 관하여 연구한다. 또한 인간의 시각적인 특성을 고려한 HVS(Human visual system) 기법을 적용하여 영상의 비가시도를 유지하면서 시각적으로 중요한 영역에 워터마크를 삽입하여 일반적인 공격에 강인성을 가지는 워터마킹 방법을 연구한다. 워터마크로서 가우시안 랜덤 수열(Gaussian Random sequence)을 삽입하여 최적의 임계값을 적용한 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 여러 영상에 대하여 실험해 본 결과 워터마크가 삽입된 영상의 화질은 비가시도 측면에서 시각적으로 인지할 수 없을 만큼 측정되었으며, JPEG 손실압축, 선형 필터링, 잡음첨가 그리고 크로핑 등의 공격에 대하여 향상된 상관도와 강인함을 알 수가 있었다.

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세라믹 철판의 X-Ray 영상을 이용한 비파괴 결함 검출 방법 (Detection Method of Non-Destructive Flaws using X-ray Images of Ceramic Plate)

  • 김주혁;최성수;이채홍;신병철;김광백
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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    • pp.82-83
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    • 2012
  • 본 논문에서는 세라믹을 비파괴 검사하여 얻어진 영상에서 세라믹의 결함을 검출하는 방법을 제안한다. 비파괴 검사를 통하여 얻어진 영상의 윤곽선을 추출하기 위하여 Prewitt 마스크를 적용한다. 그리고 비파괴 검사 영상의 잡음 비율을 최소화하기 위해 결함이 겹쳐진 윤곽선을 기준으로 감마 처리를 수행하고 임계치 이진화 기법을 적용하여 구간별로 결함을 검출한다. 구간별 결함을 통합하여 결함을 검출한다. 검출한 결함에 Grassfire 기법을 적용하여 미세한 잡음을 제거한다. 본 논문에서 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 비파괴 검사에 적용되는 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 결함 검출 방법보다 결함 검출에 있어서 효과적인 것을 확인하였다.

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비디오 스트림에서 DCT 계수를 이용한 오류 검출 기법 (DCT Coefficients-Based Error Detection Technique in Video Streams)

  • 박서림;이승원;정기동
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (3)
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    • pp.151-153
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    • 2001
  • 문선 채널에서 신뢰성 있는 실시간 동영상 서비스를 하기 위해서는 비디오 스트림 내에서 오류가 발생한 블록의 위치를 알아야 정확한 오류 복구가 가능하다. 이전의 오류 검출 연구들은 대부분 픽셀 단위로 비교하므로 계산량이 많은 문제점이 있다. 본 논문에서는 실시간 서비스를 고려하여 계산량이 적은 블록 단위의 오류 검출 기법을 제안한다. 블록 내의 DCT 계수를 이용하여 오류를 검출한다. DC 계수를 이용해 1차 임계치를 비교한 후 AC 계수를 이용해 에지를 검출한다. 애지가 존재하는 블록에 대해 2차 임계치를 비교하여 오류 여부를 판단한다. DCT 계수 정보를 직접 이용할 수 없는 P, B 프레임에서 DCT 계수를 추정할 수 있는 방법도 함께 제안한다. 제안한 오류 검출 기법을 실제 구현하여 성능을 측정한다.

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근적외 영상과 퍼지 퍼지 논리를 이용한 구름 분석 (A Cloud Analysis Using Near Infrared Image and Fuzzy Logic)

  • 황진근;김광백
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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    • pp.261-263
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    • 2009
  • 본 논문에서는 퍼지 기법을 이용하여 구름의 종류를 분석하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 각각 영상에 대해 R채널의 임계치를 적용하여 잡음을 제거하며, 잡음 영역이 제거된 각각의 근적외 영상과 가시 영상의 반사 특성 및 근적외 영상과 적외 영상의 방출 특성의 특징을 구한 후, 각각의 임계치를 적용하여 1차적으로 구름을 판별한다. 1차적으로 구름 판별에서 제외된 영역에 대해서는 가시 및 적외 영상의 R 채널 값을 퍼지 기법에 적용하여 2차적으로 구름의 종류를 판별한다. 1차적으로 판별된 구름 영역과 2차적으로 판별된 구름 영역을 합성하여 최종 구름 영역을 도출한다. 제안된 방법을 실험한 결과, 기존의 구름 분류 방법보다 제안된 방법이 구름 분류의 성능이 개선된 것을 확인하였다.

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