• 제목/요약/키워드: 정규과정

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부분 손상과 기하학적 공격에 강인한 워터마킹 방법 (A Robust Watermarking Method against Partial Damage and Geometric Attack)

  • 김학수
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제15권9호
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    • pp.1102-1111
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    • 2012
  • 본 논문에서는 워터마크된 영상이 일부 손상되었다 할지라도 기하학적 공격에 강인한 다중 비트 워터마킹 방법을 제안한다. 이 방법은 임의의 영상을 기 정의된 표준 영상으로 변형하는 표준 영상 정규화 과정과 표준 정규화 영상의 DCT 영역에 대역 확산(spread spectrum) 기법을 이용하여 워터마크를 삽입하는 과정으로 구성되어있다. 제안한 표준 영상 정규화 방법은 기존의 영상 정규화 방법을 개선한 것으로써 부분 손상과 임의 기하학적 공격에 강인한 특성을 가지고 있으며, 대역 확산 기법을 이용한 워터마크 삽입과정은 블러링, 샤프닝, 압축 등과 같은 영상 손실에 강인한 특성을 가지고 있다. 또한 제안한 워터마킹 방법은 워터마크 검출을 위해 원영상이 필요하지 않기 때문에 공개 워터마킹(public watermarking) 응용에 적합하다. 몇 가지 실험을 통해 제안한 워터마킹 방법이 부분 손상 및 기하학적 변형을 포함한 여러 가지 공격에 강인하다는 것을 보여준다.

이차 순환신경망에서 정규문법의 학습을 위한 최대 epoch 결정 (Maximum Epoch for Learning Improvement of Second-Order Recurrent Neural Network Inferring Regular Grammars)

  • 정현기;정순호
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제2권4호
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    • pp.468-475
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    • 1999
  • 기존의 정규문법 학습에 사용된 이차순환신경망의 학습 알고리즘은 최대 epoch 설정에서 좀더 분석적이지 못하여 학습이 실패한 경우 학습비용의 낭비가 발생하고 학습효율이 낮아진다. 이 논문에서는 학습알고리즘의 미비점을 학습과정에서 발생될 수 있는 상황을 통해 분석하여 적절한 최대 epoch를 정함으로써 학습효율을 향상시키고자 한다. 그러기 위해 정규문법의 학습과정에서 소요되는 계산시간과 최대 epoch의 학습비용함수를 이론적으로 표현하고 이에 따라서 최대 epoch가 400-500일때 최소 비용을 갖게 됨을 보이고 이것을 실험을 통해 확인한다.

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정규식생지수(NDVI) 산출시 발생하는 노이즈 제거에 관한 연구 (Identification of Contaminated pixels in 10-day NDVI Image)

  • 염종민;한경수;김영섭
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.113-116
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    • 2006
  • 지표 변수는 지면 근처의 기후변화 및 상태를 파악하는데 중요한 역할을 하기 때문에, 충분히 높은 정확성을 가진 값이 산출되어야 한다. 하지만 이러한 지표 변수는 구름과 눈, 그리고 강수등에 의해서 그 값이 변화하게 된다. 이러한 오차 값을 줄이기 위해 구름제거, 지리보정, 대기보정 등의 위성 전처리 과정이 수행되었다. 하지만 위성 전처리 과정을 수행한 이후에도 정규식생지수 시계열 자료에는 여전히 노이즈가 남아 있기 때문에 이전에 연구에서는 이동 평균등과 같은 다양한 방법으로 노이즈를 제거하고자 하였다. 하지만 이동평균 방법은 참값에 가까운 최고값도 제거하기 때문에 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 다중 다항회귀식을 이용하여 정규식생지수 시계열 자료 산출시 발생하는 노이즈를 제거 하였다.

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사내하청 노동자 조직화에 있어서의 작업장 요인과 지역사회 요인: 광양만권 철강산업지역의 사례

  • 김직수
    • 산업노동연구
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    • 제17권1호
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    • pp.209-242
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    • 2011
  • 본 연구는 현대하이스코 순천공장과 포스코 광양제철소에서의 비정규직 조직화 비교를 통해 사내하청 노동조합의 조직화에 영향을 미치는 작업장 요인과 지역사회 요인들을 살펴보고자 하였다. 기존의 비정규직 노동자 조직화를 비롯한 노동운동, 노동조합 관련 연구들은 대부분 '생산의 정치'의 영역에서 비롯된 '작업장' 요인들에 초점을 맞추고 있다. 그러나 비정규직 노동자 조직화에 대한 보다 분석을 보다 발전시키기 위해서는 작업장뿐만 아니라 '스케일의 정치'가 작동하는 공간인 '지역사회' 또한 분석의 단위로 통합되어야 한다. 따라서 본 연구는 작업장에서의 정규직 및 비정규직 노동자들에 대한 관리통제와 실천뿐만 아니라, 지역사회의 다양한 요인들이 비정규직 노동자들의 조직화 시도에 어떠한 영향을 미치는지를 검토하고자 한다. 두 사례에서 사내하청 노동자들은 철강산업이라는 산업부문과 사내하청 고용형태에 속한다는 공통점 외에도 낮은 수준의 임금과 노동조건하에서 강한 불만을 지니고 있었으며, 원청 및 사내하청 업체의 강한 통제하에 놓여 있었다는 공통점을 지닌다. 그럼에도 포스코의 경우와 달리 현대하이스코 비정규직 노동자들은 격렬한 대중투쟁과 지역사회의 지원 속에서 성공적인 조직화를 이룰 수 있었다. 사내하청 노동조합 결성 과정 또한 상이하였다. 현대하이스코의 경우 누적된 사내하청노동자들의 불만이 계약해지를 계기로 일순간 터져 나오면서 작업장 점거농성을 비롯한 대중투쟁과 결합하였다. 나아가 현대하이스코 비정규직지회는 지역사회운동과의 연대를 통해 작업장의 문제를 전체 비정규직 노동문제로 확대해 나갔다. 반면, 포스코의 경우 초기 조직화의 범위가 제한적이었고 대중투쟁 또한 강하게 나타나지 않았으며 지역사회의 관심과 지원 또한 약하게 나타났다. 이상과 같이 두 사례를 비교 검토함으로써 비정규직의 조직화에 있어 비정규직 자체 동원기제와 정규직의 지원은 여전히 중요하게 작용하지만, 이것이 확보되지 않을 경우 지역사회를 비롯한 외부의 지원이 일정하게 작용함을 살펴볼 수 있었다. 그러나 이 역시 지역사회구조 및 지역사회운동의 성격에 영향을 받는 것으로 나타났다.

비정규직, 가교(bridge) 인가 함정(trap) 인가? (Abnormal Work, a Bridge or a Trap?)

  • 남재량;김태기
    • 노동경제논집
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    • 제23권2호
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    • pp.81-106
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    • 2000
  • 1990년대 중반 이후 비정규직의 급증은 우리 나라 노동시장의 변화를 보여주는 중요한 특정이다. 본고는 우리 나라의 비정규직이 근로자들에게 막다른 일자리인지 아니면 정규직으로 옮겨가는 과정에서 일시적으로 경험하게 되는 곳인지를 분석하고 있다. 이에 대한 이해는 노동시장을 분석하고 정책을 수립하는 데에 중요한 시사점을 제공할 것이다. 본 연구는 정태적인 측면과 동태척인 측면에서 이 문제에 접근하고 있다. 정태적인 측면만 보더라도 비정규직 종사자들은 주로 취약계층에 속하는 사람들로서 낮은 직무능력과 기능을 요구하는 분야에 종사하고 있어서 우리 나라의 비정규직은 함정일 가능성이 크다. 본고는 동태분석을 통해 이러한 가능성을 확인함과 동시에 보다 분명하고 구체척인 증거들을 제시하고 있다. 결국 우리나라의 비정규직은 주로 함정으로 역할을 하며 가교로서의 역할은 미미하다.

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정규화된 주식가격의 평균추세-변동성 지표를 이용한 매매전략 -KOSPI200 을 중심으로- (Buy-Sell Strategy with Mean Trend and Volatility Indexes of Normalized Stock Price)

  • 유성모;김동현
    • 한국통계학회:학술대회논문집
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    • 한국통계학회 2005년도 춘계 학술발표회 논문집
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    • pp.277-283
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    • 2005
  • 주식가격은 일반적으로 정규분포를 따르지 않으며 이러한 비정규성을 띤 주식의 매매전략은 일반적으로 추세 지표, 변동성 지표, 거래량 지표 등을 토대로 수립되며 통계적이기 보다는 직관적이라고 볼 수 있다. 주식가격의 비정규성 문제는 주식가격의 정규화 과정을 통해서 해결 될 수 있으며 통계적인 매매전략은 정규화된 주식가격의 평균추세 지표 및 변동성 지표를 결합하여 작성될 수 있다. 본 논문은 정규화된 주식가격의 평균추세 지표와 변동성 지표를 결합한 매매전략을 제시하였고 이를 KOSPI200에 적용한 결과 성공적인 매매전략이 될 수 있는 가능성을 확인하였다.

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역확산 방정식을 기반으로한 최적 정규화 영상 복원 알고리즘 (Optimal Regularized Image Restoration Algorithm based on Backward Diffusion Equation)

  • 최은철;이석호;강문기
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2000년도 정기총회 및 학술대회
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    • pp.75-80
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    • 2000
  • 본 논문은 영상복원을 역확산 과정으로 해석하여 복원된 영상을 역확산 방정식의 해로 구하는 알고리즘을 제안한다. 역확산 과정은 물리적으로 불량위치(ill-posed)과정이기 때문에, 이를 정규화 해주어야 하는데 이를 위해서 역확산 과정을 고유함수(eigenfunction)들의 전개로 나타낸 후에 고유함수들의 계수들을 조작하였다. 본 논문에서는 계수들을 조작할 때 영상이 가지고 있는 주파수 특성을 고려하여 한계주파수(cut-off frequency)를 넘은 경우에 계수들을 시간과 주파수의 감소함수로 나타내어 불량위치문제를 해결하였다. 계수를 주파수에 대한 감소함수로 나타낸 것은 영상에 저주파 성분이 많고, 고주파 성분이 영상의 형성에 끼치는 영향이 상대적으로 적다는 영상의 특성을 고려한 것이다. 이러한 감소함수를 사용하였을 때 불량위치 문제를 해결할 수 있다는 것을 증명하였고, 실험적으로 양질의 영상을 산출함을 보였다.

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로봇교육을 위한 교과 통합 내용 구성에 관한 연구 (A Study of Curriculum Integration for Robot Education)

  • 진영복;이재인
    • 한국정보교육학회:학술대회논문집
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    • 한국정보교육학회 2008년도 동계학술대회
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    • pp.142-147
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    • 2008
  • 로봇 교육은 초등학생들의 논리적 사고와 문제해결력 향상을 위한 최적의 학습 도구이지만 교육과정이나 교재가 전통적 교과과정에 반영되어 개발되어 있지 않다. 그리고 현재 모든 초등학교에서 방과 후 교육이 아닌 정규 수업 시간에 값비싼 로봇교구들을 구입해서 모든 학생들에게 제공할 수 있는 재정적 여건은 마련되어 있지 않다. 따라서 본 연구는 제7차 교육과정의 로봇관련 교과 내용를 분석하여 관련내용을 교과 통합하여 로봇교육과정을 구성하고 정규교과 수업 시간에 초등학생들에게 로봇 교육을 하기 위한 방안을 제시하고자 한다.

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정점의 법선벡터를 이용한 기하이미지의 최적화 (Geometry Image Optimization using a Normal Vector)

  • 박종래;양성봉
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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    • pp.241-244
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    • 2004
  • 일반적으로 메쉬(mesh)는 비정규 연결 형태(irregular connectivity)로 되어 있다. 리메싱(remeshing)은 비정규 연결 형태의 메쉬를 정규 연결 형태(regular connectivity)로 바꾸어 주는 작업이다. 메쉬의 기하 정보가 2D 그리드에 저장이 되어 있는 기하이미지(geometry Images)는 비정규 연결 형태의 메쉬를 완전 정규 형태(completely regular connectivity)로 리메싱하는 데 사용된다. 원본 메쉬를 기하 이미지로 생성하는 방법은 변형되는 크기를 최소화 하는 스트레치 메트릭(stretch metric)을 기반으로 이루어 졌다. 이 방법은 리메싱된 메쉬의 언더샘플링(undersampling)을 줄여 주게 된다. 하지만 리메싱 과정에서 생기는 오버샘플링(oversampling)은 줄여 주지 못한다. 본 논문에서는 정점(vertex)의 법선 벡터(normal vector)를 이용하여 기하이미지의 오버샘플링을 줄이는 방법을 제시한다.

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문자인식을 위한 효율적인 획 정규화 (An Effective Stroke Normalization for Character Recognition)

  • 김도현;강동구;강민경;차의영
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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    • pp.785-788
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    • 2001
  • 문자 인식에 있어서 입력 벡터 생성을 위한 정규화(Normalization)는 다차원 입력 벡터를 단순화하여 속도 및 인식률의 개선을 가져오는 중요한 과정이다. 본 논문에서는 문자 인식을 위한 효율적인 입력 영상의 정규화 방법에 대한 연구와 제안하는 획 정규화 기법을 이용하여 Kohonene Neural Network으로 다양한 입력 영상 변형에 따른 인식 성능을 실험으로 비교 분석하여 제안한 정규화 방법의 효율성을 증명하였다.

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