Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.05a
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pp.1077-1080
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2013
최근 소프트웨어는 네트워크를 이용한 서비스가 대부분이다. 그 중 그리드 딜리버리는 서버/클라이언트 모델에서 서버의 부담을 줄이기 위해 개발된 서비스다. 그리드 딜리버리는 사용자의 자원을 이용해 서비스를 원활하게 제공하는 방법으로 충분히 악용할 수 있다. 그러므로 이 논문은 악용되고 있는 그리드 딜리버리를 탐색하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 모니터링 도구를 통해 모든 프로세스의 네트워크 자원을 감시한다. 그리고 네트워크가 사용되는 프로세스를 그리드 딜리버리로 추정하는 방법이다. 제안 방법은 두 단계로 나뉘어 진행된다. 처음으로 네트워크 자원을 사용하는 프로세스를 후보로 뽑아낸다. 두 번째로 이전 단계의 후보에 필터링을 적용해 그리드 딜리버리로 의심되는 프로세스를 찾아낸다. 이 논문에서는 제안하는 방법으로 실제 그리드 딜리버리 프로세스가 검출되는 것을 보임으로 제안하는 방법이 유효함을 보인다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2020.07a
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pp.546-549
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2020
본 논문에서는 최신 비디오 코딩 기술에서 잔차(Residual)신호 변환을 효율적으로 수행하기 위한 부동기저(Basis)를 사용하는 방법을 제안한다. 기존의 DCT-II 나 DST-VII 과 같은 고정 기저를 사용하는 방법은 대부분의 잔차신호들에 대해 효과적으로 비상관화(decorrelation)를 수행하지만 복잡한 잔차 신호일수록 성능이 떨어지는 문제가 있었다. 이러한 압축 성능하락 문제를 줄이기 위하여 PCA(Principle Component Analysis) 방법 중 하나인 KLT(Karhunen-Loeve Transform)를 이용하여 부동(floating) 변환 기저를 유도하는 방법을 제안한다. 기존의 KLT 를 이용한 변환 커널 유도 방법들의 문제점인 부호화기 및 복호화기 계산 복잡도를 줄이기 위하여 KL 커널을 분해가능한(Separable) 2 개의 1 차원 커널로 유도하는 방법을 제안하고, 원본 잔차신호와 유사한 텍스처를 찾아 커널을 예측하는 과정을 간소화하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 HEVC 에서 실험되었으며 정지영상 코딩 Main-Profile 에서 평균 1.4%가량의 BD-PSNR(Bjontegaard Delta-Peak Signal to Noise Ratio) 성능 향상을 보였으며 특히 스크린 컨텐츠 영상에서 최대 4.5%의 성능 향상을 보인다.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.4
no.5
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pp.567-573
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1998
본 논문에서는 입력과 상태변수에 hard constraint가 있는 이산시간 시스템에 대한 새로운 이동구간 제어기를 제안한다. 제안된 이동구간제어기가 terminal ellipsoid constraint를 이용하여 지수 안정성(exponential stability)을 보장함을 보인다. Feasibility를 증가시키기 위하여 시스템을 안정 모드와 불안정 모드로 바꾸는 방법, constraint를 완화하는 방법을 제안한다. Constraint를 완화할 때 constraint를 만족시키지 못하는 부분의 성능을 개선시키는 방법을 제안하고 예제를 통해서 몇 가지 제안한 방법들을 비교한다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.13
no.2
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pp.87-94
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2008
In this paper, an extraction method of objects of interest in the color images is proposed. It is possible to extract objects of interest from a complex background without any prior-knowledge based on the proposed method. For object extraction, Gator images that contain information of object location, are created by using Gator filter. Based on the images the initial location of attention windows is determined, from which image features are selected to extract objects. To extract object, I modify the previous method partially and apply the modified method. To evaluate the performance of propsed method, precision, recall and F-measure are calculated between the extraction results from propsed method and manually extracted results. I verify the performance of the proposed methods based on these accuracies. Also through comparison of the results with the existing method, I verily the superiority of the proposed method over the existing method.
Nonparametric procedures in a randomized block design was proposed by Friedman (1937) as a general alternative as well as suggested as a test for ordered alternatives by Page (1963). These methods are used for the rank of treatments in each block. In this paper, we proposed nonparametric procedures using aligned method proposed by Hodges and Lehmann (1962) to reduce among block information and based on placement suggested by Kim (1999) in a randomized block design. We also perform a Monte Carlo study to compare the empirical powers of the proposed procedures and established method.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.24
no.69
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pp.133-143
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2001
가공조건은 가공비용과 시간을 줄이고 제품의 품질을 결정하는데 영향을 주는 주요 요인중의 하나이다. 본 논문에서는 밀링 공정을 위한 작업설계(Operation Planning) 시스템에서, 가공조건을 지속적으로 향상시키기 위한 새로운 방법론을 제안한다. 제안된 방법론은 밀링 작업에 대하여 (1) 퍼지 아트맵 신경회로망 모델에 의해 가공조건을 실시한 학습하고 (2) 교체 알고리즘이라 불리는 새로운 알고리즘을 포함한다. 제안된 교체 알고리즘은 기존의 학습 정보보다 효율적인 새로운 가공조건이 얻어졌을 때 이를 이용하여 기존의 학습 정보보다 효율적인 새로운 가공조건이 얻어졌을 때, 이를 이용하여 기존의 학습 정보를 대체하는 기능을 수행한다. 본 논문에서는 우선 작업설계 시스템의 전반적인 기능을 간략히 소개한 후 제안된 방법론에 의한 의사결정 과정을 자세히 기술한다. 또한, 다양한 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법론의 의한 의사결정 과정을 자세히 기술한다. 또한, 다양한 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법론의 성능을 예시하도록 한다.
본 논문에서는 전력 품질 기기의 제어에 있어서 필수적 요소라고 할 수 있는 전원각을 찾는 방법 중에서 PLL에 관하여 기존의 방식들을 먼저 알아보고, UPS 시스템에 적용하기에 적합한 새로운 PLL 방식을 제안하며, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 기존의 방식과의 성능 비교를 통해서 제안된 새로운 PLL 방식의 우수성을 입증한다. 본 논문에서는 기존의 정상분을 추출하여 이용하는 PLL 방식을 UPS에 적합한 형태로 개선한 주파수를 제안한 PLL 방식을 제안하였다. 이 PLL 방식은 기존의 PI 제어기에 주파수 제한기(limiter)와 안티 와인드업(anti-wind up)을 추가하였다. 이것의 기본적인 동작 원리는 기존의 방법들과 같지만, 차이점은 주파수 제한기의 삽입으로 인하여 주파수 변동률을 일정한 범위 내에서 제한할 수 있다는 것이다. 기존의 PLL 방법과 본 논문에서 제안된 주파수를 제한한 PLL 방법의 차이를 알아보기 위하여 동적 전압 보상기로 전압을 보상하는 시뮬레이션을 하였고, 결과적으로 제안된 주파수를 제한한 PLL 방법이 기존의 PLL 방법보다 UPS에 적합함을 입증하였다.
본 논문은 주파수 전이신호와 시간 전이 신호에 대해서 고조파 잡음 여기 방법과 시간 분리 여기 방법을 적용한 2.4kbps 음성부호화 방법을 제안한다. 혼합 여기 부호화 방법은 주기 신호와 비 주기 신호를 효과적으로 표현하기 위해 하모닉 잡음 모델을 사용한다. 혼합신호에 대한 잡음 성분은 캡스트럴 분석 방법을 사용함으로써 추출되고, AR(Autoregressive Model) 모델에 의해 표현된다. 시간 전이구간 신호에서의 모호한 음성을 효과적으로 제거하기 위한 또 다른 방법이 제안된다. 제안된 시간 분리 방법은 시간 에너지 변화정도를 관찰함으로써 전이 시점을 감지하고 다른 시간 길이를 가지는 두 블록으로 분리하여 분석한다. 시간 분리 방법은 분석을 위한 비대칭 윈도우와 합성에서의 위상 합성 방법을 포함한다. 제안된 방법을 사용한 2.4kbps 음성부호화 방법은 주관적 음질 평가에서 전이구간에서의 지각적 음질의 향상을 보여주었으며, 원본 음성 스펙트럼과의 고조파 비 매칭에 의한 윙윙거리는 기계적인 잡음을 감소시킨다.
본 논문은 주파수 전이신호와 시간 전이 신호에 대해서 고조파 잡음 여기 방법과 시간 분리 여기 방법을 적용한 2.4 kbps 음성부호화 방법을 제안한다. 혼합 여기 부호화 방법은 주기 신호와 비 주기 신호를 효과적으로 표현하기 위해 하모닉 잡음 모델을 사용한다. 혼합신호에 대한 잡음 성분은 캡스트럴 분석 방법을 사용함으로써 추출되고, AR (Autoregressive Model) 모델에 의해 표현된다. 시간 전이구간 신호에서의 모호한 음성을 효과적으로 제거하기 위한 또 다른 방법이 제안된다. 제안된 시간 분리 방법은 시간 에너지 변화정도를 관찰함으로써 전이 시점을 감지하고 다른 시간 길이를 가지는 두 블록으로 분리하여 분석한다. 시간 분리 방법은 분석을 위한 비대칭 윈도우와 합성에서의 위상 합성 방법을 포함한다. 제안된 방법을 사용한 2.4 kbps 음성부호화 방법은 주관적 음질 평가에서 전이구간에서의 지각적 음질의 향상을 보여주었으며, 원본 음성 스펙트럼과의 고조파 비 매칭에 의한 윙윙거리는 기계적인 잡음을 감소시킨다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2020.11a
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pp.100-102
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2020
심층 신경망은 적대적인 공격으로 생성된 적대적 예제에 의해 쉽게 오작동할 수 있다. 이에 따라 다양한 방어 방법들이 제안되었으나, 더욱 강력한 적대적인 공격이 제안되어 방어 방법들을 무력화할 가능성은 존재한다. 이러한 가능성은 어떤 공격 범위 내의 적대적인 공격을 방어할 수 있다고 보장할 수 있는 인증된 방어(Certified defense) 방법의 필요성을 강조한다. 이에 본 논문은 인증된 방어 방법 중 가장 효과적인 방법의 하나로 알려진 구간 경계 전파(Interval Bound Propagation)의 성능을 향상하는 방법을 연구한다. 구체적으로, 우리는 기존의 구간 경계 전파 방법의 훈련 과정을 수정하는 방법을 제안하며, 이를 통해 기존 구간 경계 전파 방법의 훈련 시간을 유지하면서 성능을 향상할 수 있음을 보일 것이다. 우리가 제안한 방법으로 수행한 MNIST 데이터 셋에 대한 실험에서 우리는 기존 구간 경계 전파 방법 대비 인증 에러(Verified error)를 Large 모델에 대해서 1.77%, Small 모델에 대해서 0.96% 낮출 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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