본 논문에서는 PWM 스위칭 주파수 신호 주입 센서리스 제어와 전압 펄스 인가 방법을 혼합한 회전자의 초기 위치 추정 기법을 제안하였다. d축 전류제어기 출력에 PWM 스위칭 주파수의 펄스 전압 신호를 주입하여 회전자의 위치를 추정하고, 추정한 위치에 해당하는 전압 벡터를 인가하여 자기 포화에 따른 인덕턴스의 차이를 이용함으로써, 회전자 영구자석의 극성을 판별하였다. 실험을 통하여 제안된 기법의 타당성을 검증하였다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.18
no.1
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pp.92-99
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1993
On this study. Constructed the system detecting the reflective acoustic waves from the solid-samples using the 3MHZ focused-acoustic transducer and detected the V(Z) charateristics curves varied by the distance between the focusing position and the solid surface. The results of the experimental detection to various solid materials showed that the materials have their own unique shape of V(Z) curves. This paper suggested the possibility distinguishing the solid characteristics by analysing the V (Z) curves.
The Journal of Information Technology and Database
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v.4
no.2
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pp.65-78
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1998
본 논문에서는 획 상대위치 판별을 통한 온라인 필기체 한글 문자 인식에 관하여 연구하였다. 한글을 구성하는 획을 인식하기 위하여 각 획의 시작부분과 끝부분의 방향코드를 이용하였으며, 인식된 획들을 바탕으로 각 획들간의 상대위치 정보를 이용하여 자소를 인식하였다. 온라인 필기체 한글의 경우 획의 모양과 크기가 필기자에 따라 불규칙하게 변하므로 획의 모양보다는 획의 위치를 인식에 더 중요한 자료로 삼아 인식을 행하였다. 6,000자의 온라인 필기체 한글 문자에 대하여 실험한 결과, 문자당 평균인식속도 0.034초, 획 인식률 92.3%와 문자 인식률 94.6%를 보였다. 본 실험의 결과로서 온라인 필기체 인식시스템을 구성함에 있어서 획의 시작 부분과 끝부분의 진행방향이 획인식의 중요 요소임과 획들간의 상대적 위치가 한글 문자 인식에 있어서 중요한 요소임을 밝혔다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2004.05a
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pp.21-24
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2004
Ad Hoc 네트워크는 이동 노드만으로 구성된 자율/수평적 네트워크로서, 이동 노드는 중재자의 도움 없이 능동적인 연결 선정을 통해 무선 네트워크 환경을 제공한다. 이와 같은 Ad Hoc 네트워크에서도 일반적인 유선 기반 네트워크와 동일하게 서비스 거부 공격(DoS)이 가능하다. DDoS은 해킹 공격자가 공격 근원지 IP 주소를 스누핑하여 공격목표로 하는 시스템의 가용자원을 고갈시키거나 과도한 부하를 유발시켜 서비스를 중단시킨다. 이에 대한 대응 기술로 제시된 IP 역추적 기술은 DDoS 공격의 근원지를 판별하고 공격 패킷이 네트워크 상에서 전달된 경로를 재구성하는 기법이다 본 연구에서는 기존의 역추적 기술인 패킷 마킹 기법에서 DDoS 공격에 대한 판별 과정 없이 임의의 패킷에 대해 역추적 정보를 생성 즉 DDoS 공격에 능동적으로 대응하고 있지 못하는 단점에 착안하여 DDoS 공격 패킷에 대해 개선된 패킷 마킹 기법을 제시하고, 또한 TTL을 통하석 스누핑된 IP 근원지를 효율적으로 역추적하는 방안을 제시하였으며. 실험 결과 네트워크 부하를 줄이면서도 역추적 성능을 향상시킬 수 있었다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2022.11a
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pp.191-192
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2022
본 논문에서는 딥러닝의 주요 기법 중 하나인 GAN 을 활용하여 압축된 영상의 품질을 개선하는 방법을 제안한다. 제안하는 GAN 의 생성자는 U-Net 과 ResNet 을 기반으로 구성되었으며, 판별자는 합성곱층과 전연결층으로 구성하였다. 네트워크의 학습은 HEVC (High Efficiency Video Coding)의 테스트 모델인 HM16.25 를 사용하여 RA (Random Access) 구성하에 양자화 계수 37 로 압축된 영상을 입력으로 하여 수행되었다. 제안하는 네트워크의 성능 확인을 위해 학습 시와 동일한 조건으로 압축된 다른 영상을 입력으로 하여 실험하였다. 실험 결과 영상의 평균 PSNR 은 34.20dB 에서 34.24dB 로 0.04dB 의 품질 향상이 이루어진 것을 확인할 수 있었다.
Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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2004.11a
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pp.135-140
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2004
Lindsay and Basu (1994)에 의해 소개된 최소차이추정량 (Minimum Disparity Estimators)들은 실제 자료 분석 도구로써 유용하다. 본 논문에서는 최소일반화음지수 차이추정량 (Minimum Generalized Negative Exponential Disparity Estimator, MGNEDE)이 최대가능도추정량 (Maximum Likelihood Estimator, MLE)와 최소가중 헬링거거리추정량 (Minimum Blended Weight Hellinger Distance Estimator, MBWHDE)에 비해 오염된 정규모형에서 효율적이고 로버스트하다는 것을 모의실험을 통하여 확인하였다. 또한 세 가지 추정량들에 의해 추정된 모수들을 이용하여 판별하였을 때 자 추정량득의 판별율을 비교함으로써 오염된 정규모형에서 MLE의 대안으로 MGNEDE와 MBWHDE를 사용할 수 있음을 보였다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2013.07a
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pp.295-296
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2013
본 논문에서는 얼굴인식기술을 활용한 인증처리 기법으로 범죄에 악용되고 있는 ATM 기기와 같은 자동화 기기들의 사용을 정상적인 얼굴 촬영이 가능하게 얼굴을 들어내어 보여주는 사람만 사용이 가능한 방법을 제안한다. 범죄자나 수배자의 경우 얼굴을 데이터베이스에 등록하여 카메라로 인식된 얼굴과 비교를 통하여 찾아내는 것으로 얼굴인식이 활용되며 ATM 기기와 같은 자동화기기의 사용자가 정상적인 사용자인지 아닌지를 판별하는 방법은 정확하게 얼굴을 인식할 수 있도록 들어내었는지 여부에 따라서 판별이 가능하다. 따라서 본 연구에서는 기존의 데이터베이스를 활용하는 방법 외에 정상과 비정상을 판별하는 기술을 제공하며 조명과 환경에 따라 변하는 인식률의 제고를 위하여 개선된 알고리즘을 제안하였으며 이를 검증하였다.
유도기의 사용환경이나 기기응용범위의 확대에 따라 수요자의 요구사양이 다양화하며 전용화하는 경우가 뚜렷하여 지고 있다. 그로인하여 극수변환을 하는 유도전동기에 있어서도 동일철심에 극수가 다른 두개 이상의 권선을 삽입하는 경우가 많다. 이때 운전중인 한쪽 권선에 의한 자속이 다른 권선에 쇄교되어 전압이 유기될 경우가 있다. 이 유기전압은 두 코일의 권선극수비에 따라 권선재에서 상살되던가 아니면 상살하고자 권선내에 순환전류가 흐른다. 이 순환전류의 흐름을 판별하려면 개개의 코일유기전압을 vector합성하여 검토하여 보면 알 수 있다. 이 vector합성 결과에 따르면 유기전압 상살여부는 권선의 종류가 정하여 지면 일반적으로 극수비에 따라 일의적으로 정하여 지는 성질을 가지고 있다. 그러므로 극수변환유도전동기를 다각도로 분석검토하여 각종권선에 따른 순환전류의 문제를 이론적으로 해석한 결과로 순환전류판별법을 설명하고자 한다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2004.05a
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pp.25-28
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2004
DDoS(Distributed Denial-of-Service) 공격은 인터넷을 통한 보안 위협 중 대표적인 분산 서비스 거부 공격이다. DDoS은 해킹 공격자가 공격 근원지 IP 주소를 스누핑하여 공격목표로 하는 시스템의 가용자원을 고갈시키거나 과도한 부하를 유발시커 서비스를 중단시킨다. 이러한 공격에 대한 대응 기술로 제시된 IP 역추적 기술은 DDoS 공격의 근원지를 판별하고 전달된 공격 패킷을 통하여 네트워크상에서 공격 패킷 전달 경로를 재구성한다. 기존의 역추적 기술인 패킷 마킹 기법에서 DDoS 공격에 대한 판별 과정 없이 임의의 패킷에 대해 역추적 정보를 생성 즉 DDoS 공격에 능동적으로 대응하고 있지 못하는 단점에 착안하여 본 연구에서는 SVM 모듈을 적용한 라우터에서 DDoS 트래픽에 대한 판별 기능을 제공하고 또한 DDoS 공격 패킷에 대해 개선된 마킹 기법을 제시하였다. 연구 실험 결과 네트워크 부하를 줄이면서도 역추적 성능을 향상시킬 수 있었다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.3
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pp.621-629
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2016
This paper presents a decision method of middle ear disease which is developed in children and adults. In the proposed method, features are extracted from the middle ear disease images and normal images using HoG (histogram of oriented gradient) descriptor and the extracted features are learned by SVM (support vector machine) classifier. To obtain an input vector into SVM, an input image is resized to a predefined size and then the resized image is partitioned into 16 blocks each of which is partitioned into 4 sub-blocks (namely cell). Finally, the feature vector with 576 components is given by using HoG with 9 bins and it is used as SVM learning and classification. Input images are classified by SVM classifier based on the model of learning features. Experimental results show that the proposed method yields the precision of over 90% in decision.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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