본 논문에서는 멀티미디어 콘텐츠 보호에 대한 반공모 코드를 위한 동적 멀티미디어 핑거프린팅 코드를 설계하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 반공모 코드(ACC: Anti-Collusion Code)를 위한 멀티미디어 핑거프린팅 코드는 BIBD(Balanced Incomplete Block Design)의 접속행렬을 보수행렬로 변환하여 k를 k+1로 증대시키는 수리적 방법으로 설계되었다. 그리고 보수행렬의 코드벡터를 사용자에게 핑거프린팅 코드로 부여하고, 콘텐츠에 삽입하였다. 제안된 알고리즘에서는 사용자가 구매하는 콘텐츠로부터 특징점을 추출하고, 이를 기반으로 동적으로 핑거프린팅 코드를 설계할 수 있도록 BIBD의 v와 k+1 조건을 만족하는 반공모 코드의 후보성 코드를 코드북(Codebook)에 구축하고 ${\lambda}+1$ 조건을 만족하는 행렬(이하, Rhee행렬이라 함.)을 생성한다. 실험을 통하여 콘텐츠의 특징점 기반으로 생성된 Rhee행렬의 코드벡터는 v비트의 유의수준 ($1-{\alpha}$)에서 신뢰구간에 k가 존재하며, Rhee행렬의 각 행과 행, 열과 열 사이의 유클리디안 거리가 BIBD 기반의 보수행렬과 그래프 기반의 보수행렬과 같은 k값이 산출되었다. 더욱이 Rhee행렬의 첫 행과 첫 열은 생성과정에서 초기 점화벡터로 콘텐츠 포렌식 마크 정보가 되며, 이와 관계가 있는 나머지 코드벡터들과의 관계성이 코드북에 기록되어 있기 때문에, 공모된 코드를 추적할 때 원 핑거프린팅 코드의 상관관계 계수를 구할 필요 없이 코드북의 탐색으로 공모자를 추적이 용이하다. 따라서 본 논문에서 생성된 Rhee행렬은 수리적으로 생성된 BIBD 기반의 행렬보다 ACC로서 강인성과 충실도가 우수하다.
본 논문에서는 EKF기법의 초기 파라미터 설정에 따른 상태벡터의 발산 문제를 해결하고자 AEKF기법을 제시한다. EKF기법의 초기 파라미터는 상태벡터 수렴 및 안정성에 중요한 역할을 함으로 초기 파라미터의 적절한 설정은 EKF를 사용함에 있어 매우 중요하다. AEKF방법은 초기 파라미터인 P행렬을 k스텝마다 업데이트하여 초기 상태벡터의 변화에 민감하게 반응할 수 있으며, 또한 초기 상태벡터와 실제 시스템 모델과의 차이가 크게 발생하여도 적응적으로 P행렬의 값을 조절하여 상태벡터의 수렴을 가능하게 한다. 또한 Q행렬 및 R행렬을 k스텝 업데이트하여 상태벡터의 수렴 안정성을 더욱 확보하였다. 3DOF시스템을 통해서 AEKF기법의 결과와 EKF, UKF기법을 비교 검증하였다.
EMFG(Extended Mark Flow Graph)는 이산시스템을 표현하는데 유용한 그래프 도구로 알려져 있다. 본 연구에서는 EMFG에서 각 트랜지션이 점화하였을 때의 입출력 박스의 마크 변화량을 입출력 행렬로 표현하였고, 이를 사용하여 EMFG의 접속행렬을 구하였다. 점화가능벡터를 구하기 위하여 각 트랜지션의 점화조건을 점화조건행렬로 표현하였으며, 각 트랜지션의 점화완료 상태를 판단하기 위하여 점화완료벡터를 도입하였다. 이들을 사용하여 EMFG의 모든 동작과정이 수학적으로 해석될 수 있도록 EMFG의 동작해석 알고리즘을 개선하였다. 제안된 알고리즘을 정회전과 역회전을 반복하는 시스템에 적용하여 알고리즘이 올바르게 동작하는 것을 확인하였다. 제안된 알고리즘은 다양한 이산 시스템을 분석하는데 유용하다.
본 논문에서는 지식베이스 완성을 위한 새로운 모델, KBCNN을 소개한다. KBCNN 모델은 CNN을 기반으로 지식베이스의 개체들과 관계들 사이의 연관성을 포착한다. KBCNN에서 각 트리플 <주어 개체, 관계, 목적어 개체>는 3개의 열을 가진 행렬로 표현되며, 각각의 열은 트리플의 각 원소를 표현하는 임베딩 벡터다. 트리플을 나타내는 행렬은 여러 개의 필터를 가지고 있는 컨볼루션 레이어를 통과한 뒤, 하나의 특성 벡터로 합쳐진다. 이 특성 벡터를 가중치 행렬과 내적 하여 최종적으로 해당 트리플의 신뢰도를 출력하게 된다. 이 신뢰도를 바탕으로 트리플의 진실 여부를 가려낼 수 있다. 지식베이스 완성 연구에서 가장 많이 사용되는 데이터셋인 FB15k-237을 기반으로 한 실험을 통해 KBCNN 모델이 기존 임베딩 모델들보다 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
/
제36권8호
/
pp.1129-1135
/
2012
NMF를 이용하여 음악을 전사할 때 표적음악에서 특징행렬과 가중치 행렬을 동시에 추출해 내는 방법을 이용하기 위해서는 특징행렬의 크기(특징벡터의 수)를 미리 알아야 할 뿐 아니라, 추출된 각각의 특징벡터들의 음고를 결정하는 어려운 과정을 거쳐야한다. 또 이 방법은 음악에 포함된 음고의 수가 커질수록 특징행렬을 정확하게 추출해 내기 어려워진다는 단점도 있다. 본 연구에서는 이러한 단점을 피하기 위해 특징행렬 데이터베이스를 미리 준비한 다음 이를 실제 음악에 이용하는 방법을 실험한다. 먼저 특징행렬 데이터베이스를 만든 다음, 특징행렬을 추출한 피아노에서 연주된 음악, 그리고 제 3의 피아노에서 연주된 같은 음악을 각각 전사하여 성능을 비교한다. 또 이들 결과와 비교하기 위하여 특징행렬과 가중치행렬을 동시에 추출하는 방법도 실험하여 결과를 비교하였다. 특징행렬 데이터베이스를 이용하는 방법이 특징행렬과 가중치행렬을 동시에 추출하는 방법보다 좋은 성능을 가짐을 확인하였다.
본 논문에서는 연속 및 이산 Lyapunov 방정식의 해의 고유치 및 트레이스의 범위를 시스템 행렬의 고유치 및 고유벡터 행렬을 이용하여 표시한다. 이산 시스템의 경우 시스템 행렬의 최대 특이치가 1보다 큰 경우나 연속 시스템의 경우 시스템 행렬의 대칭행렬이 불안정한 경우에도 상한 값이 항상 계산 가능한 범위가 제시된다. 본 논문에서 제시된 범위들은 몇가지 조건을 갖고 다른 문헌에서 제시된 것들 보다 정확하며, 더욱이 특정한 시스템 행렬에 대해서는 범위의 상한과 하한이 일치한다.
축소시스템은 반복적인 계산이 요구되는 문제에서 매우 유용하게 적용될 수 있는 해석 기법이다. 최근에는 영역분할 기법과의 연동을 통해 축소시스템의 효율성이 향상되었다. 그러나, 전체 도메인이 몇 개의 영역으로 분할될 때 구속조건이 부과되지않는 영역이 만들어지게 된다. 각 부영역의 축소시스템을 구축하기 위해서는 리츠벡터를 추출해야 하는데, 구속조건이 부과된 부영역에서는 일반적인 정적해석을 통해 가능하다. 그러나, 경계조건이 부과되지 않은 부영역에서는 리츠벡터 추출을 위해 의사역행렬을 이용해야 한다. 일반적으로, 의사역행렬의 사용은 상당한 계산시간과 전산자원을 필요로 하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이 문제점을 개선하기 위해 축소 의사역행렬 도입을 제안한다. 이 방법은 정적 축소방법을 기초로 축소 의사역행렬을 구축하여 축소된 리츠벡터 정보를 추출한 후, 변환관계를 이용하여 전체 리츠벡터 정보를 구하게 된다. 수치예제에서는 고유치 해석을 통해 제안방법의 신뢰성을 검증하고, 전체시스템 계산시간과 비교하여 그 효율성을 검증한다.
본 논문에서는 유한요소법에서 희소행렬의 효율적인 저장을 위한 2차원 가변길이 벡터 저장구조를 제안한다. 제안한 저장구조는 유한요소 전체 방정식의 거대희소행렬 $N{\times}N$ 대신, 전체 행의 개수 N의 상삼각행렬에서 0이 아닌 실제 필요한 값들만 2차원 가변길이 벡터를 이용하여 저장하는 방법이다. 이 방법을 이용하면, 해석대상의 2차원 격자구조에서는 각 절점당 최소 1개에서 최대 5개까지의 저장 공간이 필요하게 되고, 3차원 격자구조에서는 각 절점당 최소 1개에서 최대 14개까지의 저장 공간이 필요하게 된다. 인덱스를 포함해도 2배 이상을 넘지 않는다. 본 논문의 실험 결과에 의해, 제안한 저장구조는 총 절점 개수가 많아질수록 기존의 최대칼럼 높이를 저장하는 스카이 라인 저장구조보다 메모리 공간을 효과적으로 줄일 수 있는 구조임을 알 수 있었다.
부분 기반 영상 표현(part-based image representation)에서는 영상의 부분적인 모습을 기저 벡터로 표현하고 기저 벡터의 선형 조합으로 영상을 분해하며, 이 때 기저 벡터의 계수가 곧 물체의 부분적인 특징을 의미하게 된다. 본 논문에는 부분 기반 영상 표현 기법인 비음수 행렬 분해(non-negative matrix factorization, NMF)를 이용하여 얼굴 영상을 표현하고 신경망 기법을 적용하여 가려진 얼굴을 인식하는 얼굴 인식을 제안한다. 표준 비음수 행렬 분해, 투영 경사 비음수 행렬 분해, 직교 비음수 행렬 분해를 이용하여 얼굴 영상을 표현하였고, 각 기법의 성능을 비교하였다. 인식기로는 학습벡터양자화 신경망을 사용하였으며, 인식기에서의 거리 척도로는 유클리디언 거리를 사용하였다. 실험 결과, 전통적인 얼굴 인식 방법에 비하여 제안한 기법이 가려진 얼굴 인식에 보다 강인함을 보인다.
본 논문은 변형된 2-D PCA를 이용한 얼굴 인식 방법에 대하여 제안한다. 기존의 PCA는 1 차원 벡터들로 공분산 행렬을 구하는 반면에 2-D PCA는 2 차원 영상을 직접적으로 이용하여 공분산 행렬을 구한 후 그것의 고유값에 따른 고유벡터를 구하여 특징 벡터들을 추출한다. 제안 방법은 두 개의 공분산 행렬들을 이용하여 선형 변환 행렬을 구하는 변형된 2-D PCA 방법을 적용하여 얼굴을 인식한다. 실험 결과는 2-D PCA 보다 제안된 방법이 $1\%$ 정도 얼굴 인식률이 더 좋으며, 안정된 인식률을 보여준다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.