• 제목/요약/키워드: 행렬 벡터

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포렌식 마킹을 위한 특징점 기반의 동적 멀티미디어 핑거프린팅 코드 설계 (A Design on the Multimedia Fingerprinting code based on Feature Point for Forensic Marking)

  • 이강현
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제48권4호
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    • pp.27-34
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    • 2011
  • 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.

AEKF(Adaptive Extended Kalman Filter)를 이용하는 건축 구조물의 손상탐지 (Damage Detection of Building Structures using AEKF(Adaptive Extended Kalman Filter))

  • 윤다요;김유석;박효선
    • 한국전산구조공학회논문집
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    • 제32권1호
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    • pp.45-54
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    • 2019
  • 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.

EMFG의 개선된 동작해석 알고리즘 (The Enhanced Analysis Algorithm for an EMFG's Operation)

  • 김희정;여정모;서경룡
    • 정보처리학회논문지A
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    • 제9A권3호
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    • pp.371-378
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    • 2002
  • 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.

KBCNN: CNN을 활용한 지식베이스 완성 모델 (KBCNN: A Knowledge Base Completion Model Based On Convolutional Neural Networks)

  • 김지호;한기종;최기선
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.465-469
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    • 2018
  • 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.

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특징행렬 데이터베이스를 이용한 NMF 기반 음악전사 (NMF Based Music Transcription Using Feature Vector Database)

  • 신옥근;류다현
    • Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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    • 제36권8호
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    • pp.1129-1135
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    • 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.

Lyapunov 방정식의 해의 고유치 및 트레이스의 범위 (Eigenvalues and trace bounds on the solutions of lyapunov equations)

  • 권욱현;김상우;박부견
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 1990년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 26-27 Oct. 1990
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    • pp.534-538
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    • 1990
  • 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.

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축소 의사역행렬과 영역분할 기반 축소모델 구축 기법 연구 (Reduction Method based on Sub-domain Structure using Reduced Pseudo Inverse Method)

  • 김현기;조맹효
    • 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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    • 한국전산구조공학회 2009년도 정기 학술대회
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    • pp.139-145
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    • 2009
  • 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.

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유한요소법에서 희소행렬의 효율적인 저장을 위한 2차원 가변길이 벡터 저장구조 (Two dimensional variable-length vector storage format for efficient storage of sparse matrix in the finite element method)

  • 부희형;김승호
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제17권9호
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    • pp.9-16
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    • 2012
  • 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.

가려진 얼굴의 인식 (Recognition of Occluded Face)

  • 강현철
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제23권6호
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    • pp.682-689
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    • 2019
  • 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.

변형된 이차원 PCA를 이용한 얼굴 인식 (Face Recognition Using Modified Two-Dimensional PCA)

  • 김영길;송영준;장언동;김동우;안재형
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제6권4호
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    • pp.291-295
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    • 2005
  • 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.

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