• 제목/요약/키워드: Binary data

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계층적 이분트리를 활용한 이진 이미지 탐색 기법 (Binary Image Search using Hierarchical Bintree)

  • 김성완
    • 창의정보문화연구
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    • 제6권1호
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    • pp.41-48
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    • 2020
  • 공간 데이터를 표현하고 처리하기 위해 사분트리 또는 이분트리 등의 계층형 자료 구조가 사용되고 있다. 이분 트리를 선형적으로 표현하기 위해 기존에 제안된 S-트리는 이진 영역 이미지 데이터를 선형적인 이진 비트열로 표현하여 저장 공간을 크게 압축할 수 있는 장점이 있으나, 이미지의 해상도가 높아질수록 이진 비트열의 길이가 길어져 저장 공간이 늘어나고 탐색 성능이 저하되는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 포화 이진 트리 구조를 갖는 여러 개의 분할 이분트리를 계층적으로 구성하고 각 분할 이분트리를 2개의 선형적 이진 비트열로 표현하여 이미지 탐색에 필요한 범위를 축소하는 한편 이진 비트열 경로를 직접 탐색하지 않고 간단한 숫자 변환을 통해 수행하도록 하여 전체적인 탐색 성능을 개선하였다. 최악의 시공간 복잡도 분석에 의한 성능 평가를 통해 제안 방법이 기존의 방법에 비해 우수한 검색 성능과 공간 효율성을 보이는 것으로 분석되었다.

Discriminant Analysis of Binary Data by Using the Maximum Entropy Distribution

  • Lee, Jung Jin;Hwang, Joon
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제10권3호
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    • pp.909-917
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    • 2003
  • Although many classification models have been used to classify binary data, none of the classification models dominates all varying circumstances depending on the number of variables and the size of data(Asparoukhov and Krzanowski (2001)). This paper proposes a classification model which uses information on marginal distributions of sub-variables and its maximum entropy distribution. Classification experiments by using simulation are discussed.

IoT기반 헬스케어 의료기기의 디지털 데이터 전송시간 감소를 위한 압축 바이너리 클러스터의 맨체스터 코딩 전송 (Manchester coding of compressed binary clusters for reducing IoT healthcare device's digital data transfer time)

  • 김정훈
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제8권6호
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    • pp.460-469
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    • 2015
  • 본 연구는 IoT 기술을 이용한 의료기기에서 송수신되는 대량의 이진데이터의 디지털 변조 과정시 독특한 압축 알고리즘을 적용하여 보다 빠른 시간내에 데이터를 송수신하기 위한 연구이다. 이를 위해 이진데이터 스트리밍을 간단한 규칙에 따라 바이너리 클러스터라는 단위로 구분한 뒤, 각 바이너리 클러스터에 대해 1차 압축바이너리 클러스터를 생성하고 유형별로 추가적인 압축 연산을 통해 1 내지 2비트를 압축한 2차 압축 바이너리 클러스터를 생성한 뒤, 각각의 2차 압축 바이너리 클러스터를 맨체스터 라인코딩 방식으로 전송하였다. 특히 본 연구에서는 각각의 2차 압축바이너리 클러스터들의 구분을 위한 정보로서 휴지 전위를 2차 압축 바이너리 클러스터를 코딩한 맨체스터 코드 사이에 삽입 전송하는 방법을 제안하였다. 이를 통해, 2비트 압축된 바이너리 클러스터의 경우 휴지 전위를 위한 1 전송 단위 시간의 소요를 고려하더라도 추가적으로 1 전송 단위 시간의 시간적 이득을 얻게 됨으로써 전송 속도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대되었다. 휴지 전위는 1개 전송 단위로서만 독립적으로 각각 분리된 압축바이너리 클러스터들의 연결에 사용하므로, 2개 전송단위 시간 이상의 연속된 휴지 전위는 존재하지 않게 되고, 맨체스터 코딩의 기본 규칙을 준수하므로 직류 성분도 존재하지 않게 된다. 특히 이미 정보이론 알고리즘을 이용한 압축된 이진 데이터에 대해서도 본 연구에서 제안한 압축전송 과정을 이용할 경우 전송 속도를 추가적으로 약 12.6% 향상 시킬 수 있음이 예측되었다.

Binary CDMA 시스템에서 PBS 구조를 가지는 코릴레이터 설계 (A Design of Correlator with the PBS Architecture in Binary CDMA System)

  • 이선근;정우열
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제3권3호
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    • pp.177-182
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    • 2008
  • 고속 전송에 적합한 MC-CDMA시스템은 출력이 Multi-Level로 출력됨으로 인하여 출력신호의 복잡성과 출력단의 선형적인 증폭기 사용으로 인한 고가, 고복잡성 등의 단점을 가진다. 이러한 단점을 보완하고자 제안된 기술이 Binary CDMA 기술이다. Binary CDMA 시스템에서 가장 중요한 파라미터는 고속 데이터 연산 시 병목현상이 발생되는 코릴레이터이다. 기존의 코릴레이터는 전력소모가 작다는 장점이 있지만 코릴레이션의 값을 얻기 위해 여러 단의 가산을 거쳐야 하므로 연산량이 많아 처리 속도가 낮아지는 단점을 가지고 있다. 그러므로 본 논문에서는 Binary CDMA 시스템에서 고속의 데이터를 처리함과 동시에 데이터 량이 증가하더라도 칩 면적이 독립적이며 전력소모가 일정한 구조를 가지는 Binary CDMA 시스템 PBS 코릴레이터를 제안하였다.

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Analyzing Survival Data as Binary Outcomes with Logistic Regression

  • Lim, Jo-Han;Lee, Kyeong-Eun;Hahn, Kyu-S.;Park, Kun-Woo
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제17권1호
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    • pp.117-126
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    • 2010
  • Clinical researchers often analyze survival data as binary outcomes using the logistic regression method. This paper examines the information loss resulting from analyzing survival time as binary outcomes. We first demonstrate that, under the proportional hazard assumption, this binary discretization does result in a significant information loss. Second, when fitting a logistic model to survival time data, researchers inadvertently use the maximal statistic. We implement a numerical study to examine the properties of the reference distribution for this statistic, finally, we show that the logistic regression method can still be a useful tool for analyzing survival data in particular when the proportional hazard assumption is questionable.

Dual Optical Encryption for Binary Data and Secret Key Using Phase-shifting Digital Holography

  • Jeon, Seok Hee;Gil, Sang Keun
    • Journal of the Optical Society of Korea
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    • 제16권3호
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    • pp.263-269
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    • 2012
  • In this paper, we propose a new dual optical encryption method for binary data and secret key based on 2-step phase-shifting digital holography for a cryptographic system. Schematically, the proposed optical setup contains two Mach-Zehnder type interferometers. The inner interferometer is used for encrypting the secret key with the common key, while the outer interferometer is used for encrypting the binary data with the same secret key. 2-step phase-shifting digital holograms, which result in the encrypted data, are acquired by moving the PZT mirror with phase step of 0 or ${\pi}/2$ in the reference beam path of the Mach-Zehnder type interferometer. The digital hologram with the encrypted information is a Fourier transform hologram and is recorded on CCD with 256 gray level quantized intensities. Computer experiments show the results to be encryption and decryption carried out with the proposed method. The decryption of binary secret key image and data image is performed successfully.

고차원 데이터에서 One-class SVM과 Spectral Clustering을 이용한 이진 예측 이상치 탐지 방법 (A Binary Prediction Method for Outlier Detection using One-class SVM and Spectral Clustering in High Dimensional Data)

  • 박정희
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제25권6호
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    • pp.886-893
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    • 2022
  • Outlier detection refers to the task of detecting data that deviate significantly from the normal data distribution. Most outlier detection methods compute an outlier score which indicates the degree to which a data sample deviates from normal. However, setting a threshold for an outlier score to determine if a data sample is outlier or normal is not trivial. In this paper, we propose a binary prediction method for outlier detection based on spectral clustering and one-class SVM ensemble. Given training data consisting of normal data samples, a clustering method is performed to find clusters in the training data, and the ensemble of one-class SVM models trained on each cluster finds the boundaries of the normal data. We show how to obtain a threshold for transforming outlier scores computed from the ensemble of one-class SVM models into binary predictive values. Experimental results with high dimensional text data show that the proposed method can be effectively applied to high dimensional data, especially when the normal training data consists of different shapes and densities of clusters.

SBS에 기반한 이진 볼륨 데이타의 렌더링 알고리즘 (A Rendering Algorithm for Binary Volume Data based on Slice-based Binary Shell)

  • 김보형;서진욱;신병석;신영길;강흥식
    • 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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    • 제27권5호
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    • pp.441-449
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    • 2000
  • 이진 볼륨 데이타(binary volume data)는 외과 수술 시뮬레이션(surgical simulation)이나 컬러 볼륨 렌더링과 같이 그레이-스케일 볼륨(gray-scale volume)을 이용하기에는 부적절한 분야에서 유용 하게 사용된다. 본 논문에서는 이진 볼륨을 효과적으로 표현하기 위해서 새로운 자료구조인 슬라이스 기반 이진 쉘(SBS : Slice-based Binary Shell)을 제안하고, 이 자료구조를 이용한 렌더링 알고리즘도 함께 제시한다. 슬라이스 기반 이진 쉘은 렌더링을 위해 필요한 최소한의 표면 복셀(surface voxel)들을 슬라이스 순으로 저장하고 복셀 좌표의 직접 계산을 가능하게 하기 때문에, 다중 개체(multiple objects)를 포함하고 있는 볼륨을 렌더링할 때 매우 효율적이다. 본 논문에서 제시하고 있는 슬라이스 기반 이진 쉘의 렌더링 알고리즘은 특별한 렌더링 가속 하드웨어가 없는 PC에서 100개 이상의 이진 개체들을 1초 내에 렌더링할 수 있다.

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붓스트랩 방법을 이용한 이항분포자료에 대한 요인수 결정에 관한 연구 (A bootstrap approach for factor numbers in binary data)

  • 김성호;정미숙
    • 응용통계연구
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    • 제8권2호
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    • pp.201-216
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    • 1995
  • 본 연구에서는 관측변수들이 이항확률변수일 때, 요인의 갯수를 찾는 방법을 모색하였다. 이를 위해 붓스트랩 방법을 사용하여 요인수 결정 기준을 제시하였고, 모의실험을 통하여 이 제시된 기준의 유용성을 보였다.

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Application of GLIM to the Binary Categorical Data

  • Sok, Yong-U
    • 한국국방경영분석학회지
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    • 제25권2호
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    • pp.158-169
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    • 1999
  • This paper is concerned with the application of generalized linear interactive modelling(GLIM) to the binary categorical data. To analyze the categorical data given by a contingency table, finding a good-fitting loglinear model is commonly adopted. In the case of a contingency table with a response variable, we can fit a logit model to find a good-fitting loglinear model. For a given $2^4$ contingency table with a binary response variable, we show the process of fitting a loglinear model by fitting a logit model using GLIM and SAS and then we estimate parameters to interpret the nature of associations implied by the model.

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