본 논문에서는 주파수 영역에서의 주요 피크를 선정하고, 주파수 크기 응답에 따라 각기 다른 스텝 사이즈를 사용하는 QIM 오디오 워터마킹을 제안한다. 오디오 신호에 대해 사각 윈도우로 오버랩 없이 L샘플을 취하고 영교차율을 통해 해당 프레임에 워터마크 삽입 가능 여부를 판단 후 푸리에 변환을 통해 주파수 영역에서의 크기 응답을 구한다. 프레임 별 주파수 크기 응답의 최대값에 따라 스텝 사이즈를 결정하고 스펙트럼에서 주요 피크 n개를 검출하여 주변 샘플 w개를 포함한 $n{\times}(w+1)$개 샘플에 대해 QIM을 이용하여 워터마크를 삽입한다. 워터마크 검출은 유클리디안 거리 (Euclidean distance)를 이용한 블라인드 검출 방식으로 수행된다. 오디오 워터마크 벤치마킹을 통한 강인성 검증에서 대부분 강인한 특성을 보였다.
대두에서 hydrocarbon류를 검출하여 대두의 방사선 조사 여부 검지에 활용하고자 하였다. 황색 및 녹색 대두를 0.5, 1, 3, 및 6 kGy의 감마선을 조사하여 hexane으로 지방을 추출하고 Florisil column으로 분리한 hydrocarbon류를 GC를 사용하여 분석하였다. Hydrocarbon 17:2, 16:3, 17:1, 16:2 등은 비조사 대두에서는 검출되지 않았으나, 0.5 kGy 이상 조사한 시료에서는 검출되었으며, 또한 조사선량이 증가함에 따라 검출량도 증가하였다. 비조사 대두를 볶거나 삶을 경우에도 이러한 hydrocarbon류는 검출되지 않았으나, 1 kGy 이상 조사한 대두에서는 검출되었다. Hydrocarbon류 검출에 의한 1 kGy 이상 조사한 대두의 방사선 조사 여부 판별 가능성은 blind test에 의하여도 확인되었다.
본 논문에서는 웨이블릿 계수 변화량을 고려한 극성 기반 블라인드 워터마킹 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 영상을 변형시키는 다양한 공격에서 워터마크 검출력을 높이기 위해 삽입과 검출시에 사용되는 임계치를 달리하여 적용하는 비대칭 임계치 워터마킹을 적용하였다. 또한 워터마크 검출시 계수 값의 작은 변화에 따른 워터마크 검출 값의 오류 현상을 개선하기 위해 계수 값 이동 변화량을 분석하여 이 범위 안에 속하는 계수 변화량은 인정하지 않아 계수 값의 변화 민감성을 둔화시켰다. 이를 위해 극성 유지 임계치 $\beta$를 설정하여 $\beta$ 이상의 차이 값에 대해서만 극성 내용을 토대로 워터마크를 검출하였다. 실험 결과 제안한 방법은 비교적 우수한 화질에서 손실 JPEG 압축, 잡음 첨가, 클로핑, 블러링 등의 공격에 강인함을 알 수 있었다.
운전자의 시야는 차량 구조 등 물리적인 요소들로 인해 차량 주변 환경에 대한 사각지대가 존재한다. 사각지대에 존재하는 장애물은 차량 파손 및 인사 사고의 원인이 된다. 차량 주변의 사각지대 개선을 위해 최근 출시되는 차량에는 장애물 감지 센서, 후방 카메라 등 운전자의 시각에서 벗어난 곳의 장애물에 대한 정보를 제공하기 위한 장치들과 차량 주변 환경을 영상으로 제공하는 AVM(Around View Monitoring) 시스템 등 안전 운행을 위한 전장 장치들이 장착되고 있다. 운전자는 후진 주행이나 좁은 골목길 주행시 이러한 장치들에서 제공되는 차량 주변 환경에 대한 정보를 얻음으로써 안전 운행에 도움을 받고 있다. 본 논문에서는 운전자의 시야 개선을 위해 차량의 전, 후, 좌, 우에 4대의 카메라를 부착하여 차량 주변을 한 눈에 볼 수 있는 통합된 Bird's Eye View를 제공하는 4SM 시스템을 설계하고 구현한다. 본 논문에서 제안하는 4SM 시스템은 전, 후, 좌, 우 4대의 카메라로부터 입력된 영상을 통합된 하나의 영상으로 제공함으로써 운전자가 한 눈에 차량 주변 상황을 인식할 수 있도록 한다.
Recently, many researches have been done to solve the challenging problem of Blind Source Separation (BSS) problems in the underdetermined cases, and the “Two-step” method is widely used, which estimates the mixing matrix first and then extracts the sources. To estimate the mixing matrix, conventional algorithms such as Single-Source-Points (SSPs) detection only exploits the sparsity of original signals. This paper proposes a new underdetermined mixing matrix estimation method for time-delayed mixtures based on the receiver prior exploitation. The prior information is extracted from the specific structure of the complex-valued mixing matrix, which is used to derive a special criterion to determine the SSPs. Moreover, after selecting the SSPs, Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) is used to automaticly cluster, suppress, and estimate all the elements of mixing matrix. Finally, a convex-model based subspace method is applied for signal separation. Simulation results show that the proposed algorithm can estimate the mixing matrix and extract the original source signals with higher accuracy especially in low SNR environments, and does not need the number of sources before hand, which is more reliable in the real non-cooperative environment.
Digital Twin is a technology that creates a photocopy of real-world objects on a computer and analyzes the past and present operational status by fusing the structure, context, and operation of various physical systems with property information, and predicts the future society's countermeasures. In particular, 3D rendering technology (UAS, LiDAR, GNSS, etc.) is a core technology in digital twin. so, the research and application are actively performed in the industry in recent years. However, UAS (Unmanned Aerial System) and LiDAR (Light Detection And Ranging) have to be solved by compensating blind spot which is not reconstructed according to the object shape. In addition, the terrestrial LiDAR can acquire the point cloud of the object more precisely and quickly at a short distance, but a blind spot is generated at the upper part of the object, thereby imposing restrictions on the forward digital twin modeling. The UAS is capable of modeling a specific range of objects with high accuracy by using high resolution images at low altitudes, and has the advantage of generating a high density point group based on SfM (Structure-from-Motion) image analysis technology. However, It is relatively far from the target LiDAR than the terrestrial LiDAR, and it takes time to analyze the image. In particular, it is necessary to reduce the accuracy of the side part and compensate the blind spot. By re-optimizing it after fusion with UAS and Terrestrial LiDAR, the residual error of each modeling method was compensated and the mutual correction result was obtained. The accuracy of fusion-based 3D model is less than 1cm and it is expected to be useful for digital twin construction.
본 논문에서는 노이즈에 대한 사전 정보 없이 단일 왜곡 영상으로부터 노이즈 매개 변수를 예측하고, 예측된 매개변수를 이용한 고속 노이즈 검출 및 제거하는 기법에 대해 제안한다. 왜곡 영상의 국부 통계를 이용하여 예측된 노이즈 매개 변수는 노이즈 검출기를 위한 사전 제약 조건으로 활용되며, 상기 제약 조건은 1차 마르코프 랜덤 장과 결합하여 노이즈 검출기를 구성하게 된다. 더불어 노이즈 검출 과정에서 설정된 제약 조건 및 매개 변수를 기반으로 복원 영상의 완화도를 제어하기 위한 가변 필터 차수의 가중치 기반 적응 노이즈 제거 필터를 제안한다. 실험 결과를 통해 제안 방식의 우수성을 검증할 수 있었다.
본 논문에서는 제로 에너지 하우스의 에너지 절감을 모니터링하기 위하여 Zigbee 통신을 이용한 온 습도, 연기감지, 조도 및 CO2의 복합 센서 보드를 개발하고 이를 처리하는 프로토콜 등에 관하여 다루었다. 특히 센서를 장착시키는 실내 공간의 위치에 따라 제어하는 알고리즘이 달라지게 되므로 이를 무선인 Zigbee를 통하여 센서 장착 위치를 자유롭게 변경할 수 있다는 장점이 있으며. 또한 창을 통해 발생하는 에너지 손실을 줄일 수 있고 실내의 조명 제어에도 중요한 역할을 할 수 있는 시스템이다.
In this paper, we present a novel blind adaptive multiuser detector structure and three robust recursive filters to improve the performance in CDMA environments: Sigma point kalman filter (SPKF), particle filter (PF), and Gaussian mixture sigma point particle filter (GMSPPF). Our proposed robust recursive filters have superior performance over a conventional extended Kalman filter (EKF). The proposed multiuser detector algorithms initially use Kalman prediction form to estimated channel parameters, and unknown data symbol be predicted. Second, based on this predicted data symbol, the robust recursive filters (e.g., GMSPPF) is a refined estimation of joint multipaths and time delays. With these estimated multipaths and time delays, data symbol detection is carried out (Kalman correction form). Computer simulations show that the proposed algorithms outperform the conventional blind multiuser detector with the EKF. Also we can see it provides a more viable means for tracking time-varying amplitudes and time delays in CDMA communication systems, compared to that of the EKF for near-far ratio of 20 dB. For this reason, it is believed that the proposed channel estimators can replace well-known filter such as the EKF.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권4호
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pp.48-54
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2023
Nowadays, a blind man finds it very difficult to cross the roads. They should be very vigilant with every step they take. To resolve this problem, Convolutional Neural Networks(CNN) is a best method to analyse the data and automate the model without intervention of human being. In this work, a traffic signal recognition system is designed using CNN for the visually impaired. To provide a safe walking environment, a voice message is given according to light state and timer state at that instance. The developed model consists of two phases, in the first phase the CNN model is trained to classify different images captured from traffic signals. Common Objects in Context (COCO) labelled dataset is used, which includes images of different classes like traffic lights, bicycles, cars etc. The traffic light object will be detected using this labelled dataset with help of object detection model. The CNN model detects the color of the traffic light and timer displayed on the traffic image. In the second phase, from the detected color of the light and timer value a text message is generated and sent to the text-to-speech conversion model to make voice guidance for the blind person. The developed traffic light recognition model recognizes traffic light color and countdown timer displayed on the signal for safe signal crossing. The countdown timer displayed on the signal was not considered in existing models which is very useful. The proposed model has given accurate results in different scenarios when compared to other models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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