This paper proposes a conditional replenishment algorithm (CRA) to improve the visual quality (where spatial resolutions of the left and right views are mismatched) of a hybrid stereoscopic 3DTV that is based on the ATSC-M/H standard. So as to generate an enhanced view, the CRA is to choose the better substitute among a disparity-compensated view with high quality and a simply interpolated view. The CRA generates a disparity map that includes modes and disparity vectors as additional information. It also employs a quad-tree structure with variable block size by considering the spatial correlation of disparity vectors. In addition, it takes advantage of the disparity map used in a previous frame to keep the amount of additional information as small as possible. The simulation results show that the proposed CRA can successfully improve the peak signal-to-noise ratio of a poor-quality view and consequently have a positive effect on the subjective quality of the resulting 3D view.
유전자 발현 데이터는 질병의 예후 예측, 약물 반응성 예측 등 질병에 대한 이해와 정밀 의료 실현을 위한 연구들에 활용될 수 있지만 충분한 양의 데이터를 수집하는 데 많은 비용적 문제가 있다. 본 논문에서는 Conditional VAE에 기반한 유전자 발현 데이터 생성 모델을 제안하였다. 이전 연구인 WGAN-GP기반의 유전자 발현 생성 모델과 정형 데이터 생성 모델인 CTGAN, TVAE와 비교하여 본 논문의 Conditional VAE기반 모델이 생물학적, 통계학적으로 더 유의미한 합성 데이터를 생성할 수 있음을 보였다.
러프집합을 구성하는 식별불가능 관계를 표현하는 정보시스템에서 데이터의 중복이나 비일관성은 피할 수 없기 때문에 속성의 감축은 매우 중요하다. 러프집합이론에 있어서 일관적인 정보시스템과 비일관적인 정보시스템의 속성감축의 차이를 극복하고 자, 본 연구에서는 조건 및 결정속성에 대한 상관분석에 베이지언 사후확률을 적용한 새로운 불확실성 척도와 속성감축 알고리즘을 제안한다. 정보시스템의 불확실성에 대하여 제안된 척도와 기존의 조건부 정보엔트로피 척도를 비교해 본 결과, 정보시스템의 조건속성과 결정속성의 상호정보를 이용하여 속성간의 불확실성을 측정하는데 있어 제안된 방법이 조건부 정보엔트로피에 의한 방법보다 정확성이 있음을 보여준다.
뇌의 신호는 관측 대상의 상태 및 관측 위치에 따라 신호가 다양하게 변화하기 때문에 연구하기 쉽지 않다. 본 연구에서는 사람이 수면 전에 수행한 일이 수면 중에 미치는 영향을 분석하는 실험을 수행한다. 이를 위해서, EEG와 fMRI 장비로 피실험자의 뇌의 신호를 획득하고 분석한다. 시간에 따라 변화하는 뇌 신호를 분석하기 위해서 conditional random fields를 이용한다. 피실험자는 수면 전에 미로 찾기 게임과 얼굴 찾기 게임을 수행하며, 이 중 하나의 게임만 성공할 수 있다. 주어진 게임에 성공하면 이에 대한 보상을 받는다. 그리고 피실험자는 EEG와 fMRI 장비에서 수면을 취한다. 수면 중 깊은 잠으로 분류되는 N3상태에 도달하면, 얼굴 찾기를 성공한 그룹에서는 수면 전에 얼굴 찾기를 수행하는 동안 활성화 됐던 뇌의 영역이 미로 찾기를 성공한 그룹보다 상대적으로 유의미하게 활성화되는 것을 알 수가 있었다. 반대로 미로 찾기 성공 그룹에서도 같은 현상이 발생하였다.
In recent years research on automatic font generation with machine learning mainly focus on using transformation-based methods, in comparison, generative model-based methods of font generation have received less attention. Transformation-based methods learn a mapping of the transformations from an existing input to a target. This makes them ambiguous because in some cases a single input reference may correspond to multiple possible outputs. In this work, we focus on font generation using the generative model-based methods which learn the buildup of the characters from noise-to-image. We propose a novel way to train a conditional generative deep neural model so that we can achieve font style control on the generated font images. Our research demonstrates how to generate new font images conditioned on both character class labels and character style labels when using the generative model-based methods. We achieve this by introducing a modified generator network which is given inputs noise, character class, and style, which help us to calculate losses separately for the character class labels and character style labels. We show that adding the character style vector on top of the character class vector separately gives the model rich information about the font and enables us to explicitly specify not only the character class but also the character style that we want the model to generate.
Mee Qi Siow;Yang Sok Kim;Mi Jin Noh;Choong Kwon Lee;Sang Ill Moon;Jae Ho Shin
스마트미디어저널
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제12권11호
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pp.95-102
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2023
Road accidents not only caused loss of human lives but also costed 3% of gross domestic product in most of the countries. The road accidents pose significant challenges to public safety and urban transportation management. There is a need to identify the high-risk area of accidents along with the critical day of week and vulnerable time period in order to implement effective preventive measures and optimizing the resource allocation. We collected 5,012 accident data from 대구교통종합정보. This study identified the high-risk locations, days of week, and time periods for accidents in Daegu and estimated the conditional probabilities of accidents occurring based on combinations of location, day of the week, and time period. The result is visualized in the form of dashboard in Tableau. This study holds substantial practical significance for urban planners, transportation authorities, and policymakers in Daegu to strategically allocate resources for traffic management, law enforcement, and targeted safety campaigns.
조건부 대체 알고리즘 (CRA: Conditional Replenishment Algorithm)은 융합형 3DTV 서비스에서 부가정보를 전송함으로써 수신기에서의 화질을 개선하는 방법이다. 이 알고리즘은 비용함수를 도입함으로써 가변크기의 처리단위 (PU: Processing Unit) 마다 최적의 모드를 결정하는데, 이 과정에서 시공간적 인접 PU 사이에 모드의 불연속이 발생하는 경우에 블록화 또는 플리커링 현상 등 주관적 화질을 저하시키는 문제가 생길 수 있다. 본 논문에서는 모드를 결정하는 과정에서 시간적으로 연속적인 PU 사이의 상관성을 고려함으로써 플리커링 현상을 방지하는 기법을 제안하고 모의실험을 통해 주관적 화질이 향상됨을 보였다.
This paper presents an efficient monitoring method of a network protocol for a downloadable conditional access system (DCAS) that can securely transmit conditional access software via a bi-directional communication channel. In order to guarantee a secure channel based on mutual authentication between a DCAS head end server and set-top boxes, DCAS messages are encrypted and digitally signed. Owing to applied cryptographic algorithms, it is impossible to get information from messages directly without additional processing. Through categorizing DCAS messages into several groups, the proposed monitoring method can efficiently parse and trace DCAS messages in real-time. In order to verify the stability and effectiveness of the proposed monitoring method, we implement a DCAS monitoring system capable of capturing and parsing all DCAS messages. The experimental results show that the proposed monitoring method is well designed.
최근 유료 방송 서비스를 위한 제한수신 시스템의 적용에 있어 지적되었던 여러 문제들을 해결할 수 있는 DCAS(Downloadable Conditional Access System) 기술이 소개되었다. 또한, OpenCable과 DCAS를 기반으로 국내 디지털 케이블 방송 시스템을 위한 교환가능형 제한수신 시스템(eXchangeable CAS: XCAS) 표준이 재정되었다. 본 논문에서는 DCAS와 국내 XCAS 표준 규격을 기반으로 개발된 다운로드형 제한수신 시스템을 소개하고, 개발된 시스템의 성능 검증 결과를 제시하여 상용 유료방송 시스템에 적용하는 방안에 대해 논하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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