• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권3호
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• pp.539-557
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• 2013

A novel multifocus image fusion algorithm based on NSCT is proposed in this paper. In order to not only attain the image focusing properties and more visual information in the fused image, but also sensitive to the human visual perception, a local multidirection variance (LEOV) fusion rule is proposed for lowpass subband coefficient. In order to introduce more visual saliency, a modified local contrast is defined. In addition, according to the feature of distribution of highpass subband coefficients, a direction vector is proposed to constrain the modified local contrast and construct the new fusion rule for highpass subband coefficients selection The NSCT is a flexible multiscale, multidirection, and shift-invariant tool for image decomposition, which can be implemented via the atrous algorithm. The proposed fusion algorithm based on NSCT not only can prevent artifacts and erroneous from introducing into the fused image, but also can eliminate 'block effect' and 'frequency aliasing' phenomenon. Experimental results show that the proposed method achieved better fusion results than wavelet-based and CT-based fusion method in contrast and clarity.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.27-33
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• 2021

With the broad adoption of the Internet of Things (IoT) in a variety of scenarios and application services, management and orchestration entities require upgrading the traditional architecture and develop intelligent models with ultra-reliable methods. In a heterogeneous network environment, mission-critical IoT applications are significant to consider. With erroneous priorities and high failure rates, catastrophic losses in terms of human lives, great business assets, and privacy leakage will occur in emergent scenarios. In this paper, an efficient resource slicing scheme for optimizing federated learning in software-defined IoT (SDIoT) is proposed. The decentralized support vector regression (SVR) based controllers predict the IoT slices via packet inspection data during peak hour central congestion to achieve a time-sensitive condition. In off-peak hour intervals, a centralized deep neural networks (DNN) model is used within computation-intensive aspects on fine-grained slicing and remodified decentralized controller outputs. With known slice and prioritization, federated learning communications iteratively process through the adjusted resources by virtual network functions forwarding graph (VNFFG) descriptor set up in software-defined networking (SDN) and network functions virtualization (NFV) enabled architecture. To demonstrate the theoretical approach, Mininet emulator was conducted to evaluate between reference and proposed schemes by capturing the key Quality of Service (QoS) performance metrics.

• 지구물리와물리탐사
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• 제5권4호
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• pp.280-290
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• 2002

유한요소법을 이용한 전자기장의 3차원 모델링은 전자기장의 연속조건을 수치해가 만족하지 못함으로 인해서 발생하는 벡터 기생해(vector parasite)의 문제점을 가지고 있다. 이 연구에서는 벡터 기생해로 인한 오차를 줄이기 위해, 기저함수가 크기와 방향을 가지는 벡터요소를 도입하였다. 유한요소 행렬식은 complex BCG법을 적용하여 계산시간과 기억용량을 줄이고자 하였으며, 반복적인 해의 수렴속도 향상을 위해서 Point Jacobi법을 적용하였다. 개발된 알고리듬을 수직 전기 쌍극자 송신원을 이용한 층서구조 모형에 적용하여 이를 층서구조의 해와 비교함으로써 수치 모델링 알고리듬의 타당성을 검증하였으며, 이 과정에서 기존의 유한요소법에서 발생하는 벡터 기생해의 문제점이 벡터요소를 이용하는 경우에는 나타나지 않는 것을 확인하였다. 개발된 3차원 전자탐사 모델링 기법의 고주파수 영역으로의 적용성을 고찰하기 위하여, 100MHz의 수직 자기 쌍극자 송신원을 이용한 모델링을 유전율 이상층이 존재하는 층서구조 모형에 적용하여, 이를 층서구조 해와 비교하여 알고리듬의 타당성을 확인하였다. 검증된 3차원 전자탐사 모델링 기법을 유전율 이상체에 적용하여 이상체 주변에서의 전기장의 반응을 공간적으로 살펴보았다 이 연구에서 개발된 벡터요소를 사용한 3차원 고주파 전자탐사 모델링 기법은 기존의 전기전도도 이상체 뿐만 아니라 유전율 이상체에 대한 모델링을 가능하게 하여, 고주파 전자탐사법의 새로운 적용 및 해석의 기반을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권7B호
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• pp.1384-1392
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• 1999

저속 이동 통신 채널과 같은 저속 통신망에서 비디오 전송을 위해서는 시스템에서 요구하는 비디오 전송율을 보장하기 위하여 높은 압축율을 갖는 부호화 방법들이 사용된다. 이러한 부호화 방법들에 의하여 부호화된 비디오가 오류율이 높은 이동 채널로 전송될 때, 비트열에 오류가 발생하면 복호되기 어려울 뿐 아니라 비트열의 다른 부분에도 치명적인 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 비디오 전송 중에 비트열이 손상되어 복호가 불가능한 블록을 복구하기 위한 오류 은폐 알고리듬을 제안한다. 제안하는 오류 은폐 알고리듬은 정상적으로 복호된 주변 블록들의 정보를 이용하여 손실된 블록을 복구한다. 즉, 공간적으로 이웃하는 블록과 손실된 블록간에는 높은 움직임 벡터의 상관성이 있다는 성질을 바탕으로, 중복 블록 움직임 보상(overlapped block motion compensation: OBMC)과 블록 경계 정합(block boundary matching : BBM)을 통하여 손상된 블록의 움직임 벡터를 정확히 추정하는 알고리듬이다. 제안하는 알고리듬은 기존의 오류 은폐 방법들에 비하여 복구된 영상의 PSNR과 시각적인 면에서 우수한 성능을 보임을 실험을 통하여 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제31권3호
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• pp.298-304
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• 2004

이동 통신 채널과 같은 저대역 통신망에서는 비디오 전송을 위해서는 높은 압축율을 갖는 부호화 방법들이 사용된다. 본 논문에서는 저대역폭 통신을 위한 비디오 부호화 표준인 H.263 부호화를 기반으로 전송도중 손상된 움직임 벡터의 복원기법을 제안하고 실험하였다. 공간적으로 인접한 블록간에는 움직임 벡터의 상관성이 높기 때문에 손실블록 또한 이 블록들과 움직임이 비슷할 가능성이 높다. 이러한 특성을 이용하여 손실블록의 주변블록 중에서 같은 방향으로 움직임을 갖는 블록들로 구성된 동일 움직임 영역을 추출하고, 이 블록들을 이용하여 손실블록의 움직임벡터를 복구한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 정확한 손실블록의 움직임 벡터를 찾아 거의 완벽하게 복원하기도 하지만 정확한 움직임벡터를 찾지 못한 경우에는 주변블록과 가장 비슷한 움직임벡터를 찾아서 에러를 복원하는 효과가 있다. 제안한 방법으로 복원한 영상은 전체적으로 눈에 거슬리는 오류가 생기지 않으므로 주관적인 화질이 좋았다. 또한 객관적인 척도인 PSNR 측면에서는 영상의 움직임 정도에 따라 기존 BMA 방법보다 약 0.5㏈∼1㏈ 정도 향상이 있었다.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권1호
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• pp.251-266
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• 2022

Structural Health Monitoring (SHM) of critical infrastructure comprises a major pillar of maintenance management, shielding public safety and economic sustainability. Although SHM is usually associated with data-driven metrics and thresholds, expert judgement is essential, especially in cases where erroneous predictions can bear casualties or substantial economic loss. Considering that visual inspections are time consuming and potentially subjective, artificial-intelligence tools may be leveraged in order to minimize the inspection effort and provide objective outcomes. In this context, timely detection of sensor malfunctioning is crucial in preventing inaccurate assessment and false alarms. The present work introduces a sensor-fault detection and interpretation framework, based on the well-established support-vector machine scheme for anomaly detection, combined with a coalitional game-theory approach. The proposed framework is implemented in two datasets, provided along the 1st International Project Competition for Structural Health Monitoring (IPC-SHM 2020), comprising acceleration and cable-load measurements from two real cable-stayed bridges. The results demonstrate good predictive performance and highlight the potential for seamless adaption of the algorithm to intrinsically different data domains. For the first time, the term "decision trajectories", originating from the field of cognitive sciences, is introduced and applied in the context of SHM. This provides an intuitive and comprehensive illustration of the impact of individual features, along with an elaboration on feature dependencies that drive individual model predictions. Overall, the proposed framework provides an easy-to-train, application-agnostic and interpretable anomaly detector, which can be integrated into the preprocessing part of various SHM and condition-monitoring applications, offering a first screening of the sensor health prior to further analysis.

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.125-141
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• 2012

본 연구는 최근 그 중요성이 한층 높아지고 있는 침입탐지시스템(IDS, Intrusion Detection System)의 침입탐지모형을 개선하기 위한 방안으로 유전자 알고리즘에 기반한 새로운 통합모형을 제시한다. 본 연구의 제안모형은 서로 상호보완적 관계에 있는 이분류 모형인 로지스틱 회귀분석(LOGIT, Logistic Regression), 의사결정나무(DT, Decision Tree), 인공신경망 (ANN, Artificial Neural Network), 그리고 SVM(Support Vector Machine)의 예측결과에 적절한 가중치를 부여해 최종 예측결과를 산출하도록 하였는데, 이 때 최적 가중치의 탐색을 위한 방법으로는 유전자 알고리즘을 사용한다. 아울러, 본 연구에서는 1차적으로 오탐지율을 최소화하는 최적의 모형을 산출한 뒤, 이어 비대칭 오류비용 개념을 반영해 오탐지로 인해 발생할 수 있는 전체 비용을 최소화할 수 있는 최적 임계치를 탐색, 최종적으로 가장 비용 효율적인 침입탐지모형을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 제안모형의 우수성을 확인하기 위해, 국내 한 공공기관의 보안센서로부터 수집된 로그 데이터를 바탕으로 실증 분석을 수행하였다. 그 결과, 본 연구에서 제안한 유전자 알고리즘 기반 통합모형이 인공신경망이나 SVM만으로 구성된 단일모형에 비해 학습용과 검증용 데이터셋 모두에서 더 우수한 탐지율을 보임을 확인할 수 있었다. 비대칭 오류비용을 고려한 전체 비용의 관점에서도 단일모형으로 된 비교모형에 비해 본 연구의 제안모형이 더 낮은 비용을 나타냄을 확인할 수 있었다. 이렇게 실증적으로 그 효과가 검증된 본 연구의 제안 모형은 앞으로 보다 지능화된 침입탐지시스템을 개발하는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권6호
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• pp.623-629
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• 2002

네트워크 혼잡으로 인한 패킷 손실은 인터넷 망에서는 필수 불가결이고, 압축된 비디오 비트 스트림을 인터넷 망에 전송할 경우 공-시간적 도메인상에 에러 전파을 야기하므로 화질에 심각한 화질열화를 초래한다. 본 논문에서는 수신측에서 손상된 영상 일부분을 복구하기 위하여 새로운 에러 은닉 알고리즘인 EBMA(Edge Detection on Boundary Matching Algorithm)를 제안한다. 기존 BMA는 부호화된 인접한 블록의 움직임벡터들이 상당히 높은 유사도 혹은 상관도(correlation)를 갖고 있다는 점과 손실블록과 인접블록 경계에 존재하는 화소간의 유사도를 이용하기 때문에 비교적 신뢰할 수 있지만, 손실블록과 정확히 복원된 인접블록 화소간의 방향성을 고려 하지않는 단점이 있다. 따라서 제안한 알고리즘은 에지영역을 검출하고, 검출된 에지영역에서 방향성을 조사하므로 기존 BMA 방법 보다 성능이 향상되었다. 실험결과는 제안한 알고리즘이 기존 BMA 및 MBMA 방법보다 계산 및 화질측면에서 우월하였을 뿐만 아니라, PSNR 값과 주관적인 화질상에서도 좋은 결과를 나타내었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제50권7호
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• pp.455-465
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• 2017

2차원 유속장(flow field)은 하천흐름의 특성을 이해하기 위한 중요한 수리학적 자료 중 하나로서, 수공구조물 위치선정 및 설계, 하천에서의 이송-확산 예측, 하천의 수리학적 거동을 예측하기 위한 중요한 기본 자료로 사용된다. 지금까지 이러한 하천흐름 특성을 예측하기 위해 제한적인 현장조건과 적절한 계측방법, 계측기기의 기술적 한계로 인해 현장실험 보다는 다양한 수치모형을 이용하여 왔다. 하지만 최근에는 계측기기의 발달로 과거보다 정확하고 정밀한 현장계측이 가능하여 졌으며, 현장 계측자료의 질적이고 양적인 수요를 만족시키고 있다. 대표적으로 초음파도플러유속계(ADCPs; Acoustic Doppler Current Profilers)는 유량을 정확하게 측정하는 것으로 유명하며, 2차원 뿐만 아니라 3차원 유속장 등 자세한 유속자료를 제공한다. 하지만 이러한 측정 능력에도 불구하고, ADCP를 활용한 유속 측정은 주로 횡단면 측정을 기본으로 수행하기 때문에, 수치모형의 결과와 같이 높은 밀도의 유속장을 얻기 위해서 공간보간기법이 활용되고 있다. 하지만 만곡이 존재하는 자연하천은 하도형상에 따라 유속이 지속적으로 변화하기 때문에 일반적인 공간보간기법을 적용하기 어렵다. 즉, 자연하천의 만곡에 따른 비등방성을 고려하지 않는다면, 역거리가중법(IDW)과 크리깅(Kriging)과 같은 일반적인 공간보간기법으로는 잘못된 결과를 초래할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하고자 만곡이 존재하는 사행하천을 대상으로 방향성을 고려하기 위한 곡선좌표계와 비등방성을 고려하기 위한 비등방적 참조범위를 적용한 공간보간기법을 개발하였다. 본 연구에서 제시한 기법을 한국건설기술연구원 하천실험센터에 존재하는 3개의 사행수로가 포함된 실규모의 실험수로를 대상으로 적용한 결과, 평균제곱근오차와 상관계수는 기존의 공간보간기법과 비교하여 각각 41.5% 감소, 40.0%가 증가하여 정확성과 상관성이 개선되었다.