This paper describes a new algorithm for encoding spectral shape and envelope in the generic mode of G.718 super-wide band (SWB). In the G.718 SWB coder, generic mode coding and sinusoidal enhancement are used for the quantization of modified discrete cosine transform (MDCT)-based parameters in the high frequency band. In the generic mode, the high frequency band is divided into sub-bands and for every sub-band the most similar match with the selected similarity criteria is searched from the coded and envelope normalized wideband content. In order to improve the quantization scheme in high frequency region of speech/audio signals, the modified generic mode by the improvement of the generic mode in G.718 SWB is proposed. In the proposed generic mode, perceptual vector quantization of spectral envelopes and the resolution increase for spectral copy are used. The performance of the proposed algorithm is evaluated in terms of objective quality. Experimental results show that the proposed algorithm increases the quality of sounds significantly.
In this paper, we propose an algorithm on OOV(Out-of-Vocabulary) rejection based on two-stage method. In the first stage, the algorithm rejects OOVs using generic word model, and then in the second stage, for further reduction of false acceptance, it rejects words which have low similarity to the candidate by measuring the distance between HMM models. For the experiment, we choose 20 in-vocabulary words out of PBW445 DB distributed by ETRI. In case that the first stage is processed only, the false acceptance is 3% with 100% correct acceptance, and in case both stages are processed, the false acceptance is reduced to 1% with 100% correct acceptance.
본 논문은 사실적인 3D 얼굴 모델링과 얼굴 표정 생성 시스템을 제안한다. 사실적인 3D 얼굴 모델링 기법에서 개별적인 3D 얼굴 모양과 텍스쳐 맵을 만들기 위해 Generic Model Fitting 기법을 적용하였다. Generic Model Fitting에서 Deformation Function을 계산하기 위해 개별적인 얼굴과 Generic Model 사이의 대응점을 결정하였다. 그 후, Calibrated Stereo Camera로부터 캡쳐 된 영상들로부터 특징점을 3D로 복원하였다. 텍스쳐 매핑을 위해 Fitted된 Generic Model을 영상으로 Projection하였고 사전에 정의된 Triangle Mesh에서 텍스쳐를 Generic Model에 매핑 하였다. 잘못된 텍스쳐 매핑을 방지하기 위해, Modified Interpolation Function을 사용한 간단한 방법을 제안하였다. 3D 얼굴 표정을 생성하기 위해 Vector Muscle기반 알고리즘을 사용하고, 보다 사실적인 표정 생성을 위해 Deformation 과 vector muscle 기반의 턱 rotation을 적용하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권7호
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pp.56-62
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2021
The surge in generic attacks execution against cipher text on the computer network has led to the continuous advancement of the mechanisms to protect information integrity and confidentiality. The implementation of explicit decision tree machine learning algorithm is reported to accurately classifier generic attacks better than some multi-classification algorithms as the multi-classification method suffers from detection oversight. However, there is a need to improve the accuracy and reduce the false alarm rate. Therefore, this study aims to improve generic attack classification by implementing two hybridized decision tree algorithms namely Naïve Bayes Decision tree (NBTree) and Logistic Model tree (LMT). The proposed hybridized methods were developed using the 10-fold cross-validation technique to avoid overfitting. The generic attack detector produced a 99.8% accuracy, an FPR score of 0.002 and an MCC score of 0.995. The performances of the proposed methods were better than the existing decision tree method. Similarly, the proposed method outperformed multi-classification methods for detecting generic attacks. Hence, it is recommended to implement hybridized decision tree method for detecting generic attacks on a computer network.
악성코드는 분석가가 탐지 및 분석을 어렵게 하기 위하여 실행 압축 기술을 이용하고 있다. 최근에는 실행 압축 기술이 적용된 코드에 대응하기 위하여 실행 압축 기술에 대한 연구가 진행되고 있다. 실행 압축 기술은 압축된 실행코드를 해제해야 동작이 가능하여 실행 코드를 압축하는 과정에서 반복되는 코드를 이용한다. 따라서 일반 코드와 비교하여 반복되는 코드가 많아서 동일한 코드가 유사한 주소 값을 가지고 수행되는 특성이 있다. 코드영역을 일정한 영역으로 구분하면 실행 압축이 해제되는 코드는 원래의 코드와 비교하여 낮은 엔트로피값을 갖는다. 이를 이용하면 실행 압축 알고리즘을 알지 못한 상태에서 실행 압축 여부를 판단할 수 있으며 실행 압축코드를 해제할 수 있다. 본 논문에서는 압축이 해제되는 코드에서 명령어의 주소 값이 작은 엔트로피값을 갖는다는 것을 이용하여 실행압축을 해제하는 방법을 제안한다.
영상처리 알고리즘 연구에 있어서 가장 어려운 부분 중 하나가 기존 알고리즘과의 성능 비교이다. 그러므로 재사용이 가능한 코드의 형태로 알고리즘을 표현하고 구현하는 것이 영상처리 연구에서는 매우 중요하다. 기존의 영상처리 시스템들은 소스코드 측면에서의 재사용을 위한 모든 조건을 지원하지 못했다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 제너릭(generic) 프로그래밍 방법을 영상처리 알고리즘구현에 적용함으로써 소스코드 측면에서의 재사용 문제를 해결하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 다른 다양한 영상 형식이 적용되더라도 같은 알고리즘 구현이 가능하도록 영상처리 알고리즘들과 알고리즘 구현을 위한 기초적인 자료 구조를 연결하는 이차원 iterator를 정의하여 사용하는 방법이다. 그리고 제안 방법의 간결함과 효율성을 확인하기 위하여 몇 개의 예제와 기존의 영상처리 알고리즘 통합 개발 환경에 이식하여 기존의 방법과 비교하였다.
본 논문에서는 컬러 히스토그램과 CNN 모델을 이용한 객체 추적 기법 알고리즘을 제안한다. CNN (convolutional neural network) 모델기반 객체 추적 알고리즘인 GOTURN (generic object tracking using regression network)의 정확도를 높이기 위해 컬러 히스토그램 기반 mean-shift 추적 알고리즘을 합성하였다. 두 알고리즘을 SVM (support vector machine)을 통해 분류하여 추적 정확도가 더 높은 알고리즘을 선택하도록 설계하였다. Mean-shift 추적 알고리즘은 객체 추적에 실패할 때 경계 박스가 큰 범위로 움직이는 경향이 있어 경계 박스의 이동거리에 제한을 두어 정확도를 향상시켰다. 또한 영상 평균 밝기, 히스토그램 유사도를 고려하여 두 알고리즘의 추적 시작 위치를 초기화하여 성능을 높였다. 결과적으로 기존 GOTURN 알고리즘보다 본 논문에서 제안한 알고리즘이 전체적으로 정확도가 1.6% 향상되었다.
In this paper, a novel algorithm capable of detecting generic obstacles on a flat surface is proposed. The algorithm fundamentally exploits a distortion phenomena taken place in remapping process of original stereo images to a virtual top-view. Based on the distortion phenomena, we construct stereo polar histograms of edge maps, detect peaks on them, and search for matched peaks on both histograms using a Dynamic Programming (DP). Eventually, the searched corresponding peaks lead to estimate obstacles' positions. The advantages of the proposed algorithm are that it is not largely affected by an intensity difference between a pair of stereo images and does not depend on the typical stereo matching methodologies. Furthermore, the algorithm identifies the obstacles' positions quite robustly.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권1호
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pp.25-32
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2023
Decision-making refers to identifying the best alternative among a set of alternatives. When a set of criteria are involved, the decision-making is called multi-criteria decision-making (MCDM). In some cases, the involved criteria may be prioritized by the human decision-maker, which determines the importance degree for each criterion; hence, the decision-making becomes prioritized multi-criteria decision-making. The essence of prioritized MCDM is raking the different alternatives concerning the criteria and selecting best one(s) from the ranked list. This paper introduces a generic multi-level algorithm for ranking multiple alternatives in prioritized MCDM problems. The proposed algorithm is implemented by a decision support system for selecting the most critical short-road requests presented to the transportation ministry in the Kingdom of Saudi Arabia. The ranking results show that the proposed ranking algorithm achieves a good balance between the importance degrees determined by the human decision maker and the score value of the alternatives concerning the different criteria.
A problem formulation and solution methodology for design optimization of laminated thin-walled composite beams of generic section is presented. Objective functions and constraint equations are given in the form of beam stiffness. For two different problems one for open section and the other for closed section, the objective function considered is bending stiffness about x-axis. Depending upon the case, one can consider bending, torsional and axial stiffnesses. The different search and optimization algorithm, known as Evolution Strategies (ES) has been applied to find the optimal fibre orientation of composite laminates. A multi-level optimization approach is also implemented by narrowing down the size of search space for individual design variables in each successive level of optimization process. The numerical results presented demonstrate the computational advantage of the proposed method "Evolution strategies" which become pronounced to solve optimization of thin-walled composite beams of generic section.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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