• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권7호
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• pp.1721-1736
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• 2013

Black and gray hole attack is one kind of routing disturbing attacks and can bring great damage to the network. As a result, an efficient algorithm to detect black and gray attack is important. This paper demonstrate an adaptive approach to detecting black and gray hole attacks in ad hoc network based on a cross layer design. In network layer, we proposed a path-based method to overhear the next hop's action. This scheme does not send out extra control packets and saves the system resources of the detecting node. In MAC layer, a collision rate reporting system is established to estimate dynamic detecting threshold so as to lower the false positive rate under high network overload. We choose DSR protocol to test our algorithm and ns-2 as our simulation tool. Our experiment result verifies our theory: the average detection rate is above 90% and the false positive rate is below 10%. Moreover, the adaptive threshold strategy contributes to decrease the false positive rate.

• 산업경영시스템학회지
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• 제43권1호
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• pp.16-25
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• 2020

Vegetation segmentation in a field color image is a process of distinguishing vegetation objects of interests like crops and weeds from a background of soil and/or other residues. The performance of the process is crucial in automatic precision agriculture which includes weed control and crop status monitoring. To facilitate the segmentation, color indices have predominantly been used to transform the color image into its gray-scale image. A thresholding technique like the Otsu method is then applied to distinguish vegetation parts from the background. An obvious demerit of the thresholding based segmentation will be that classification of each pixel into vegetation or background is carried out solely by using the color feature of the pixel itself without taking into account color features of its neighboring pixels. This paper presents a new pixel-based segmentation method which employs a multi-layer perceptron neural network to classify the gray-scale image into vegetation and nonvegetation pixels. The input data of the neural network for each pixel are 2-dimensional gray-level values surrounding the pixel. To generate a gray-scale image from a raw RGB color image, a well-known color index called Excess Green minus Excess Red Index was used. Experimental results using 80 field images of 4 vegetation species demonstrate the superiority of the neural network to existing threshold-based segmentation methods in terms of accuracy, precision, recall, and harmonic mean.

• Structural Monitoring and Maintenance
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• 제10권2호
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• pp.175-190
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• 2023

This article aims to quantitatively predict the snowmelt in extreme cold regions, considering a combination of grayscale and neural models. The traditional non-equidistant GM(1,1) prediction model is optimized by adjusting the time-distance weight matrix, optimizing the background value of the differential equation and optimizing the initial value of the model, and using the BP neural network for the first. The adjusted ice forecast model has an accuracy of 0.984 and posterior variance and the average forecast error value is 1.46%. Compared with the GM(1,1) and BP network models, the accuracy of the prediction results has been significantly improved, and the quantitative prediction of the ice sheet is more accurate. The monitoring and maintenance of the structure by quantitative prediction model by gray models was clearly demonstrated in the model.

• 정보교육학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.134-142
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• 1999

칼라 입출력 장비의 가격이 점차로 저렴해짐에 따라 영상으로부터 물체의 형상뿐만아니라 칼라까지도 인식하여 보다 정밀한 정보를 이용하고자하는 요구가 증대되고 있다. 이를 위해서는 칼라 입출력 시스템의 정확한 칼라 표현 및 재현을 위해 칼라 보정에 관한 연구가 선행되어져야한다. 따라서, 본 논문에서는 칼라 입출력장비 중 칼라 스캐너의 칼라 보정에 관하여 연구하였다. 칼라 스캐너의 특성은 gray-balancing과 칼라 변환의 두과정을 나뉜다. 칼라 변환으로부터 gray-balancing을 분리함으로써 칼라 변환을 위해 유도되어진 변환 행렬은 모든 형태의 스캐너에 적용될 수 있어 스캐너 특성의 portability를 가능하게 한다. 또한, gray-balance된 RGB값을 얻기위한 선의 적합을 위해 최소자승법을 이용하였고, 칼라 변환을 위해 gray-balance된 RGB로부터 CIE-XYZ로 비선형적 좌표 변환 문제를 저장공간이 많이 필요하지 않고, 빠른 변환결과를 제공할 수 있는 장점이 있는 신경망 기법을 이용하여 해결 하였다. 삼차원 3자극치 공간에서 신경망 출력은 원하는 출력의 근사치를 제공하는 것을 알 수 있었다. 제안된 칼라 보정 방법은 모듈별로 분해되었기 때문에 스캐너 특성의 portability를 가능하게 하여 모든 형태의 스캐너 보정에 이용될 수 있으리라 기대된다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 1996년도 International Conference on Agricultural Machinery Engineering Proceedings
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• pp.780-791
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• 1996

A hybrid image processing system which automatically distinguished lean tissues in the image of a complex beef cut surface and generated the lean tissue contour has been developed. Because of the in homegeneous distribution and fuzzy pattern of fat and lean tissue on the beef cut, conventional image segmentation and contour generation algorithm suffer from a heavy computing requirement, algorithm complexity and poor robustness. The proposed system utilizes an artificial neural network enhance the robustness of processing. The system is composed of pre-network , network and post-network processing stages. At the pre-network stage, gray level images of beef cuts were segmented and resized to be adequate to the network input. Features such as fat and bone were enhanced and the enhanced input image was converted tot he grid pattern image, whose grid was formed as 4 X4 pixel size. at the network stage, the normalized gray value of each grid image was taken as the network input. Th pre-trained network generated the grid image output of the isolated lean tissue. A training scheme of the network and the separating performance were presented and analyzed. The developed hybrid system showed the feasibility of the human like robust object segmentation and contour generation for the complex , fuzzy and irregular image.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권8호
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• pp.1930-1939
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• 1997

본 논문에서는 최근에 [12]에 제시된 그레이 큐브의 고장 지름(fault diameter)과 고장 허용도(fault tolerance)를 분석한다. 상호 연결망의 고장 지름은 연결망을 평가하기 위한 중요한 척도중 하나로서 노드들이 고장인 경우 노드를 사이에 최장 거리를 나타낸다. $2^n$개의 노드를 가지는 n-차원 그레이큐브의 고장 지름이 지름 +2임을 보인다.($n{\ge}3$). 이는 노드들이 고장인 환경에서도 노드들 사이의 최장 거리가 단지 상수 요소밖에 증가하지 않음을 나타낸다. 이 결과를 널리 알려진 하이퍼큐브의 고장 지름과 비교하면 노드 고장인 환경에서도 메시지의 최장 전달 거리가 하이퍼큐브의 그것에 비해 약 절반 정도임을 보이고 있다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.241-246
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• 2016

Nowadays many people have an interest in facial expression and the behavior of people. These are human-robot interaction (HRI) researchers utilize digital image processing, pattern recognition and machine learning for their studies. Facial feature point detector algorithms are very important for face recognition, gaze tracking, expression, and emotion recognition. In this paper, a cascade facial feature point detector is used for finding facial feature points such as the eyes, nose and mouth. However, the detector has difficulty extracting the feature points from several images, because images have different conditions such as size, color, brightness, etc. Therefore, in this paper, we propose an algorithm using a modified cascade facial feature point detector using a convolutional neural network. The structure of the convolution neural network is based on LeNet-5 of Yann LeCun. For input data of the convolutional neural network, outputs from a cascade facial feature point detector that have color and gray images were used. The images were resized to $32{\times}32$. In addition, the gray images were made into the YUV format. The gray and color images are the basis for the convolution neural network. Then, we classified about 1,200 testing images that show subjects. This research found that the proposed method is more accurate than a cascade facial feature point detector, because the algorithm provides modified results from the cascade facial feature point detector.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제31권2호
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• pp.146-157
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• 2004

이동 사용자에게 지속적인 서비스품질 보장을 제공하기 위해서는 일반적으로 사용자 방문할 것으로 예상되는 지역에 사전에 중복적으로 자원을 예약하는 방안을 사용한다. 이와 같은 방식에서 관건이 되는 문제는 중복적 자원 예약에 의한 자원 낭비를 줄이면서도 서비스품질 보장의 연속성을 유지하는 것이다. 본 논문에서는 지리적으로 인접한 두 개의 무선 네트워크 도메인 사이에 두 도메인에 모두 속하는 그레이 셀을 두는 무선 네트워크 구조를 제안하고, 이를 이용하여 무선 네트워크에서의 중복적인 자원 예약을 완전히 제거하면서도 도메인 간 이동으로 인한 일시적 자원 예약 단절을 크게 줄일 수 있는 방안을 제안하였다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 방안은 도메인 간 이동이 발생하는 경우에도 도메인 내에서 이동 할 때와 유사한 성능을 보이며, 예약 단절 시간이나 패킷 손실율면에서 기존의 방법보다 훨씬 나은 성능을 제공함을 볼 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.137-148
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• 2014

상품 검색시간의 단축과 쇼핑에 투입되는 노력의 감소 등, 온라인 쇼핑이 주는 장점에 대한 긍정적인 인식이 확산되면서 전자상거래(e-commerce)의 중요성이 부각되는 추세이다. 전자상거래 기업들은 고객확보를 위해 다양한 인터넷 고객관계 관리(eCRM) 활동을 전개하고 있는데, 개인화된 추천 서비스의 제공은 그 중 하나이다. 정확한 추천 시스템의 구축은 전자상거래 기업의 성과를 좌우하는 중요한 요소이기 때문에, 추천 서비스의 정확도를 높이기 위한 다양한 알고리즘들이 연구되어 왔다. 특히 협업필터링(collaborative filtering: CF)은 가장 성공적인 추천기법으로 알려져 있다. 그러나 고객이 상품을 구매한 과거의 전자상거래 기록을 바탕으로 미래의 추천을 하기 때문에 많은 단점들이 존재한다. 신규 고객의 경우 유사한 구매 성향을 가진 고객들을 찾기 어렵고 (Cold-Start problem), 상품 수에 비해 구매기록이 부족할 경우 상관관계를 도출할 데이터가 희박하게 되어(Sparsity) 추천성능이 떨어지게 된다. 취향이 독특한 사용자를 뜻하는 'Gray Sheep'에 의한 추천성능의 저하도 그 중 하나이다. 이러한 문제인식을 토대로, 본 연구에서는 소셜 네트워크 분석기법 (Social Network Analysis: SNA)과 협업필터링을 결합하여 데이터셋의 특이 취향 사용자 (Gray Sheep) 문제를 해소하는 방법을 제시한다. 취향이 독특한 고객들의 구매데이터를 소셜 네트워크 분석지표를 활용하여 전체 데이터에서 분리해낸다. 그리고 분리한 데이터와 나머지 데이터인 두 가지 데이터셋에 대하여 각기 다른 유사도 기법과 트레이닝 셋을 적용한다. 이러한 방법을 사용한 추천성능의 향상을 검증하기 위하여 미국 미네소타 대학 GroupLens 연구팀에 의해 수집된 무비렌즈 데이터(http://movielens.org)를 활용하였다. 검증결과, 일반적인 협업필터링 추천시스템에 비하여 이 기법을 활용한 협업필터링의 추천성능이 향상됨을 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -1
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• pp.670-673
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• 2002

This paper proposes a digital algorithm for gray-scale/color image segmentation of real-time video signals and a cell-network-based implementation architecture in state-of-the-art CMOS technology. Through extrapolation of design and simulation results we predict that about 300$\times$300 pixels can be integrated on a chip at 100nm CMOS technology, realizing very high-speed segmentation at about 1600sec per color image. Consequently real-time color-video segmentation will become possible in near future.