• 제목/요약/키워드: Information Cascade

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정보 캐스케이드와 개인특성이 블로깅 의도에 미치는 영향 (Information Cascade and Individual Characteristics in Adopting Blogging)

  • 양광민;임병하;김용균
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제15권4호
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    • pp.89-107
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    • 2005
  • As new information technology(IT) adoption continues to produce many investment opportunities, imperfectly informed IT managers keep trying to acquire credible external signals to update their knowledge on new technologies. Such learning processes usually help them to reach better IT adoption decisions. In some cases, however, the opposite of the goal is achieved. Most IT managers quickly converge to the same adoption decision independent of their private information. Interestingly, such information cascade is the outcome of each individual decision maker's rational choice. A technology acceptance model(TAM) is adopted that has been widely used to predict the end-user's acceptance of a new technology. A model with individual charact-eristics and information cascade variables is constructed to explain user's intention in adopting blogging. The model is empirically tested with surveyed data. The results show that individual characteristics and information cascades have significant impacts in the case of blogging.

회로 DQ 변환을 이용한 하이브리드 Cascade 5-레벨 PWM 인버터를 포함하는 무효전력보상기의 모델링 (Modeling of Static Var Compensator with Hybrid Cascade 5-level PWM Inverter Using Circuit DQ Transformation)

  • 최남섭
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제6권3호
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    • pp.421-426
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    • 2002
  • Hybrid cascade multilevel PWM inverter has advantages of hybrid structure which enhances the better utilization of power semiconductor switches, that is, both hi호 power-low frequency switch, GTO and low power-high frequency switch, IGBT can be used in the same circuit. In this paper, a static var compensator using hybrid cascade 5-level PWM inverter is presented for high voltage/high power applications. The proposed system is modelled by circuit DQ transformation, and thus an equivalent circuit is obtained which reveals the important characteristics of the system and lead to the related equations. Finally, circuit structure and characteristics is presented and the validity of the characteristics analysis is shown through PSIM simulation.

색상 정보를 이용한 Cascade 방식의 손 영역 검출 (Hand Region Detection based on Cascade using Color Information)

  • 조지윤;채승호;양윤식;한탁돈
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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    • pp.1022-1024
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    • 2015
  • 휴먼-컴퓨터 인터렉션과 같은 응용분야에서 손동작 인식을 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 손동작 인식을 이용한 인터렉션의 성능 향상을 위해서는 정확한 손 영역 검출이 필요하다. 본 논문에서는 색상 정보를 이용하여 Cascade 방식에 기반한 손 영역 검출 방법을 제안한다. Cascade 방식으로 손 영역을 검출할 경우보다 강인한 인식률을 얻기 위해서 색상정보를 이용하였으며, Haar-like 특징점으로 학습된 분류기를 통해 손 영역 검출 방법을 제안한다.

다단계 p-cycle Cascade 생성기의 분석

  • 이상진;박상준;고승철
    • 정보보호학회지
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    • 제5권2호
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    • pp.90-96
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    • 1995
  • Gollmann이 제안한 Cascade 생성기는 비선형성, 발생되는 수열의 난수특성, 주기성등 암호 알고리즘으로서 필요한 제반 특성을 보장하기 때문에 그동안 스트림 암호의 핵심 논리로 널리 사용되어 왔다. 그러나 최근 생성기 내부의 각 단계별로 시각 제어 수열과 출력 수열 사이에 암호 알고리즘으로는 부적당한 상관관계 특성이 존재함이 입증되었다. 본 고에서는 이러한 상관관계 특성을 이용하여,. 단순 순환 쉬프트 래지스터로 구성된 Cascade 생성기에 대한 기지 평문 공격 방식을 제안한다. 기존의 Lock-in effect 공격방식에 대하여 $10^{21}$ 정도의 안전성을 보장하는 8단계 11-cycle Cascade 생성기에 본 방식을 적용한 결과 불과 88,000 출력 비트만을 사용하여 공격이 성공함을 실험적으로 입증하였다.

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단일 칩 X-band 달링톤-캐스코드 증폭기 (An MMIC X-band Darlington-Cascade Amplifier)

  • 김영기;두석주
    • 대한전자공학회논문지TC
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    • 제46권12호
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    • pp.37-43
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    • 2009
  • 본 논문에서는 증폭특성이 우수한 달링톤-캐스코드(Darlington-Cascode) 증폭기 구조를 제안하였다. 전통적으로 고주파 증폭 특성이 우수하다고 알려진 기존의 캐스코드 증폭기 회로와의 비교를 위해 본 논문에서는 제안된 달링톤-캐스코드 구조와 기존의 캐스코드 구조의 증폭기를 동일 칩 상에 인접하도록 설계하였다. 이 회로들은 45 GHz의 $f_T$를 가진 $0.35-{\mu}m$ SiGe 기반의 초고주파 단일 칩(MMIC; Monolithic Microwave Integrated Circuit)으로 제작되어 동일 조건 하에서 X-band 대역의 고주파 증폭특성들이 측정, 비교 및 분석되었다. 성능 측정결과 제안된 달링톤-캐스코드 증폭기는 11.5 dBm의 P1dB와 19.5 dB의 선형 증폭도를 보여주었으며, 기존 캐스코드 증폭기와 비교시 PldB는 5.2 dB, 이득면에서는 2.5 dB의 향상된 결과를 나타내었다.

Automatic identification of Java Method Naming Patterns Using Cascade K-Medoids

  • Kim, Tae-young;Kim, Suntae;Kim, Jeong-Ah;Choi, Jae-Young;Lee, Jee-Huong;Cho, Youngwha;Nam, Young-Kwang
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제12권2호
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    • pp.873-891
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    • 2018
  • This paper suggests an automatic approach to extracting Java method implementation patterns associated with method identifiers using Cascade K-Medoids. Java method implementation patterns indicate recurring implementations for achieving the purpose described in the method identifier with the given parameters and return type. If the implementation is different from the purpose, readers of the code tend to take more time to comprehend the method, which eventually affects to the increment of software maintenance cost. In order to automatically identify implementation patterns and its representative sample code, we first propose three groups of feature vectors for characterizing the Java method signature, method body and their relation. Then, we apply Cascade K-Medoids by enhancing the K-Medoids algorithm with the Calinski and Harrabasez algorithm. As the evaluation of our approach, we identified 16,768 implementation patterns of 7,169 method identifiers from 50 open source projects. The implementation patterns have been validated by the 30 industrial practitioners with from 1 to 6 years industrial experience, resulting in 86% of the precision.

CELM 암호화 알고리즘의 성능 비교 (Performance Comparison of the CELM Encryption Algorithm)

  • 박혜련;이종혁
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제6권3호
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    • pp.481-486
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    • 2002
  • 본 논문에서는 카오스에 기반을 툰 ELM(Expanding Logistic Map) 암호화 알고리즘을 개선하기 위해 CELM(Cascade ELM)을 제안한다. 제안된 암호화 알고리즘은 3차 방정식에 기반을 둔 ELM 의 차수를 증가시켜 키의 범위를 확대하고, 서로 다른 Key 값과 초기 값의 함수를 Cascade 연결한 것으로 시뮬레이션결과 키의 랜덤성이 보장되면서 안정성이 국제 기준에 부합됨을 알 수 있었다.

MCT와 신경망을 이용한 얼굴 오검출 감소 알고리즘 개발 (Development of Reduction Algorithm for Face Detection Error Using MCT and Neural Network)

  • 라승탁;이승호
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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    • pp.700-703
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    • 2016
  • OpenCV(Open Computer Vision)에서 제공하는 얼굴 검출 알고리즘은 Haar-like feature와 Cascade 방식을 이용하여 얼굴의 패턴을 찾아내 얼굴을 검출한다. 그러나 우연히 얼굴이 아닌 곳이 얼굴과 유사한 패턴일 경우, 얼굴로 인식하는 오류를 범하게 된다. 따라서 본 논문은 MCT(Modified Census Transform)와 신경망을 이용하여 잘못된 얼굴 검출 영역을 감소시키는 알고리즘을 제안한다. MCT는 다양한 조명 조건에서도 강인한 얼굴 영상의 지역적 구조 특징을 추출하기 위하여 사용되고, 신경망 알고리즘은 Haar-Cascade 알고리즘의 얼굴 검출 방법으로 검출된 영역이 실제로 얼굴인지 아닌지를 판단하기 위하여 사용된다. 실험에서 사용된 6개의 데이터들은 인터넷에서 수집한 것으로서, Haar-Cascade 알고리즘의 얼굴 검출 방법으로 얼굴을 검출하였을 때 오검출된 영역이 1개 이상 존재한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘으로 실험한 결과, Haar-Cascade 알고리즘의 얼굴 검출 방법에 비하여 오검출된 영역이 감소된 것을 확인할 수 있었다.

하이브리드 Cascade 5-레벨 PWM 인버터를 이용한 정지형 무효전력 보상기의 동작특성 (Operating Characteristics of Static Var Compensator Using Hybrid Cascade 5-level PWM Inverter)

  • 최남섭
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2002년도 춘계종합학술대회
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    • pp.318-321
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    • 2002
  • 본 논문에서는 고전압 대용량 응용에 적합한, 하이브리드 cascade 5-레벨 PWM 인버터를 이용한 정지형 무효전력보상기가 제안된다. 또한, 제안된 시스템을 회로 DQ 모델링하고 이로부터 시스템의 중요한 동작특성을 해석하고 각종 관련 식들을 유도한다. 제안된 무효전력보상기는 대용량으로 구성 이 가능하고, 대용량-저주파 스위칭을 하는 GTO와 소용량-고주파 스위칭을 하는 IGBT등 서로 다른 종류의 스위치를 섞어 사용하는 하이브리드 구성의 장점을 가지므로 전력반도체 스위치의 활용도를 극대화 할 수 있다. 본 논문에서는 제안된 정지형 무효전력보상기의 회로구성과 특성이 설명 및 해석되고, 이를 PSIM 회로 시뮬레이션으로 그 동작특성 해석의 타당성을 입증한다.

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Cascaded Residual Densely Connected Network for Image Super-Resolution

  • Zou, Changjun;Ye, Lintao
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제16권9호
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    • pp.2882-2903
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    • 2022
  • Image super-resolution (SR) processing is of great value in the fields of digital image processing, intelligent security, film and television production and so on. This paper proposed a densely connected deep learning network based on cascade architecture, which can be used to solve the problem of super-resolution in the field of image quality enhancement. We proposed a more efficient residual scaling dense block (RSDB) and the multi-channel cascade architecture to realize more efficient feature reuse. Also we proposed a hybrid loss function based on L1 error and L error to achieve better L error performance. The experimental results show that the overall performance of the network is effectively improved on cascade architecture and residual scaling. Compared with the residual dense net (RDN), the PSNR / SSIM of the new method is improved by 2.24% / 1.44% respectively, and the L performance is improved by 3.64%. It shows that the cascade connection and residual scaling method can effectively realize feature reuse, improving the residual convergence speed and learning efficiency of our network. The L performance is improved by 11.09% with only a minimal loses of 1.14% / 0.60% on PSNR / SSIM performance after adopting the new loss function. That is to say, the L performance can be improved greatly on the new loss function with a minor loss of PSNR / SSIM performance, which is of great value in L error sensitive tasks.