본 논문에서는 복잡한 배경이 나타나는 자동차 영상에서 다중색상 모델과 문자배치 정보를 이용한 번호판 추출 방법을 제안한다. 녹색 번호판과 흰색 번호판에 나타나는 문자의 배치 형태가 다르기 때문에, 먼저 번호판 색상을 추정한 후 해당 색상 번호판의 문자배치 정보를 최대한 활용하는 접근 방식을 사용하였다. RGB 색상 모델에 HSI와 YIQ 색상 모델을 결합한 다중색상 모델을 이용하여 녹색 영역이 추출되면, 해당 영역에서 추출된 연결요소를 분석하여 녹색 번호판의 문자배치 형태를 탐색한다. 이때 번호판이 추출되지 않으면, 전체 영역에서 추출된 연결요소를 분석하여 흰색 번호판의 문자배치 형태를 탐색한다. 마지막으로 번호판 문자배치 형태와 유사한 연결요소들을 묶어 번호판을 추출한다. 4개 영상에 대한 실험 결과 98.1%의 번호판 추출 성공률을 얻었으며, 제안된 방법이 빛의 세기, 그림자, 그리고 날씨의 변화에도 강건함을 알 수 있었다.
핀테크 환경에서 스마트 폰을 이용한 금융거래가 안전하게 거래되기 위해서는 스마트 폰의 소유자에 대한 인증이 필수적이다. 스마트 폰을 이용한 인증기법은 패스워드 인증, 생체인증, SMS 인증 등이 있다. 사용자 인증에서 패스워드 입력을 통한 인증이 보편적이고 편리성이 높기 때문에 스마트 폰에서 많이 활용되고 있다. 손쉬운 인증이지만 키로깅 공격이나 엿보기 등의 공격에 취약점이 존재한다. 스마트 폰에서 패스워드 입력에서의 취약점을 해결하기 위한 보안 키패드가 제안되고 있다. 터치하는 위치로 입력하는 문자를 유추하는 공격에 강인한 그룹 키패드가 제안되었지만 사용 편리성 측면에 개선이 필요하다. 본 연구에서는 기존의 그룹 키패드에서 그룹핑된 키패드를 측면에 배치하고, 드래그를 활용하여 편리성을 제공하면서 엿보기나 레코딩 공격에 강한 새로운 방법을 제안하고자 한다. 제안 기법은 레코딩 공격을 차단하기 위해 마지막 문자확인 대신 키패드의 새로운 표시를 통해 사용자가 쉽게 확인하고, 터치하는 방법에서도 드래그를 사용하였다. 국내 사용자를 위한 다양한 배치 방법을 제시하여 패스워드 입력에서 기존 방식보다 입력의 효율성과 안전성을 제시하였다.
클러스터링은 데이터의 정답값(실제값)이 없는 데이터를 기반으로 데이터의 특징벡터의 거리 기반 등으로 군집화를 하는 비지도학습 방법이다. 이 방법은 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 데이터에 대해서 라벨링이 없이 적용할 수 있다는 장점이 있다. 기존 클러스터링을 하기 위해 차원축소 기법을 적용하거나 특정 특징만을 추출하여 군집화하는 방법이 적용되었다. 하지만 딥러닝 기반 모델이 발전하면서 입력 데이터를 잠재 벡터로 표현하는 오토인코더, 생성 적대적 네트워크 등을 통해서 딥 클러스터링의 기술이 연구가 되고 있다. 본 연구에서, 딥러닝 기반의 딥 클러스터링 기법을 제안하였다. 이 방법에서 오토인코더를 이용하여 입력 데이터를 잠재 벡터로 변환하고 이 잠재 벡터를 클러스터 구조에 맞게 벡터 공간을 구성 및 k-평균 클러스터링을 하였다. 실험 환경으로 pytorch 머신러닝 라이브러리를 이용하여 데이터셋으로 MNIST와 Fashion-MNIST을 적용하였다. 모델로는 컨볼루션 신경망 기반인 오토인코더 모델을 사용하였다. 실험결과로 k가 10일 때, MNIST에 대해서 89.42% 정확도를 가졌으며 Fashion-MNIST에 대해서 56.64% 정확도를 가진다.
Precoding in the multiple-input multiple-output orthogonal frequency division multiplexing system is investigated. In conventional wideband precoding (WBP), only one precoder, obtained from the decomposition of the subcarrier independent channel matrix, is used for all subcarriers. With an investigation of the relationship between the subcarrier independent channel matrix and the temporal/frequency channels, an improved WBP scheme is proposed for practical scenarios in which a part of subcarriers are allocated to a user. The improved WBP scheme is a generalized scheme of which narrow-band precoding and conventional WBP schemes are special modes. Simulation results demonstrate that the improved WBP scheme almost achieves the optimum performance of a single precoder and outperforms the conventional WBP scheme in terms of the bit error ratio and ergodic capacity with slight complexity increase. The largest advantage of the improved WBP scheme on signal-to-noise ratio in simulation results is over 2.1 dB.
본 논문에서는 한글문자패턴의 새로운 특징추출 및 분류 알고리즘을 제안하였다. 입력된 패턴을 한글기본 6형식으로 분류하고 자소분리를 시행한 후 각 자소별 위치에 따른 굴곡특징점을 추출하였다. 이 특징점에 의해 입력문자의 내용을 정의하고 이를 색인-순차 파일로 구성하였다. 이 파일과 표준사전화일과의 검색으로 인식처리토록 하였다. 간단한 알고리즘으로 인한 처리시간의 단축과 소프트웨어 작성이 용이함을 보였다. 실험의 결과는 입력패턴의 특징추출과 분류의 결과를 나타내준다. 제안된 알고리즘은 문자를 이루는 최소 4각형 안에서 거리변환을 시켜 굴국특성을 추출하여 이들이 갖고 있는 상대 위치 정보를 이용한 것이 특징으로 실험을 통해 97%의 인식율을 나타내었다.
To design a space frame structure by the conventional method is not easy in practical sense since it is generally a three-dimensional complicated form, and stability and nonlinear problems are not easily checked in the design process. This paper describes two modules, the Model Generator which is based on PATRAN user interface that enables users to generate a complicated finite element model; the Optimum Design Module which analyzes output results of analysis program, and designs members of a space frame. The Model Generator is based on PCL while C++ language is used in the Optimum Design Module. Structural analysis is performed by using ABAQUS. All of these modules constitute Space Frame Integrated Design System. The Core of the system is PATRAN database, in which the Model Generator creates information of a finite element model. Then, PATRAN creates input files needed for the analysis program from the information of the finite element model in the database, and in turn, imports output results of analysis program to the database. Finally, the Optimum Design Module processes member grouping of a space frame based on the output results, and performs optimal member selection of a space frame. This process is repeated until the desired optimum structural members are obtained.
We recognize analysing and quantifying an effect of light and colors on people' psychological response changing according to environmental conditions as important. Therefore, this study intends to improve efficiency in realizing emotional design that contributes to creation of helpful and pleasant interior using architecture that is able to refresh human emotion or light and colors which are important factors in interior design. For the purpose, this study analyses an effect of colors in interior space and the effect of interaction between light and color through modeling to identify types of psychological response. And it is to present a generalized conclusion through an analysis of meaning of the two effects. The ultimate goal of this study is to identify the value and possibility of actual design. This study measures response on questionnaire through representative vocabulary by abstracting based on evaluation image selected through the 1st and 2nd preparatory research and grouping similar words. In next step, images represented both by light and colors are presented as virtual space and for data input and analysis based on psychological response corresponding to each image, this study uses SPSS 11.0 statistical package program to analyse data collected. The space to be experimented is a livingroom, a center of residential area.
Kim, Sung-yeop;Lee, Keo-hyoung;Park, Soo-Yong;Han, Seok-Jung;Ahn, Kwang-Il;Hwang, Seok-Won
Nuclear Engineering and Technology
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제54권4호
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pp.1516-1525
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2022
Interfacing the output of severe accident analysis with the input of radiological consequence analysis is an important and mandatory procedure at the beginning of Level 3 PSA. Such interfacing between the severe accident analysis code MELCOR and MACCS, one of the most commonly used consequence analysis codes, is relatively tractable since they share the same chemical groups, and the related interfacing software, MelMACCS, has already been developed. However, the linking between MAAP, another frequently used code for severe accident analyses, and MACCS has difficulties because MAAP employs a different chemical grouping method than MACCS historically did. More specifically, MAAP groups by chemical compound, while MACCS groups by chemical element. An appropriate interfacing method between MAAP and MACCS has therefore long been requested by users. This study suggests a way of extracting relevant information from MAAP results and providing proper source term information to MACCS by an appropriate treatment. Various parameters are covered in terms of magnitude and manner of release in this study, and special treatment is made for a bypass scenario. It is expected that the suggested approach will provide an important contribution as a guide to interface MAAP and MACCS when performing radiological consequence analyses.
본 논문에서는 스펙트로그램에서 마루와 골을 이용한 주파수 채널 분할 알고리즘을 제안한다. 주파수 채널 분할 문제는 동일한 음원으로부터 발생한 음성이 포함된 주파수 채널들을 하나의 그룹으로 묶는 것을 의미한다. 제안된 알고리즘은 입력 신호의 평탄화된 스펙트럼에 기반한 알고리즘이다. 평탄화된 스펙트럼에서 마루와 골은 각각 세그먼트의 중심과 경계를 판단하기 위해 사용된다. 각 세그먼트를 하나의 소리로 묶는 그룹핑 단계 이전에 제안된 알고리즘에 의한 세그멘테이션 결과가 유용함을 평가하기 위하여 이상적인 마스크에 의한 세그멘테이션 결과와 제안된 방법을 비교한다. 제안된 방법을 협대역 잡음, 광대역 잡음, 다른 음성신호와 혼합된 음성신호에 대하여 실험하였다.
WASP5 모형을 새만금호에 적용하여 모형의 매개변수 추정을 수행하였다. 추정방법으로는 수질항목 및 매개변수들을 몇 개의 군으로 나누어, 각 군의 매개변수들을 시행착오법에 의하여 순차적으로 추정하는 방법을 사용하였다. 모의 수질항목으로서 엽록소 a, 질소 순환요소들, 인순환요소들, BOD 및 DO 등을 포함하였으며, 복잡도 4에서 수질을 모의하였다. 새만금 담수호의 전체유역을 수 개의 물수지 단위 소유역으로 구분하여 물수지 분석을 하였다. 본 연구에서는 물수지 분석모형에 의한 1975년부터 1996년까지 22년간 월별 평균유입량을 산정하여 모형의 상류경계단에서의 유량 입력자료로 이용하였다. 1997 및 1998년의 수질측정자료는 계절별 평균치와 함께 계절별 매개변수의 보정 및 검증에 각각 사용하였다. 수질항목 및 관련 매개변수들을 계열별로 분류하여 추정하는 것이 많은 수의 매개변수 추정에 있어서 효율적인 방법임을 알 수 있었다. 모형의 보정 및 검증 결과, 유기물의 비점오염원에 대한 정량적 평가가 필요함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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