With the advent of cell phone digital cameras, and sophisticated photo editing software, digital images can be easily manipulated and altered. Although good forgeries may leave no visual clues of having been tampered with, they may, nevertheless, alter the underlying statistics of an image. Most digital camera equipped in cell phones employ a single image sensor in conjunction with a color filter array (CFA), and then interpolates the missing color samples to obtain a three channel color image. This interpolation introduces specific correlations which are likely to be destroyed when tampering with an image. We quantify the specific correlations introduced by CFA interpolation, and describe how these correlations, or lack thereof, can be automatically detected in any portion of an image. We show the efficacy of this approach in revealing traces of digital tampering in lossless and lossy compressed color images interpolated with several different CFA algorithms in test cell phones.
This paper presents the modeling of insulated-gate bipolar transistor (IGBT) in electromagnetic transients program (EMTP) simulation for the reliable calculation of switching and conduction losses. The conventional approach considering the physical property of switching devices requires many attribute parameters and large computation efforts. In contrast, the proposed method uses the curve fitting and interpolation techniques based on typical switching waveforms and a user-defined component with variable resistances to capture the dynamic characteristics of IGBTs. Therefore, the simulation time can be efficiently reduced without losing the accuracy while avoiding the extremely small time step, which is required in simulation by the conventional method. The EMTP based simulation includes turn-on and turn-off transients of IGBT, saturation state, forward voltage of free-wheeling diode, and reverse recovery characteristics, etc. The effectiveness of proposed modeling for the EMTP simulation is verified by the comparison with experimental results obtained from practical implementation in hardware.
In this paper, the electromagnetic characteristics of a grounded slab and a parallel-plate structure are analyzed by the Spline-type Divided-Difference Interpolation (SDDI) technique. The technique efficiently evaluates the MoM impedance matrix elements of the multifold spectral or spatial domain integrals or summation in integro differential equations. The numerical results of the proposed method agree well with those of the corresponding literatures.
태양광발전시스템이 갖고 있는 전기적 출력특성이 일사량과 온도의 변화에 따라 크게 변화되므로 동일조건에서의 재현 또는 재실험이 불가능한 단점으로 실험적 분석에 대한 어려운 문제점을 갖고 있다. 태양광발전시스템의 실증적인 연구를 위하여 기후조건의 변화에도 실제 태양전지의 출력특성을 나타낼 수 있는 가상구현 시스템이 필요한데 이를 구현하기위한 기존의 이론적 모델은 온도와 일사량이 동시에 변화할 때 나타내지 못하는 약점이 있어 이론 보완하는 모델 연구가 우선적으로 필요하다. 따라서 본 논문에서는 태양전지 특성을 가상구현 할 수 있는 새로운 수학적 모델을 제안하였고 연구자가 원하는 특정조건이나 임의의 일사량과 온도에 대한 태양전지 특성을 가상구현 할 수 있음을 이론적 검토 및 시뮬레이션을 통하여 해석하였다. 또한 새로운 모델을 검증하기 위하여 태양전지 제조사의 데이터를 바탕으로 가상구현 태양전지 시스템을 실험해 비교해본 결과 최대전력점과 개방전압사이에서 5[%] 미만의 오차를 보여 태양전지 가상구현 시스템에 적용 타당성을 보였다.
본 연구에서는 복합적층 절판 구조물을 고차 전단변형이론을 이용하여 길이변화에 의한 거동 특성을 해석한다. 고차 전단변형이론을 적용하기 위하여 잘 알려진 Lagrangian 및 Hermite 보간함수를 병용한 방법은 다소 복잡하고 4절점 요소에만 적용할 수 있으며, 3절점 요소에 적용할 경우 매우 복잡하게 된다. 이러한 단점 및 복잡성을 피하기 위하여 Lagrangian 보간함수만을 사용한 고차 전단변형이론을 이용하며 복합적층 절판 구조물의 해석과정의 편의성 및 정확성을 위하여 면내 회전각 자유도를 추가한다. 그러므로 한 요소 당 4개의 절점이 있으며, 한 절점 당 10개의 자유도를 가지게 된다. 기존의 절판 구조물은 길이 변화에 대한 영향을 고려한 경우가 적으므로 본 연구에서는 이를 중심 변수로 설정하여 다양한 매개변수 연구를 수행한다. 본 연구에서는 길이 변화에 따라 예측하기 힘든 복잡한 거동을 보이는 복합적층 절판 구조물의 거동특성을 분석하여 합리적인 설계가 가능하고자 한다.
미계측지점에서의 일유출량 시계열을 합성하기 위한 도구로서 유황곡선과 공간내삽알고리즘을 이용한 지역화기법이 개발되었다. 본 연구에서는 낙동강 유역의 8개 유량 관측 지점들 중 일부를 미계측지점으로 가정하여 지역화 기법을 통해 미계측 지점의 유황곡선을 합성하였으며, 합성된 유황곡선을 공간 내삽 알고리즘에 적용하여 미계측 지점의 일유출수문곡선을 합성하였다. 미계측지점으로서 가정된 지점에서의 관측 수문곡선과 합성 수문 곡선을 비교한 결과는 상당히 좋은 값을 나타내었으며, 이로써 지역화 기법이 대상 하천의 유출 특성을 잘 나타내어 주는 기법임을 알 수 있었다. 이는 복잡한 매개 변수 산정을 필요로 하고 시간과 비용이 많이 드는 확정론적 모형의 적용 없이도 합리적인 일유출량 정보를 지역화 기법을 통해 획득할 수 있음을 보여준다. 그리고, 수자원 실무에서 많이 이용되는 비유량법과의 비교를 통해 지역화 기법이 비유량법보다 더 좋은 결과를 나타냄을 확인하였다.
비디오 프레임 율 증가 변환은 최근에 가전 분야에서 비디오 정보원과 더불어 디스플레이 포맷의 폭발적인 증가에 힘입어 매우 많은 관심의 대상이 되었다. 대부분의 진보된 FRUC 알고리즘은 보간된 프레임들의 움직임 벡터장을 결정하는 효과적인 움직임 보간 기술을 사용하고 있다. 그러나 수신기의 후처리 분야와 같은 응용 분야에서는 움직임 보상 보간 프레임이 얼마나 잘 복원되었는지에 대한 정보를 필요로 한다. 이와 같은 목적을 달성하기 위해, 먼저, 본 논문에서는 움직임 보상 보간 프레임의 블록 단위로 신뢰도를 측정할 수 있는 비용 함수들을 도입한다. 그런 후에 이러한 함수들을 사용하여 움직임 보상 보간 프레임에서 얼마나 많은 잡음이 포함되어 있는지를 평가할 수 있는 두 가지의 왜곡 예측 모델을 제안한다. 모의실험을 통하여 제안된 왜곡 예측 방식은 움직임 보상 보간 프레임의 잡음을 효과적으로 예측할 수 있음을 보인다.
현재 디지털 시대의 급속 발전과 함께 영상 매체는 인터넷, 컴퓨터, 디지털 카메라 등에 활용되고 있다. 그러나 디지털 영상을 획득, 처리, 전송, 기록하는 과정에서 여러 외부 원인에 의해 영상의 열화가 발생되며, 영상 열화의 주된 원인은 잡음에 의한 것으로 알려져 있다. 따라서 본 논문에서는 salt & pepper 잡음을 제거하기 위해 잡음 판단 후, 비잡음인 경우 원 화소로 대치하고, 잡음인 경우 Lagrange 보간법으로 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 고밀도 잡음이 첨가되어 잡음제거가 불가능한 경우, 반복 처리하여 잡음 제거 특성을 향상시켰다. 그리고 객관적 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.
Thi, Ngoc Anh Nguyen;Yang, Hyung-Jeong;Kim, Sun-Hee
International Journal of Contents
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제9권4호
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pp.1-10
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2013
The electroencephalogram (EEG) time series is a measure of electrical activity received from multiple electrodes placed on the scalp of a human brain. It provides a direct measurement for characterizing the dynamic aspects of brain activities. These EEG signals are formed from a series of spatial and temporal data with multiple dimensions. Missing data could occur due to fault electrodes. These missing data can cause distortion, repudiation, and further, reduce the effectiveness of analyzing algorithms. Current methodologies for EEG analysis require a complete set of EEG data matrix as input. Therefore, an accurate and reliable imputation approach for missing values is necessary to avoid incomplete data sets for analyses and further improve the usage of performance techniques. This research proposes a new method to automatically recover random consecutive missing data from real world EEG data based on Linear Dynamical System. The proposed method aims to capture the optimal patterns based on two main characteristics in the coevolving EEG time series: namely, (i) dynamics via discovering temporal evolving behaviors, and (ii) correlations by identifying the relationships between multiple brain signals. From these exploits, the proposed method successfully identifies a few hidden variables and discovers their dynamics to impute missing values. The proposed method offers a robust and scalable approach with linear computation time over the size of sequences. A comparative study has been performed to assess the effectiveness of the proposed method against interpolation and missing values via Singular Value Decomposition (MSVD). The experimental simulations demonstrate that the proposed method provides better reconstruction performance up to 49% and 67% improvements over MSVD and interpolation approaches, respectively.
웨이블릿 변환은 영상을 분석하고 처리하는데 유용한 도구로써 영상 압축, 영상 잡음 제거 등의 분야에서 우수한 성능을 보여주었다. 웨이블릿 계수들은 은닉 마코프 트리(Hidden Markov Tree: HMT) 모델에 의해 효과적으로 모델링 될 수 있다. 그러나 영상 보간에서 은닉 마코프 트리 모델을 적용하기 위해서는 훈련 과정이 필요하며 훈련 과정에서 획득된 파라미터들이 입력 영상과 잘 맞지 않는 단점이 있다. 본 논문에서는 웨이블릿 영역에서 영상 보간을 위해 은닉 마코프 트리의 구조를 사용하되, 그 파라미터들은 훈련 과정 없이 부대역간의 통계적 특성을 이용하여 직접 추정한다. 제안 방법에서 웨이블릿 계수는 가우스 혼합 모델(Gauss Mixture Model: GMM)로 모델링 된다. 가우스 혼합 모델의 상태 천이 확률은 부대역간의 웨이블릿 계수의 통계적 천이 특성을 이용하여 결정하며, 각 상태의 분산은 웨이블릿 계수의 지수적 감소(exponential decay) 특성에 의해, 추정된다. 모의실험에서 제안 방법은 전통적인 bicubic 방법이나 훈련 과정을 필요로 하는 은닉 마코프 모델을 사용한 방법보다 여러 테스트 영상들에 대해서 개선된 성능을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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