본 논문은에서는 저작권 보호를 위한 디지털 워터마크 삽입방법에서 워터마크로 많이 사용하는 정규 가우시안 시퀀스를 카오스 시퀀스로 대체하고 그 성능을 비교하여 분석한다. 카오스 시퀀스는 만들기가 쉽고, 초기 치의 변화에 따라 전혀 다른 시퀀스를 만들 수 있다. 본 논문에서 사용한 카오스 시퀀스는 Chebyshev map의 시퀀스 분포를 갖도록 Logistic map을 수정하였다. 실험방법은 원 영상을 웨이브릿 변환하여 카오스 시퀀스와 가우시안 시퀀스로 워터마킹한 후 여러 가지 영상처리와, 반복적인 실험의 결과로 나타난 유사도의 분포를 측정, 비교하였다. DCT-기반 워터마킹 시스템의 결과와 마찬가지로 카오스 시퀀스는 일반적인 신호처리에 있어서 가우시안 시퀀스 못지 않게 강하다. 또한 연속적인 반복 실험에 의한 유사도 편차가 가우시안의 경우보다 작고, 손실 압축에 있어서는 가우시안 시퀀스 보다 좋은 성능을 보였다.
논문에서는 두 가지 혼돈맵들을 연결시킨 하나의 합성맵을 기초로 사용하는 독립된 하나의 합성상태머신을 설계하는 방법 및 그 결과를 제시하였다. 혼돈2진스트림발생기로 사용하기 위하여 혼돈합성맵에 관한 디지털회로를 설계하였다. 두 가지 혼돈함수들- 톱니함수와 비뚤어진 로지스틱 함수-로 구성되는 혼돈합성함수의 이산화 진리표를 작성하였고, 디지털회로의 수학적 모델로써 간략화 된 부울대수식들을 제시하였다. 결과로써 혼돈합성함수의 맵에 관한 디지털회로들을 제시하였다.
Machine learning has found widespread implementations and applications in many different domains in our life. Logistic regression is a type of classification in machine leaning, and is used widely in many fields, including medicine, economics, marketing and social sciences. In this paper, we present the MapReduce implementation of three existing algorithms, this is, Gradient Descent algorithm, Cost Minimization algorithm and Newton-Raphson algorithm, for logistic regression on RHadoop that integrates R and Hadoop environment applicable to large scale data. We compare the performance of these algorithms for estimation of logistic regression coefficients with real and simulated data sets. We also compare the performance of our RHadoop and RHIPE platforms. The performance experiments showed that our Newton-Raphson algorithm when compared to Gradient Descent and Cost Minimization algorithms appeared to be better to all data tested, also showed that our RHadoop was better than RHIPE in real data, and was opposite in simulated data.
So many location based service systems, including automobile navigation system logistic management, taxi fleet management, and so on, are being used everywhere. However, these are all outdoors. This paper provides a stepping stone for commercial indoor location based services by developing an integrated system of our indoor positioning and map viewer modules. For the indoor positioning, we propose WLAN (Wireless Local Area Network) based EKF (Extended Kalman Filter) which estimates user's current location and tracts user's trace in the sequence of time. Our map viewer renders a map recorded in an Autocad DXF file and provides functions of map manipulation such as zoom-in, zoom-out, and move. We integrate our indoor positioning and map viewer modules and discuss the experimental results of the integrated system.
This study aims to analyze the qualitative and quantitative effects of environmental policies in terms of green space management using logistic regression model(LRM). Landsat satellite imageries in 1985, 1992, 2000, 2008, and 2015 are classified using a hybrid-classification method. Based on these classified maps, logistic regression model having a deforestation tendency of the past is built. Binary green space change map is used for the dependent variable and four explanatory variables are used: distance from green space, distance from settlements, elevation, and slope. The green space map of 2008 and 2015 is predicted using the constructed model. The conservation effect of Ulsan's environmental policies is quantified through the numerical comparison of green area between the predicted and real data. Time-series analysis of green space showed that restoration and destruction of green space are highly related to human activities rather than natural land transition. The effect of green space management policy was spatially-explicit and brought a significant increase in green space. Furthermore, as a result of quantitative analysis, Ulsan's environmental policy had effects of conserving and restoring 111.75㎢ and 175.45㎢ respectively for the periods of eight and fifteen years. Among four variables, slope was the most determinant factor that accounts for the destruction of green space in the city. This study presents logistic regression model as a way of evaluating the effect of environmental policies that have been practiced in the city. It has its significance in that it allows us a comprehensive understanding of the effect by considering every direct and indirect effect from other domains, such as air and water, on green space. We conclude discussing practicability of implementing environmental policy in terms of green space management with the focus on a non-statutory plan.
현대 컴퓨터 통신 및 저장 매체들은 대부분 암호화 기술을 지원하고 있다. 이 가운데 상당수의 Ping Pong 알고리즘은 LFSR 핵심구조로 난수를 발생하는 스트림 암호이다. LFSR은 주어진 크기의 최대 주기를 보장하는 구조를 가지고 있으나, 선형적인 구조를 가지고 있어 예측이 가능하다는 단점이 존재한다. 따라서 Ping Pong 알고리즘은 LFSR의 선형을 가변클럭과 함수를 통하여 비선형적인 구조로 만드는 특징을 가지고 있다. 본 논문에서는 LFSR의 선형적인 단점을 로지스틱 맵으로 치환하여 기존의 선형성을 개선해 보고자 한다.
The stream cipher Salsa20 and its reduced versions are among the fastest stream ciphers available today. However, Salsa20/7 is broken and Salsa20/12 is not as safe as before. Therefore, Salsa20 must completely perform all of the four rounds of encryption to achieve a good diffusion in order to resist the known attacks. In this paper, a new variant of Salsa20 that uses the chaos theory and that can achieve diffusion faster than the original Salsa20 is presented. The method has been tested and benchmarked with the original Salsa20 with a series of tests. Most of the tests show that the proposed chaotic Salsa of two rounds is faster than the original four rounds of Salsa20/4, but it offers the same diffusion level.
A habitat model was developed to delineate potential habitat of the leopard cat (Prionailurus bengalensis) in a mountainous region of Kangwon Province, Korea. Between 1997 and 2005, 224 leopard cat presence sites were recorded in the province in the Nationwide Survey on Natural Environments. Fifty percent of the sites were used to develop a habitat model, and the remaining sites were used to test the model. Fourteen environmental variables related to topographic features, water resources, vegetation and human disturbance were quantified for 112 of the leopard cat presence sites and an equal number of randomly selected sites. Statistical analyses (e.g., t-tests, and Pearson correlation analysis) showed that elevation, ridges, plains, % water cover, distance to water source, vegetated area, deciduous forest, coniferous forest, and distance to paved road differed significantly (P < 0.01) between presence and random sites. Stepwise logistic regression was used to develop a habitat model. Landform type (e.g., ridges vs. plains) is the major topographic factor affecting leopard cat presence. The species also appears to prefer deciduous forests and areas far from paved roads. The habitat map derived from the model correctly classified 93.75% of data from an independent sample of leopard cat presence sites, and the map at a regional scale showed that the cat's habitats are highly fragmented. Protection and restoration of connectivity of critical habitats should be implemented to preserve the leopard cat in mountainous regions of Korea.
The likelihood ratio, logistic regression and artificial neural networks methods are applied and verified for analysis of landslide susceptibility in Yongin, Korea using GIS. From a spatial database containing such data as landslide location, topography, soil, forest, geology and land use, the 14 landsliderelated factors were calculated or extracted. Using these factors, landslide susceptibility indexes were calculated by likelihood ratio, logistic regression and artificial neural network methods. Before the calculation, the study area was divided into two sides (west and east) of equal area, for verification of the methods. Thus, the west side was used to assess the landslide susceptibility, and the east side was used to verify the derived susceptibility. The results of the landslide susceptibility analysis were verified using success and prediction rates. The v erification results showed satisfactory agreement between the susceptibility map and the exis ting data on landslide locations.
본 논문에서는 로지스틱 회귀분석 기법을 이용하여 산사태 취약성 분석을 수행하였다. 예측모델의 성능은 모델의 적합도 검증을 통해 사용된 데이터가 모델에 얼마나 잘 반영되어 구축되었는지에 대한 적합도 평가뿐만 아니라 예측성능에 대한 평가가 필요하다. 따라서 이 논문에서는 모델에 대한 객관적인 결과를 얻기 위해 이와 같은 두 가지 측면에 대하여 예측성능 평가를 적용하였다. 연구지역은 2006년도 집중 호우로 많은 산사태가 발생한 강원도 인제 일대를 대상으로 하였다. 산사태 관련인자들은 지형도, 토양도, 임상도로부터 추출하였다. 예측모델에 대한 평가는 누적이득차트 곡선의 하부영역을 계산하였다. 예측모델의 적합도 평가에서는 87.9% 교차검증을 통한 예측정확도 평가 결과 84.8%로 두 평가 결과간의 큰 차이를 보이지 않으며 좋은 성능의 결과를 산출하였다. 이는 산사태와 관련성이 높은 유발인자와 예측모델 성능에서 기인된 결과로 해석 될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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