In the last meeting of KAS, we reported the first statistical study of Faraday rotation measure (RM) in the large-scale structure of the universe using the data of cosmological structure formation simulations. With a turbulence dynamo model for the intergalactic magnetic field (IGMF), we predicted that the root mean square of RM through filaments is \sim 1 rad/m^2. Future radio observatories such as the Square Kilometer Array (SKA) could detect this signal level. However, it is known that the typical foreground galactic RM is a few tens and less than ten rad/m^2 in the low and high galactic latitudes, respectively. So the RM in the large-scale structure could be detected only after the foreground galactic RM is removed. In this talk, we show how we remove the foreground galactic RM and what we obtain from the masked data, by using some noise models and masking techniques. Our results can be used to simulate future RM observations by SKA, and eventually to constrain the origin and evolution of the IGMF in the large-scale structure.
Since face masks in public were mandated during COVID-19, more people have taken temperature checks, with their masks on. The study has developed a contactless thermal camera that accurately measures temperatures of people wearing different kinds of masks, detect people wearing masks wrong, and record the temperature data. The built-in system that identifies people wearing masks wrong is what masks our contactless thermal camera differentiated from other thermal cameras. Also our contactless thermal camera can keep track of the number of mask wearers in different regions and their temperatures. Thus, the analysis of such regional data can significantly contribute to stemming the spread of the virus.
부채널 공격(Side Channel Attack)은 전력신호, 전자파, 소리 등과 같은 부가적인 채널의 정보를 이용하여 암호 알고리즘을 분석하는 방법이다. 이러한 공격에 대한 블록 암호의 대응 기법으로 마스킹 덧붙이기가 널리 사용된다. 하지만 마스킹의 적용은 암호 알고리즘의 부하가 크기 때문에 처음 또는 마지막 몇 라운드에만 마스킹을 덧붙이는 축소마스킹을 사용한다. 본 논문에서는 처음 1~6라운드 축소 마스킹이 적용된 경량 블록 암호 LEA에 대한 부채널 공격을 처음으로 제안한다. 제안하는 공격은 암호화 수행 과정에서 획득할 수 있는 중간 값에 대한 해밍 웨이트와 차분 특성을 이용하여 공격을 수행한다. 실험 결과에 의하면, 128 비트 마스터 키를 사용하는 LEA의 첫 번째 라운드 키 192 비트 중에 25 비트를 복구할 수 있다.
Ziyuan Fan;Qiao Huang;Yuan Ren;Qiaowei Ye;Weijie Chang;Yichao Wang
Smart Structures and Systems
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제31권2호
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pp.183-197
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2023
For long-span bridges with a structural health monitoring (SHM) system, environmental temperature-driven responses are proved to be a main component in measurements. However, anomalous structural behavior may be hidden incomplicated recorded data. In order to receive reliable assessment of structural performance, it is important to study therelationship between temperature and monitoring data. This paper presents an application of the cointegration based methodology to detect anomalies that may be masked by temperature effects and then forecast the temperature-induced deflection (TID) of long-span suspension bridges. Firstly, temperature effects on girder deflection are analyzed with fieldmeasured data of a suspension bridge. Subsequently, the cointegration testing procedure is conducted. A threshold-based anomaly detection framework that eliminates the influence of environmental temperature is also proposed. The cointegrated residual series is extracted as the index to monitor anomaly events in bridges. Then, wavelet separation method is used to obtain TIDs from recorded data. Combining cointegration theory with autoregressive moving average (ARMA) model, TIDs for longspan bridges are modeled and forecasted. Finally, in-situ measurements of Xihoumen Bridge are adopted as an example to demonstrate the effectiveness of the cointegration based approach. In conclusion, the proposed method is practical for actual structures which ensures the efficient management and maintenance based on monitoring data.
오토인코더 딥러닝 모델은 이상 데이터도 정상 데이터로 복원하는 능력이 우수하여 이상탐지에 적절하지 못한 경우가 발생한다. 그리고 데이터의 일부를 가린(마스킹) 후 가린 데이터를 복원하는 방식인 Inpainting 방식은 잡음이 많은 이미지에 대해서는 복원능력이 떨어지는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 MLP-Mixer 모델을 수정·개선하여 이미지를 일정 비율로 마스킹하고 마스킹된 이미지의 압축된 정보를 모델에 전달해 이미지를 재구성하는 방식을 사용하였다. MVTec AD 데이터 셋의 정상 데이터로 학습한 모델을 구축한 뒤, 정상과 이상 이미지를 각각 입력하여 재구성 오류를 구하고 이를 통해 이상탐지를 수행하였다. 성능 평가 결과 제안된 방식이 기존의 방식에 비해 이상탐지 성능이 우수한 것으로 나타났다.
Language Models such as BERT has been an important factor of deep learning-based natural language processing. Pre-training the transformer-based language models would be computationally expensive since they are consist of deep and broad architecture and layers using an attention mechanism and also require huge amount of data to train. Hence, it became mandatory to do fine-tuning large pre-trained language models which are trained by Google or some companies can afford the resources and cost. There are various techniques for fine tuning the language models and this paper examines three techniques, which are data augmentation, tuning the hyper paramters and partly re-constructing the neural networks. For data augmentation, we use no-answer augmentation and back-translation method. Also, some useful combinations of hyper parameters are observed by conducting a number of experiments. Finally, we have GRU, LSTM networks to boost our model performance with adding those networks to BERT pre-trained model. We do fine-tuning the pre-trained korean-based language model through the methods mentioned above and push the F1 score from baseline up to 89.66. Moreover, some failure attempts give us important lessons and tell us the further direction in a good way.
제어로봇시스템학회 1995년도 Proceedings of the Korea Automation Control Conference, 10th (KACC); Seoul, Korea; 23-25 Oct. 1995
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pp.303-306
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1995
The present paper deals with extraction of figures and characters from their background using the knowledge of color. At each pixel of the image on the CRT sent from a video camera, RGB values are transformed into the values in another color system, HSI, where "H" denotes hue;"S" denotes saturation;"I" denotes intensity. Representing color in HSI color space is advantageous, since a human feels color mainly in hue with the aid of brightness and purity. Comparing HSI data thus obtained with the masked original image detects noise-free edges included in the orginal image. Then setting a set of HSI thresholds and changing it identifies the portion of image of the same color. This color information is used in recongnizing characters and figures as an auxiliary system of a hierachical figure categorization method for characters and figures recognition.cters and figures recognition.
In this study, a Masked Omni-Directional Integration(MODI) method for pressure calculation is proposed using the Particle Image Velocimetry (PIV) data. To obtain the velocity field, the Affine PIV method was adopted. Synthetic images were generated for a solid body rotation. Calculation on the pressure was based on the Navier-Stokes equation. The results obtained by the MODI were compared with those obtained by theoretical pressure and by the Omni-Directional Integration(ODI) method. It was shown that the minimum error by the proposed MODI method was attained when the mask size was 1.
The purpose of this study was to investigate the effect of background noise on loudness magnitude estimation of Heavy-weight impact noise. Relationship between loudness magnitude estimation and estimation methods about floor impact noise had appeared low in apartment which receive much effect of background noise. Then, to need new estimation method abut effect of background noise. Masking effects by background noise is increased steadily, there is a continuous transition between an audible impact noise and one that is totally masked. Result 1 hat analyze interrelationship of phychoacoustical data and values through Zwicker Parameters, to Investigate that an estimation experiment about Annoyance need.
Multi-temporal data is used to determine the rate of deforestation between the years 1976, 1987 and 2000. Three Landsat TM images, for each period, are pre-processed, mosaicked and normalized difference vegetation index (NDVI) values computed. Based on the values, totally non-forested areas are masked out. The forested areas, both partially and wholly, show a very high degree of correlation between all the bands (reflective), thus necessitating application of principal component analysis. The first two principal components and NDVI values (scaled to 0 ? 255) are used in K-means unsupervised classification to distinguish forest from non-forest areas (that appeared as forest at first). Comparison of the resulting thematic maps gives an annual deforestation rate of roughly 15 0000ha. or 2% between any two epochs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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