디지털 포렌식 영상은 여러 가지 영상타입으로 위 변조되어 유통되는 심각한 문제가 대두되어 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 포렌식 영상의 분류 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 여러 가지 영상타입의 그레이 레벨 co-occurrence 행렬의 특성 중에서 콘트라스트와 에너지 그리고 영상의 엔트로피로 21-dim.의 특징벡터를 추출하고, 결정나무 플랜에서 분류학습을 위하여 PPCA를 이용하여 2-dim.으로 차원을 축소한다. 포렌식 영상의 분류 테스트는 영상 타입들의 전수조합에서 수행되었다. 실험을 통하여, TP (True Positive)와 FN (False Negative)을 검출하고, 제안된 알고리즘의 성능평가에서 민감도 (Sensitivity)와 1-특이도 (1-Specificity)의 AUROC (Area Under Receiver Operating Characteristic) 커브 면적은 0.9980으로 'Excellent(A)' 등급임을 확인하였다. 산출된 최소평균 판정에러 0.0179에서 분류할 포렌식 영상타입이 모두 포함되어 분류 효율성이 높다.
In this paper a characteristics of image which can be segmented based on the thresholding technique using a histogram was investigated employing 3 parameters: the variance of pixel value, the average mean difference between target and background and the target size. The threshold value for the histogram segmentation was determined by applying the hypothesis testing theory. The performance of the selected threshold was evaluated by computing a probability of error. Since a priori probability can be easily obtained from the histogram, it was found that the Bayes decision rule which theoretically guarantees the minimum probability of error works better than the minimax criterion rule.
디지털 영상의 배포에서, 저작권 침해자에 의해 영상이 불법으로 위 변조되어 유통되는 심각한 문제가 대두되어 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 위 변조된 디지털 영상의 에지 에너지 정보를 이용한 영상 포렌식 판정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 SA (Streaking Artifacts)와 SPAM (Subtractive Pixel Adjacency Matrix)을 이용하여, 원 영상의 JPEG 압축률 (QF=90, 70, 50, 30)에 따른 에지정보와 질의영상의 에지정보를 추출하고, 이를 각각 비교하여 위 변조 여부를 판정한다. 원 영상과 질의영상의 에지정보 매칭은 JPEG 압축률 조합의 임계치 (TCJCR : Threshold by Combination of JPEG Compression Ratios)에 따라 이루어진다. 실험을 통하여, TP (True Positive)와 FN (False Negative)은 87.2%와 13.8%이며, 산출된 최소평균 판정 에러는 0.1349이다. 그리고 제안된 알고리즘의 성능평가에서 민감도 (Sensitivity)와 1-특이도(1-Specificity)의 AUROC (Area Under Receiver Operating Characteristic) 커브 면적은 0.9388로 'Excellent(A)' 등급임을 확인하였다.
최근 3GPP에서는 급증하는 차량 사고에 대처하고, 교통 효율, 텔레매틱스와 인포테인먼트를 제공하기 위해 LTE(Long Term Evolution) 기반 차량 통신에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 차량 통신은 안전과 밀접한 관련이 있기 때문에, 신뢰성 있는 통신을 필요로 한다. 하지만 차량의 속도는 매우 빠르기 때문에 기존 사용자의 이동성과는 달리 무선 채널이 시간에 따라 빠르게 변하게 되어 전송 품질 저하 등 많은 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 LTE 기반 V2V(Vehicle-to-Vehicle) 환경에서 채널 추정 기법을 제안한다. 기존 기법인 LS(Least Square) 채널 추정은 송 수신단이 알고 있는 파일럿 심볼을 이용해 얻어지며, DDCE(Decision Directed Channel Estimation)는 데이터 심볼을 이용해 채널 추정을 하고, CDP(Constructed Data Pilot) 기법은 인접한 두 데이터 심볼 사이에서 상관이 큰 특성을 이용하며, 그리고 STA(Spectral Temporal Averaging) 기법은 주파수와 시간 영역에서 채널을 평균을 취한다. 또한 Smoothing 기법은 데이터 결정 오류에 의한 최대치를 줄여준다. 제안기법인 HRCE(Hybrid Reliable Channel Estimation)는 기존의 Smoothing 기법에 LMMSE(Linear Minimum Mean Square Error)를 적용함으로써 더 정확한 채널 추정이 이루어져 신뢰성 있는 데이터 검출을 가능하게 한다. 모의실험 결과, 제안한 기법이 NMSE(Normalized Mean Square Error)와 BER(Bit Error Rate) 측면에서 전체적으로 성능이 향상 된 것을 볼 수 있다.
본 연구의 목적은 기상자료(강수량, 최고기온, 최저기온, 평균기온, 평균풍속) 기반의 다중선형 회귀모형을 개발하여 농업용저수지 저수율을 예측하는 것이다. 나이브 베이즈 분류를 활용하여 전국 1,559개의 저수지를 지리형태학적 제원(유효저수량, 수혜면적, 유역면적, 위도, 경도 및 한발빈도)을 기준으로 30개 군집으로 분류하였다. 각 군집별로, 기상청 기상자료와 한국농어촌공사 저수지 저수율의 13년(2002~2014) 자료를 활용하여 월별 회귀모형을 유도하였다. 저수율의 회귀모형은 결정계수($R^2$)가 0.76, Nash-Sutcliffe efficiency (NSE)가 0.73, 평균제곱근오차가 8.33%로 나타났다. 회귀모형은 2년(2015~2016) 기간의 기상청 3개월 기상전망자료인 GloSea5 (GS5)를 사용하여 평가되었다. 현재저수율과 평년저수율에 의해 산정되는 저수지 가뭄지수(Reservoir Drought Index, RDI)에 의한 ROC (Receiver Operating Characteristics) 분석의 적중률은 관측값을 이용한 회귀식에서 0.80과 GS5를 이용한 회귀식에서 0.73으로 나타났다. 본 연구의 결과를 이용해 미래 저수율을 전망하여 안정적인 미래 농업용수 공급에 대한 의사결정 자료로 사용할 수 있을 것이다.
The successful and sustainable growth of SMEs depends on their ability of strengthen their competitiveness in quality and cost and service more than anything else as a fundamental of operation. Among these key competitive factors of SMEs, quality is the most critical factor in manufacturing business fields. Because quality strongly influence cost and service performance on this manufacturing business field. There are many different ways to improve the quality performance but it needs proper management decision to choose the best way what can maximize outputs with minimum inputs. And it needs effective measurement methods and some indicators to analysis the quality performance properly. The quality cost is one of the simplest key indicators to measure the quality performance and the effectiveness of quality related management decisions. The major purpose of this study is to diagnose the categorized current level of actual quality cost of local SMEs to maximize their quality management effectiveness through comparing their level with others what's expressed in early studies. In this study, through survey on local SMEs, we found that their average annual quality cost ratio versus turnover - Total amount of annual quality cost divided by annual turnover - is around 3.69% excluded some SME's performances what have different quality control measures with others. And we found some results what corresponded with the early studies on the correlations between those categorized quality costs factors and some discrepancies between some of the literature model and the early case study results as follows. There were negative correlations between the Prevention costs and the External failure costs, and the Appraisal costs and the External failure costs, and there was positive correlation between the Appraisal costs and Internal failure costs same as early studies. But, we couldn't found any strong negative correlations between the Cost of control - Preventive costs & Appraisal costs - and the Cost of Failure of control - Internal & External failure costs -. It reveals not only the lack of effectiveness on their preventive or appraisal activities but also it can reveal there were so many effective ways to prevent the failure costs properly such as some innovative investment on Factory automation includes Error Proofing and more preventive actions to improve the effectiveness of the typical management methods likes CE (Concurrent Engineering), APQP (Advanced Product Quality Planning), FMEA (Failure Mode & Effect Analysis) etc.
스마트 시티 서비스 중 방범·방재 분야가 2018년 기준 가장 높은 24%를 차지하고 있으며, 실시간 상황정보제공에 가장 중요한 플랫폼은 CCTV(Closed-Circuit Television) 이다. 이러한 CCTV의 활용을 극대화 하기 위해서는 CCTV가 제공하는 실질적인 감시 영역을 파악하는 것이 필수적이다. 하지만 국내에 설치된 CCTV양은 지자체 관리대상 포함 100만대를 넘고 있다. 이러한 방대한 양의 CCTV의 가시영역을 수동적으로 파악해야 하는 것은 문제점으로 제기되고 있다. 이에 본 연구에서는 CCTV의 실질적 가시권 영역 데이터를 효율적으로 구축하고, 관리자가 상황 파악에 소요되는 시간을 단축하는 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 첫째, 접근이 어려운 기 설치된 CCTV 카메라의 외부표정요소와 초점 거리를 MMS(Mobile Mapping System)의 점군 데이터를 활용하여 계산하고, 이 결과를 활용하여 FOV(Field of View)를 계산하였다. 둘째, 첫 단계에서 계산된 FOV 결과를 이용하여 건물에 의하여 발생하는 폐색 영역을 고려하여 CCTV의 실질적 감시 영역을 그리드 단위 1 m, 2 m, 3 m, 5 m, 10 m 폴리곤 데이터로 구축하였다. 이 방법을 경상북도 울진군에 위치한 5개소의 CCTV 영상에 적용한 결과, 평균 재투영 오차는 약 9.31 pixel, 공공데이터포털(Data Portal)에서 제공하는 위·경도 좌표와의 거리는 평균 약 10 m의 거리 차이가 발생하였고, MMS를 통해 취득한 점군 데이터 상의 CCTV 위치 좌표 값과는 평균 약 1.688 m의 위치 차이를 나타냈다. 단위 그리드의 한 변의 크기가 3 m인 경우, 본 연구를 통하여 계산된 감시 영역 폴리곤은 육안으로 확인한 실제 감시 영역과 최소 70.21%에서 최대 93.82%까지 일치함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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