다양한 업무 수행에 있어서 회의나 토론 등의 내용을 정리하여 문서화하는 것의 중요성은 매우 높다. 그러나 기존에는 사람이 직접 내용에 대한 정리를 수작업으로 수행하였다. 본 논문에서는 TextRank 알고리즘을 이용하여 자동으로 회의록을 생성하는 시스템의 개발에 대하여 설명한다. 제안한 시스템은 발언자의 모든 발언 내용을 실시간으로 기록하고, 문장들을 출현 빈도수에 기초하여 유사도를 계산한 후, 문서 데이터 안에서 문장들 간의 관계를 찾아내는 비지도 학습 알고리즘을 통해 중요 단어 혹은 문장을 추출함으로서 자동으로 회의록을 생성하도록 하였다. 특히, PageRank 알고리즘을 단어와 문장에 적합하도록 재구성한 TextRank 알고리즘에 대하여 핵심어의 가중치 조정 기법을 도입함으로서 성능 향상을 모색하였다.
HDR (High Dynamic Range) 영상 렌더링을 위하여 다중 노출 영상 기반의 iCAM06 영상 재생 모델이 많이 사용되고 있다. iCAM06은 HDR 영상을 표현하기 위하여 여러 단계의 색 공간 변환 및 스케일 변환을 거치게 된다. 이러한 여러 단계의 변환 중에서 높은 휘도 범위의 영상을 낮은 휘도 범위를 갖는 디스플레이에 출력하기 위한 톤 압축 (tone compression) 과정이 반드시 필요하다. 하지만 iCAM06에서의 톤 압축 시 자극치 간섭 및 색 절단 (color clipping)으로 인한 색 왜곡 (color distortion)이 발생하는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 톤 압축 과정에서 발생된 색 왜곡을 IPT (Image Processing Transform)공간에서의 색차 정보를 이용하여 색 보상 (color correction)을 하는 방식을 제안하였다. 실험 결과를 통하여 제안한 색 보상 방식이 iCAM06를 비롯한 기존의 개선된 모델보다 우수한 결과를 나타냄을 확인할 수 있다.
Kim, Mi Young;Ha, Ho-Kyung;Ayu, Istifiani Lola;Han, Kyoung-Sik;Lee, Won-Jae;Lee, Mee-Ryung
한국축산식품학회지
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제39권5호
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pp.831-843
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2019
The purposes of this research were to form chitosan oligosaccharide (CSO)/A2 ${\beta}$-casein nano-delivery systems (NDSs) and to investigate the effects of production variables, such as CSO concentration levels (0.1%, 0.2%, and 0.3%, w/v) and manufacturing temperature ($5^{\circ}C$, $20^{\circ}C$, and $35^{\circ}C$), on the production and physicochemical characteristics of CSO/A2 ${\beta}$-casein NDSs to carry resveratrol. The morphological characteristics of CSO/A2 ${\beta}$-casein NDSs were assessed by the use of transmission electron microscopy (TEM) and particle size analyzer. High-performance liquid chromatography (HPLC) was applied to determine the entrapment efficiency (EE) of resveratrol. In the TEM images, globular-shaped particles with a diameter from 126 to 266 nm were examined implying that NDSs was successfully formed. As CSO concentration level was increased, the size and zeta-potential values of NDSs were significantly (p<0.05) increased. An increase in manufacturing temperature from $5^{\circ}C$ to $35^{\circ}C$ resulted in a significant (p<0.05) increase in the size and polydispersity index of NDSs. Over 85% of resveratrol was favorably entrapped in CSO/A2 ${\beta}$-casein NDSs. The entrapment efficiency (EE) of resveratrol was significantly (p<0.05) enhanced with an increase in manufacturing temperature while CSO concentration level did not significantly affect EE of resveratrol. There were no significant (p<0.05) changes observed in the size and polydispersity index of NDSs during heat treatments and storage in model milk and yogurt indicating that CSO/A2 ${\beta}$-casein NDSs exhibited excellent physical stability. In conclusion, the CSO concentration level and manufacturing temperature were the crucial determinants affecting the physicochemical characteristics of CSO/A2 ${\beta}$-casein NDSs containing resveratrol.
Shatnawi, Anis S.;Al-Beddawe, Esra'a H.;Musmar, Mazen A.
Earthquakes and Structures
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제16권3호
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pp.295-310
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2019
This study attempts to develop new simplified approximate formulas to predict the fundamental natural periods of vibration (T) for bearing wall systems engaged with special reinforced concrete shear walls (RCSW) under seismic loads. Commonly, seismic codes suggested empirical formulas established by regression analysis of measured T for buildings during earthquake motions. These formulas depend on structure type, building height, number, height and length of SW, and ratio of SW area to base area of structure. In this study, a parametric investigation is performed for T of 110 selected models of bearing RCSW systems with varying structural height, configuration of horizontal plans including building width, number and width of bays, presence of middle corridors and core SWs. For this purpose, a 3D non-linear response time history (TH) analysis is implemented using ETABS v16.2.1. New formulas to estimate T are anticipated and compared with those obtained from formulas of IBC 2012 and ASCE/SEI 7-10. Moreover, the study examines responses of an arbitrarily two selected test model of 60 m and 80 m in height with presence of SWs having middle corridors. It is observed that the performance of the tested buildings is different through arising of considerable errors when using codes' formulas for estimating T. Accordingly, using the present proposed formulas exhibits more reasonable and safer design compared to codes' formulas. The results showed that equitable enhancement is promising to improve T formulas approaching enhanced and accurate estimation of T with reliable analysis, design, and evaluation of bearing RCSW systems.
In this work, a hardware based cryptographic module for the cyber security of nuclear power plant is developed using a system engineering approach. Nuclear power plants are isolated from the Internet, but as shown in the case of Iran, Man-in-the-middle attacks (MITM) could be a threat to the safety of the nuclear facilities. This FPGA-based module does not have an operating system and it provides protection as a firewall and mitigates the cyber threats. The encryption equipment consists of an encryption module, a decryption module, and interfaces for communication between modules and systems. The Advanced Encryption Standard (AES)-128, which is formally approved as top level by U.S. National Security Agency for cryptographic algorithms, is adopted. The development of the cyber security module is implemented in two main phases: reverse engineering and re-engineering. In the reverse engineering phase, the cyber security plan and system requirements are analyzed, and the AES algorithm is decomposed into functional units. In the re-engineering phase, we model the logical architecture using Vitech CORE9 software and simulate it with the Enhanced Functional Flow Block Diagram (EFFBD), which confirms the performance improvements of the hardware-based cryptographic module as compared to software based cryptography. Following this, the Hardware description language (HDL) code is developed and tested to verify the integrity of the code. Then, the developed code is implemented on the FPGA and connected to the personal computer through Recommended Standard (RS)-232 communication to perform validation of the developed component. For the future work, the developed FPGA based encryption equipment will be verified and validated in its expected operating environment by connecting it to the Advanced power reactor (APR)-1400 simulator.
Accurate atmospheric correction is essential for the analysis of land surface and environmental monitoring. Aerosol optical depth (AOD) information is particularly important in atmospheric correction because the radiation attenuation by Mie scattering makes the differences between the radiation calculated at the satellite sensor and the radiation measured at the land surface. Thus, it is necessary to use high-quality AOD data for an appropriate atmospheric correction of high-resolution satellite images. In this study, we examined the Second Simulation of a Satellite Signal in the Solar Spectrum (6S)-based atmospheric correction results for the Sentinel-2 images in South Korea using raster AOD (MODIS) and single-point AOD (AERONET). The 6S result was overall agreed with the Sentinel-2 level 2 data. Moreover, using raster AOD showed better performance than using single-point AOD. The atmospheric correction using the single-point AOD yielded some inappropriate values for forest and water pixels, where as the atmospheric correction using raster AOD produced stable and natural patterns in accordance with the land cover map. Also, the Sentinel-2 normalized difference vegetation index (NDVI) after the 6S correction had similar patterns to the up scaled drone NDVI, although Sentinel-2 NDVI had relatively low values. Also, the spatial distribution of both images seemed very similar for growing and harvest seasons. Future work will be necessary to make efforts for the gap-filling of AOD data and an accurate bi-directional reflectance distribution function (BRDF) model for high-resolution atmospheric correction. These methods can help improve the land surface monitoring using the future Compact Advanced Satellite 500 in South Korea.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권10호
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pp.3438-3457
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2022
As location-based services (LBS) are widely used in vehicular ad-hoc networks (VANETs), location privacy has become an utmost concern. Spatial cloaking is a popular location privacy protection approach, which uses a cloaking area containing k-1 collaborative vehicles (CVs) to replace the real location of the requested vehicle (RV). However, all CVs are assumed as honest in k-anonymity, and thus giving opportunities for dishonest CVs to submit false location information during the cloaking area construction. Attackers could exploit dishonest CVs' false location information to speculate the real location of RV. To suppress this threat, an edge-assisted Trusted Collaborative Anonymity construction scheme called TCA is proposed with trust mechanism. From the design idea of trusted observations within variable radius r, the trust value is not only utilized to select honest CVs to construct a cloaking area by restricting r's search range but also used to verify false location information from dishonest CVs. In order to obtain the variable radius r of searching CVs, a multiple linear regression model is established based on the privacy level and service quality of RV. By using the above approaches, the trust relationship among vehicles can be predicted, and the most suitable CVs can be selected according to RV's preference, so as to construct the trusted cloaking area. Moreover, to deal with the massive trust value calculation brought by large quantities of LBS requests, edge computing is employed during the trust evaluation. The performance analysis indicates that the malicious response of TCA is only 22% of the collaborative anonymity construction scheme without trust mechanism, and the location privacy leakage is about 32% of the traditional Enhanced Location Privacy Preserving (ELPP) scheme.
강한 외부 조도 아래에서의 디스플레이는 인간의 인지 시스템에 의해, 실제보다 더 어둡게 인지된다. 해당 문제를 소프트웨어 측면에서 해결하기 위한 기존의 기법들은, 외부 조도에 대응하지 못하거나 밝기에 비해 색상이 향상되지 못하는 한계를 보인다. 따라서 본 논문은 외부 조도 값에 따라 영상의 밝기 및 색상을 향상하는 시인성 개선 알고리즘을 제안한다. 해당 알고리즘은 입력 영상과 함께 외부 조도 값을 인자로 받은 후, 딥러닝 모델을 통한 luminance 학습 및 chrominance 복원 방정식을 적용하여, 개선된 영상의 열화 현상과 입력 영상과의 대비 차이가 최소화되도록 영상을 생성한다. 이는 정성적 평가에서 열화 모델링 적용 영상 비교를 통해 해당 알고리즘이 강한 외부 조도 아래에서의 시인성 개선에 뛰어난 성능을 보임을 확인할 수 있다.
ReLU(Rectified Linear Unit) 함수는 제안된 이후로 대부분의 깊은 인공신경망 모델들에서 표준 활성함수로써 지배적으로 사용되었다. 이후에 ReLU 를 대체하기 위해 Leaky ReLU, Swish, Mish 활성함수가 제시되었는데, 이들은 영상 분류 과업에서 기존 ReLU 함수 보다 향상된 성능을 보였다. 따라서 초해상화(Super Resolution) 과업에서도 ReLU 를 다른 활성함수들로 대체하여 성능 향상을 얻을 수 있는지 실험해볼 필요성을 느꼈다. 본 연구에서는 초해상화 과업에서 안정적인 성능을 보이는 EDSR(Enhanced Deep Super-Resolution Network) 모델의 활성함수들을 변경하면서 성능을 비교하였다. 결과적으로 EDSR 의 활성함수를 변경하면서 진행한 실험에서 해상도를 2 배로 변환하는 경우, 기존 활성함수인 ReLU 가 실험에 사용된 다른 활성함수들 보다 비슷하거나 높은 성능을 보였다. 하지만 해상도를 4 배로 변환하는 경우에서는 Leaky ReLU 와 Swish 함수가 기존 ReLU 함수대비 다소 향상된 성능을 보임을 확인하였다. 구체적으로 Leaky ReLU 를 사용했을 때 기존 ReLU 보다 영상의 품질을 정량적으로 평가할 수 있는 PSNR 과 SSIM 평가지표가 평균 0.06%, 0.05%, Swish 를 사용했을 때는 평균 0.06%, 0.03%의 성능 향상을 확인할 수 있었다. 4 배의 해상도를 높이는 초해상화의 경우, Leaky ReLU 와 Swish 가 ReLU 대비 향상된 성능을 보였기 때문에 향후 연구에서는 다른 초해상화 모델에서도 성능 향상을 위해 활성함수를 Leaky ReLU 나 Swish 로 대체하는 비교실험을 수행하는 것도 필요하다고 판단된다.
고속철도가 향후 지속적인 성과와 안정화를 도모하기 위해서는 고속철도 이용승객의 만족도를 높여 주어 지속적으로 고속철도를 이용하도록 해야 한다. 동시에 고속철도와 경쟁수단이라 할 수 있는 국내항공을 이용하는 고객과의 서비스특성 비교를 통하여 경쟁수단으로부터 우위를 점해야 한다. 구조방정식을 이용한 이용자의 서비스영향 모형개발을 위해 설문조사를 실시하였으며, 신뢰성분석, 상관분석, 요인분석을 통해 측정지표의 타당성 및 연구가설 설정을 위한 기초분석을 수행하였다. 구조방정식모형을 이용하여 경쟁수단간 서비스특성을 분석한 결과, 고속철도(KTX)는 이용자의 내부서비스(대기, 이동)를 개선해야 하는 것으로 나타났으며, 국내항공은 이용자의 외부서비스(접근, 환승)를 개선해야 하는 것으로 나타났다. 다시 말하면, 고속철도(KTX)의 경우 대기시설과 현재 일부구간에 제약을 받고 있는 이동부분에 개선이 필요한 것을 알 수 있으며, 국내 항공의 경우 공항으로의 접근 및 타 교통수단으로의 환승은 불편한 것으로 나타나 국내항공 이용시 접근체계 및 환승에 대 한 서비스 개선이 필요한 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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