In this paper, we propose a bounding box prediction algorithm using multiple probability maps to improve object detection result of object detector. Although the performance of object detectors has been significantly improved, it is still not perfect due to technical problems and lack of learning data. Therefore, we use the result correction method to obtain more accurate object detection results. In the proposed algorithm, the preprocessed bounding box created as a result of object detection by the object detector is clustered in various form, and a conditional probability is given to each cluster to make multiple probability map. Finally, multiple probability map create new bounding box of object using morphological elements. Experiment results show that the newly predicted bounding box reduces the error in ground truth more than 45% on average compared to the previous bounding box.
본 연구는 미국의 블리자드社의 FPS 장르 게임 Overwatch의 루트 박스(Loot Box)의 구조를 탐구한다. 현재 최근 게임 산업 가장 큰 논란거리 중 하나는 게임 유저들이 고성능의 게임 아이템을 복권 형식으로 구입하는 "확률형 아이템"이다. 본 연구는 확률형 아이템과 비슷한 해외의 루트박스 사례를 다각적으로 탐구하여, 어떠한 구조를 지니고 있는지를 분석하고 법적인 해석을 시도한다. 이를 통해, 루트 박스 시스템의 장단점을 분석할 뿐만 아니라 국내의 확률형 아이템 문제를 위한 시사점을 제공한다.
Faheem, Zaid Bin;Ali, Asim;Khan, Muhamad Asif;Ul-Haq, Muhammad Ehatisham;Ahmad, Waqar
ETRI Journal
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제42권4호
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pp.619-632
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2020
Highly dispersive S-boxes are desirable in cryptosystems as nonlinear confusion sublayers for resisting modern attacks. For a near optimal cryptosystem resistant to modern cryptanalysis, a highly nonlinear and low differential probability (DP) value is required. We propose a method based on a piecewise linear chaotic map (PWLCM) with optimization conditions. Thus, the linear propagation of information in a cryptosystem appearing as a high DP during differential cryptanalysis of an S-box is minimized. While mapping from the chaotic trajectory to integer domain, a randomness test is performed that justifies the nonlinear behavior of the highly dispersive and nonlinear chaotic S-box. The proposed scheme is vetted using well-established cryptographic performance criteria. The proposed S-box meets the cryptographic performance criteria and further minimizes the differential propagation justified by the low DP value. The suitability of the proposed S-box is also tested using an image encryption algorithm. Results show that the proposed S-box as a confusion component entails a high level of security and improves resistance against all known attacks.
DES가 Differential Cryptanalysis(이하 DC)에 쉽게 공격받을 수 있는 결정적인 취약점은 5-box를 포함한 암호함수의 구조에 있다 따라서 DES의 DC에 대한 대응방안으로는 XOR분포가 완전하게 균일(입력 XOR가 zero일 경우는 제외)하도록 5-box를 재구성하는 방법과 N-1 라운드 특성이 구성될 확률을 낮추기 위해 DES 알고리즘의 일부를 수정하는 방법을 생각할 수 있다. 그러나 Dawson과 Tavares가 제안한 완전히 균일한 XOR분포 테이블을 갖는 S-box는 오히려 균일하지 않을 매보다 더 취약하다고 Pieprzyk의 연구결과에 의해 증명되었다 결국 DES가 DC에 대응하기 위해서는 5-box의 재설계만으로는 부족하며 암호함수 자체를 수정해야 할 것이다. 본 논문에서는 DES의 암호함수를 일부 수정하여 DC에 대한 반복 특성이 구성될 확률을 낮추는 방안을 제안하고자 한다. 비교 분석 결과 제안된 알고리즘이 기존의 DES보다 DC 공격에 강함을 확인하였다.
Temperature may have more significant influences on structural responses than operational loads or structural damage. Therefore, a comprehensive understanding of temperature distributions has great significance for proper design and maintenance of bridges. In this study, the temperature distribution of the steel box girder is systematically investigated based on the structural health monitoring system (SHMS) of the Sutong Cable-stayed Bridge. Specifically, the characteristics of the temperature and temperature difference between different measurement points are studied based on field temperature measurements. Accordingly, the probability density distributions of the temperature and temperature difference are calculated statistically, which are further described by the general formulas. The results indicate that: (1) the temperature and temperature difference exhibit distinct seasonal characteristics and strong periodicity, and the temperature and temperature difference among different measurement points are strongly correlated, respectively; (2) the probability density of the temperature difference distribution presents strong non-Gaussian characteristics; (3) the probability density function of temperature can be described by the weighted sum of four Normal distributions. Meanwhile, the temperature difference can be described by the weighted sum of Weibull distribution and Normal distribution.
For introducing the groundwater quality assessment using background concentration of groundwater, several methods had been studied to estimate the background concentration of groundwater and to suggest the background concentration of study area. Some methods such as Box whisker plot, Percentile and Cumulative probability distribution had been adopted to estimate background concentration, and it was evaluated that the Cumulative probability distribution method presents more reasonable background concentration because it can consider the data distribution. So we estimated the background concentration of study area using cumulative probability distribution method. We suggested the background concentration for each hydrogeology respectively in case hydrogeological water quality similarity is very low.
Abstract This study was conducted to pursue the normalization of frequency distribution by making an approach to the coefficient of skewness to nearly zero through the Box-Cox transformation, to get probable flood flows can be calculated by means of the transformation equation which has been derivated by Box-Cox transformation in the annual maximum series of the applied watersheds. It has been concluded that Box-Cox transfromation is proved to be more efficient than logarithmic, square root and SMEMAX transformation which is based on the trigonometric solution of a right triangle whose three verteces repesent the smallest, median and largest observed values of a population in making the coefficient of skewness nearer to zero. Consequently it is shown that probable flood flows according to the return period based on Box-Cox transformation are closer to the observed data as compared to other methods including SMEMAX transformation and fitted probability distributions such as the three parameter lognormal and the type I extremal distribution for the applied watersheds.
영화 매출에 대한 연구가 많이 있었지만 공통적인 핵심주제는 영화 매출에 대한 효율적인 예측모델을 훈련하는 것이다. 그러나 과거의 연구에서는 예측 오차를 발생시키는 요인에 대한 분석이 부족하여 이러한 오차를 줄이는 방법에 대한 연구가 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 같은 시기에 개봉되고 있는 영화들 간의 영향이 예측 오차에 대한 주요인이라는 가정하에 한 영화가 다른 경쟁영화에서 영향을 받는 정도(경쟁값)를 분석하여 영화매출예측 성능을 향상시키는 것을 목표로 한다. 경쟁값을 예측하기 위하여, 먼저 경쟁값의 극성(양수/음수)에 대해 분류하고 양수의 확률과 음수의 확률을 계산한 다음 회귀분석을 이용하여 양수인 값과 음수인 값을 예측한다. 마지막으로, 확률값과 예측값을 통하여 경쟁값의 기댓값을 계산하여 초기 예측된 매출을 보정한다. 실험 결과에 의하면 제안 방법을 통하여 영화 매출 예측의 정확도가 향상됨을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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