이 논문에서는 디지털 영상의 퍼지 시스템 표현으로부터 유도된 Edge 검출 알고리듬에 대하여 기술한다. 이 알고리듬은 Gradient을 기반으로 한 것으로 Convolution Kernel이 기존의 Roberts, Prewitt 또는 Sobel등이 제안한 Gradient Kernel과 다른 새로운 것이다. 사용한 퍼지시스템은 디지털 영상을 근사적으로 표현한 Bicubic Spline 함수를 퍼지시스템 화한것으로서 2차 도함수가 연속이기 때문에 Gradient나 Laplacian 연산이 가능하다. Grid 점들에서 이 함수의 Gradient는 두 개의 축 방향으로 각각 한개의 3$\times$3행렬과 영상과의 Covolution에 의하여 산출됨을 보였으며 이를 이용하여 검출된 Edge들은 기존의 다른 방법을 사용하여 검출된 Edge 영상보다 훨씬 선명함을 확인하였다. 이 알고리듬 적용사례 2개에 대한 기술에 포함되어 있다.
신뢰할 수 있는 공정 감시와 진단은 생산 공정의 안전과 최종제품의 품질을 보장이라는 관점에서 중요하다. 공정진단의 목적은 특정한 공정 이상의 원인을 밝혀내는 것이다. 본 연구에서는 분류기법에 기반한 공정진단 체계를 제시한다. 여기서는 공정데이터를 비선형 데이터 표현기법을 통해 변환함으로써 데이터의 크기를 줄이며 효율적인 데이터 표현이 가능하다. 추가적인 단계로서 공정 데이터의 전처리 과정을 통해 진단에 무관한 공정 패턴을 제거하고 진단 성능을 높이고자 한다. 진단 성능을 평가하기 위해 회분식 공정에 대한 사례연구를 수행한 결과 기존 선형 진단 방법론 및 전처리 과정이 없는 방법론에 비해 향상된 진단 결과를 얻을 수 있었다.
Kim, Jaesung;Ahn, Sunil;Lee, Jeongchoel;Lee, Jongsuk Ruth
인터넷정보학회논문지
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제21권3호
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pp.41-51
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2020
EDISON is a web-based platform that provides easy and convenient use of simulation software on high-performance computers. One of the most important roles of a computational science platform, such as EDISON, is to post-process and represent the simulation results data so that the user can easily understand the data. We interviewed EDISON users and collected requirements for post-processing and represent of simulation results, which included i) flexible data representation, ii) supporting various data representation components, and iii) flexible and easy development of view template. In previous studies, it was difficult to develop or contribute data representation components, and the view templates were not able to be shared or recycled. This causes a problem that makes it difficult to create ecosystems for the representation tool development of numerous simulation software. EDISON-VIEW is a framework for post-processing and representing simulation results produced from the EDISON platform. This paper proposes various methods used in the design and development of the EDISON-VIEW framework to solve the above requirements and problems. We have verified its usefulness by applying it to simulation software in various fields such as material, computational fluid dynamics, computational structural dynamics, and computational chemistry.
본 연구는 TV 보도에 있어서 영상화면의 서사구조와 의미구조를 밝히고자 한 것이다. TV 보도는 전통적인 언어기사와 영상화면의 복합체로 이루어지는데, 과거에는 영상화면은 언어기사의 단순한 부가물로 간주되었었다. 그러나 현재는 영상화면이 보다 더 중요하게 인식되고 있다. 그렇다면 이러한 영상화면이 지니는 의미는 어떻게 구현되는가 하는 것이 주관심사이다. 따라서 미국에서 발생한 '9 11참사'에 대한 우리 TV 보도를 분석하였다. 그 결과, 영상화면은 언어기사와 유사하게 일정한 서사구조로 이루어지고 있으며, 그러한 서사구조는 특정한 의미를 표출하게 됨을 발견할 수 있었다. 둘째, 영상화면의 의미는 경우에 따라서는 언어기사의 의미를 넘어서는 정도로 표출하고 있으며, 영상화면의 의미가 언어기사의 의미보다도 더욱 중요하게 소구되고 있기도 하다. 셋째, 영상화면이 표현하는 의미는 언어기사가 지니고 있는 의미의 범위, 상상력, 한계 등을 설정해주고 있다. 넷째, 영상화면이 표출하고자 하는 이미지도 언어체계로 구상되기도 하고, 언어체계로 해석되기도 한다는 점을 발견할 수 있었다.
딥러닝은 이미지 처리에 있어 우수한 성능을 보여주며 큰 주목을 받고 있지만, 입력 데이터에 대한 변조를 통해 모델이 오분류하게 만드는 적대적 공격에 매우 취약하다. 적대적 공격을 통해 생성된 적대적 예제는 사람이 식별하기 어려울 정도로 최소한으로 변조가 되며 이미지의 전체적인 시각적 특징은 변하지 않는다. 딥러닝 모델과 달리 사람은 이미지의 여러 특징을 기반으로 판단하기 때문에 적대적 예제에 속지 않는다. 본 논문은 이러한 점에 착안하여 이미지의 색상, 모양과 같은 시각적이고 상징적인 특징인 Symbolic Representation을 활용한 적대적 예제 탐지 방법을 제안한다. 입력 이미지에 대한 분류결과에 대응하는 Symbolic Representation과 입력 이미지로부터 추출한 Symbolic Representation을 비교하여 적대적 예제를 탐지한다. 다양한 방법으로 생성한 적대적 예제를 대상으로 탐지성능을 측정한 결과, 공격 목표 및 방법에 따라 상이하지만 specific target attack에 대하여 최대 99.02%의 탐지율을 보였다.
We propose two improved scalar multiplication methods on elliptic curves over $F_{{q}^{n}}$$q= 2^{m}$ using Frobenius expansion. The scalar multiplication of elliptic curves defined over subfield $F_q$ can be sped up by Frobenius expansion. Previous methods are restricted to the case of a small m. However, when m is small, it is hard to find curves having good cryptographic properties. Our methods are suitable for curves defined over medium-sized fields, that is, $10{\leq}m{\leq}20$. These methods are variants of the conventional multiple-base binary (MBB) method combined with the window method. One of our methods is for a polynomial basis representation with software implementation, and the other is for a normal basis representation with hardware implementation. Our software experiment shows that it is about 10% faster than the MBB method, which also uses Frobenius expansion, and about 20% faster than the Montgomery method, which is the fastest general method in polynomial basis implementation.
This paper proposes a method to improve the performance of face recognition via super-resolution method using sparse representation and deep learning from low-resolution facial images. Recently, there have been many researches on ultra-high-resolution images using deep learning techniques, but studies are still under way in real-time face recognition. In this paper, we combine the sparse representation and deep learning to generate super-resolution images to improve the performance of face recognition. We have also improved the processing speed by designing in parallel structure when applying sparse representation. Finally, experimental results show that the proposed method is superior to conventional methods on various images.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권6호
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pp.2748-2766
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2016
Compared with traditional patch-based sparse representation, recent studies have concluded that group-based sparse representation (GSR) can simultaneously enforce the intrinsic local sparsity and nonlocal self-similarity of images within a unified framework. This article investigates an accelerated split Bregman method (SBM) that is based on GSR which exploits image compressive sensing (CS). The computational efficiency of accelerated SBM for the measurement matrix of a partial Fourier matrix can be further improved by the introduction of a fast Fourier transform (FFT) to derive the enhanced algorithm. In addition, we provide convergence analysis for the proposed method. Experimental results demonstrate that accelerated SBM is potentially faster than some existing image CS reconstruction methods.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제22권1호
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pp.69-80
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2015
In this paper, the probability that a given point is covered by a random convex hull generated by independent and identically-distributed random points in a plane is studied. It is shown that such probability can be expressed in terms of an integral that can be approximated numerically by function-evaluations over the grid-points in a 2-dimensional space. The new integral representation allows such probability be computed efficiently. The computational burdens under the proposed integral representation and those in the existing literature are compared. The proposed method is illustrated through numerical examples where the random points are drawn from (i) uniform distribution over a square and (ii) bivariate normal distribution over the two-dimensional Euclidean space. The applications of the proposed method in statistics are are discussed.
The purpose of this study is to pointed artistic representation design on fashion through observation, integrating of the formative arts. Above all, designing principle should be considered with trend, styling ,coloring. Suggested designing study is the essence of present methods. ① Clothing as an art ② Expression in fashion design ③ Creation of the artistic sense ④ The various techniques of design ⑤ Perform the steps of design (Ⅰ) ∼ (Ⅲ) That is to say, fashion is reflected in the spirit of painters as well as designers. Art is close and common relationship between individual will-to-form and the sense of value. Thus Art wear is represented the minute expression of designing the function with artistic originality. I submit some opinion and my studies. ① Forms of Formative Arts ② Analysis of the Silhouette & Design - - ③ Color scheme of Design ④ Artistic representation techniques - Knit wear design ⑤ Emotion of Beauty The results of this study were as follows : 1. Fashion design is demanded to do motivation by means of artistic representation. 2. Smart, sophisticated image effects, avoiding posterlike garish appearance. 3. It is supported for fashion information which is relating to design through industry society.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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