• 제목/요약/키워드: Self-Organizing System

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HVS와 신경회로망을 이용한 디지털 워터마킹 (Digital Watermarking using HVS and Neural Network)

  • 이영희;이문희;차의영
    • 컴퓨터교육학회논문지
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    • 제9권2호
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    • pp.101-109
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    • 2006
  • 본 논문에서는 DCT 도메인에서 영상의 블록에 대한 분류에 따라 다른 블록들에 삽입될 워터마크의 강도를 적용적으로 조절하여 워터마크를 삽입하기 위해 인간 시각 시스템(HVS)과 선경회로망 중 SOM(Self-Organizing Map)을 이용한 적용적 디지털 이미지 워터마킹을 제안한다. 인간 시각 시스템을 기반으로 하여 블록의 특정벡터를 찾아낸다. 블록의 특정벡터를 입력으로 SOM에 의해 블록들은 4등급으로 분류된다. 이들 중 3개의 등급에 속하는 블록을 선택하여 DCT 계수들 중 DC성분을 제외한 저주파 성분을 가지는 6개의 계수들을 선택하여 워터마크를 삽입한다. 실험을 통해 새로 제안된 알고리즘은 좋은 화질을 얻을 수 얻을 수 있었고 JPEG 압축, 영상처리, 기하학적 변환과 잡음과 같은 공격에 아주 강인하였다.

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A New Approach for Hierarchical Dividing to Passenger Nodes in Passenger Dedicated Line

  • Zhao, Chanchan;Liu, Feng;Hai, Xiaowei
    • Journal of Information Processing Systems
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    • 제14권3호
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    • pp.694-708
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    • 2018
  • China possesses a passenger dedicated line system of large scale, passenger flow intensity with uneven distribution, and passenger nodes with complicated relations. Consequently, the significance of passenger nodes shall be considered and the dissimilarity of passenger nodes shall be analyzed in compiling passenger train operation and conducting transportation allocation. For this purpose, the passenger nodes need to be hierarchically divided. Targeting at problems such as hierarchical dividing process vulnerable to subjective factors and local optimum in the current research, we propose a clustering approach based on self-organizing map (SOM) and k-means, and then, harnessing the new approach, hierarchical dividing of passenger dedicated line passenger nodes is effectuated. Specifically, objective passenger nodes parameters are selected and SOM is used to give a preliminary passenger nodes clustering firstly; secondly, Davies-Bouldin index is used to determine the number of clusters of the passenger nodes; and thirdly, k-means is used to conduct accurate clustering, thus getting the hierarchical dividing of passenger nodes. Through example analysis, the feasibility and rationality of the algorithm was proved.

빠른 노드 검색과 부하감소를 위한 새로운 가쉽기반 P2P 네트워크 알고리즘 (A Novel Algorithm for Fast Node-search and Redundancy Reduction in Gossip-based P2P Network)

  • 축효위;장경식
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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    • pp.619-622
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    • 2009
  • 가쉽 기반 프로토콜을 이용한 P2P 네트워크 급속히 발전하고 있다. 특히 그룹통신에서 는 가쉽 기반 프로토콜이 높은 신뢰성을 보장하고 확장성이 있다. 본 논문에서 제시하는 자기 조정 프로토콜은 사용 그룹 크기를 모르는 경우에 이웃에서 목록을 얻는다. 그리고 이웃 목록의 노트 백업 메커니즘을 이용해서 시스템의 부가적인 부하를 감소시킨다. 제안된 시스템 모델, 기반의 알고리즘과 시뮬레이션 평가 결과들을 본 논문에서 제시한다.

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자기학습 신경망을 이용한 원자력발전소 고리 2호기 실시간 열성능 진단 시스템 개발 (Development of a Real-Time Thermal Performance Diagnostic Monitoring System Using Self-Organizing Neural Network for KORI-2 Nuclear Power Unit)

  • Kang, Hyun-Gook;Seong, Poong-Hyun
    • Nuclear Engineering and Technology
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    • 제28권1호
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    • pp.36-43
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    • 1996
  • 본 논문은 원자력발전소 열성능 감시 시스템의 PC기반 구현에 관한 연구 내용이다. 이 시스템은 열성능 감시와 진단을 플랜트 운전중에 실시간으로 수행할 수 있다. 고리 원전2호기를 목적호기로 원형 시스템을 구성하여 시험해 보았다. 원자력발전소의 열 주기 시스템은 대단히 복잡하고 구성 요소간에 상호 영향이 커서, 그 분석과 고장 진단에 어려움이 많다. 본 연구에서는 열 주기를 효율적으로 표현하고, 계산시간을 단축하기 위해 성능 진단 변수를 설정하였다. 비정상 상태에서의 진단 변수의 특성 패턴 변화를 인식하기 위해 자기학습 신경망의 일종인 퍼지아트맵을 이용하였다. 시험을 통해 이 알고리듬이 비정상 상태를 감지하고 고장 원인을 성공적으로 규명하는 것을 보였으며, 운전원의 편의를 위해 그래픽 사용자 인터페이스를 구축하였다.

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선박자동식별장치를 이용한 ADS-B 개념 기반의 항공감시용 송수신기의 구현 (Implementation of Aeronautical Surveillance Transceiver using AIS based on ADS-B Concepts)

  • 송재훈;오경륜;김종철;이장연
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2009년도 공동학술대회
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    • pp.19-20
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    • 2009
  • 국제해사기구(International Maritime Organization, IMO)에서는 선박의 해상 충돌을 방지하기 위하여 SOLAS Chapter 5의 요구조건에 따라 모든 선박에 대하여 선박자동식별장치(Automatic Identification System, AIS)를 의무적으로 장착하도록 권고하고 있다. AIS를 사용하면 타선에 대한 제원 및 항행정보의 획득이 가능하여 충돌방지뿐만 아니라 광역관제, 조난 선박의 탐색구조 등 안전관리에도 활용이 가능하다. 본 논문에서는 AIS 장비를 사용하여 ADS-B(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast) 개념 기반의 항공감시용 송수신기를 구현한 결과에 대하여 살펴보도록 한다. 기본적으로 AIS는 해상에서 사용되기 때문에 고도 정보를 사용하지 않지만, AIS 장비 내부에 사용하는 GIS 칩셋에서 제공하는 고도 정보의 추출이 가능하다. 고도 정보를 포함한 감시 메시지 형식을 정의하고, SOTDMA(Self-Organizing Time Division Multiple Access) 방식을 개선하여 ADS-B 송수신기를 구현하였다. 적용 결과를 확인하기 위하여 지상시험 및 비행시험을 수행하였다.

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온대활엽수림 생태수문계의 과정망: 복잡계 관점 (Process Networks of Ecohydrological Systems in a Temperate Deciduous Forest: A Complex Systems Perspective)

  • 윤주열;김세희;강민석;조천호;천정화;김준
    • 한국농림기상학회지
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    • 제16권3호
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    • pp.157-168
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    • 2014
  • 본 총설에서는 산림생태계의 생태수문시스템을 복잡계의 관점에서 바라 보았을 때, (1) 생태수문계의 구성 요소들이 상호작용을 통해 망을 형성하고 집단적인 반응을 하며, (2) 복잡정교한 정보 처리를 수행하고, (3) 자기-조직화 과정을 통해 적응해 가는 복잡계의 특징들을 볼 수 있을 것이라고 가정하였다. 제시된 과정망 그리기의 결과는 생태수문계에 관여하는 다양한 시공간 규모의 과정들이 실제로 관련 변수들 간의 되먹임과 정보 흐름의 망을 형성하고 있음을 명확히 보여준다. 또한 구성 변수들이 독특한 형태(즉, 차별화된 결합 형태, 방향성 및 시간 지연 규모)로 정보를 교환함으로써, 망 안에 또 다른 망을 형성하며 일관되게 조직화되어 특정한 하부계들을 구성하는 계층적(hierarchical) 구조를 잘 나타낸다. 이러한 하부계들이 종관 하부계(SS), 대기경계층 하부계(ABLS), 생물리 하부계(BPS), 생물리화학 하부계(BPCS) 등으로 다양하게 나타남을 보여준다. 주목할 점은, 이러한 하부계들이 서로 되먹임 고리들을 맺거나 끊음으로써 지역하부계(RS)와 같은 새로운 하부계의 집합체를 생성하거나, 또는 분리시킨다는 것이다. 이러한 과정은 바로 복잡계의 특성인 자기-조직화 과정의 증거로서, 생태계가 계층적으로 조직화되어 성장하고 발전하면서, 자연적/인위적 교란 속에서도 자기-조직화를 통해 동적 평형을 유지하며, 환경 변화에 적응하고 진화해 나감을 함축적으로 의미한다. 생태계의 건전성은 시스템의 자기-조직화 과정들이 유지될 때에 비로소 보존되는 것이기 때문에, 이러한 관점에서 과정망 연구방법은 의미있고 이치에 닿는다.

자기구성 지도를 이용한 인터넷 FAQ의 자동응답 및 개념적 브라우징 (Automatic Response and Conceptual Browsing of Internet FAQs Using Self-Organizing Maps)

  • 안준현;류중원;조성배
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제12권5호
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    • pp.432-441
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    • 2002
  • 최근 인터넷상의 정보를 가공하여 사용자에게 효율적으로 제공하는 서비스들이 많아지고 있지만, 컴퓨터에 익숙하지 않은 사용자들은 이러한 서비스를 쉽게 이용하지 못하기 때문에 사용자들을 돕는 시스템이 필요하다. 예를 들어, 웹사이트의 경우 전자우편을 통한 사용자들의 질문에 대해 관리자가 직접 답을 해줘야 하는데, 사용자의 증가로 질의응답 업무의 양이 커지고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 사용자의 질의를 자동으로 분류하여 응답하고 사용자가 FAQ를 개념적으로 브라우징할 수 있도록 하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 다양한 크기의 질의 메일을 정형화된 크기로 만들기 위한 키워드 클러스터링 자기구성 지도(SOM)와 이를 실제 해당 답변 클래스로 분류하는 전자 우편 분류 SOM의 이단계 구조로 구성되어 사용자의 질의에 해당하는 답변을 자동으로 전송할 수 있으며, 사용자가 이차원상에 표현된 문서 지도를 이용하여 쉽게 전체 자료의 분포를 파악하여 검색할 수 있다. 실제 한 달간 수집한 2,206개의 한메일넷 질의 데이터에 대한 실험 결과, 95%의 분류율을 보여 그 유용성을 볼 수 있었으며, 단계별 검색이 가능하여 사용자가 효율적으로 검색할 수 있음을 확인할 수 있었다.

Dense RGB-D Map-Based Human Tracking and Activity Recognition using Skin Joints Features and Self-Organizing Map

  • Farooq, Adnan;Jalal, Ahmad;Kamal, Shaharyar
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제9권5호
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    • pp.1856-1869
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    • 2015
  • This paper addresses the issues of 3D human activity detection, tracking and recognition from RGB-D video sequences using a feature structured framework. During human tracking and activity recognition, initially, dense depth images are captured using depth camera. In order to track human silhouettes, we considered spatial/temporal continuity, constraints of human motion information and compute centroids of each activity based on chain coding mechanism and centroids point extraction. In body skin joints features, we estimate human body skin color to identify human body parts (i.e., head, hands, and feet) likely to extract joint points information. These joints points are further processed as feature extraction process including distance position features and centroid distance features. Lastly, self-organized maps are used to recognize different activities. Experimental results demonstrate that the proposed method is reliable and efficient in recognizing human poses at different realistic scenes. The proposed system should be applicable to different consumer application systems such as healthcare system, video surveillance system and indoor monitoring systems which track and recognize different activities of multiple users.

자기구성 신경회로망을 이용한 면삭밀링에서의 공구파단검출 (Tool Breakage Detection in Face Milling Using a Self Organized Neural Network)

  • 고태조;조동우
    • 대한기계학회논문집
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    • 제18권8호
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    • pp.1939-1951
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    • 1994
  • This study introduces a new tool breakage detecting technology comprised of an unsupervised neural network combined with adaptive time series autoregressive(AR) model where parameters are estimated recursively at each sampling instant using a parameter adaptation algorithm based on an RLS(Recursive Least Square). Experiment indicates that AR parameters are good features for tool breakage, therefore it can be detected by tracking the evolution of the AR parameters during milling process. an ART 2(Adaptive Resonance Theory 2) neural network is used for clustering of tool states using these parameters and the network is capable of self organizing without supervised learning. This system operates successfully under the wide range of cutting conditions without a priori knowledge of the process, with fast monitoring time.

자기 조직화 퍼지 제어기를 적용한 자율 운송 장치 (Autonomous Guided Vehicle Using Self-Organizing Fuzzy Controller)

  • 나영남;이윤배
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제7권4호
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    • pp.1160-1168
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    • 2000
  • Due to the increase in importance of factory-automation (FA) in the field of production, the importance of he autonomous guided vehicle's (AGV) role has also increased. This paper is about an active and effective controller which can flexibly prepare for changeable circumstances. For this study, research about an behavior-based system evolving by itself is also being considered. In this paper, constructed an active and effective AGV fuzzy controller to be able to carry out self-organization. To construct it, we tuned suboptimally membership function using a genetic algorithm (GA) and improved the control efficiency by self-correction and the generation of control rules.

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