본 논문에서는 상관성 신호가 수신 시스템에 입사하는 경우 원하는 신호를 추정하는 방법에 대해서 연구한다. 안테나 수신 신호의 잡음과 간섭을 제거하고 원하는 신호를 추정하기 위해서 적응배열 안테나 시스템과 도래 방향 알고리즘의 부 공간 기법을 적용시킨다. 적응 배열 안테나의 배열 응답 벡터는 베이즈 방법을 이용하여 확률적으로 나타내고 신호의 가중치를 갱신하여 목표물의 도래 방향을 정확히 추정한다. 본 연구에서 원하는 신호의 추정 방법은 공분산 행렬의 가중치를 갱신하여 수신신호의 간섭과 잡음을 제거한 후 배열 응답벡터를 원하는 신호 공분산 행렬의 갱신 가중치에 적용한다. 부 공간 기법의 고유치 와 고유 분해를 이용하여 고 분해능 도래 방향 추정 알고리즘에서 신호 부 공간과 잡음 부 공간으로 구분하여 원하는 신호를 정확히 추정한다. 모의실험을 통해서 기존의 방법과 본 연구에서 제안한 방법을 비교 분석한다.
Njonjo, Anne Wanjiru;Pan, Bao-Feng;Jeong, Tae-Gweon
한국항해항만학회지
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제41권5호
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pp.269-276
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2017
"Tracking" here refers to the estimation of a moving object with some degree of accuracy where at least one measurement is given. The measurement, which is the sensor-obtained output, contains systemic errors and errors that are due to the surrounding environment. Tracking filters play the key role of the target-state estimation after the updating of the tracking system; therefore, the type of filter that is used for the conduction of the estimations is crucial in the determining of the reliability of the updated value, and this is especially true since the performances of different filters vary when they are subjected to different environmental and initial conditions. The purpose of this paper is the conduction of a comparison between the performances of the ${\alpha}-{\beta}-{\gamma}$ filter and the Kalman filter regarding an ARPA-system tracking module that is used on board high-dynamic warships. The comparison is based on the capability of each filter to reduce noise and maintain a stable response. The residual error is computed from the difference between the true and predicted positions and the true and estimated positions for the given sample. The results indicate that the tracking accuracy of the Kalman filter is higher compared with that of the optimal ${\alpha}-{\beta}-{\gamma}$ filter; however, the response of the optimal ${\alpha}-{\beta}-{\gamma}$ filter is more stable.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권3호
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pp.1502-1522
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2019
Leakage of secret keys may be the most devastating problem in public key cryptosystems because it means that all security guarantees are missing. The forward security mechanism allows users to update secret keys frequently without updating public keys. Meanwhile, it ensures that an attacker is unable to derive a user's secret keys for any past time, even if it compromises the user's current secret key. Therefore, it offers an effective cryptographic approach to address the private key leakage problem. As an extension of the forward security mechanism in certificate-based public key cryptography, forward-secure certificate-based signature (FS-CBS) has many appealing merits, such as no key escrow, no secure channel and implicit authentication. Until now, there is only one FS-CBS scheme that does not employ the random oracles. Unfortunately, our cryptanalysis indicates that the scheme is subject to the security vulnerability due to the existential forgery attack from the malicious CA. Our attack demonstrates that a CA can destroy its existential unforgeability by implanting trapdoors in system parameters without knowing the target user's secret key. Therefore, it is fair to say that to design a FS-CBS scheme secure against malicious CAs without lying random oracles is still an unsolved issue. To address this problem, we put forward an enhanced FS-CBS scheme without random oracles. Our FS-CBS scheme not only fixes the security weakness in the original scheme, but also significantly optimizes the scheme efficiency. In the standard model, we formally prove its security under the complexity assumption of the square computational Diffie-Hellman problem. In addition, the comparison with the original FS-CBS scheme shows that our scheme offers stronger security guarantee and enjoys better performance.
이 논문에서는 팬-틸트-줌 기능을 가지는 실시간 능동카메라 시스템에 적합한 2단계 머리 추적 알고리즘을 제안한다. 먼저, 색 수렴 단계에서는 머리의 모양을 타원으로 가정하고 모델 색-히스토그램을 얻는다. 그 후, 모델과 후보 타원의 색-히스토그램간의 유사도를 검사하여 목표 물체의 대략적인 위치를 구하기 위해 mean-shift 방법을 이용한다. 여기에서 영상 내 물체 영역의 색 분포가 카메라의 관찰 방향에 따라 달라지는 것을 고려하기 위하여, 모델 히스토그램 뿐 아니라 이전 프레임에서 얻어진 타원의 색 히스토그램도 함께 고려함으로써 mean-shift의 수렴성을 향상시킨다. 특히, 이전 프레임에서 결정된 타원 내부의 가장자리 영역에 포함되어 있는 배경 색 성분에 의한 오류 누적 문제를 해소하기 위해, 모델 히스토그램을 이용하여 타원의 크기를 적응적으로 축소함으로써 이전 추적 결과중 머리 영역에 해당되는 색 히스토그램을 얻는다. 또한 영상 내의 전역 움직임을 예측하고 이를 보상하여 정확한 초기 위치를 찾음으로써 mean-shift의 색 수렴성을 더욱 향상시킨다. 이 때, 고속 움직임 추정을 위해 1-D 투사 데이터 기반의 방법을 제안한다. 다음 단계에서는, 모양 정보를 이용하여 수렴단계에서 얻어진 타원의 위치와 크기를 보다 정확히 재조정한다. 이를 위해 영상 내 경사도의 방향에 기반한 강건한 모양 유사도 함수를 정의하고 사용한다. 다양한 환경을 고려한 실험을 통하여, 사람의 움직임이 빠른 경우, 영상 내 머리 크기의 변화가 심한 경우, 그리고 배경의 색과 모양이 매우 복잡한 경우에 대해서도 제안한 알고리즘이 비교적 정확히 추적을 수행함을 보였다. 아울러 제안한 알고리즘은 추적을 수행하는데 일반 PC에서 약 30fps의 처리 속도를 보여 실시간 시스템에 적합하다.
지도 일반화 기법을 이용하여 대축척 지도자료로부터 소축척 지도자료를 생산하기 위한 방법론 개발은 수치지형도의 제작, 갱신 등의 관리에 있어서 매우 중요하다. 본 연구에서는 수치지형도의 도로와 같은 네트워크 형태의 객체를 일반화하기 위한 하나의 단계인 선택 기법을 제안, 적용하였다. 이를 위해, 기존의 1:5,000 축척과 1:25,000 축척의 수치지형도를 상호 비교하여 도로 네트워크 객체의 선택과 관련된 기준(선택 객체의 개수, 상대적 중요도) 들을 T$\ddot{o}$pfer의 radical 법칙과 Logit 모형을 이용하여 분석하였다. 여기서 분석된 결과를 바탕으로 하여 테스트 데이터에 대해 선택 모델을 적용하여 1:5,000 수치지형도 도로중심선 레이어로부터 일반화된 1:18,000, 1:72,000 축척의 네트워크 데이터셋을 도출하였다. 일반화된 결과에 대하여 정성적, 정량적 평가를 실시한 결과, 상대적으로 높은 중요도를 가진 네트워크 객체들이 목표 축척수준에 맞게 적절히 선택된 결과를 나타내었다.
소프트웨어(S/W) 재공학은 S/W의 생명주기의 연장을 통한 지속적인 비즈니스 가치 창출 및 궁극적인 S/W ROI(Return on Investment) 확대에 가장 효과적인 기술 중 하나이다. 그럼에도 불구하고 S/W 재공학은 비용 소모적이며, 그 효과 역시 미흡한 어려운 작업으로 인식되어 왔다. 사실, 빈번히 발생하는 유지보수 요구에 대해 레거시 시스템들을 일치성 없이 그때그때 확장, 수정함으로써, 기존 시스템 본연의 의도를 상실 시켜 S/W시스템 아키텍쳐가 존재하지 않는 난잡한 시스템으로 전환시키는 경우가 종종 발생하고 있다. 더욱이 급격히 변하는 시스템 환경과 복잡 다양해지는 고객의 요구를 충족시킬 수 있는 새로운 S/W 시스템들을 매번 적시에(Time-to-Market) 제공하기는 거의 불가능하다. 따라서, 새로운 IT 기술의 출현과 비즈니스 정보 모델의 다양한 변경, 시스템 처리 로직의 급격한 복잡성 증가 등의 변화에 적절히 대처하기 위해서는 조직의 주요 자산으로서 레거시 시스템의 활용을 극대화할 수 있는 체계적인 재공학이 요구된다. 그러므로 본 논문에서는 레거시 시스템들의 가치를 극대화할 수 있는 체계적인 재공학 방법론 제공을 목적으로, 재공학의 초기 계획 단계에서부터 역공학 과정과 컴포넌트 변환 단계를 포함하는 재공학 프로세스와 그에 따른 구체적인 작업과 기법 및 산출물들을 명시한 레거시 시스템의 컴포넌트화 프로세스인 마르미-RE를 제안하고 간단한 사례적용 과정을 제시한다.
영상에서 사람의 머리위치를 찾는 문제에 있어서 어깨선 정보를 이용하는 것은 아주 유용하다. 영상에서 머리 외곽선과 어깨선의 형태는 일정한 변형을 유지하면서 같이 움직이므로 이를 ASM(Active Shape Model) 기법을 사용해서 통계적으로 모델링 할 수 있다. 그러나 ASM 모델은 국부적인 에지나 그래디언트에 의존하므로 배경 에지나 클러터 성분에 민감하다. 한편 AAM(Active Appearance Model) 모델은 텍스쳐 등을 이용하지만, 사람의 피부색, 머리색깔, 옷 색깔 등의 차이로 인해서 통계적인 학습방법을 쓰기가 어렵고, 전체 비디오에서 외모(Appearance)가 시간적으로 변한다. 따라서, 본 논문에서는 외모(Apperance) 모델을 변화에 따라 바꾸는 대신, 영상의 각 화소를 머리, 어깨, 배경으로 구분하는 분별적 외모 모델(discriminative appearance)를 사용한다. 실험을 통해서 제안된 방법이 기존의 기법에 비해서 포즈변화와 가려짐, 조명의 변화 등에 강인함을 보여준다. 또한 제안된 기법은 실시간으로 작동하는 장점 또한 가진다.
토지피복지도는 환경, 군사, 의사결정 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 단일 위성영상과 환경부에서 제공하는 국가토지피복도를 이용하여 훈련자료를 자동으로 추출하고, 이를 활용하여 피복을 분류하는 방법을 제안하였다. 이를 위하여 초기 훈련자료는 무감독분류인 ISODATA와 기존 토지피복도를 이용하였으며, 무감독 분류 사용시 각 클래스별 분류 선정과 클래스 명명, 감독분류에서 훈련자료 선정 등의 문제점을 해결하기 위하여 기존 토지피복도의 클래스 정보를 활용하여 자동으로 클래스를 분류하고 명명하였다. 추출된 초기 훈련자료는 대상 위성영상의 토지피복분류를 위하여 MLC의 훈련자료를 활용하였고, 피복분류의 정확도 향상을 위하여 반복방법을 적용하여 훈련자료를 갱신하였으며 최종적으로 토지피복지도를 추출하였다. 또한, 화소분류방법에서 발생하는 salt and pepper를 감소시키기 위하여 각 반복단계별 MRF를 적용하여 분류정확도를 향상시켰다. 본 연구에서 제안된 방법을 대상지역에 적용한 결과 효과적으로 토지피복지도를 생성할 수 있음을 정량적, 시각적으로 확인하였다.
본 연구는 골격이 있고 삼각형 메쉬로 이루어진 3D 모델의 변형을 빠른 연산 속도로 구현하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 삼각형 메쉬 정점의 위치를 빠른 속도로 계산할 수 있는 IK 풀이 방법을 연구하고 해당 인터페이스를 개발하였다. 모델 표면상에 한 개 이상의 마커를 지정하고 마커의 목표 위치를 설정하면, 이 시스템은 마커의 목표 위치를 기준으로 가속화된 IK 풀이를 통해 모델 표면을 구성하는 삼각형 메쉬 정점의 위치를 계산한다. 메쉬의 위치를 결정하는 데에는 각 마커와 해당 마커에 영향을 미치는 관절, 그리고 해당 관절의 상위(부모) 관절에 대하여 계산을 수행하는데, 이 과정에서 빈번하게 사용되는 중복된 항(terms)이 발생한다. 이러한 중복항을 사전에 계산해 둠으로써 기존의 삼중 중첩 반복 구조의 계산 절차를 이중 중첩 반복 구조로 개선하여 모델 변형 결과를 신속하게 구현할 수 있다. 제안된 가속화된 IK 풀이 방법은 LBS 기법으로 구현된 3D 모델을 다루거나 마커 없이 단순 촬영만으로 대상 물체를 추적하는 무마커 추적 관련 연구 등 다양한 분야에서 유용하게 활용할 수 있다.
본 연구는 온라인 여행사(OTA) 이용 여행자들의 최초 선택 시 중요하게 고려하는 요인과 재방문 시에는 온라인 여행사 선택요인이 중요도에서 어떻게 차이가 있는지 살펴보고, 이용 만족도에 영향을 끼치는 선택요인을 분석하였으며 온라인 여행사(OTA)를 이용한 경험이 있거나 이용하고자 하는 여행자들의 온라인 여행사 선택에 영향을 끼치는 요인과 어떤 요인을 중요하게 생각하는지, 재방문 시에는 중요도에서 어떤 차이를 보이는지 살펴보고자 한다. 연구결과, 온라인여행사 최초 이용자와 재방문자 간의 재방문 시 선택속성 차이에 관한 검증 결과 "적극적인 컴플레인 해결태도, 변경 및 취소의 편리성, 티켓과 서류의 배송서비스, 컴플레인 제기 편리성, 서비스 보상제도, 최신정보의 갱신 신속성, 예약절차의 간편함, 과거 만족시켜 주었던 정도, 직원의 업무처리능력, 다양한 결제수단과 결제의 안전성, 오프라인 여행사와의 연계성"과 같은 서비스 환경 구축과 강화에 중점을 두어야 함을 시사하고 있었다. 또한 최초 방문시 선택속성별 온라인 여행사에 대한 만족도 분석 결과 선택요인이 만족도에 영향을 미치고 있으며, 그 중 컴플레인 제기 편리성, 잘아는 직원의 유무, 적극적인 컴플레인 해결태도와 같은 A/S 환경요인이 만족도에 공헌하는 것으로 나타났다. 불편민원 대응에 대한 적극적인 고객 서비스의식(Customer Satisfaction Mind)과 이용의 편리성 등 체계적인 서비스 구조를 원하고 있으며, 이는 온라인 여행사의 생존과 발전을 위한 필요한 마케팅 전략이라는 점을 시사하고 재방문 시 선택속성별 온라인여행사에 대한 만족도의 경우 최초 방문자를 표적시장으로 한 마케팅 집중전략이 유효하며, 이는 온라인여행사의 생존을 위한 필수 마케팅 추진전략의 일환(一環)이라는 점을 시사하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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