• 산업경영시스템학회지
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• 제43권2호
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• pp.33-38
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• 2020

Anomaly detection of Machine Learning such as PCA anomaly detection and CNN image classification has been focused on cross-sectional data. In this paper, two approaches has been suggested to apply ML techniques for identifying the failure time of big time series data. PCA anomaly detection to identify time rows as normal or abnormal was suggested by converting subjects identification problem to time domain. CNN image classification was suggested to identify the failure time by re-structuring of time series data, which computed the correlation matrix of one minute data and converted to tiff image format. Also, LASSO, one of feature selection methods, was applied to select the most affecting variables which could identify the failure status. For the empirical study, time series data was collected in seconds from a power generator of 214 components for 25 minutes including 20 minutes before the failure time. The failure time was predicted and detected 9 minutes 17 seconds before the failure time by PCA anomaly detection, but was not detected by the combination of LASSO and PCA because the target variable was binary variable which was assigned on the base of the failure time. CNN image classification with the train data of 10 normal status image and 5 failure status images detected just one minute before.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권6호
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• pp.2098-2114
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• 2021

Light intensity variation is one of the key factors which affect the accuracy of vehicle face re-identification, so in order to improve the robustness of vehicle face features to light intensity variation, a Nonnegative Matrix Factorization model with the constraint of image acquisition time difference is proposed. First, the original features vectors of all pairs of positive samples which are used for training are placed in two original feature matrices respectively, where the same columns of the two matrices represent the same vehicle; Then, the new features obtained after decomposition are divided into stable and variable features proportionally, where the constraints of intra-class similarity and inter-class difference are imposed on the stable feature, and the constraint of image acquisition time difference is imposed on the variable feature; At last, vehicle face matching is achieved through calculating the cosine distance of stable features. Experimental results show that the average False Reject Rate and the average False Accept Rate of the proposed algorithm can be reduced to 0.14 and 0.11 respectively on five different datasets, and even sometimes under the large difference of light intensities, the vehicle face image can be still recognized accurately, which verifies that the extracted features have good robustness to light variation.

• 한국의류학회지
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• 제41권6호
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• pp.1085-1097
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• 2017

In the era of new media, images hold an important position as episteme to express and convey ideas. Fashion films provide dynamic and unique fashion images, differentiated from prior fashion media as a representational tool for showing a realistic fashion image only; consequently, their production and spread are increasing rapidly as a new fashion media. This study identifies the meaning and type of fashion images in fashion films based on the concept of Deleuze's image that help discover distinctive characteristics of fashion films as a new fashion media of an expressive tool. Literature research was conducted on new media, concepts and types of images by Deleuze to analyze types of new media images. According to research, fashion image in fashion film is defined as a fashion event; consequently, three types of new media images are derived. As the result of the empirical study, fashion images in fashion films are classified by images of realistic movement, variable time, and virtual experience. The results of the consideration show that fashion films expressed fashion through temporality and narrative, senses, and diegesis. Fashion images of new media in fashion films portray fashion as a process that transcends reality and imagination.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1994년도 추계학술대회 논문집
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• pp.504-509
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• 1994

Recently SMT is used widely to place the SMD on bare board which is very small and highly integrated. And that is one of the issue directly in the electric products assembly process and especiallly in the field of optimizing electric product's performance, automatically tuning method which is highly demanded in the electronics industry. To tune product's performance, variable resistances's resistivity should be changed until it has good performance characteristics. In this paper to automatically regulate the 8mm camcoder's performance, it is proposed variable resistence's center position and orientation detection algorithm by image processing, which has very precise and accurate result. And we found optimal conditions which can have effects on image acquisition process. And real time processing is done by DSP to detect vr's center and orientation. This results make it possible to utilize proposed image processing algorithm and system directly in electronics industry.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권1호
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• pp.69-74
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• 2011

한 국가에 거주하고 있는 인구수를 파악하는 젓은 매우 중요한 사안 중 하나이다. 본 연구에서는 DMSP-OLS 야간 영상과 인구 통계치를 이용한 인구 추정 모델을 제작함에 있어 적합한 변수를 선정하였다. 모델 제작에 이용된 기본식은 선행 연구에서 제안한 지수식을 바탕으로 제작하였으며 야간 영상으로부터 취득할 수 있는 다양한 변수를 이용하여 각각에 대해 정확도 평가를 수행하였다. 연구결과, 일정 크기 이상의 빛이 존재하는 지역의 면적을 변수로 사용하여 인구를 추정하였을 때 가장 정확도가 높은 것으로 나타났다. 한편, 본 연구를 다른 국가나 지역에 적용시키기 위해서는 보다 추가적인 연구가 필요할 것으로 사료된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.71-77
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• 2020

본 논문에서 우리는 PingPong256은 LFSR과 가변클록을 결합하여 불규칙한 PRNG를 생성하고 이를 이미지 암호화에 활용하는 방법을 제안한다. PingPong256은 2개의 LFSR을 기반으로 긴 주기가 보장되며, 가변클록은 서로 다른 LFSR의 상태를 참조하여 1회 동작시 임의의 클록만큼 동작한 결과를 출력하는 구조이다. 가변클록은 시간이 경과함에 따라 선택지가 증가하기 때문에 임의의 시간에 출력을 예측하기 어렵다는 특성으로 나타난다. PingPong256은 LFSR과 가변클록과 하드웨어 및 소프트웨어 구현의 편리함이라는 장점 및 민감성과 불규칙한 주기라는 장점을 결합한 것이다. 또한 NIST SP800-22를 사용하여 통계적 안전성을 검증하고 제안 된 방법의 안전성을 확인하고 NPCR 및 UACI를 사용하여 이미지 변화의 감도를 테스트 하였습니다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.263-270
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• 2016

본 논문에서는 프랙탈 부호화시 변환식의 계수를 찾는 과정에서 블럭의 탐색 영역을 줄이기 위해 탐색 영역인 도메인블록의 특성을 화소의 밝기의 평균에 의한 클래스와 분산에 의한 클래스로 분류하여 리스트를 구성한 후 레인지블록과 같은 클래스를 가지는 도메인블록만 검색하도록 하면서 도메인블럭 탐색시 1 차 허용 오차 한계값을 제어하여 부호화 시간을 향상시켰다. 또한 쿼드트리분할법으로 레인지블록의 크기를 가변시켜 변환( w i )의 수를 줄임으로서 압축효율을 높이고 레인지블록의 크기에 따라 탐색 영역의 탐색 밀도를 변화시켜 화질 개선을 시도하였으며 이러한 영상 기법을 24-bpp 컬러 영상 압축에 적용하였다. 먼저 RGB표색계를 휘도신호와 채도신호를 가지는 YIQ표색계로 변환한 후 영상 정보의 일부분만 차지하고 있는 색의 정보를 나타내는 I,Q신호는 공간평균을 취하여 1/4로 축소하여 부호화하고 복원시에 선형 보간법을 이용하여 다시 원 영상으로 확대하였다. 그 결과 영상의 화질에는 거의 손실이 생기지 않았고 서로 독립성이 강한 RGB영상에 같은 부호화 방법을 사용하였을 때 보다 압축률이나 화질면 에서 우수한 성능을 나타내었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.52-58
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• 2002

본 논문은 가변 탐색창을 이용하여 실시간으로 객체를 추적하는 방법에 대해 기술한다. 동영상에서 실시간 객체 추적은 카메라를 이용한 감시 시스템에 필요한데, 감시 대상 환경에 따라 효율성이 크게 좌우된다. 먼저 입력영상과 배경영상의 차를 이용하여 객체의 위치를 탐지하는데, 이를 위해서 객체의 윤곽선과 무게중심을 추출한다. 그리고 객체의 크기와 위치로부터 설정한 가변 탐색창을 이용하여 탐지된 객체의 움직임을 추적한다. 이 때 배경영상과 카메라는 고정된 환경으로 제한한다. 제안 방법의 실험 결과 초당 17-23 프레임으로 기존의 객체 추적 방법들의 평균 10-14 프레임보다 빠른 처리 속도를 나타내었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제8권7호
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• pp.435-441
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• 2014

본 논문에서는 프랙탈 부호화시 변환식의 계수를 찾는 과정에서 블럭의 탐색 영역을 줄이기 위해 탐색영역인 도메인 블록의 특성을 화소의 밝기의 평균에 의한 클라스와 분산에 의한 클라스로 분류하여 리스트를 구성한 후 레인지블록과 같은 클라스를 가지는 도메인블록만 검색하도록 하면서 도메인 블럭 탐색시 1차 허용 오차 한계값을 제어하여 부호화 시간을 향상시켰다. 또한 퀴드트리 분할법으로 레인지블록의 크기를 가변시켜 변환($W_i$)의 수를 줄임으로서 압축효율을 높이고 레인지블록의 크기에 따라 탐색 영역의 탐색 밀도를 변화시켜 화질 개선을 시도하였으며, 이러한 영상기법을 24-bpp 컬러 영상 압축에 적용하였다. 그 결과 영상의 화질에는 거의 손실이 생기지 않았고 컬러 RGB영상에 같은 부호화 방법을 사용 하였을 때 그레이레벨 영상과 같은 압축률이나 화질 면에서 우수한 성능을 나타내었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_3호
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• pp.1351-1367
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• 2018

다중 센서 영상을 영상 융합, 변화 탐지, 시계열 분석에 활용하기 위해서는 두 영상 간의 영상 등록 과정이 필수적이다. 영상 등록을 위해서는 서로 다른 공간 해상도를 가지는 다중 센서 영상 사이의 스케일과 회전각도 차이를 정확히 검출해야 한다. 본 논문에서는 다중 해상도 영상 간의 영상 등록을 위하여 가변 원형 템플릿을 이용한 새로운 특징 정합 기법을 제안한다. 제안하는 정합 기법은 스케일이 작은 영상의 특징점을 중심으로 원형 템플릿을 설정하고 스케일이 큰 영상에서는 가변 원형 템플릿을 생성한다. 가변 원형 템플릿의 스케일을 일정한 스케일 단위로 변경한 후에 가변 원형 템플릿을 일정 각도 단위로 회전시키면서 두 원형 템플릿 사이의 상호 정보량이 최대가 될 때의 가변 원형 템플릿의 스케일, 회전 각도 그리고 중심 위치를 각각 검출한다. 제안한 방법을 서로 다른 공간 해상도를 가지는 Kompsat(Korea Multi-Purpose Satellite) 2호, 3호, 3A호 영상 조합에 적용한 결과, 스케일 팩터 오차는 0.004 이하, 회전 각도 오차는 $0.3^{\circ}$ 이하, 제어점의 위치 오차는 1 화소 이하의 정합 성능을 보였다.