• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제2권2호
• /
• pp.137-144
• /
• 1999

오차확산법은 계조화상을 이진화상으로 재현하는 것이 우수하지만 이진화상에 상관패턴이 생긴다. 본 논문에서는 오차확산계수의 주파수 분석을 통해서 상관패턴을 제거하고 경계를 강조하는 새로운 오차확산계수를 제안한다. 주목화소의 앞줄은 경계를 강조하도록 확산계수를 정하고 주목화소의 앞화소의 확산계수를 계수들이 대칭이 되도록 정한다. 그리고 제안하는 오차확산계수는 1,2로 구성되어 있기 때문에 계산량이 작다. 실험을 통해서 제안하는 확산계수를 이용한 이진화상의 화질이 기존의 확산계수를 이용한 이진화상보다 우수한 것을 보인다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제18권3호
• /
• pp.372-379
• /
• 2013

본 논문에서는 LBP와 HSV 컬러 히스토그램을 이용한 내용 기반 영상 검색 방법을 제안한다. 영상 검색 시스템에서는 텍스트가 아닌 사용자가 원하는 특정한 객체를 포함하는 영상을 질의로 입력하여 원하는 영상을 검색한다. 대부분의 연구에서는 색상, 질감, 모양 등과 같은 전역 특징 값을 이용하여 영상을 검색한다. 이러한 전역 특징 값들은 하늘이나 바닥과 같은 배경이 큰 부분을 차지하는 영상에서는 특징 값의 대부분이 배경에서 추출되어 영상 검색의 성능 저하를 초래한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 컬러를 이용하여 영상의 배경을 고속으로 검출하고 배경의 영향을 줄여 관심 객체의 특징을 강조한다. 제안된 방법에서는 특징 값으로 HSV 컬러 히스토그램과 Local Binary Patterns을 사용한다. 또한, 색의 경계 부분의 패턴을 추출하기 위해 양자화 된 Hue 채널에서 Local Binary Patterns을 추출한다. 제안된 알고리즘의 성능 검증하기 위해, Corel 1000 database를 이용하여 실험한 결과 82% 이상의 높은 검색 정확도를 나타내었다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제21권8호
• /
• pp.196-202
• /
• 2021

DNA sequencing provides fundamental data in genomics, bioinformatics, biology and many other research areas. With the emergent evolution in DNA sequencing technology, a massive amount of genomic data is produced every day, mainly DNA sequences, craving for more storage and bandwidth. Unfortunately, managing, analyzing and specifically storing these large amounts of data become a major scientific challenge for bioinformatics. Those large volumes of data also require a fast transmission, effective storage, superior functionality and provision of quick access to any record. Data storage costs have a considerable proportion of total cost in the formation and analysis of DNA sequences. In particular, there is a need of highly control of disk storage capacity of DNA sequences but the standard compression techniques unsuccessful to compress these sequences. Several specialized techniques were introduced for this purpose. Therefore, to overcome all these above challenges, lossless compression techniques have become necessary. In this paper, it is described a new DNA compression mechanism of pattern matching extended Compression algorithm that read the input sequence as segments and find the matching pattern and store it in a permanent or temporary table based on number of bases. The remaining unmatched sequence is been converted into the binary form and then it is been grouped into binary bits i.e. of seven bits and gain these bits are been converted into an ASCII form. Finally, the proposed algorithm dynamically calculates the compression ratio. Thus the results show that pattern matching extended Compression algorithm outperforms cutting-edge compressors and proves its efficiency in terms of compression ratio regardless of the file size of the data.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제25권5호
• /
• pp.483-488
• /
• 2015

본 논문에서는 질감분류를 위해 블록영상 내에서 인접 화소사이의 다차원 명암차이를 이용한 local binary pattern(LBP) 기법을 제안한다. 여기서 블록영상 내 화소 간 명암차는 4방향(세로, 가로, 대각, 역대각) 각각의 인접 화소 간 밝기변화를 고려한 것으로 영상의 질감분류에 이용되는 히스토그램의 레벨수를 감소시켜 계산 부하를 줄이기 위함이다. 또한 블록 내 명암관계를 이진패턴으로 나타낸 것으로 영상의 국부적 속성을 더욱 더 정확하게 반영하여 효과적인 질감분류를 가능하게 함이다. 제안된 기법을 128*128 픽셀의 그레이 영상 USC Texture Mosaic #2을 대상으로 크기와 질감이 다른 24개의 블록영상 각각을 분류하는 실험결과, 기존의 LBP에 비해 빠른 분류속도를 가지며, 임의 크기 블록영상의 분류도 가능함을 확인하였다. 특히 블록영상의 크기가 증가할수록 히스토그램의 레벨 감소폭이 더욱 더 크게 되어 분류속도의 개선정도도 증가함을 알 수 있다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제29권6호
• /
• pp.1365-1373
• /
• 2019

Meltdown과 Spectre는 프로세서의 비순차 및 추측 실행의 취약점을 이용해 일반 사용자 권한으로 접근할 수 없는 메모리를 읽는 공격이다. 이 공격을 방지하기 위한 대응 패치가 공개되었으나, 적용 가능한 패치가 없는 오래된 시스템 등은 여전히 이 공격에 취약하다고 할 수 있다. 이 공격을 탐지하기 위한 연구가 이루어지고 있지만 대부분 동적 식별 방법을 제안하고 있다. 따라서 본 논문은 Meltdown과 Spectre 악성코드를 실행하지 않고 파일 상태에서 탐지가 가능한 시그니처를 제안한다. 이를 위해 GitHub에 등록된 13종의 악성코드에 대한 바이너리 패턴 분석을 수행하였다. 이를 바탕으로 공격 파일 식별 방법을 제안하였으며, 실험결과 분석한 악성코드와 현재 악성코드 데이터베이스에 등록된 19개의 변종 악성코드를 100% 식별했고, 2,317개의 정상파일 중 0.94%(22건)의 오탐률을 보였다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제16권3호
• /
• pp.407-416
• /
• 2021

능동위상배열안테나는 적절한 급전신호 가중치 선택에 따라 대국을 향해 주 빔을 조향할 수 있을 뿐만 아니라 간섭원 방향으로 패턴 널을 형성할 수 있다. 주 빔의 조향을 위한 급전신호 가중치는 방사소자의 위치를 기반으로 쉽게 산출할 수 있다. 그리고 패턴 널 형성을 위한 급전신호 가중치 또한 적절한 요구 방사패턴 설정과 WLSM(Weighted Least Squares Method)을 이용하면 산출할 수 있다. 그러나 일반적인 무선 통신망 환경에서 간섭원의 위치는 미인지 상황에 있다. 따라서 적응형 패턴 널 형성 기법이 필요하다. 본 논문에서는 요구 방사특성 설정에 따른 패턴 널 형성이 가능함을 확인하고, 이를 기반으로 관측 영역 기준 이진탐색 알고리즘을 이용하여 간섭원 적응형 패턴 널 형성 기법에 관하여 연구하였다. 제시된 기법을 기반으로 모의실험을 수행한 결과, 효율적으로 간섭 적응형 패턴 널 형성이 가능함을 확인하였다.

• 응용통계연구
• /
• 제29권3호
• /
• pp.539-547
• /
• 2016

임상시험에서 흔히 발생하는 결측치 중 이분형 결측치에 대한 논의를 하였다. 본 논문에서는 결측치가 발생하는 기재를 논의하고 기존의 여러 이분형 결측치 대체 방법과 수정된 결측치 대체방법을 소개하였다. 이후 각 결측치 대체 방법을 실제 자료에 적용하여 모의 실험을 진행하였다. 실제 자료의 성격 및 결측률의 변화에 따른 결측치 대체 방법들의 성능비교를 통해 진행하였다. 마지막으로 각 결측치 대체 방법에 대한 모의 실험 결과를 요약하고 토의하였다.

• 천문학회지
• /
• 제42권3호
• /
• pp.33-37
• /
• 2009

We propose a diagnostic that can resolve the planet/binary degeneracy of central perturbations in caustic-crossing high-magnification microlensing events. The diagnostic is based on the difference in the morphology of perturbation inside the central caustics induced by a planet and a wide-separation binary companion. We find that the contours of excess exhibit a concentric circular pattern around the caustic center for the binary-lensing case, while the contours are elongated or off-centered for the planetary case. This difference results in the distinctive features of the individual lens populations in the residual of the trough region between the two peaks of the caustic crossings, where the shape of the residual is symmetric for binary lensing while it tends to be asymmetric for planetary lensing. We determine the ranges of the planetary parameters for which the proposed diagnostic can be used. The diagnostic is complementary to previously proposed diagnostics in the sense that it is applicable to caustic-crossing events with small finite-source effect.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
• /
• pp.208-212
• /
• 1998

This paper suggests the method to recognize the various defect patterns of cold mill strip using binary decision tree constructed by genetic algorithm automatically. In case of classifying the complex the complex patterns with high similarity like the defect patterns of cold mill strip, the selection of the optimal feature set and the structure of recognizer is important for high recognition rate. In this paper genetic algorithm is used to select a subset of the suitable features at each node in binary decision tree. The feature subset of maximum fitness is chosen and the patterns are classified into two classes by linear decision function. After this process is repeated at each node until all the patterns are classified respectively into individual classes. In this way , binary decision tree classifier is constructed automatically. After construction binary decision tree, the final recognizer is accomplished by the learning process of neural network using a set of standard p tterns at each node. In this paper, binary decision tree classifier is applied to recognition of the defect patterns of cold mill strip and the experimental results are given to show the usefulness of the proposed scheme.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제6권1호
• /
• pp.98-103
• /
• 2000

This paper suggests a method to recognize the various defect patterns of a cold mill strip using a binary decision tree automatically constructed by a genetic algorithm(GA). In classifying complex patterns with high similarity like the defect patterns of a cold mill stirp, the selection of an optimal feature set and an appropriate recognizer is important to achieve high recognition rate. In this paper a GA is used to select a subset of the suitable features at each node in the binary decision tree. The feature subset with maximum fitness is chosen and the patterns are classified into two classes using a linear decision function. This process is repeated at each node until all the patterns are classified into individual classes. In this way, the classifier using the binary decision tree is constructed automatically. After constructing the binary decision tree, the final recognizer is accomplished by having neural network learning sits of standard patterns at each node. In this paper, the classifier using the binary decision tree is applied to the recognition of defect patterns of a cold mill strip, and the experimental results are given to demonstrate the usefulness of the proposed scheme.