In watermarking schemes, the discrete wavelet transform (DWT) is broadly used because its frequency component separation is very useful. Moreover, LU decomposition has little influence on the visual quality of the watermark. Hence, in this paper, a novel blind watermark algorithm is presented based on LU transform and DWT for the copyright protection of digital images. In this algorithm, the color host image is first performed with DWT. Then, the horizontal and vertical diagonal high frequency components are extracted from the wavelet domain, and the sub-images are divided into $4{\times}4$ non-overlapping image blocks. Next, each sub-block is performed with LU decomposition. Finally, the color image watermark is transformed by Arnold permutation, and then it is inserted into the upper triangular matrix. The experimental results imply that this algorithm has good features of invisibility and it is robust against different attacks to a certain degree, such as contrast adjustment, JPEG compression, salt and pepper noise, cropping, and Gaussian noise.
Rotor initial position is an important factor affecting the control performance of electrically excited synchronous motors. This study presents a novel method for estimating rotor initial position based on sliding discrete Fourier transform (sDFT). By injecting an ac excitation into the rotor winding, an induced voltage is generated in stator windings. Through this voltage, the stator flux can be obtained using a pure integral voltage model. Considering the influence from a dc bias and an integral initial value, we adopt the sDFT to extract the fundamental flux component. A quadrant identification model is designed to realize the accurate estimation of the rotor initial position. The sDFT and high-pass filter, DFT, are compared in detail, and the contrast between dc excitation and ac injection is determined. Simulation and experimental results verify that this type of novel method can eliminate the influence of dc bias and other adverse factors, as well as provide a basis for the control of motor drives.
The discrete wavelet transform (DWT) has good multi-resolution decomposition characteristic and its low frequency component contains the basic information of an image. Based on this, a fragile watermarking using the local binary pattern (LBP) and DWT is proposed for image authentication. In this method, the LBP pattern of low frequency wavelet coefficients is adopted as a feature watermark, and it is inserted into the least significant bit (LSB) of the maximum pixel value in each block of host image. To guarantee the safety of the proposed algorithm, the logistic map is applied to encrypt the watermark. In addition, the locations of the maximum pixel values are stored in advance, which will be used to extract watermark on the receiving side. Due to the use of DWT, the watermarked image generated by the proposed scheme has high visual quality. Compared with other state-of-the-art watermarking methods, experimental results manifest that the proposed algorithm not only has lower watermark payloads, but also achieves good performance in tamper identification and localization for various attacks.
Song, Kwonsik;Park, Moonseo;Lee, Hyun-Soo;Ahn, Joseph
International conference on construction engineering and project management
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2015.10a
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pp.559-563
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2015
Identification of energy use patterns in buildings has a great opportunity for energy saving. To find what energy use patterns exist, clustering analysis has been commonly used such as K-means and hierarchical clustering method. In case of high dimensional data such as energy use time-series, data reduction should be considered to avoid the curse of dimensionality. Principle Component Analysis, Autocorrelation Function, Discrete Fourier Transform and Discrete Wavelet Transform have been widely used to map the original data into the lower dimensional spaces. However, there still remains an ongoing issue since the performance of clustering analysis is dependent on data type, purpose and application. Therefore, we need to understand which data reduction techniques are suitable for energy use management. This research aims find the best clustering method using energy use data obtained from Seoul National University campus. The results of this research show that most experiments with data reduction techniques have a better performance. Also, the results obtained helps facility managers optimally control energy systems such as HVAC to reduce energy use in buildings.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.3
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pp.603-611
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2013
In this paper, we propose a new method which estimates and encrypts significant component of digital image such as digital cinema using discrete wavelet packet transform (DWPT). After analyzing the characteristics of images in spatial and frequency domain, the required information for ciphering an image was extracted. Based on this information an ciphering method was proposed with wavelet transform and packetization of subbands. The proposed algorithm can encrypt images in various robust from selecting transform-level and energy threshold. From analyzing the encryption effect numerically and visually, the optimized parameter for encryption is presented. Without additional analyzing process, one can encrypt efficiently digital image using the proposed parameter. Although only 0.18% among total data is encrypted, the reconstructed image dose not identified. The paketization information of subbands and the cipher key can be used for the entire secret key.
In this paper we point out that if the classical principal domain for bispectra is utilized to determine a second-order Volterra model's output, such and output will be incomplete. This deficiency is associated with the periodic nature of the DFT. For this reason, the objective of this paper is to present an "extended" principal domain for Volterra kernels which leads to an improved estimate of the nonlinear system's response. In order to define the extended principal domain, we derive a new discrete frequency-domain Volterra model from a discrete time-domain Volterra model utilizing 2-dimensional DFT and the relationship between the quadratic component of the Volterra model and a square filter. The effect of the extended domain on the model output is interpreted in terms of the periodicity of DFT. Through computer simulations, we demonstrate the effects of the extended principal domain on the Volterra modeling. The simulation results indicate that the extended principal domain plays and important role in computing Volterra model outputs and estimating Volterra model coefficients.
The stability and dynamic performance of a flapper-nozzle servo valve depend on several factors, such as the motion of the armature component and the deformation of the spring tube. As the only connection between the armature component and the fixed end, the spring tube plays a decisive role in the dynamic response of the entire system. Aiming at predicting the vibration characteristics of the servo valves to combine them with the control algorithm, an innovative dynamic stiffness based on a distributed parameter model (DPM) is proposed that can reflect the dynamic deformation of the spring tube and a suitable discrete method is applied according to the working condition of the spring tube. With the motion equation derived by DPM, which includes the impact of inertia, damping, and stiffness force, the mathematical model of the spring tube dynamic stiffness is established. Subsequently, a suitable program for this model is confirmed that guarantees the simulation accuracy while controlling the time consumption. Ultimately, the transient response of the spring tube is also evaluated by a finite element method (FEM). The agreement between the simulation results of the two methods shows that dynamic stiffness based on DPM is suitable for predicting the transient response of the spring tube.
DEVS formalism is advantageous in modeling large-scale complex systems and it reveals good readability, because it can specify discrete event systems in a hierarchical manner. In contrast, it has drawback in that the simulation speed of DEVS models is comparably slow since it requires frequent message passing between the component models in run-time. This paper proposes a method, called model composition, for simulation speedup of DEVS models. The method is viewed as a compiled simulation technique which eliminates run-time interpretation of communication paths between component models. Experimental results show that the simulation speed of transformed DEVS models is about 18 times faster than original ones.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.2
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pp.326-334
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1999
There are the fault tolerance technology and the fault avoidance technology to analyze and evaluate the performance of computer system. To improve the relibility of software The N-Version Programming (NVP) technology is known to be the most objective and quantitive. However, when discrete probability distribution is used as estimation model, the values of it's component reliability should be same. In this paper, to resolve this problem, we adapted the genetic algorithms to NVP technology and implement the optimized simulate. and the results were analyzed and estimated. Through this study, we could optimize the reliability of each component and estimate the optimum count in the system reliability.
This study investigated the interaction between consonants and vowels in Korean syllable perception using a speeded classification task (Garner, 1978). Experiment 1 examined whether listeners analytically perceive the component phonemes in CV monosyllables when classification is based on the component phonemes (a consonant or a vowel) and observed a significant redundancy gain and a Garner interference effect. These results imply that the perception of the component phonemes in a CV syllable is not linear. Experiment 2 examined the further relation between consonants and vowels at a subphonemic level comparing classification times based on glottal features (aspiration and lax), on place of articulation features (labial and coronal), and on vowel features (front and back). Across all feature classifications, there were significant but asymmetric interference effects. Glottal feature.based classification showed the least amount of interference effect, while vowel feature.based classification showed moderate interference, and place of articulation feature-based classification showed the most interference. These results show that glottal features are more independent to vowels, but place features are more dependent to vowels in syllable perception. To examine the three-way interaction among glottal, place of articulation, and vowel features, Experiment 3 featured a modified Garner task. The outcome of this experiment indicated that glottal consonant features are independent to both the place of articulation and vowel features, but the place of articulation features are dependent to glottal and vowel features. These results were interpreted to show that speech perception is not abstract and discrete, but nonlinear, and that the perception of features corresponds to the hierarchical organization of articulatory features which is suggested in nonlinear phonology (Clements, 1991; Browman and Goldstein, 1989).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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