KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권10호
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pp.2643-2657
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2023
Scene graphs are structured representations that can clearly convey objects and the relationships between them, but are often heavily biased due to the highly skewed, long-tailed relational labeling in the dataset. Indeed, the visual world itself and its descriptions are biased. Therefore, Unbiased Scene Graph Generation (USGG) prefers to train models to eliminate long-tail effects as much as possible, rather than altering the dataset directly. To this end, we propose Geometric and Semantic Improvement (GSI) for USGG to mitigate this issue. First, to fully exploit the feature information in the images, geometric dimension and semantic dimension enhancement modules are designed. The geometric module is designed from the perspective that the position information between neighboring object pairs will affect each other, which can improve the recall rate of the overall relationship in the dataset. The semantic module further processes the embedded word vector, which can enhance the acquisition of semantic information. Then, to improve the recall rate of the tail data, the Class Balanced Seesaw Loss (CBSLoss) is designed for the tail data. The recall rate of the prediction is improved by penalizing the body or tail relations that are judged incorrectly in the dataset. The experimental findings demonstrate that the GSI method performs better than mainstream models in terms of the mean Recall@K (mR@K) metric in three tasks. The long-tailed imbalance in the Visual Genome 150 (VG150) dataset is addressed better using the GSI method than by most of the existing methods.
본 논문에서는 멀티미디어 콘텐츠 보호에 대한 반공모 코드를 위한 동적 멀티미디어 핑거프린팅 코드를 설계하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 반공모 코드(ACC: Anti-Collusion Code)를 위한 멀티미디어 핑거프린팅 코드는 BIBD(Balanced Incomplete Block Design)의 접속행렬을 보수행렬로 변환하여 k를 k+1로 증대시키는 수리적 방법으로 설계되었다. 그리고 보수행렬의 코드벡터를 사용자에게 핑거프린팅 코드로 부여하고, 콘텐츠에 삽입하였다. 제안된 알고리즘에서는 사용자가 구매하는 콘텐츠로부터 특징점을 추출하고, 이를 기반으로 동적으로 핑거프린팅 코드를 설계할 수 있도록 BIBD의 v와 k+1 조건을 만족하는 반공모 코드의 후보성 코드를 코드북(Codebook)에 구축하고 ${\lambda}+1$ 조건을 만족하는 행렬(이하, Rhee행렬이라 함.)을 생성한다. 실험을 통하여 콘텐츠의 특징점 기반으로 생성된 Rhee행렬의 코드벡터는 v비트의 유의수준 ($1-{\alpha}$)에서 신뢰구간에 k가 존재하며, Rhee행렬의 각 행과 행, 열과 열 사이의 유클리디안 거리가 BIBD 기반의 보수행렬과 그래프 기반의 보수행렬과 같은 k값이 산출되었다. 더욱이 Rhee행렬의 첫 행과 첫 열은 생성과정에서 초기 점화벡터로 콘텐츠 포렌식 마크 정보가 되며, 이와 관계가 있는 나머지 코드벡터들과의 관계성이 코드북에 기록되어 있기 때문에, 공모된 코드를 추적할 때 원 핑거프린팅 코드의 상관관계 계수를 구할 필요 없이 코드북의 탐색으로 공모자를 추적이 용이하다. 따라서 본 논문에서 생성된 Rhee행렬은 수리적으로 생성된 BIBD 기반의 행렬보다 ACC로서 강인성과 충실도가 우수하다.
모바일 단말과 같은 임베디드 환경은 범용 컴퓨터에 비하여 연산 성능이 현저히 낮다. 따라서 기존 얼굴 및 추적 알고리즘은 모바일 환경에서 적용하기에는 복잡도가 높아 검출 시간이 오래 걸리기 때문에 모바일 단말에서의 실시간 적용에는 적합하지 않다. 모바일 단말에서 실시간 시선 추적은 사용자와 단말 간의 양방향 멀티미디어 서비스를 가능하게 함으로써 단방향 서비스에 비해 고품질의 서비스를 제공할 수 있게 된다. 따라서 모바일 환경에 최적화된 실시간 시선 추적 기법의 개발이 필요하다. 이에 본 논문에서는 지상파 3D DMB 컨텐츠의 품질 향상을 위하여 단말에서 사용자 얼굴의 수평 위치를 실시간으로 추적할 수 있는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 에지의 방향성을 이용하여 얼굴의 좌/우 경계 지점을 추정하며 컬러 에지 정보에 의하여 얼굴의 수평 위치 및 크기를 최종적으로 판단한다. 소벨 연산 과정에서의 경사도 벡터를 수직 방향으로 크기 투영한 데이터에서 얼굴의 경계 후보 지점들이 선택되며 정확한 판단을 위하여 평활화 방법 및 탐색 방법을 제안하였다. 일반적인 얼굴 검출 알고리즘은 멀티스케일의 특징 벡터를 사용하기 때문에 모바일 환경에서는 검출 시간이 오래 걸리지만 본 알고리즘은 수평 위치 검출이라는 제약 조건 하에서의 단일 스케일에서의 검출 방법이므로 기존 얼굴 검출 방법에 비하여 빠른 검출이 가능하다.
The feasibility of the application of terahertz electromagnetic waves in the diagnosis of prostate cancer was examined. Four samples of incomplete cancerous prostatic paraffin-embedded tissues were examined using terahertz spectral imaging (TPI) system and the results obtained by comparing the absorption coefficient and refractive index of prostate tumor, normal prostate tissue and smooth muscle from one of the paraffin tissue masses examined were reported. Three hundred and sixty cases of absorption coefficients from one of the paraffin tissues examined were used as raw data to classify these three tissues using the Principal Component Analysis (PCA) and Least Squares Support Vector Machine (LS-SVM). An excellent classification with an accuracy of 92.22% in the prediction set was achieved. Using the distribution information of THz reflection signal intensity from sample surface and absorption coefficient of the sample, an attempt was made to use the TPI system to identify the boundaries of the different tissues involved (prostate tumors, normal and smooth muscles). The location of three identified regions in the terahertz images (frequency domain slice absorption coefficient imaging, 1.2 THz) were compared with those obtained from the histopathologic examination. The tissue tumor region had a distinctively visible color and could well be distinguished from other tissue regions in terahertz images. Results indicate that a THz spectroscopy imaging system can be efficiently used in conjunction with the proposed advanced computer-based mathematical analysis method to identify tumor regions in the paraffin tissue mass of prostate cancer.
본 연구의 목적은 유동성 관련 변수가 주택시장에 미치는 영향과 지역별 영향력의 차이를 벡터자기회귀모형을 이용하여 실증분석하고 정책적 시사점을 도출하는데 있다. 2003년 10월부터 2012년 5월까지의 월별 시계열 자료를 사용하여 유동성 관련 변수는 주택담보대출금리, 주택담보대출금, 금융기관유동성, 종합주가지수로 하였고 전국, 서울, 강남, 강북의 아파트 매매가격을 분석대상으로 하였다. 그랜저인과관계 검정결과, 주택담보대출금리와 주택담보대출금이 지역별 매매가격에 강하게 인과관계가 있었다. 이후 충격반응 분석결과, 각 변수 충격에 대해 매매가격은 지열별로 차이는 존재하였으나 매매가격 자체에 가장 크게 지속적인 양(+)의 반응을 보였고 주택담보대출금리는 음(-), 주택담보대출금은 양(+), 금융기관유동성은 양(+), 종합주가지수는 양(+)의 반응을 보였다. 매매가격 충격에 종합주가지수는 음(-)의 반응을 보였다. 유동성의 변화가 주택가격을 상승시킬 수 있고 강남지역이 강북지역에 비해 주택투자적인 요인이 크다는 것을 실증적으로 확인하였다. 정부는 현재의 경제상황을 고려해 저금리 기조를 유지하면서 시장의 유동성이 부동산이 아닌 산업활동으로 투입될 수 있도록 해야하며 지역별로 차별화된 정책을 수립 집행해야 부동산 정책효과를 크게 거둘 수 있을 것이다.
본 연구는 심박변이도(HRV)와 인공신경망을 이용하여 강건하고 정확한 융복합 감정예측 모형인 EPNN (Emotion Prediction Neural Network)을 개발하는 것을 주요 연구목적으로 한다. 본 연구에서 제안하는 EPNN은 기존 유사연구와는 달리 은닉노드의 활성함수로서 하이퍼볼릭 탄젠트, 선형, 가우시안 함수를 융복합적으로 이용하여 모형의 정확도를 향상시킨다. 본 연구에서는 EPNN의 타당성을 검증하기 위하여 20명의 실험자를 대상으로 머니게임으로 감정을 유도한 후에 해당 실험자의 심박변이도 측정값을 입력자료로 사용하였다. 아울러 그들의 Valence와 Arousal을 EPNN의 출력값으로 사용하였다. 실험결과 Valence에 대한 F-Measure는 80%이고, Arousal의 경우 95%로 나타났다. 한편 EPNN의 타당성을 측정하기 위하여 기존 감정예측 연구에 사용된 경쟁모형인 인공신경망, 로지스틱 회귀분석, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트 모형과 성과를 비교하였다. 그 결과 본 연구에서 제안하는 EPNN이 더 우수한 감정예측 결과를 보였다. 본 연구의 결과는 향후 유비쿼터스 디지털 헬스 환경에서 사용되는 다양한 웨어러블 기기에 적용되어 사용자들의 일상생활 속에서 시시각각 변하는 감정을 정확히 예측하고 적절하게 관리하는데 적용될 수 있을 것이다.
Background: Cervical cancer is listed as one of high-incidence endemic diseases in Xinjiang. Our study aimed to evaluate the expression of TLR9 in uterine cervical tissues of Uyghur women and examine associations with clinicopathological variables. We further characterized the direct effects of TLR9 upon the selective silencing of human papillomavirus (HPV) E6 and E7 oncoprotein expression in HPV 16-positive human cervical carcinoma cells treated with siRNA in vitro. Materials and Methods: Immunohistochemistry was applied to evaluate TLR9 expression in 97 formalin-fixed paraffin-embedded cervical samples from Uyghur women; 32 diagnosed with cervical squamous cell carcinomas (CSCC), 14 with low-grade cervical intraepithelial neoplasias (CINI), 10 medium-grade (CINII), 24 high-grade (CINIII), and 17 chronic cervicitis. $BLOCK-iT^{TM}$ U6 RNAi Entry Vector $pENTR^{TM}$/U6-E6 and E7 was constructed and transfected the entry clone directly into the mammalian cell line 293FT. Then the HPV 16-positive SiHa human cervical carcinoma cell line was infected with RNAi recombinant lentivirus. RT-PCR and Western blotting were used to determine the expression of TLR9 in both SiHa and HPV 16 E6 and E7 silenced SiHa cells. Results: Immunohistochemical staining showed that TLR9 expression was undetectable (88.2%) or weak (11.8%) in chronic cervicitis tissues. However, variable staining was observed in the basal layer of all normal endocervical glands. TLR9 expression, which was mainly observed as cytoplasmic staining, gradually increased in accordance with the histopathological grade in the following order: chronic cervicitis (2/17, 11.8%)
최근 각종 온라인 상거래 및 개인 신분카드 이용이 늘어나면서 개인 인증의 중요성이 부각되고 있다. RFID(Radio Frequency Identification) tag가 내장된 개인 신분 카드가 점차 증가하고 있지만, 본인의 인증을 할 수 있는 방법이 미비하기 때문에, 자동화 할 수 있는 대책이 시급하다. RFID tag는 현재 메모리 용량이 매우 작기 때문에, 개인의 생체정보를 저장하기 위해서는 효율적인 특징추출 방법이 필요하며, 저장된 특징들을 비교하기 위해서는 새로운 인식방법이 필요하다. 본 논문에서는 인간의 인지학적인 두뇌 원리인 해마 신경망을 공학적으로 모델링하여 얼굴 영상의 특징 벡터들을 고속 학습하고, 각 영상의 최적의 특정을 구성할 수 있는 해마 신경망 모델링 알고리즘을 이용한 개인생체 인증 시스템에 관한 연구를 수행하였다. 시스템은 크게 NMF(Non-negative Matrix Factorization)와 LDA(Linear Discriminants Analysis) 혼합 알고리즘을 이용한 특징 추출 부분과 해마신경망을 모델링하고 인식 성능을 실험하는 것으로 구성 되어 있다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위하여 실험은 표정변화와 포즈변화가 포함된 이미지를 각각 구분하여 인식률을 확인하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 특정 추출 방법과 학습 방법을 다른 방법들과 비교하였을 때, 학습시간비용과 인식률에서 우수함을 확인하였다.
IEEE 802.11s 무선 메쉬 네트워크에서 분배 서비스를 위한 중심망(Backbond)은 메쉬 포인트들을 무선 링크로 연결하여 구성한 무선 다중 홉 구조를 특징으로 하며 AODV(Adhoc Ondemand Distance Vector)와 같은 무선 다중 홉 라우팅 프로토콜을 사용하여 경로를 설정한다. 통신 중인 단말이 이동으로 인해 새로운 AP(Access Point)를 통해 서비스를 받아야 할 때, 즉 핸드오버 상황에서, 기존 무선 랜 네트워크의 경우 새 AP와 무선 링크를 설정 하는 것만으로 바로 통신을 재개할 수 있지만 메쉬 네트워크는 무선 다중 홉 중심망에서의 경로 설정 과정이 추가로 필요하다. 본 논문은 이러한 경로 설정 지연을 제거하여 무선 메쉬 네트워크를 사용하는 이동 단말에게 끊김 없는 통신 서비스를 제공하는 것을 목표로 하고 있다. 우리는 GPS 위치 정보를 이용하여 이동 단말의 핸드오버 대상 AP를 예측하고 대상 AP로 하여금 미리 경로를 설정하게 함으로써 지연을 제거하는 방법을 제안한다. 제안한 핸드오버 방법을 특징으로 하는 무선 메쉬 노드들을 임베디드 보드를 이용하여 직접 구현하였고 실험망을 구성하여 성능을 검증하였다. 실험 결과 제안하는 방법은 경로 설정 지연이 있는 기존 방법에 비해 핸드오버 지연시간은 2.47초에서 0.05초로 줄었고 데이터 손실률을 20~35% 수준에서 0~10% 수준으로 줄어 들었다.
낙상사고는 언제, 어디에서 일어날지 예측하기 어렵다. 또한 신속한 후속 조치가 수행되지 않으면 생명의 위협으로 이어지므로 낙상사고를 자동으로 감지할 수 있는 연구가 필요하게 되었다. 자동적인 낙상사고 감지기법 중 손목에 부착된 IMU 센서를 활용한 기법은 움직임이 많아 낙상사고 검출이 어렵지만, 착용의 간편함과 접근성이 뛰어난 기법으로 인식되고 있다. 낙상 데이터 확보의 어려움을 극복하기 위해 본 연구는 KNN과 SVM과 같은 머신러닝으로 적은 데이터를 효율적으로 학습하는 알고리즘을 제안한다. 또한, 이들 수학적 분류기의 성능을 높이기 위해 본 연구에서는 주파수 공간에서 취득한 특징 데이터를 활용하였다. 제안된 알고리즘은 표준 데이터세트를 활용한 실험을 통해 모델의 파라미터와 주파수 특징 추출기의 파라미터를 다각화하여 그 영향을 분석하였다. 제안된 알고리즘은 학습 데이터를 확보하기 어려운 현실적인 문제에 적절히 대처할 수 있었다. 또한 본 알고리즘이 다른 분류기보다 경량화되어 있기 때문에 SIMD(Single Instruction Multiple Data) 처리장치 탑재가 어려운 소형 임베디드시스템에도 구현이 용이했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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