• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권2호
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• pp.411-425
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• 2021

In this paper, a vehicle recognition algorithm based on deep convolutional neural network and compression dictionary is proposed. Firstly, the network structure of fine vehicle recognition based on convolutional neural network is introduced. Then, a vehicle recognition system based on multi-scale pyramid convolutional neural network is constructed. The contribution of different networks to the recognition results is adjusted by the adaptive fusion method that adjusts the network according to the recognition accuracy of a single network. The proportion of output in the network output of the entire multiscale network. Then, the compressed dictionary learning and the data dimension reduction are carried out using the effective block structure method combined with very sparse random projection matrix, which solves the computational complexity caused by high-dimensional features and shortens the dictionary learning time. Finally, the sparse representation classification method is used to realize vehicle type recognition. The experimental results show that the detection effect of the proposed algorithm is stable in sunny, cloudy and rainy weather, and it has strong adaptability to typical application scenarios such as occlusion and blurring, with an average recognition rate of more than 95%.

• 한국전자거래학회지
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• 제8권3호
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• pp.37-52
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• 2003

PLIB으로 알려진 ISO 13584 부품 라이브러리 국제 표준은 상품의 분류와 각 상품 분류별 특성을 묘사하는 기준으로서 전자 상거래 분야로 그 응용영 역을 넓혀 나가고 있다. PLIB 표준은 여러 권으로 구성된 표준인데, 그 중 파트 42는 전자 카탈로그 또는 부품 라이브러리의 데이터 사전 (Data Dictionary)를 작성하는데 정보모델 (Information Model)과 설계원칙 (Design Principles)을 제공한다. PLIB 파트42의 정보모델을 기반으로 작성된 데이터 사전을 이용하여 전자 카탈로그 시스템을 구축하면, 향후 산업별, 부품대상별로 구축될 다양한 전자 카탈로그 시스템간의 통합 (Integration)과 상호운용 (Interoperation)을 쉽게 달성할 수 있다. 본 연구는 우선, 전자 카탈로그 또는 부품 라이브러리에서 데이터 사전의 역할과 요구 사항을 정리하고, PLIB 파트 42의 내용을 분석한다. 그리고 분석 결과를 바탕으로 금형부품 데이터 사전을 작성하고 이를 이용하여 기업간 전자 상거래 (B2B e-Commerce)용 전자 카탈로그 시스템을 구축한 결과를 정리한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권8호
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• pp.1597-1605
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• 2015

패스워드 인증 키 교환 프로토콜(Password Authenticated Key Exchange: PAKE)은 서버와 클라이언트가 서로 인증하고 키를 교환하는 알고리즘이다. 패스워드를 여러 개의 서버에 나누어 저장해서, 모든 서버가 손상되지 않으면 패스워드나 키가 유출되지 않는 알고리즘은 다중 서버 PAKE다. 속성 기반 암호화 방식에서는 암호화 하는 주체가 원하는 속성을 모두 만족하여야 복호화가 가능한 특징이 있다. 본 논문에서는 속성 기반 암호화 방식의 속성 값을 패스워드로 보아, 공개키/개인키를 별도로 생성하지 않고 공개키 기반 암호화가 가능한 다중 서버 PAKE 프로토콜을 제안한다. 제안한 프로토콜은 서버 당 한 번의 메시지 교환이 필요하며 사전(dictionary) 공격에 안전하다. 또한 사전 공격에 대한 위협 모델을 제시하고 보안 분석을 통하여 안전성을 검증하였으며, 사용한 암호 알고리즘의 수행시간 측정을 통해 제안한 프로토콜의 실현가능성(feasibility)을 검토한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권5호
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• pp.2590-2606
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• 2017

Generally, research of classical image classification algorithms assume that training data and testing data are derived from the same domain with the same distribution. Unfortunately, in practical applications, this assumption is rarely met. Aiming at the problem, a domain adaption image classification approach based on multi-sparse representation is proposed in this paper. The existences of intermediate domains are hypothesized between the source and target domains. And each intermediate subspace is modeled through online dictionary learning with target data updating. On the one hand, the reconstruction error of the target data is guaranteed, on the other, the transition from the source domain to the target domain is as smooth as possible. An augmented feature representation produced by invariant sparse codes across the source, intermediate and target domain dictionaries is employed for across domain recognition. Experimental results verify the effectiveness of the proposed algorithm.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.39-48
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• 2002

인터넷의 급속한 성장에 따라 전자사전에 대한 트랜잭션 처리를 기반으로 하는 상용 응용 소프트웨어의 사용이 증가하고 있다. 그 전형적인 예로서 인터넷 검색엔진을 들을 수 있다. 본 논문에서는 고성능 전자사전의 구축을 위한 새로운 접근방법을 제시한다 전자사전의 메모리 구현에 있어 트라이 데이터 구조를 사용하는 기존의 방식과는 달리, 본 논문에서 제시하는 방식은 다차원 이진트리 구조를 사용한다. 본 논문에서는 다차원 이진트리 기반의 전자사전이 ED-MBT(Electronic Dictionary based on Multidimensional Binary Tree)의 구현 내용과 실용적인 응용 소프트웨어에서 ED-MBT가 갖는 성능향상에 관한 세부적인 분석 결과를 제시한다.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제37권3호
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• pp.37-44
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• 2000

본 논문에서는 실시간 데이터 압축을 위한 Lempel-Ziv 압축기의 효과적인 하드웨어 구조를 제안한다. 일반적으로 Lempel-Ziv 알고리즘의 구현에서는 matching 바이트 탐색과 dictionary 버퍼의 누적된 shift 동작이 처리 속도에 가장 중요한 문제이다. 제안하는 구조에서는 dictionary 크기를 최적화하는 방법과 복수개의 바이트를 동시에 비교하는 matching 바이트 처리 방법, 그리고 회전 FIEO 구조를 이용하여 shift 동작 제어 방법을 이용함으로써 효과적인 Lempel-Ziv 알고리즘의 처리 구조를 제안하였다. 제안된 구조는 상용 DSP를 사용하여 하드웨어적으로 정확하게 동작함을 검증하였으며, VHDL로 기술한 후 회로 합성을 수행하여 상용 FPGA 칩에 구현하였다. 제안된 구조는 시스템 클락 33㎒, 비트율 256Kbps 전용선에서 오류 없이 동작함을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.608-620
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• 2021

최근 딥러닝 기반의 얼굴 초해상화 연구는 일반적인 영상에 대한 초해상화 연구와 달리 인간의 얼굴이 가지는 구조적 혹은 의미론적인 특성을 반영한 안면 랜드마크 정보, 주요 영역 딕셔너리와 같은 사전 및 참조 정보를 사용하여 우수한 초해상화 결과를 보였다. 그러나 얼굴에 특화된 사전 정보를 사용할 시 추가적인 처리 소요 시간과 메모리를 요구하는 단점이 존재한다. 본 논문은 앞서 언급한 한계점을 극복하고자 지식 증류 기법을 활용한 효율적인 초해상화 모델을 제안한다. 주요 얼굴 영역 기반의 딕셔너리 정보를 사용하는 선생 모델에 지식 증류 기법을 적용하여 추론 시 랜드마크 정보와 부가적인 딕셔너리 사용이 필요 없는 학생 모델을 구축하였다. 제안하는 학생 모델은 특징맵 기반의 적대적 지식 증류를 통해 얼굴 주요 영역 딕셔너리를 가지고 있는 선생 모델로부터 학습을 진행하였다. 본 논문은 제안하는 학생 모델의 실험 결과를 통해 정량 및 정성적으로 우수함을 보이며 선생 모델의 연산량에 비해 90% 이상 절감되는 효율성을 증명한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권10호
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• pp.5015-5038
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• 2018

In this paper, a novel spectral-spatial joint sparse representation algorithm for hyperspectral image classification is proposed based on multi-layer superpixels in various scales. Superpixels of various scales can provide complete yet redundant correlated information of the class attribute for test pixels. Therefore, we design a joint sparse model for a test pixel by sampling similar pixels from its corresponding superpixels combinations. Firstly, multi-layer superpixels are extracted on the false color image of the HSI data by principal components analysis model. Secondly, a group of discriminative sampling pixels are exploited as reconstruction matrix of test pixel which can be jointly represented by the structured dictionary and recovered sparse coefficients. Thirdly, the orthogonal matching pursuit strategy is employed for estimating sparse vector for the test pixel. In each iteration, the approximation can be computed from the dictionary and corresponding sparse vector. Finally, the class label of test pixel can be directly determined with minimum reconstruction error between the reconstruction matrix and its approximation. The advantages of this algorithm lie in the development of complete neighborhood and homogeneous pixels to share a common sparsity pattern, and it is able to achieve more flexible joint sparse coding of spectral-spatial information. Experimental results on three real hyperspectral datasets show that the proposed joint sparse model can achieve better performance than a series of excellent sparse classification methods and superpixels-based classification methods.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 컴퓨터소사이어티 추계학술대회논문집
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• pp.129-132
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• 2003

The metathesaurus(UMLS, 2003AA edition) supports multi language and includes 875, 233 concepts, 2, 146, 897 concept names. It is impossible for PubMed or NLM serve searching of the metatheaurus to retrieval using a query that is not to be text, a fault sentence structure or a part of concept name. That means the user notice correctly suitable medical words in order to get correct answer, otherwise she or he can't find information that they want to find I propose that the method of searching unified medical language system using automatic modified a query for problem that I mentioned. This method use dictionary that is standard for automation of modified query gauge similarity between query and dictionary using string comparison algorithm. And then, the tested term converse the form of metathesaurus for optimized result. For the evaluation of method, I select some query and I contrast NLM method that renewed Aug. 2003.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제8권5호
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• pp.152-160
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• 2007

최근 정부는 사회간접자본 시설확충사업을 시행함에 있어 민간투자 유치를 통한 재원확보에 매우 적극적이다. 그러나 민간투자자들이 민자사업에 적극적이지 못하게 하는 원인 중 하나는 사업의 추진과정에서 발생 가능한 다양한 위험에 대한 지식이 부족하다는 점이다. 본 연구는 국내 엔지니어링 전문회사인 A사가 민자사업 사업관리 주 계약자로 활동하기 위한 준비업무로서 잠재적 투자자에게 제출할 위험관리계획서의 일부로 수행되었으며, 기존 위험요인 체크리스트의 한계를 극복하고 A사의 요구사항들을 만족시키는 새로운 개념의 민자사업 위험요인사전을 개발하였다. 민자사업 위험요인사전은 위험요인을 3차원적으로 분류하고, 영향도와 대응전략을 서술식 및 복수항목으로 표현하며, 대응주체를 명시한 단순화된 일람표임에도 불구하고, 이를 개발하는 과정에서 단순화된 일람표를 뛰어넘는 많은 직 간접적 성과를 이루었다는 것에 큰 의미가 있다고 하겠다.