Petroleum is the most used energy source in Korea with a usage rate of 39.5% among the available 1st energy source. The price of liquid petroleum products in Korea includes a lot of tax such as transportation·environment·energy tax. Thus, illegal production and distribution of liquid petroleum is widespread because of its huge price difference, including its tax-free nature, from that of the normal product. Generally, illegal petroleum product is produced by illegally mixing liquid petroleum with other similar petroleum alternatives. In such case, it is easy to distinguish whether the product is illegal by analyzing its physical properties and typical components. However, if one the components of original petroleum product is added to illegal petroleum, distinguishing between the two petroleum products will be difficult. In this research, we inspect illegally produced gasoline, which is mixed with methyl tertiary butyl ether (MTBE) as an octane booster. This illegal gasoline shows a high octane number and oxygen content. Further, we analyze the different types of green dyes used in illegal gasoline through high performance liquid chromatography (HPLC). We conduct component analyses on the simulated sample obtained from premium gasoline and MTBE. Finally, the illegal gasoline is defined as premium gasoline with 10% MTBE. The findings of this study suggest that illegal petroleum can be identified through an analytic method of components and simulated samples.
본 논문은 적외선 영상 시퀀스 (infrared image sequences)에서 시간적 프로파일 (temporal profile)을 기반으로 한 시간적 화소 (temporal pixel)들의 외적 (cross product)을 사용한 새로운 소형 표적 검출 방법을 제안한다. 소형 표적 및 그 주변배경은 시간적 특성이 서로 다르므로, 시간적 프로파일에서 화소들의 외적을 사용한 가설검증을 통하여 표적 화소 및 배경화소를 구분하고, 그 결과를 기반으로 시간적 배경 (temporal background)을 예측한다. 소형 표적은 원 시간적 프로파일과 예측된 시간적 배경 프로파일의 차에 의해 검출한다. 기존 방법과 제안한 방법의 성능 비교를 위하여, ROC (receiver operating characteristics) 곡선을 실험에서 사용하였다. 실험결과에서 제안된 방법이 기존방법들보다 오경보율 (false alarm rate)이 낮고, 표적 및 배경에 대한 향상된 식별력을 가짐을 확인하였다.
The Mekong River Basin (MRB) is a crucial watershed in Asia, impacting over 60 million people across six developing nations. Accurate satellite-based precipitation products (SPPs) are essential for effective hydrological and watershed management in this region. However, the performance of SPPs has been varied and limited. The APHRODITE product, a unique gauge-based dataset for MRB, is widely used but is only available until 2015. In this study, we present a novel framework for correcting SPPs in the MRB by employing a deep learning approach that combines convolutional neural networks and encoder-decoder architecture to address pixel-by-pixel bias and enhance accuracy. The DLF was applied to four widely used SPPs (TRMM, CMORPH, CHIRPS, and PERSIANN-CDR) in MRB. For the original SPPs, the TRMM product outperformed the other SPPs. Results revealed that the DLF effectively bridged the spatial-temporal gap between the SPPs and the gauge-based dataset (APHRODITE). Among the four corrected products, ADJ-TRMM demonstrated the best performance, followed by ADJ-CDR, ADJ-CHIRPS, and ADJ-CMORPH. The DLF offered a robust and adaptable solution for bias correction in the MRB and beyond, capable of detecting intricate patterns and learning from data to make appropriate adjustments. With the discontinuation of the APHRODITE product, DLF represents a promising solution for generating a more current and reliable dataset for MRB research. This research showcased the potential of deep learning-based methods for improving the accuracy of SPPs, particularly in regions like the MRB, where gauge-based datasets are limited or discontinued.
본 논문에서는 원음성을 원하는 억양의 음성으로 변환시켜 주기 위한 기초연구로서 타화자의 여기신호를 이용한 억양변환방법을 제안하였다. 이방법에서는 타화자의 여기신호를 억양정보로 이용하였으며, 타화자의 성도스펙트럼과 DTW에 의해 정합되는 원신호의 성도스펙트럼를 추출하여 여기신호의 스펙트럼과 곱한 후 단시간푸리에 역변환해 줌으로써 억양변환된 음성을 합성하였다. 본 방법에 의해 억양변환된 합성음성을 평가하기 이하여 30명의 남성화자가 발성한 한국어 단모음과 문장음성을 대상으로 억양변환실험을 수행한 후 기본주파수의 궤적과 스펙트로그램 및 왜곡측정을 비교하고 MOS테스트를 실시한 결과 제안된 방법에 의해 임의의 음성을 타화자음성의 억양으로 변환시킬 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 분산 컴퓨팅 환경에서 데이터 제공자들이 각자 소유한 데이터의 프라이버시는 보호하면서도 피어슨(Pearson) 상관계수와 스피어만(Spearman)의 순위상관계수를 안전하게 계산하는 해결책을 각각 제안한다. 분산 컴퓨팅 환경에서 마이닝(또는 데이터 분석)을 수행하기 위해서는 원본 데이터를 상대방에게 제공해야 한다. 그러나, 원본 데이터는 민감한 정보를 포함하는 경우가 많고, 이때 데이터 제공자(소유자)는 프라이버시 보호를 이유로 정확한 값을 직접 노출하기를 원하지 않는다. 본 논문에서는 분산 컴퓨팅 환경의 데이터 제공자들이 각자 소유한 데이터는 상대방에게 공개하지 않으면서 상관관계를 계산하는 문제, 즉 안전한 상관관계 계산(SCC: Secure Correlation Computation) 문제를 정형적으로 정의한다. 그리고, 임의 행렬 기반 안전한 스칼라 곱을 사용하여 피어슨 상관계수와 순위상관계수에 대한 SCC 문제를 해결하는 방법을 각각 제안한다. 제안한 해결책이 바르게 수행함을 보이기 위해, 정확성과 안전성을 정리로 제시하고 증명한다. 또한, 실험을 통해 제안한 기법이 수행 시간 측면에서도 실용적인 방법임을 보인다.
Just by adjusting the control points iteratively, progressive iterative approximation (PIA) presents an intuitive and straightforward scheme such that the resulting limit curve (surface) can interpolate the original data points. In order to obtain more flexibility, adjusting only a subset of the control points, a new method called local progressive iterative approximation (LPIA) has also been proposed. But to this day, there are two problems about PIA and LPIA: (1) Only an approximation process is discussed, but the accurate convergence curves (surfaces) are not given. (2) In order to obtain an interpolating curve (surface) with high accuracy, recursion computations are needed time after time, which result in a large workload. To overcome these limitations, this paper gives an explicit matrix expression of the control points of the limit curve (surface) by the PIA or LPIA method, and proves that the column vector consisting of the control points of the PIA's limit curve (or surface) can be obtained by multiplying the column vector consisting of the original data points on the left by the inverse matrix of the collocation matrix (or the Kronecker product of the collocation matrices in two direction) of the blending basis at the parametric values chosen by the original data points. Analogously, the control points of the LPIA's limit curve (or surface) can also be calculated by one-step. Furthermore, the $G^1$ joining conditions between two adjacent limit curves obtained from two neighboring data points sets are derived. Finally, a simple LPIA method is given to make the given tangential conditions at the endpoints can be satisfied by the limit curve.
본 논문에서는 위상 변조된 가상 영상과 결합변환상관기를 이용하여 암호화 및 복호화 수준을 향상시키는 방법을 제안하였다. 원 영상은 주파수 영역에서 가상 위상 영상과 무작위 위상 영상의 곱을 퓨리에 변환하여 만든 암호화 영상과 제안한 위상 대응 규칙으로 만든 퓨리에 복호화 키를 퓨리에 변환하여 출력 평면에서 간단히 복원된다. 제안한 방법은 암호화된 영상을 허가되지 않은 사람들이 분석함으로써 있을 수 있는 복제 가능성을 원 영상의 어떤 정보도 포함하지 않은 가상 영상을 사용함으로써 배제할 수 있다. 또한 위상 변조된 영상의 자기상관성분의 세기는 1이므로 원 영상은 이 자기상관성분을 이용하여 재생되므로 결합변환상관기의 가장 큰 문제점인 자기상관성분을 제거해야 하는 문제를 해결할 수 있다 하지만 위상 암호화방법은 잡음이나 흠집에 민감하여 복원영상의 왜곡이 발생할 수 있으므로 본 논문에서는 이 문제를 분석하고 해결책을 제시하였다. 검증 실험을 통하여 분석의 타당성을 확인하고 제안한 암호화 방법이 광 암호화 시스템에 적용 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 키 영상과 암호화 영상의 암호화 수준을 동등하게 하기 위해서 분할 영상을 제작하여 결합변환 상관기의 주파수 영역을 이용한 광 암호화 시스템을 제안하였다. 제안한 암호화 과정은 원 영상의 반조 영상을 만들고 이를 시각 암호화를 이용하여 두 개로 나누어 분할 영상으로 만든다 두 개의 분할 영상 각각 위상변조 한 후 위상변조된 무작위 영상을 곱하고, 이들을 각각 푸리에 변환하여 두 개의 최종 암호화 영상을 얻는다. 그 두 암호화 영상 중에 하나를 복호화 키로 사용하여 진위 여부를 판별하게 된다. 제안한 방법에 의해 제작된 암호화 영상은 1차로 시각 암호화를 이용하여 암호화시키고 2차로 위상변조된 무작위 영상을 곱해서 암호화하므로 복제와 위조를 통한 위상정보의 유출에도 원 영상의 복원을 막을 수 있으며, 원 영상 재생에 결합변환 상관기의 주파수 영역을 이용하기 때문에 시스템 구성이 간단하며 두 암호화 영상 중에 특정한 영상을 복호화 키로 쓰지 않아도 된다. 본 논문에서는 컴퓨터 모의 실험을 통해 제안한 방법의 타당성을 확인하였으며 잡음에 대한 영향을 분석하였다.
This study analyzes the success factors of OTT original content through big data, and intends to suggest scenarios, casting, fun, and moving elements when producing the next work. In addition, I would like to offer suggestions for the success of 'Squid Game Season 2'. The success factor of 'Squid Game' through big data is first, it is a simple psychological experimental game. Second, it is a retro strategy. Third, modern visual beauty and color. Fourth, it is simple aesthetics. Fifth, it is the platform of OTT Netflix. Sixth, Netflix's video recommendation algorithm. Seventh, it induced Binge-Watch. Lastly, it can be said that the consensus was high as it was related to the time to think about 'death' and 'money' in a pandemic situation. The suggestions for 'Squid Game Season 2' are as follows. First, it is a fusion of famous traditional games of each country. Second, it is an AI-based planned MD product production and sales strategy. Third, it is casting based on artificial intelligence big data. Fourth, secondary copyright and copyright sales strategy. The limitations of this study were analyzed only through external data. Data inside the Netflix platform was not utilized. In this study, if AI big data is used not only in the OTT field but also in entertainment and film companies, it will be possible to discover better business models and generate stable profits.
The MICE industry is a new industry that combines corporate meetings, intensive tours, conventions and exhibitions. The convention (the international conference itself) is a conception born from the interpretation of multiple industries such as conferences, incentive tourism, exhibitions and fairs. It is therefore necessary to develop products that can contribute to the revitalization of the MICE industry. We will participate in globalization era trends by developing original design with unique color sense as well as traditional beauty and elegance that can represent the Korean Wave in order to develop high value-added fashion cultural products. We examine the formative characteristics of Chogakbo and apply them to the harmony of geometrical characteristics and colors. The morphological characteristics and sewing method of the Korean traditional 'fo' were also used for shirt designs. It is a fashion cultural product that applies to the Korean Cheokagbo design as well as maintains a basic aloha shirt design that can be worn by everyone (regardless of gender and age) to make it globally acceptable. We used a simple and interesting geometric configuration of the surface represented by the surface composition of the patchwork as well as proposed a design costume by 3D clothing simulation work. The research results can be used as basic data for the domestic fashion market and cultural goods market.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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