현재의 이동객체를 기반으로 하는 다양한 시공간 응용환경에서의 서비스 지원 시스템 개발을 위하여 중요한 문제 중의 하나는 방대한 이동객체의 위치 이동 데이터로부터의 의미 있는 지식인 시공간 이동 패턴을 탐사하는 것이다. 이를 위하여 시간적 위상관계, 공간적 위상관계 그리고 시공간적 위상관계에 대한 접근이 지식 탐사를 위하여 고려되어야 한다. 이 논문에서는 효율적인 시공간 이동 패턴 탐사 기법인 MPMine 알고리즘을 제안하였다. 제안한 기법은 시간 제약조건과 공간 제약조건 등을 함께 괴려하며 또한 공간 위상 연산인 contain()을 이용한 공간 개념화를 수행할 수 있다. 제안한 기법은 기존의 일반적인 시간 패턴 탐사 기법과 달리 이동객체 데이터 집합으로부터 위치 및 일반화를 통하여 탐색 공간을 줄일 수 있어 효율적으로 유용한 이동 패턴을 탐사할 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권4호
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pp.2078-2093
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2019
Visual smoke recognition is a challenging task due to large variations in shape, texture and color of smoke. To improve performance, we propose a novel smoke recognition method by combining dual-encoded features that are extracted from both spatial and Curvelet domains. A Curvelet transform is used to filter an image to generate fifty sub-images of Curvelet coefficients. Then we extract Local Binary Pattern (LBP) maps from these coefficient maps and aggregate histograms of these LBP maps to produce a histogram map. Afterwards, we encode the histogram map again to generate Dual-encoded Local Binary Patterns (Dual-LBP). Histograms of Dual-LBPs from Curvelet domain and Completed Local Binary Patterns (CLBP) from spatial domain are concatenated to form the feature for smoke recognition. Finally, we adopt Gaussian Kernel Optimization (GKO) algorithm to search the optimal kernel parameters of Support Vector Machine (SVM) for further improvement of classification accuracy. Experimental results demonstrate that our method can extract effective and reasonable features of smoke images, and achieve good classification accuracy.
움직임 추정은 동영상 내에 존재하는 중복된 데이터를 제거하기 때문에 영상 압축에서 중요한 역할을 하지만 많은 계산량을 요구하므로 계산량을 줄이기 위한 많은 고속 움직임 추정 기법이 제안되어 왔다. 다시점 비디오는 하나의 3차원 영상을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영한 영상으로 다시점 비디오의 계산량은 카메라 수에 비례하여 증가한다. 따라서 다시점 비디오를 효율적으로 부호화하기 위한 움직임 추정 기법이 필요하다. 본 논문에서는 블록의 시공간적 상관성과 블록의 움직임 특성에 따라 적응적으로 탐색 패턴을 선택하여 움직임 벡터를 추정하는 움직임 추정 기법을 제안한다. 실험 결과, 제안한 움직임 추정 기법의 성능을 JMVC(Joint Multi-view Video Coding)의 TZ탐색과 전역탐색 기법의 성능과 비교한 경우, 영상 화질과 발생된 비트량을 비슷하지만 움직임 추정에 필요한 계산량은 각각 약 70~75%, 99%를 줄인다.
최근 소프트웨어 산업의 발달에 따른 사회적 보안 문제가 지속적으로 발생하고 있으며, 소프트웨어 안정성 검증을 위해 다양한 자동화 기법들이 사용되고 있다. 본 논문에서는 소프트웨어 테스팅 기법 중 하나인 동적 기호 실행을 이용해 윈도우 시스템 콜 함수를 대상으로 Use-After-Free 취약점을 자동으로 탐지하는 방법을 제안한다. 먼저, 목표 지점을 선정하기 위한 정적 분석 기반 패턴 탐색을 수행한다. 탐지된 패턴 지점을 바탕으로 관심 밖의 영역으로의 분기를 차단하는 유도된 경로 탐색 기법을 적용한다. 이를 통해 기존 동적 기호 실행 기술의 한계점을 극복하고, 실제 목표 지점에서의 취약점 발생 여부를 검증한다. 제안한 방법을 실험한 결과 기존에 수동으로 분석해야 했던 Use-After-Free 취약점을 제안한 자동화 기법으로 탐지할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 곤충 모방 날갯짓 초소형 비행체에 적용될 끈을 이용한 날갯짓 구동 장치의 구동 원리와 그 최적화 과정이 소개된다. 이 날갯짓 구동 장치는 끈을 이용하여 구조의 경량화와 관성력 감소로 인한 에너지 효율 상승을 목적으로 설계되었다. 먼저 장력만 전달할 수 있는 끈의 특성을 고려하여 운동학적인 수식이 정립되었으며, 이를 통해 구동 장치의 거동 특성을 파악할 수 있었다. 이 수식들은 수정된 패턴 검색 최적화 과정에 포함되어 메커니즘의 운동학적 최적화를 가능하게 만들었다. 최적화된 형상으로 제작된 시제품은 설계의 구동 원리에 맞게 운동하였으며, 그 날갯짓 폭은 목표한 날갯짓 폭을 만족시켰다. 수치적 시뮬레이션과 실험 결과는 잘 일치하여 제시된 구동 장치가 실제로 활용될 수 있음을 보였다.
최근 몇 년간 시계열 데이터의 저장 및 분석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 시계열 데이터베이스에서 유사패턴(similarity pattern)을 탐색하는 기법이 광범위한 응용분야에서 중요한 연구주제로 자리잡고 있다. 본 논문에서는 회귀분석방법을 바탕으로 한 분해 시계열 방법을 이용함으로써 기존의 유사성의 개념을 확장시켰다. 즉, 시계열 데이터가 가지고 있는 패턴을 여러 성분으로 분해하여 각기 다른 저장 공간에 저장하고, 이를 이용하여 유사성을 탐색할 때에도 분리된 각 성분 중 특정 변동특성이 유사한 데이터를 추가적으로 요구되는 시간없이 검색할 수 있다. 이는 전체 시계열 데이터를 이해하는데 뿐만 아니라 데이터를 예측하는 방법에도 유용하게 사용될 수 있다.
This paper consider a simple Nondestructive Testing(NDT) having eddy currnt effect. We analyzed the two dimension modeling of alternative magnetic field. eddy current with voltage source. And, the current magnitude and phase data obtained from each different frequency five object position is used for learning the neural network. Therefore, we can recognize an object position pattern from new input current magnitude, phase data.
A few bioinformatics tools have been used to find out conserved regions as probes. We have developed a system based on a heuristic method with web interfaces to find out conserved regions against microbial genomes. The system runs in real time by using relative entropy in limited narrow regions and detecting similar regions between pair regions with local alignment. The system could be useful to find out conserved regions as genome-wide scale.
Gaudi, Naber & Sackett pointed out that if an event is caused by a lens system containing more than two planets, all planets will affect the central region of the magnification pattern, and thus the existence of the multiple planets can be inferred by detecting additionally deformed anomalies from intensive monitoring of high magnification microlensing events. Unfortunately, this method has important limitations in identifying the existence of multiple planets and determining their parameters (the mass ratio and the instantaneous projected separation) due to the degeneracy of the resulting light curve anomalies from those induced by a single planet and the complexity of multiple planet lensing models. In this paper, we propose a new channel to search for multiple planets via microlensing. The method is based on the fact that the lensing light curve anomalies induced by multiple planets are well approximated by the superposition of those of the single planet systems where the individual planet-primary pairs act as independent lens systems. Then, if the source trajectory passes both of the outer deviation regions induced by the individual planets, one can unambiguously identify the existence of the multiple planets. We illustrate that the probability of successively detecting light curve anomalies induced by two Jovian-mass planets located in the lensing zone through this channel will be substantial. Since the individual anomalies can be well described by much simpler single planet lensing models, the proposed method has an important advantage of allowing one to accurately determine the parameters of the individual planets.
POCS (projection onto convex sets)를 이용하는 고해상도 영상 재구성에서는 재구성 연산 사이에 프레임간 움직임을 추정함으로써 양질의 HR (high resolution) 영상을 얻을 수 있으나, 반복적인 움직임 추정으로 인해 연산량은 증가한다. 본 논문에서는 기존의 ARPS (adaptive rood pattern search) 움직임 추정법을 수정하여 연산량을 줄이면서, 움직임 추정과 POCS 복원을 동시에 수행하는 HR 영상의 재구성 알고리즘을 제안한다. ARPS에서 필요한 기준 움직임의 값으로 POCS 복원의 이전 단계에서 추정한 움직임 벡터의 값과 위상 상관도법으로 얻은 값을 이용하여 연산량을 줄였다. 또한, 추정된 움직임을 정규화하여 그 정확도를 더욱 향상시켰다. 실험 결과, 전체탐색 블록 정합법과 POCS를 동시에 수행하여 영상을 재구성한 경우와 비교했을 때 유사한 화질의 HR 영상을 약 30배 빠르게 재구성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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