• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.617-625
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• 2017

본 논문에서는 기밀 데이터를 커버 이미지에 은닉하는 효과적인 가역 데이터 은닉 기법을 제안하였다. 제안된 기법에서는 이미지에 존재하는 지역적 유사성을 이용하여 픽셀 값을 정확하게 예측하여 예측 이미지를 생성하였고, 생성된 예측 이미지와 원본 커버 이미지를 사용하여 차분 시퀀스를 생성한 후, 히스토그램 쉬프트 기법을 적용하여 기밀데이터가 은닉된 스테고 이미지(stego-image)를 생성하였다. 스테고 이미지로부터 기밀 데이터를 추출하고 원본 커버 이미지를 손실 없이 복원할 수 있다. 제안된 기법을 적용하면 기존의 APD 기법에 비하여 더 많은 기밀 데이터를 은닉할 수 있음을 실험으로 확인하였다.

• ETRI Journal
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• 제22권4호
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• pp.32-39
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• 2000

In low earth orbit (LEO) satellite communication systems, more severe phase distortion due to Doppler shift is frequently detected in the received signal than in cases of geostationary earth orbit (GEO) satellite systems or terrestrial mobile systems. Therefore, an estimation of Doppler shift would be one of the most important factors to enhance performance of LEO satellite communication system. In this paper, a new adaptive Doppler compensation scheme using location information of a user terminal and satellite, as well as a weighting factor for the reduction of prediction error is proposed. The prediction performance of the proposed scheme is simulated in terms of the prediction accuracy and the cumulative density function of the prediction error, with considering the offset variation range of the initial input parameters in LEO satellite system. The simulation results showed that the proposed adaptive compensation algorithm has the better performance accuracy than Ali's method. From the simulation results, it is concluded the adaptive compensation algorithm is the most applicable method that can be applied to LEO satellite systems of a range of altitude between 1,000 km and 2,000 km for the general error tolerance level, M = 250 Hz.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제5권4호
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• pp.339-345
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• 2007

Video transcoding is a technique used to convert a compressed input video stream with an arbitrary format, size, and bitrate into a different attribute video stream different attributes to provide a efficient video streaming service for the customers is dispersed in the heterogeneous networks. Specifically, frames deletion occur in a transcoding scheme that exploits the adjustment of frame rate, and at this time, the loss in temporal relation among frames due to frame deletion is compensated for the prediction of motion estimation by reusing motion vectors in the would-be deleted frames. But the processing time for transcoding don't have an improvement as much as our expectation because transcoding is done only within the transcoder. So in this paper, we propose a new transcoding algorithm based on prediction period to improve transcoding-related processing time. For this, we also modify the existing encoder so as to adjust dynamically frame rate based on the prediction period and deletion period of frames. To check how the proposed algorithm works nicely, we implement a video streaming system with the new transcoder and encoder to which it is applied. The result of the performance test shows that the streaming system with proposed algorithm improve 60% above in processing time and also PSNR have a good performance while the quality of pictures is preserved.

• Journal of Power Electronics
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• 제17권5호
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• pp.1288-1297
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• 2017

The estimation of the remaining useful life (RUL) of lithium-ion (Li-ion) batteries is important for intelligent battery management system (BMS). Data mining technology is becoming increasingly mature, and the RUL estimation of Li-ion batteries based on data-driven prognostics is more accurate with the arrival of the era of big data. However, the support vector machine (SVM), which is applied to predict the RUL of Li-ion batteries, uses the traditional single-radial basis kernel function. This type of classifier has weak generalization ability, and it easily shows the problem of data migration, which results in inaccurate prediction of the RUL of Li-ion batteries. In this study, a novel multi-kernel SVM (MSVM) based on polynomial kernel and radial basis kernel function is proposed. Moreover, the particle swarm optimization algorithm is used to search the kernel parameters, penalty factor, and weight coefficient of the MSVM model. Finally, this paper utilizes the NASA battery dataset to form the observed data sequence for regression prediction. Results show that the improved algorithm not only has better prediction accuracy and stronger generalization ability but also decreases training time and computational complexity.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.338-347
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• 2005

본 논문에서는 이동물체의 변위 예측을 위한 시간솎음 탐색 방향 알고리즘 제안하여 고속이동물체의 추적과 속도 측정을 하였다. 제안된 알고리즘은 이동물체의 이동 방향을 예측하기 위하여 초기 방향은 시간적으로 연속하는 과거 두 프레임에서 이동물체를 검출하고 이동 각도와 이동 거리를 구하여 초기화하였다. 현재 프레임에서 이동물체의 이동 방향은 시간솎음 탐색 방향 마스크를 적용하여 이동물체의 이동 방향을 구하였다. 시간솎음 탐색 방향 마스크는 연속 프레임에서 프레임을 시간 솎음하여 이동물체를 검출하고, 이동물체의 진행방향의 예측은 8 방향 중에서 이동물체의 이동 각도를 구하여 탐색 마스크를 결정하고, 탐색 마스크에 의해 이동물체의 이동 방향을 예측하였다. 제안한 알고리즘의 타당성을 입증하기 위하여 고속으로 주행 중인 자동차의 추적과 속도를 측정하고, 성능을 평가하기 위하여 전역탐색기법과 제안된 방법을 비교 평가하였다. 그 결과, 제안된 방법에서는 이동물체 변위 탐색 횟수가 평균 91.8$\%$ 감소하였고, 추적 처리 시간은 평균 32.1ms 임을 보임으로서 이동물체 추적을 실시간적으로 실행할 수 있음을 보였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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• pp.442-446
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• 2004

This paper propose scene change detection algorithm using coefficient of forward prediction macro-block, backward prediction macro-block, and intra-coded macro-block on getting motion estimation. Proposed method detect scene change with correlation according picture type forward two picture or forward and backward two picture on video sequences. Proposed algorithm is high accuracy and can detect all scene change on video, and detect to occur scene change on P, B, I-picture.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 통신소사이어티 추계학술대회논문집
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• pp.251-254
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• 2003

In this paper, we develop an effective method for estimating and predicting interference power strength using the IMM(Interacting Multiple Model) algorithm. Based on the proposed interference prediction algorithm, we adjust transmission power of mobile terminals to maintain a certain level of target signal - to - interference- plus -noise- ratio ( SINR ) at the base station. Results of numerical experiments are presented to show a performance profile of the proposed algorithm.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2007년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.203-204
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• 2007

In this work, we propose a compression algorithm for depth images, which are obtained from multi-view sequences. The proposed algorithm represents a depth image using a 3-D regular triangular mesh and predictively encodes the mesh vertices using a linear prediction scheme. The prediction errors are encoded with a arithmetic coder. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm provides better performances than the JPEG2000 lossless coder.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제4권2호
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• pp.47-56
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• 2015

에너지 절감형 서버 클러스터 환경에서는 서버 전원 모드가 부하상황에 따라 제어된다. 다시 말하면 현재 부하를 처리하는 데 필요한 대수의 서버들만 ON하고 나머지 서버들은 OFF한다. 이 알고리즘은 정상적인 상황에서는 잘 동작하지만 부하가 급증 또는 급감하는 비정상적인 상황에서는 QoS를 보장할 수 없다. 왜냐하면 서버가 OFF에서 ON으로 바뀌는 데 필요한 지연시간 때문에 ON 서버 대수를 당장 증가시킬 수 없기 때문이다. 본 논문에서는 정상적인 상황뿐만 아니라 비정상적인 상황에서도 QoS를 향상시키는 새로운 소비 전력 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 예측 알고리즘은 기존 시계열 분석에 기반한 예측과 추세를 반영한 예측 조정의 두 부분으로 구성된다. 15대의 서버 클러스터를 이용하여 실험이 수행되었고, 4가지 유형의 기존의 시계열 예측 모델과 본 논문에서 제안하는 4가지 유형의 수정된 모델에 대해 성능을 비교하였다. 실험 결과 4가지 유형 중 추세조정 지수평활법(ESTA)과 본 논문에서 제안된 ESTA(MESTA)가 표준화된 QoS 및 단위전력당 좋은 응답수 측면에서 가장 우수한 성능을 보였으며, 또한 본 논문에서 제안한 MESTA 알고리즘이 기존의 ESTA 알고리즘에 비해 가상 부하패턴과 실제 부하패턴에 대해 QoS가 7.5%, 3.3% 각각 향상됨을 보여주었다.

• 한국정밀공학회지
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• 제34권1호
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• pp.23-27
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• 2017

This paper aims to develop a prediction model for the product quality of a casting process. Prediction of the product quality utilizes an artificial neural network (ANN) in order to renovate the manufacturing technology of the root industry. Various aspects of the research on the prediction algorithm for the casting process using an ANN have been investigated. First, the key process parameters have been selected by means of a statistics analysis of the process data. Then, the optimal number of the layers and neurons in the ANN structure is established. Next, feed-forward back propagation and the Levenberg-Marquardt algorithm are selected to be used for training. Simulation of the predicted product quality shows that the prediction is accurate. Finally, the proposed method shows that use of the ANN can be an effective tool for predicting the results of the casting process.