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Use of Protective Gloves in Nail Salons in Manhattan, New York City

  • Basch, Corey;Yarborough, Christina;Trusty, Stephanie;Basch, Charles
    • Journal of Preventive Medicine and Public Health
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    • 제49권4호
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    • pp.249-251
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    • 2016
  • Objectives: Nail salon owners in New York City (NYC) are required to provide their workers with gloves and it is their responsibility to maintain healthy, safe working spaces for their employees. The purpose of this study was to determine the frequency with which nail salon workers wear protective gloves. Methods: A Freedom of Information Law request was submitted to New York Department of State's Division of Licensing Services for a full list of nail salons in Manhattan, NYC. A sample population of 800 nail salons was identified and a simple random sample (without replacement) of 30% (n=240) was selected using a random number generator. Researchers visited each nail salon from October to December of 2015, posing as a potential customer to determine if nail salon workers were wearing gloves. Results: Among the 169 salons in which one or more workers was observed providng services, a total of 562 workers were observed. For 149 salons, in which one or more worker was observed providing services, none of the workers were wearing gloves. In contrast, in six of the salons observed, in which one or more workers was providing services, all of the workers (1 in 2 sites, 2 in 1 site, 3 in 2 sites, and 4 in 1 site) were wearing gloves. Almost three-quarters of the total number of workers observed (n=415, 73.8%) were not wearing gloves. Conclusions: The findings of this study indicate that, despite recent media attention and legislation, the majority of nail salon workers we observed were not wearing protective gloves when providing services.

내적과 적응성 양자화를 이용한 디지털 영상의 워터마킹 방법 (Digital Image Watermarking using Inner Product and Adaptive Quantization)

  • 이승욱;김진호;호요성
    • 방송공학회논문지
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    • 제6권1호
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    • pp.50-57
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    • 2001
  • 디지털 워터마킹이란 디지털 컨텐츠의 저작권을 보호하기 위해 임의의 데이터를 사람의 청각이나 시각에 인식되지 않도록 미디어에 삽입하는 방법을 의미한다. 올바른 저작권 보호를 위해 삽입되는 워터마크 정보는 여러 가지 고의적인 데이터의 조작이나 편집에 강인해야 한다. 본 논문에서는 내적과 적응성 양자화를 이용한 강인한 워터마킹 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의방법과 비교하여 삽입되는 워터마크가 사용자의 비밀키와 직접 관련이 없기 때문에 비교적 많은 양의 정보를 삽입할 수 있다. 사용자 키는 워터마크가 삽입되는 부분의 데이터와 내적되는 임의 방향 표를 만들 때 사용된다. 워터마크의 가장 중요한 요구사항인 강인성을 얻기 위해 삽입되는 잡음을 인간의 시각 특징을 이용하여 만든다. 제안된 방법에서는 워터마크 정보로서 임의의 영상을 삽입하였기 때문에 워터마크의 존재 여부를 판단하는 두 가지 기준이 제시되었다. 하나는 추출된 워터마크 영상의 질이고 다른 하나는 추출된 워터마크 비트열과 삽입된 워터마크 비트열의 유사도이다. 두 번째 기준을 만족시키기 위해 우리는 비트열의 유사도 확률밀도 함수를 모델링하여 추출 임계값을 계산하였다. 본 논문에서는 실험을 통해, 제안된 방법을 이용하면 원 영상없이 워터마크를 추출할 수 있다는 것을 보였다. 또한, 워터마크된 영상이 JPEG 압축, 크로핑(Cropping) 등의 공격과 여러 가지 필터를 통과해도 워터마크를 추출하여 소유권을 주장할 수 있다는 것을 보였다.

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특징점 추적을 통한 다수 영상의 고속 스티칭 기법 (Fast Stitching Algorithm by using Feature Tracking)

  • 박시영;김종호;유지상
    • 방송공학회논문지
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    • 제20권5호
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    • pp.728-737
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    • 2015
  • 스티칭 기법은 여러 영상에서 추출한 특징점의 디스크립터를 생성하고, 특징점들간의 정합 과정을 통해 하나의 영상으로 만드는 것이다. 각각의 특징점은 128 차원의 정보를 가지고 있고, 특징점의 개수가 증가 할수록 데이터 처리 시간이 증가하게 된다. 본 논문에서는 비디오 영상을 입력 했을 때 고속 파노라마 생성을 위한 특징점 추출 및 정합 기법을 제안한다. 빠른 속도로 특징점 추출을 위해서 FAST(Features from Accelerated Segment Test) 기법을 사용한다. 특징점 정합과정은 기존의 방법과는 다른 새로운 방법을 제안한다. Mean shift를 통해 특징점이 포함된 영역을 추적하여 벡터(vector)를 구하고 이 벡터를 사용하여 추출한 특징점들을 정합하는데 사용한다. 마지막으로 이상점(outlier)을 제거하기 위해 RANSAC(RANdom Sample Consensus) 기법을 사용한다. 입력된 두 영상의 호모그래피(homography) 변환 행렬을 구하여 하나의 파노라마 영상을 생성한다. 실험을 통해 제안하는 기법이 기존의 기법보다 속도가 향상되는 것을 확인하였다.

HEVC를 위한 고속 변환 크기 결정방법 (Early Decision of Transform unit for HEVC)

  • 강장병;최해철
    • 방송공학회논문지
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    • 제18권4호
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    • pp.631-642
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    • 2013
  • 본 논문에서는 HEVC (High Efficiency Video Coding)의 복잡도 감소를 위한 고속 변환 크기 결정방법을 제안한다. HEVC는 변환 과정을 결정하는 TU(transform unit)를 정의하며, TU는 재귀적인 트리구조를 사용하여 여러 개의 하위블록으로 분할할 수 있다. 이와같은 트리구조의 사용으로 TU는 $4{\times}4{\sim}32{\times}32$의 다양한 블록크기를 지원할 수 있고, 이것은 높은 부호화 효율을 얻을 수 있는 핵심기술이다. 하지만 필연적으로 부호화 복잡도가 증가하게 되고 이러한 부호화 복잡도의 증가는 HEVC의 단점 중 하나이다. 제안 방법은 마지막 0이 아닌 변환 계수의 위치를 기준으로 변환블록의 에너지 집중도를 판단하고, 에너지 집중도가 충분한 블록이면 하위 블록으로 분할하지 않을 확률이 높다는 실험결과에 근거하여 TU의 분할 여부를 빠르게 결정한다. 실험결과에서 제안방법은 Random_access_Main 모드에 대해 0.7%의 BD-rate 증가로 18%의 부호화 시간을 감소시킬 수 있음을 보인다.

QoS 적응형 플로우 기반 Active Queue Management 알고리즘 및 성능분석 (QoS Adaptive Flow based Active Queue Management Algorithm and Performance Analysis)

  • 강현명;최환석;이우섭
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제10권3호
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    • pp.80-91
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    • 2010
  • 방송 통신의 융합에 따라 차세대 멀티미디어 서비스인 IPTV 서비스가 각광받고 있다. IPTV 서비스는 무한한 채널수용과 미디어의 확장, 품질이 보장되는 서비스의 형태로 발전되면서 기존 네트워크의 트래픽 증가와 서비스 특성에 맞는 품질제어 기술들이 요구되고 이에 따라 플로우별 서비스 품질 제어 기술이 필요하게 되었다. 이를 위해 IETF (Internet Engineering Task Force)에서도 인터넷 상에서 IP QoS를 제공하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있는데 그 중 버퍼 관리 메커니즘으로 RED(Random Early Detection) 알고리즘 및 RED를 변형한 여러 가지 방법들이 제시되고 있으나 다양한 멀티미디어 서비스의 QoS 요구 사항을 충족시키는데 어려움이 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 다양한 QoS를 요구하는 인터넷 멀티미디어 서비스를 지원하기 위해 각 서비스가 요구하는 목표 패킷 손실률을 유지시킬 수 있는 QoS적응형 플로우 기반 AQM (Active Queue Management) 알고리즘을 제안하고 ns-2를 이용한 시뮬레이션을 통해 성능 분석을 제시하였다.

비디오 부호화 루프 내에서 의사 윤곽 오차의 선택적 제거 알고리즘 (In-Loop Selective Decontouring Algorithm in Video Coding)

  • 유기원;손광훈
    • 방송공학회논문지
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    • 제15권5호
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    • pp.697-702
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    • 2010
  • 디지털 영상 내의 평탄한 영역에 대한 양자화 과정은 종종 의도하지 않은 의사 윤곽 오차 (false contour artifact)를 발생한다. 본 레터논문에서는 통상적인 블록 기반 비디오 부호화 방식의 양자화 과정에서 발생되는 이러한 오차의 효율적 제거 알고리즘을 보인다. 먼저, 입력 블록에 대해 의사 윤곽의 발생 특성에 기반하여 추출된 특징값들을 이용하여 후보 블록을 선정 한다. 그리고, 해당 블록에 대해 미리 준비된 pseudo-random noise mask를 적용함으로써 의사 윤곽을 제거한다. 이러한 후보 블록 선정을 통한 선택적인 필터링 과정은 불필요한 처리를 최소화함으로써, 화질 열화 억제와 연산 복잡도 감소를 동시에 달성한다. 또한 블록 기반의 처리는 비디오 부호화 루프와의 통합을 용이하게 함으로써, 종래의 코덱 루프 밖에서의 후처리 필터링 방식과 비교하여 구현에 필요한 자원 절감과 프레임 지연 방지라는 측면에서 큰 이점을 갖는다. 제안 알고리즘은 H.264/AVC표준 소프트웨어에 구현되어 율-왜곡 최적화(rate-distortion optimization) 관점에서 압축 성능의 저하없이 낮은 복잡도에서 의사 윤곽을 효율적으로 제거함을 확인하였다.

엔트로피 점수를 이용한 감성분석 분류알고리즘의 수행도 평가 (Evaluation of Classification Algorithm Performance of Sentiment Analysis Using Entropy Score)

  • 박만희
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제22권9호
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    • pp.1153-1158
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    • 2018
  • 다양한 온라인 고객 평가 및 소셜 미디어 정보는 고객의 의사결정에 영향을 미치기 때문에 기업에게 매우 중요한 정보 출처라고 할 수 있다. 설문 조사를 통해 고객의 다양한 요구와 불만 사항을 파악하는 데는 많은 비용과 시간적인 제약이 발생하고 있다. 온라인 쇼핑몰의 고객 후기 데이터는 제품에 대한 고객들의 감성을 분석할 수 있는 이상적인 자료를 제공하고 있다. 본 연구에서는 삼성과 애플 스마폰에 대한 감성분석을 위해 아마존 쇼핑몰로부터 고객 리뷰 데이터를 수집하였다. 선행 연구에서 대표적인 감성분석 기법으로 사용된 5가지 분류 알고리즘을 적용하였다. 5가지 분류알고리즘은 support vector machines, bagging, random forest, classification or regression tree, maximum entropy 등이다. 본 연구에서는 분류 알고리즘의 수행도를 종합적으로 평가할 수 있는 entropy score를 제안하였다. Entropy score를 이용하여 5가지 알고리즘을 평가한 결과에 따르면 support vector machines 알고리즘의 entropy score가 가장 높은 것으로 분석되었다.

End-to-End Congestion Control of High-Speed Gigabit-Ethernet Networks based on Smith's Principle

  • Lee, Seung-Hyub;Cho, Kwang-Hyun
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -1
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    • pp.101-104
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    • 2000
  • Nowadays, the issue of congestion control in high-speed communication networks becomes critical in view of the bandwidth-delay products for efficient data flow. In particular, the fact that the congestion is often accompanied by the data flow from the high-speed link to low-speed link is important with respect to the stability of closed-loop congestion control. The Virtual-Connection Network (VCN) in Gigabit Ethernet networks is a packet-switching based network capable of implementing cell- based connection, link-by-link flow-controlled connection, and single- or multi-destination virtual connections. VCN described herein differ from the virtual channel in ATM literature in that VCN have link-by-link flow control and can be of multi-destination. VCNs support both connection-oriented and connectionless data link layer traffic. Therefore, the worst collision scenario in Ethernet CSMA/CD with virtual collision brings about end-to-end delay. Gigabit Ethernet networks based on CSMA/CD results in non-deterministic behavior because its media access rules are based on random probability. Hence, it is difficult to obtain any sound mathematical formulation for congestion control without employing random processes or fluid-flow models. In this paper, an analytical method for the design of a congestion control scheme is proposed based on Smith's principle to overcome instability accompanied with the increase of end-to-end delays as well as to avoid cell losses. To this end, mathematical analysis is provided such that the proposed control scheme guarantees the performance improvement with respect to bandwidth and latency for selected network links with different propagation delays. In addition, guaranteed bandwidth is to be implemented by allowing individual stations to burst several frames at a time without intervening round-trip idle time.

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HIPERLAN 타입 2 매체접근제어 프로토콜의 성능평가 (Performance Evaluation of the HIPERLAN Type 2 Media Access Control Protocol)

  • 조광오;박찬;이정규
    • 한국통신학회논문지
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    • 제28권1B호
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    • pp.11-17
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    • 2003
  • 본 논문에서는 ETSI(European Telecommunication Standards Institute)에서 표준화 작업중인 HIPERLAN/2(HIgh PErformance Radio Local Area Network/2)의 성능 향상을 위하여, 우선순위기반 스케쥴링 방식 하에서의 동적 랜덤접속채널 할당방법을 제안하였다 제안한 방식은 AP(Access Point)에서 자원을 할당 할시 충돌단말에게 우선적으로 자원을 할당함으로써, 결과적으로 충돌단말의 전체전송지연을 줄여준다. 동적 랜덤접속채널 할당 방법은 트래픽 부하가 적을 때는 랜덤접속채널 수를 증가시킴으로 충돌확률을 줄여서 많은 단말들이 자원을 할당받도록 하며, 부하가 많을 때는 랜덤접속채널 수를 적게 설정하여 데이터 전송채널을 증가시킴으로써 처리율을 증가시키고 스케줄링 지연을 감소시켜 성능을 향상시킨다 표준안을 근거로 제안된 방법을 성능평가 하였을 경우, 매체접근제어 프로토콜의 처리율 및 전송지연이 성능 향상됨을 확인하였다.

머신러닝을 활용한 TV 오디션 프로그램의 우승자 예측 모형 개발: 프로듀스X 101 프로그램을 중심으로 (Development of a Model for Winner Prediction in TV Audition Program Using Machine Learning Method: Focusing on Program)

  • 곽주영;윤현식
    • 지식경영연구
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    • 제20권3호
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    • pp.155-171
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    • 2019
  • In the entertainment industry which has great uncertainty, it is essential to predict public preference first. Thanks to various mass media channels such as cable TV and internet-based streaming services, the reality audition program has been getting big attention every day and it is being used as a new window to new entertainers' debut. This phenomenon means that it is changing from a closed selection process to an open selection process, which delegates selection rights to the public. This is characterized by the popularity of the public being reflected in the selection process. Therefore, this study aims to implement a machine learning model which predicts the winner of , which has recently been popular in South Korea. By doing so, this study is to extend the research method in the cultural industry and to suggest practical implications. We collected the data of winners from the 1st, 2nd, and 3rd seasons of the Produce 101 and implemented the predictive model through the machine learning method with the accumulated data. We tried to develop the best predictive model that can predict winners of by using four machine learning methods such as Random Forest, Decision Tree, Support Vector Machine (SVM), and Neural Network. This study found that the audience voting and the amount of internet news articles on each participant were the main variables for predicting the winner and extended the discussion by analyzing the precision of prediction.