장면 전환 검출은 비디오 분할의 주요 기술로서 하드웨어에서 구현하기 위해서는 실시간 및 자동적 처리가 만족되어야 한다. 현재까지 PMP나 핸드폰 같은 낮은 하드웨어 성능의 단말기에서 실시간으로 적용 가능한 장면 전환 검출 기술은 거의 없다. 이와 같은 단말기들에서 장면 전환 검출의 실시간 적용을 위하여, 본 논문에서는 가변 참조 구간의 적응적 임계값 설정 방법을 이용한 장면 전환 검출 기술을 제안한다. 제안하는 방법은 현재 프레임의 특징값과 가변 참조 구간의 평균 특징값을 비교하여 장면 전환 유무를 결정한다. 제안하는 방법은 프레임의 특징값에 독립적으로 사용할 수 있으며, 가변 참조 구간 동안의 평균 특징값을 이용하여 자동적인 임계값 설정이 가능하다. 동일한 영상에 대한 실험을 통하여 기존의 방법들보다 최고 정확도(precision)에서 0.146, 회수도(recall)에서 0.083, F1에서 0.089 이상 결과가 향상된 것을 확인하였다. 제안한 실시간 SCD 모델을 H사의 PMP에 적용하여 실시간 장면 전환 검출이 가능한 것을 검증하였다. 제안한 방법은 PMP나 핸드폰 같은 휴대용 미디어 재생 장치에서 비디오 데이터를 검색할 때 유용하게 사용될 수 있다.
지지벡터기계는 잡음변수가 존재하는 경우에 성능이 저하될 수 있다. 또한 최종 분류기에서 각 변수들의 중요도를 알리 어려운 단점이 있다. 따라서 변수선택은 지지벡터기계의 해석력과 정확도를 높일 수 있다. 기존의 문헌상의 대부분의 연구는 선형 지지벡터기계에서 성근 해를 주는 벌점함수를 통해 변수를 선택에 관한 것이다. 실제로는 분류의 정확도를 높이기 위해 비선형 커널을 사용하는 경우가 일반적이다. 따라서 변수선택은 비선형 지지벡터기계에서도 마찬가지로 필요하다. 본 논문에서는 모의실험 및 실제자료를 통하여 비선형 지지벡터의 대표적인 변수선택법인 COSSO(component selection and smoothing operator)와 KNIFE(kernel iterative feature extraction)의 성능을 비교한다.
소프트웨어 제품들 사이의 공통된 개념과 서로 다른 개념들을 표현한 특성 모델과, 특정 제품에 포함될 특성들을 선택한 결과인 특성 구성은 소프트웨어 프러덕트 라인 개발 방법론에서 핵심 요소이다. 이들에 대한 정형적 시맨틱과 논리적 추론에 대한 연구가 진행 중이지만 시맨틱 웹 기술을 이용한 특성 모델 온톨로지 구축과 특성 구성 검증에 대한 연구는 아직 부족한 상황이다. 본 논문에서는 온톨로지와 시맨틱 웹 기술을 이용하여 특성 모델의 정형적 시맨틱을 정의하고 특성 구성을 검증하는 기법을 제안한다. 특성 모델과 특성 구성에 포함된 지식을 시맨틱 웹 표준 언어인 OWL(Web Ontology Language)로 표현하고 특성 구성을 검증하기 위한 규칙은 시맨틱 웹 규칙 언어인 SWRL(Semantic Web Rule Language)로 정의한다. 본 논문의 기법은, 특성 모델의 정형적 시맨틱을 제공하며 특성 구성 검증을 자동화할 뿐 만 아니라 SQWRL과 같은 다양한 시맨틱 웹 기술 적용을 가능하게 한다.
본 논문에서는 동일한 동영상을 검출하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 시공간 그룹특징 핑거프린팅이다. 동영상의 프레임은 고정된 비율 방법으로 추출되며, 수직그룹과 수평그룹으로 나눠진다. 서술자는 각 그룹특징을 이진화 핑거프린팅으로 추출하여 만든다. 그 다음 원본 동영상의 서술자로 두 종류의 핑거프린팅 데이터베이스를 구축하여 질의 동영상과 정합한다. 효율적이고 효과적인 동영상 복사 검색을 하기 위해 높은 강인성, 독립성, 정합 속도를 가져야 한다. 제안한 방법에선 그룹특징으로 동영상의 다양한 변형에 높은 강인성과 독립성을 가지게 된다. 구축된 원본 핑거프린팅 데이터베이스는 질의 동영상과의 고속 정합을 가능하게 해준다. 제안한 방법은 기존 방법들과 비교했을 때 다양한 변형에서 뛰어난 성능향상을 보였다. 특히, 속도 향상에 매우 뛰어난 성능을 가져온 것이 본 논문의 큰 장점이라 할 수 있다.
본 논문에서는 지문의 특징을 이용한 OTP의 일회용 암호 키를 생성하는 방법을 제안한다. 본 연구는 잘 알려진 강력한 개인 인증요소인 지문 정보를 이용하여 가변적이고 안전한 일회용 암호 키를 생성하였으며, 또한 제안 기법에 대한 dendrogram을 이용한 지문 특징점의 준동형 그래프간의 가변성 그리고 지문 특징점의 분포를 시뮬레이션을 통해 성능을 분석하였다.
Climate change has resulted in increased frequency and intensity of heat waves, which poses a significant threat to the health and safety of construction workers, particularly those engaged in labor-intensive and heat-stress vulnerable working environments. To address this challenge, this study aimed to propose an interpretable machine learning approach for forecasting personal heat strain by considering the cumulative effect of heat exposure as a situational variable, which has not been taken into account in the existing approach. As a result, the proposed model, which incorporated the cumulative working time along with environmental and personal variables, was found to have superior forecast performance and explanatory power. Specifically, the proposed Multi-Layer Perceptron (MLP) model achieved a Mean Absolute Error (MAE) of 0.034 (℃) and an R-squared of 99.3% (0.933). Feature importance analysis revealed that the cumulative working time, as a situational variable, had the most significant impact on personal heat strain. These findings highlight the importance of systematic management of personal heat strain at construction sites by comprehensively considering the cumulative working time as a situational variable as well as environmental and personal variables. This study provided a valuable contribution to the construction industry by offering a reliable and accurate heat strain forecasting model, enhancing the health and safety of construction workers.
A controller of interconnected power systems is investigated using an optimal multidimensional variable structure control. The switching hyperplane of the variable structure stabilizer is obtained by minimizing a quadratic performance index in continuous-time. A special feature of the optimal multidimensional variable structure stabilizer is that, when it is operated in the so-called sliding mode, the system response becomes insensitive to changes in the plant parameters. A digital simulation is performed by a digital computer using the Advanced Continuous Simulation Language (ACSL) package, which shows that the dynamic performance of the power system in response to mechanical torque changes is improved when optimal multidimensional variable sturcture stabilizers are employed.
In this paper, we propose an efficient feature vector extraction and decision fusion methods for the automatic classification of power system disturbances. Here, FFT and WPT(wavelet packet transform) are und to extract an appropriate feature for classifying power quality disturbances with variable properties. In particular, the WPT can be utilized to develop an adaptable feature extraction algorithm using best basis selection. Furthermore. the extracted feature vectors are applied as input to the decision fusion system which combines the decisions of several classifiers having complementary performances, leading to improvement of the classification performance. Finally, the applicability of the proposed approach is demonstrated using some simulations results obtained by analyzing power quality disturbances data generated by using Matlab.
The purpose of this study is to disclose the dimension of job characteristic, working place situation. and clothes selection, which are variable on clothes selection, to research the relation of job characteristic, working place situation, and clothes selection and to disclose the feature of consumers by each group in accordance with job characteristic. The follows are summary of this study result : The concept structure of job characteristic is composed by four types. Working place situation related with clothes selection are consisted of five types. Professional women selected clothes in accordance with nine feature. Job characteristic is related with working palace situation and influences on clothes selection. The persons influenced by activity state regarded personality as important when select clothes. The persons influenced by duty state regarded harmony and control as important, instead of, they ignored conformity. People select occupation according to individual feature, so the feature of consumers, working place environment, working place situation are different in accordance with job characteristic, as a result we can find differences in clothes selection suitable for working palace and purchasing.
This paper proposes a new video-based method of analyzing human gait which is a highly variable dynamic process. It captures a human gait of varying directions as a trajectory in the phase space. The proposed method includes two options of a stochastic process model and a self-organizing feature map as the tool of feature space representation and analysis. Test results show that the model is highly intuitive and we believe it can contribute to our understanding of human activity as well as gait behavior.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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