With the rapid interest in Geographic Information System (GIS) contents, a large volume of valuable GIS dataset has been distributed illegally by pirates, hackers, or unauthorized users. Therefore the problem focus on how to protect the copyright of GIS vector map data for storage and transmission. At this point, GIS security techniques focusing on secure network and data encryption have been studied and developed to solve the copyright protection and illegal copy prevention for GIS digital map. But GIS vector map data is very large and current data encryption techniques often encrypt all components of data. That means we have encrypted large amount of data lead to the long encrypting time and high complexity computation. This paper presents a novel selective encryption scheme for GIS vector map data protection to store, transmit or distribute to authorized users using K-means algorithm. The proposed algorithm only encrypts a small part of data based on properties of polylines and polygons in GIS vector map but it can change whole data of GIS vector map. Experimental results verified the proposed algorithm effectively and error in decryption is approximately zero.
In this paper, we propose a new 3-D deinterlacing algorithm based on wide sparse vector correlations and a vertical edge based motion detection algorithm. which is an extension of the deinterlacing algorithm proposed in [10. llJ by the authors. The prooised algorithm is developed mainly for the format conversion problem encountered in current HDTV system, but can also be aplicable to the double scan conversion problesm frequently encountered in ths NTSC systems. By exploiting the edge oriented spatial interpolation based on the wide vector correlations, visually annoying artifiacts caused by interlacing such as a serrate line. line crawling, a line flicker, and a large area flicker can be remarkably reduced since the use of the wide vectors increases the range of the edge orientations that can be detected, and by exploiting sparse vectors correlations the HjW complexity for realizing the algorithm in applications cam be significantly simplified. Simulations are provided indicating thet the proposed algorithm results in a high performance comparable to the performance of the deinterlacing algorithm. based on the wide vector correlations.
본 연구는 위험물 수송의 최적경로를 결정하는 방법론을 제안하였다. 위험물 차량의 최적경로를 결정할 때에는 위험도 최소화를 목적으로 하는 공공의 입장과 통행시간 최소화를 목적으로 하는 민간기업의 입장이 서로 상충한다. 본 연구에서는 이러한 다기준 의사결정(Multi-criteria decision making)문제 중 하나인 위험물 수송용 최적경로를 탐색하는 방법론으로 Efficient Vector Labeling(이하 EVL) 알고리즘을 제시하였다. EVL 알고리즘은 위험도와 통행시간을 동시에 고려하여 복수의 Pareto optimal 경로(또는 비지배경로)를 탐색하게 한다. 본 연구는 또한 탐색된 비지배경로간의 중복도를 제어할 수 있도록 설계하였다. 개발된 Efficient Vector Labeling 알고리즘을 Test bed network에 적용하여 기존의 경로탐색 방법론과 비교하였다. 적용 결과 새로운 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 합리적인 대안경로를 탐색할 수 있는 것으로 분석되었다.
The adaptation to vector control theory is so generalized that it is widely used for implementing the high-performance of AC machine. Nowadays, One-Chip microprocessors or DSP chips are being well-used to implement Vector Control algorithm. DSP Chip have less flexibility for memory decoding and I/O rather than One-Chip microprocessor so that is requires more additional circuit and high cost. And the past One-Chip micro processors have difficult of implementation the complex algorithm because of small memory capacity and low arithmetic performance. Therefore we implemented the vector control algorithm of PMSM(Permanent Magnetic Synchronous Motors) using 80296SA form intel , which have many features as 6M memory space, 500MHz clock frequency, including memory decoding circuit and general I/O, Special I/O(EPA, Interrupt controller, Timer/Count, PWM generator) which is proper controller for the complex algorithm or operation program requiring so much memory capacity, So in this paper we fully digitized the vector control of PMSM included SVPWM Voltage controller using the intel 80296SA
This paper proposes the used of genetic algorithm for optimizing PI controller and describes the dynamic modeling simulation for the permanent magnet synchronous motor driven by simplified vector control with the aid of MATLAB-Simulink environment. Furthermore, three kinds of error criterion minimization, integral absolute error, integral square error, and integral time absolute error, are used as objective function in the genetic algorithm. The modeling procedures and simulation results are described and presented in this paper. Computer simulation results indicate that the genetic algorithm was able to optimize the PI controller and gives good control performance of the system. Moreover, simplified vector control on permanent magnet synchronous motor does not need to regulate the direct axis component current. This makes simplified vector control of the permanent magnet synchronous motor very useful for some special applications that need simple control structure and low cost performance.
A new vector algorithm is presented for computing the stiffness matrices of layered reinforced concrete shell elements. Each element stiffness matrix is represented in terms of three vector arrays of lengths 78, 96 and 36, respectively. One element stiffness matrix is calculated at a time without interruption in the vector calculations for the uncracked or cracked elements. It is shown that the present algorithm is 1.1 to 7.3 times more efficient then a previous algorithm developed by us on a Cray Y-MP supercomputer.
A model based on genetic algorithm optimization, GA-SVM, is proposed to warn university students of their status. This model improves the predictive effect of support vector machines. The genetic optimization algorithm is used to train the hyperparameters and adjust the kernel parameters, kernel penalty factor C, and gamma to optimize the support vector machine model, which can rapidly achieve convergence to obtain the optimal solution. The experimental model was trained on open-source datasets and validated through comparisons with random forest, backpropagation neural network, and GA-SVM models. The test results show that the genetic algorithm-optimized radial basis kernel support vector machine model GA-SVM can obtain higher accuracy rates when used for early warning in university learning.
한국정보디스플레이학회 2008년도 International Meeting on Information Display
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pp.749-752
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2008
Various Motion Estimation (ME) algorithms have been proposed since ME requires large computational complexity. The proposed algorithm employs Enhanced Cross Search Pattern (ECSP) using motion vector of neighbor-blocks to search the motion vector. The experimental results show that proposed algorithm reduces the search point up to 35% compared to conventional methods.
본 논문에서는 인코더 벡터(encoder vector)에 입각하여 양, 음 체크썸 벡터(positive, negative checksum vector)를 정의하고, 이를 벡터 컨버루션(vector convolution)에 적용하여 알고리즘 기반 결함허용 벡터 컨버루션 방식을 제안하였다. 또한 제안된 방식을 배열구조에서 구현하고 복잡도 해석을 통하여 추가 리던던시(redundancy)의 규모를 검토하였다.
Recently, vector map has developed, used in many domains, and in most cases vector map data contains confidential information which must be kept away from unauthorized users. Moreover, the manufacturing process of a vector map is complex and the maintenance of a digital map requires substantial monetary and human resources. This paper presents the selective encryption scheme based on polyline simplification methods for GIS vector map data protection to store, transmit or distribute to authorized users. Main advantages of our algorithm are random vertices and transformation processes but it still meets requirements of security by random processes, and this algorithm can be implement to many types of vector map formats.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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