최근 CAD 설계도면 및 GIS 디지털 맵과 같은 벡터 데이터 모델의 응용 분야가 확대되면서 이에 대한 보호기술이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 벡터 데이터 모델의 인증 또는 복사방지에 펄요한 벡터 데이터 해싱 방법을 제안한다. 제안한 해싱에서는 벡터 데이터 모델 내 주요 레이어 상에 폴리라인들을 그룹화한 다음, 폴리라인의 1차 및 2차 곡선 곡률 분포에 따라 그룹 계수를 생성한다. 그리고 이들 그룹 계수를 랜덤 계수 키 패턴으로 투영기에 의하여 특징 계수를 얻은 다음, 이를 이진화 과정에 의하여 최종 이진 해쉬를 생성한다. 설계도면 및 디지털 맵을 이용한 실험 결과로부터 제안한 방법에 의하여 생성된 해쉬가 다양한 공격에 대한 강인성과 랜텀 키에 의한 보안성 및 유일성을 만족함을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권7호
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pp.3475-3496
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2018
Most of current watermarking algorithms for GIS vector data embed copyright information by means of modifying the coordinate values, which will do harm to its quality and accuracy. To preserve the fidelity of vector line data and protect its copyright at the same time, a lossless watermarking algorithm is proposed based on storage feature in this paper. Firstly, the superiority of embedding watermark based on storage feature is demonstrated theoretically and technically. Then, the basic concepts and operations on storage feature have been defined including length and angle of the polyline feature. In the process of embedding watermark, the watermark information is embedded into directions of polyline feature by the quantitative mechanism, while the positions of embedding watermark are determined by the feature length. Hence, the watermark can be extracted by the same geometric features without original data or watermark. Finally, experiments have been conducted to show that coordinate values remain unchanged after embedding watermark. Moreover, experimental results are presented to illustrate the effectiveness of the method.
한쪽 방향으로 연장된 이상체를 멀리 떨어져서 관측하면 선형 이상체로 근사가 가능하다. 이런 경우 자력 및 자력 변화율 텐서를 적용하기 위해서는 선형 이상체에 대한 해석해가 필요하다. 따라서 이 논문에서는 선형 이상체에 대한 자력과 자력 변화율 텐서 반응식을 유도하였다. 벡터 자력은 기존에 유도한 선형 이상체에 대한 중력 변화율 텐서를 포아송 관계식을 이용하여 벡터 자력으로 변환하여 유도하였다. 자력 변화율 텐서는 벡터 자력를 기준 직교 좌표계의 성분으로 한번 더 미분하여 유도하였다. 시추공에서 얻은 총자력 탐사 자료를 가정하고, 선형 이상체의 길이, 방향, 자력 모멘트를 비선형 역산 방법으로 추정하는 사례를 보여주었다.
This paper presents a non-linear control chart based on support vector machine regression (SVM-R) to improve the accuracy of fault detection of cyclic signals. The proposed algorithm consists of the following two steps. First, the center line of the control chart is constructed by using SVM-R. Second, we calculate control limits by variances that are estimated by perpendicular and normal line of the center line. For performance evaluation, we apply proposed algorithm to the industrial data of the chemical vapor deposition process which is one of the semiconductor processes. The proposed method has better fault detection performance than other existing method
Satellite operating agencies are constantly monitoring conjunctions between satellites and space objects. Two line element (TLE) data, published by the Joint Space Operations Center of the United States Strategic Command, are available as raw data for a preliminary analysis of initial conjunction with a space object without any orbital information. However, there exist several sorts of uncertainties in the TLE data. In this paper, we suggest and analyze a method for estimating the uncertainties in the TLE data through mean, standard deviation of state vector residuals and covariance matrix. Also the estimation results are compared with actual results of orbit determination to validate the estimation method. Characteristics of the state vector residuals depending on the orbital elements are examined by applying the analysis to several satellites in various orbits. Main source of difference between the covariance matrices are also analyzed by comparing the matrices. Particularly, for the Korea Multi-Purpose Satellite-2, we examine the characteristics of the residual variation of state vector and covariance matrix depending on the orbital elements. It is confirmed that a realistic consideration on the space situation of space objects is possible using information from the analysis of mean, standard deviation of the state vector residuals of TLE and covariance matrix.
Three dimensional shaded images are standard visualization method for CAD models on the computer screen. Therefore, much of the effort in the visualization of CAD models has been focused on how conveniently and realistically CAD models can be displayed on the screen. However, shaded 3D CAD data images captured from the screen may not be suitable for some application areas. Technical document, either in the paper or electronic form, can more clearly describe the shape and annotate parts of the model by using projected 2D line drawing format viewed from a user defined view direction. This paper describes an efficient method for generating such a 2D line drawing data in the vector format. The algorithm is composed of silhouette line detection, hidden line removal and cleaning processes.
In this study we present a new improved nonlinear calibration method for vector magnetograms made by the Solar Flare Telescope of BOAO. To identify Fe I 6302.5 line, we have scanned monochromatic images of the line integrated over filter passband, changing the location of the central transmission wavelength of a Lyot filter. Then we obtained a filter-convolved line profile, which is in good agreement with spectral atlas data provided by the Sacramento Peak Solar Observatory. The line profile has been used to derive calibration coefficients of longitudinal and transverse fields, employing the conventional line slope method under the weak field approximation. Our improved nonlinear calibration method has also been used to calculate theoretical Stokes polarization signals with various angles of inclination of magnetic fields. For its numerical test, we have compared input magnetic fields with the calibrated ones, which have been derived from the new improved non-linear method and the conventional method respectively. The numerical test shows that the calibrated fields obtained from the improved method are consistent with the input fields, but not with those from the conventional method. Finally, we applied our new improved method to a dipole model which characterizes a typical field configuration of a single, round sunspot. It is noted that the conventional method remarkably underestimates the transverse field component near the inner penumbra.
SVM은 학습 데이터를 두 개의 집단으로 분리시키는 최적의 초평면을 찾는 이진 분류기로서 우수한 성능 때문에 다양한 분야에서 귀납 추론, 이진 분류, 예측 등을 목적으로 사용되는 알고리즘이다. 또한 대표적인 블랙박스 모델 중 하나이기 때문에 학습 후 생성되는 SVM의 해석에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 SVM 알고리즘을 이용하여 기상 레이더의 데이터 내에 비교적 높은 빈도로 발생하여 기상 예보의 정확도를 감소시키는 비강수에코 중 하나인 선에코를 자동으로 탐지하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 학습 데이터로는 평균 반사도, 크기, 발생 형태, 중심 고도 등과 같은 특성을 활용하였는데, 이는 기상 레이더 데이터에 저장된 다양한 데이터 중 반사도 값을 선택한 후 클러스터링 기법을 통해 추출한 것이다. 이와 같이 학습된 SVM 분류기를 실제 사례를 바탕으로 하여 검증하였으며, Decision Tree 알고리즘을 적용하여 생성한 분류기의 해석을 수행하였다.
In the high-frequency characterizations of planar circuit components, measurement data may not be physical. It is mainly due to resonance effects concerned with discontinuities which are inevitable for a planar component characterization. In this paper, a novel accurate transmission line characterization method is presented that excludes the resonance effects based on measurement data reconfirmation. For the physically obvious data acquisition near the resonance frequencies of a transmission line, the additional lines with different line lengths are fabricated on the same substrate. The test transmission lines are characterized by using vector network analyzer (VNA) in 100 MHz to 26.5 GHz. It is shown that an accurate transmission line characterization can be achieved with the proposed measurement data reconfirmation technique.
LS-SVM(least squares support vector machine) is a widely applicable and useful machine learning technique for classification and regression analysis. LS-SVM can be a good substitute for statistical method but computational difficulties are still remained to operate the inversion of matrix of huge data set. In modern information society, we can easily get huge data sets by on line or batch mode. For these kind of huge data sets, we suggest an on line pruning regression method by LS-SVM. With relatively small number of pruned support vectors, we can have almost same performance as regression with full data set.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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