• Title/Summary/Keyword: y+ 값

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석유시론 - 기름값에 대한 '오해와 진실'

  • O, Gang-Hyeon
    • Korea Petroleum Association Journal
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    • s.276
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    • pp.2-7
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    • 2010
  • 기름값에 대한 언론과 국민의 관심이 높다. 기름값이 우리생활에 미치는 영향이 크기 때문일 것이다. 최근는 경기가 어려워지면서 더욱 민감한 문제가 되고 있는 듯하다. 소비자 단체가 주도하는 '석유시장 감시단'까지 출범한 상황이다. 이러한 관심은 기름값에 대한 불만 때문으로 보인다. 소비자는 정유사가 기름값을 불투명하고 자의적으로 결정한다고 의심한다. 오를 땐 빨리 내릴 땐 천천히 내린다고 불신한다. 과점시장에서 정유사가 담합과 폭리를 취하고 있다고 여긴다. 문제는 이런 인식과 업계의 실상이 너무도 다르다는 데 있다. 정유업계에 대한 부정적 인식은 오랫동안 누적된 선입견과 잘못된 인식에 근거하고 있다. 이것은 기름값이 올라갈 때마다 사실과는 다르게 확대 재생산 되고 있다. 업계에 몸담고 있는 입장에서 참으로 안타까운 현실이다.

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Neural Network을 이용한 동영상 장면전환 검출

  • 조승현;장동식
    • Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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    • 2000.04a
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    • pp.554-557
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    • 2000
  • 이 논문은 MPEG 비디오 스트림에서 급격하거나 점진적인 장면전환을 검출하는 효과적인 방법을 제안하고 있다. 이 방법에서는 MPEG 압축 영역에서 DC계수를 통해 DC 영상을 복원한 다음 이전 영상과의 그레이레벨 값과의 차이를 구하여 평균값을 가지고 있고 현재 프레임의 그레이 레벨값과 비교하여 임계값이상의 차이가 나면 장면전환이 이루어졌다는 것을 검출하는 알고리즘이다. 을 이용하여 임계값을 구하여 실시간으로 적용함으로 높은 적중률을 가질 수 있게 된다. DC계수는 MPEG에서 가장 많은 정보를 포함하고 있으므로 속도 상승을 위해 AC계수의 값을 계산하지 않는다. 실험결과 고정 임계값을 적용한 다른 방법보다 높은 적중률을 나타났다.

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SOLAS를 이용한 결측자료의 다중대치법

  • Kim, Hyeon-Jeong;Mun, Seung-Ho;Sin, Jae-Gyeong
    • 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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    • 2003.05a
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    • pp.145-158
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    • 2003
  • 불완전 데이터 즉, 결측값을 가지는 데이터를 분석할 경우 결측데이터에 대해서 어떠한 처리를 해야할 필요가 있다. 결측데이터에 대한 처리로서 주로 이용되어온 방법으로는 결측값을 포함한 관측값(case)을 제외하는 방법이었다. 이후 여러 방법들이 제안되어 EM알고리즘이나 회귀알고리즘에 의한 추정을 바탕으로 결측값에 대한 추정을 해서 그 추정값으로 결측값을 대치하는 방법을 사용할 수 있게되었다. 본 논문에서는 복수 개의 데이터세트를 생성해서 대치하는 다중대입 소프트인 SOLAS를 소개한다.

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Image Calibration Algorithm Based on Histogram (히스토그램에 기반한 영상의 캘리브레이션 알고리즘)

  • 구한서;전병문;정창성
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1998.10c
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    • pp.417-419
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    • 1998
  • 캘리브레이션이란 회전요소, 이동요소, 크기요소 값을 이용하여 한 영상을 변형시킴으로서 두 영상간의 부분적으로 동일한 영역이 오버랩 되도록 하는 작업을 말한다. 본 논문에서는 두 영상의 캘리브레이션을 위한 하나의 방법으로서 히스토그램을 작성하고, 이를 토대로 설정된 임의의 그레이 레벨에 해당하는 화소들은 seed로 하여 영역확장을 수행한 후, 대응하는 영역사이에 매칭을 행함으로서 회전요소 값, 이동요소 값, 크기요소 값을 구한다. 또한 실험을 텅해 얻은 각 요소값과 실제값을 비교함으로서 본 알고리즘의 성능을 분석한다.

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Sequential Value Misprediction Recovery Mechanism in High Performance Microprocessors (고성능 마이크로프로세서에서 순차적 값 예측 실패 복구 방식)

  • 전병찬;박희룡;이상정
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2002.10c
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    • pp.685-687
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    • 2002
  • 고성능 슈퍼스칼라 프로세서에서 값 예측 실패 시에 잘못 예측된 값을 사용하여 모험적으로 수행된 명령들만을 순차적으로 취소하고 복구한 후에 재이슈하는 값 예측 실패 복구 메커니즘을 제안한다. 제안된 복구 방식은 값 예측이 틀린 종속명령만을 선택적으로 재이슈하여 불필요한 재이슈를 줄임으로써 값 예측 실패 시에 손실을 줄인다. 또한 기존의 방식들처럼 잘못 예측된 명령에 종속적인 명령들의 한번에 병렬로 검색하지 않고 명령들의 종속체인을 따라 순차적으로 검색함으로써 프로세서의 클럭 사이클에 영향을 미치지 않으면서 하드웨어의 구현의 복잡성을 줄인다.

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Accuracy Improvement Methode of Step Count Detection Using Variable Amplitude Threshold (가변 진폭 임계값을 이용한 걸음수 검출 정확도 향상 기법)

  • Ryu, Uk Jae;Kim, En Tae;An, Kyung Ho;Chang, Yun Seok
    • KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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    • v.2 no.6
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    • pp.257-264
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    • 2013
  • In this study, we have designed the variable amplitude threshold algorithm that can enhance the accuracy of step count using variable amplitude. This algorithm converts the x, y, z sensor values into a single energy value($E_t$) by using SVM(Signal Vector Magnitude) algorithm and can pick step count out over 99% of accuracy through the peak data detection algorithm and fixed peak threshold. To prove the results, We made the noise filtering with the fixed amplitude threshold from the amplitude of energy value that found out the detection error was increasing, and it's the key idea of the variable amplitude threshold that can be adapted on the continuous data evaluation. The experiment results shows that the variable amplitude threshold algorithm can improve the average step count accuracy up to 98.9% at 10 Hz sampling rate and 99.6% at 20Hz sampling rate.

A Block-based Motion Detection Algorithm with Adaptive Thresholds for Digital Video Surveillance Systems (적응적으로 임계값을 결정하는 블럭 기반의 디지털 감시 시스템용 움직임 검출 알고리즘)

  • Yang, Yun-Seok;Lee, Dong-Ho
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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    • v.37 no.5
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    • pp.31-41
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    • 2000
  • This paper proposes a block-based motion detection algorithm for digital video surveillance system which adaptively decides the threshold according to the kinds of images We first compute the features of a block after dividing each Image into small sub-block regions, and analyze performance of the motion detection algorithm based on statistic features by using the proposed threshold-decision method. Motion vectors are used to analyze motion degree and adaptively determine the threshold The simulation results show the performances of motion detection algorithms according to sub-block size, statistic features, noise, and threshold.

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Indexing Algorithm Using Dynamic Threshold (동적임계값을 이용한 인덱싱 알고리즘)

  • 이문우;박종운;장종환
    • Journal of the Korea Computer Industry Society
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    • v.2 no.3
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    • pp.389-396
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    • 2001
  • In detection of a scene change of the moving pictures which has massive information capacity, the temporal sampling method has a faster searching speed and lower missing scene change detection than the sequential searching method for the whole moving pictures, yet employed searching algorithm and detection interval greatly affect missing frame and searching precision. In this study, the whole moving pictures were primarily retrieved threshold by the temporal difference of histogram scene change detection method. We suggested a dynamic threshold algorithm using cut detection interval and derived an equation formula to determine optimal primary retrieval threshold which can cut detection interval computation. Experimental results show that the proposed dynamic threshold algorithm using cut detection interval method works up about 30 percent in precision of performance than the sequential searching method.

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Threshold Selection Method in Gray Images Based on Interval-Valued Fuzzy Sets (구간값 퍼지집합을 이용한 그레이 영상에서의 임계값 선택방법)

  • Son, Chang-S.;Chung, Hwan-M.;Seo, Suk-T.;Kwon, Soon-H.
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.17 no.4
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    • pp.443-450
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    • 2007
  • In this paper, we propose a novel threshold selection method based on statistical information on gray-levels of given images and interval-valued fuzzy sets. In the proposed threshold selection method, the interval-valued fuzzy set is used to represent more definitely the relationship between a pixel and its belonging region, that is, the object and the background. Also the statistical information on gray-level is used to determine the rules and partitions of interval-valued fuzzy sets. To show the validity of the proposed method, we compared the performance of the proposed with those of conventional methods such as Otsu's method, Huang and Wang's method applied to 5 test images with various types of histograms.

Calculating Attribute Values using Interval-valued Fuzzy Sets in Fuzzy Object-oriented Data Models (퍼지객체지향자료모형에서 구간값 퍼지집합을 이용한 속성값 계산)

  • Cho Sang-Yeop;Lee Jong-Chan
    • Journal of Internet Computing and Services
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    • v.4 no.4
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    • pp.45-51
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    • 2003
  • In general, the values for attribute appearing in fuzzy object-oriented data models are represented by the fuzzy sets. If it can allow the attribute values in the fuzzy object-oriented data models to be represented by the interval-valued fuzzy sets, then it can allow the fuzzy object-oriented data models to represent the attribute values in more flexible manner. The attribute values of frames appearing in the inheritance structure of the fuzzy object-oriented data models are calculated by a prloritized conjunction operation using interval-valued fuzzy sets. This approach can be applied to knowledge and information processing in which degree of membership is represented as not the conventional fuzzy sets but the interval-valued fuzzy sets.

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