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재예측과 움직임벡터의 변경 최소화 기법을 이용한 효율적인 비디오 워터마킹
강경원,문광석,김종남,Kang Kyung-won,Moon Kwang-seok,Kim Jong-nam 한국통신학회 2005 韓國通信學會論文誌 Vol.30 No.6C
We propose an efficient video watermarking scheme using re-estimation and minimum modification technique of motion vectors. Conventional methods based on motion vectors do watermarking using modification of motion vectors. However, change of motion vectors results in the degradation of video quality. Thus, our scheme minimizes the modification of the original motion vectors and replaces an original motion vector by the adjacent optimal motion vector using re-estimation of motion vectors to avoid degradation of video quality. Besides, our scheme guarantees the amount of embedded watermark data using the adaptive threshold considering for an efficient video watermarking. In addition, this is compatible with current video compression standards without changing the bitstream. Experimental result shows that the proposed scheme obtains better video quality than other previous algorithms by about $0.6{\sim}1.3\;dB$. 본 논문에서 재예측과 움직임벡터의 변경 최소화를 이용한 효율적인 비디오 워터마킹 기법을 제안한다. 일반적인 움직임벡터 기반의 워터마킹 기법들은 움직임벡터의 변경하여 워터마크를 삽입하기 때문에 움직임벡터를 변경에 따른 영상의 화질저화를 가져왔다. 따라서 제안한 방법은 움직임벡터의 변경을 최소화할 수 있는 삽입조건의 설정과 변경에 따른 오차를 최소화할 수 있는 재예측 기법에 의해 움직임벡터의 변경에 따른 화질열화를 최소화한다. 그리고 워터마크 정보를 고려한 임계값을 적응적으로 설정하여 워터마크의 정보량의 안정적 삽입을 보장할 수 있어 비디오 워터마킹을 효과적으로 수행할 수 있다. 제안한 방법은 비디오 비트스트림의 변화가 없기 때문에 기존의 동영상 압축표준과의 호환성을 유지할 수 있으며, 화질적인 측면에서 기존의 방법보다 약 $0.6{\sim}1.3\;dB$가 향상됨을 실험을 통해 확인할 수 있었다.
움직임벡터의 변경 최소화 기법을 이용한 블라인드 비디오 워터마킹 기반의 문자 정보 은닉 기법
강경원,유태경,정태일,박태희,김종남,문광석,Kang, Kyung-Won,Ryu, Tae-Kyung,Jeong, Tae-Il,Park, Tae-Hee,Kim, Jong-Nam,Moon, Kwang-Seok 한국통신학회 2007 韓國通信學會論文誌 Vol.32 No.1C
최근 디지털 방송의 발달과 인터넷 보급으로 인해 디지털 데이터의 저작권 보호를 위한 디지털 워터마킹에 관한 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 저작권 보호 뿐만 아니라 자막이나 인물 소개, 배경 음악에 대한 정보 등 유용한 정보를 은닉하면서 화질 열화를 최소화하기 위하여 움직임벡터의 변경 최소화 기법을 제안한다. 제안한 방법은 매크로블록에서 구한 정보와 워터마크 정보를 비교하여 특성 벡터를 추출하고, 이에 따라 비트의 반전 여부를 결정함으로써 움직임 벡터의 변경을 최소화한다. 따라서 기존의 움직임벡터 기반의 비디오 워터마킹기법에 비해 화질 열화가 최소화될 수 있다. 또한 삽입 정보에 대한 무결성을 제공하며, 워터마크를 매우 간단히 검출할 수 있고, 원 영상이 필요없는 블라인드 워터마킹이 가능하다. 그리고 기존의 비디오 스트림의 형식이 변경되지 않으므로 기존의 MPEG-1, -2 표준과 호환성이 뛰어나다. 본 논문은 실험 결과 기존의 방법에 비해 $0.5{\sim}1.5dB$ 화질이 향상됨을 확인할 수 있었다. With the advancement of the digital broadcasting and popularity of the Internet, recently, many studies are making on the digital watermarking for the copyright protection of digital data. This paper proposes the minimum modification method of motion vector to minimize the degradation of video quality, hiding subtitles of many language and information of OST(original sound track), character profiles, etc. as well as the copyright protection. Our proposed algorithm extracts feature vector by comparing motion vector data with watermark data, and minimize the modification of motion vectors by deciding the inversion of bit. Thus the degradation of video quality is minimized comparing to conventional algorithms. This algorithm also can check data integrity, and retrieve embedded hidden data simply and blindly. And our proposed scheme can be useful for conventional MPEG-1, -2 standards without any increment of bit rate in the compressed video domain. The experimental result shows that the proposed scheme obtains better video quality than other previous algorithms by about $0.5{\sim}1.5dB$.
스펙트로그램 이미지를 이용한 CNN 기반 자동화 기계 고장 진단 기법
강경원,이경민,Kang, Kyung-Won,Lee, Kyeong-Min 한국융합신호처리학회 2020 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.21 No.3
소리 기반 기계 고장 진단은 기계의 음향 방출 신호에서 비정상적인 소리를 자동으로 감지하는 것이다. 수학적 모델을 사용하는 기존의 방법은 기계 시스템의 복잡성과 잡음과 같은 비선형 요인이 존재하기 때문에 기계 고장 진단이 어려웠다. 따라서 기계 고장 진단의 문제를 딥러닝 기반 이미지 분류 문제로 해결하고자 한다. 본 논문에서 스펙트로그램 이미지를 이용한 CNN 기반 자동화 기계 고장 진단 기법을 제안한다. 제안한 방법은 기계의 결함 시 발생하는 주파수상의 특징 벡터를 효과적으로 추출하기 위해 STFT를 사용하였으며, STFT에 의해 검출된 특징 벡터들은 스펙트로그램 이미지로 변환하여 CNN을 이용해 기계의 상태별로 분류한다. 그 결과는 제안한 방법은 효과적으로 결함을 탐지할 뿐만 아니라 소리 기반의 다양한 자동 진단 시스템에도 효과적으로 활용될 수 있다. Sound-based machine fault diagnosis is the automatic detection of abnormal sound in the acoustic emission signals of the machines. Conventional methods of using mathematical models were difficult to diagnose machine failure due to the complexity of the industry machinery system and the existence of nonlinear factors such as noises. Therefore, we want to solve the problem of machine fault diagnosis as a deep learning-based image classification problem. In the paper, we propose a CNN-based automatic machine fault diagnosis method using Spectrogram images. The proposed method uses STFT to effectively extract feature vectors from frequencies generated by machine defects, and the feature vectors detected by STFT were converted into spectrogram images and classified by CNN by machine status. The results show that the proposed method can be effectively used not only to detect defects but also to various automatic diagnosis system based on sound.
제주물을 이용한 기능성 및 혼합음료의 개발방향 설정에 관한 연구
고성보(Ko, Seong-Bo),현창석(Hyun, Chang-Seok),강경원(Kang, Kyung-Won) 한국산학기술학회 2011 한국산학기술학회논문지 Vol.12 No.5
세계적으로 건강기능식품의 주변 환경은 매우 빠르게 변하고 있다. 2012년 세계기능성 음료시장은 269억달 러 규모, 아태지역 시장은 136억달러 규모가 될 것으로 전망하고 있다. 국내 먹는 샘물 시장은 2008년 4,400억원 규 모를 형성하고 있고, 제주삼다수의 매출액은 891억원이다. 그러나 “제주삼다수”라는 브랜드는 한계성을 지니고 있다. 이에 대한 방안으로 제주물의 품질 우수성을 알리는 포괄적인 광고가 필요하며, 제주 물을 이용한 기능성 음료 및 혼 합음료 개발의 성공 가능성을 높이기 위해서 제주워터(Jeju Water)라는 글로벌 통합브랜드 개발이 필요하다. 기능성 및 혼합음료 제품개발시 제주지역의 농산물의 기능성을 적극 활용해 물산업과 제주의 1차산업을 연계해 농산물의 과 잉생산 처리와 고부가가치화를 촉진시킬 필요가 있다. The environment of the health food in the world has been changed very rapidly. The world market volume of functional drinks in 2012 will be estimated at $ 26.9 billion, and Asia-Pacific market is expected to be $ 13.6 billion. The domestic market volume of bottled water in 2008 was 440 billion won, and "Jeju Samdasu" sales was 89.1 billion won. But the brand of "Jeju Samdasu" has the limits. As a solution, the comprehensive advertising of the excellence quality of Jeju water is required. To increase the likelihood of success in development of functional and mixed drinks by the water is necessary to develop a global integrated brand. In developing the functional and mixed drinks by the water, we apply the functionality of the Jeju agricultural products actively, and connect Jeju Water industry with Jeju agricultural industry, which promote the overproduction control and the high value- added agricultural products.
원저 : 한방비만변증 설문지를 바탕으로 증상 척도에 따른 변증진단 비교
강경원 ( Kyung Won Kang ),문진석 ( Jin Seok Moon ),강병갑 ( Byung Gab Kang ),김보영 ( Bo Young Kim ),신미숙 ( Mi Sook Shin ),최선미 ( Sun Mi Choi ) 한방비만학회 2009 한방비만학회지 Vol.9 No.1
The study was to investigate the distribution for the diagnosis of pattern identification based on obesity pattern identification questionnaire and agreement rate between the diagnosis of pattern identification based on obesity pattern identification questionnaire and the clinical diagnosis of pattern identification by medical specialist. The distribution for the diagnosis of pattern identification based on obesity pattern identification questionnaire was shown in order of stagnation of liver Gi, retention of undigested food, deficiency of Yang at scale of 5, 3, 2 score and the diagnosis rate of single pattern identification at scale of 5, 3, 2 score was 89.96%, 79.33%, 54.64%, respectively. the agreement rate between the diagnosis of pattern identification based on obesity pattern identification questionnaire and the clinical diagnosis of pattern identification by medical specialist was 0.1013. Therefore, the complementary management in CRF questionnaires with consultation from experts and the study for score difference of pattern identification will improve the accuracy and agreement rate, which will be helpful for pattern identification of obesity by clinical experts.