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Zhao Dong,Liu Lei,Yu Fanhua,Heidari Ali Asghar,Wang Maofa,Chen Huiling,무함마드칸 한국CDE학회 2022 Journal of computational design and engineering Vol.9 No.3
The ant colony optimization algorithm is a classical swarm intelligence algorithm, but it cannot be used for continuous class optimization problems. A continuous ant colony optimization algorithm (ACOR) is proposed to overcome this difficulty. Still, some problems exist, such as quickly falling into local optimum, slow convergence speed, and low convergence accuracy. To solve these problems, this paper proposes a modified version of ACOR called ADNOLACO. There is an opposition-based learning mechanism introduced into ACOR to effectively improve the convergence speed of ACOR. All-dimension neighborhood mechanism is also introduced into ACOR to further enhance the ability of ACOR to avoid getting trapped in the local optimum. To strongly demonstrate these core advantages of ADNOLACO, with the 30 benchmark functions of IEEE CEC2017 as the basis, a detailed analysis of ADNOLACO and ACOR is not only qualitatively performed, but also a comparison experiment is conducted between ADNOLACO and its peers. The results fully proved that ADNOLACO has accelerated the convergence speed and improved the convergence accuracy. The ability to find a balance between local and globally optimal solutions is improved. Also, to show that ADNOLACO has some practical value in real applications, it deals with four engineering problems. The simulation results also illustrate that ADNOLACO can improve the accuracy of the computational results. Therefore, it can be demonstrated that the proposed ADNOLACO is a promising and excellent algorithm based on the results.
의미적으로 중요한 시각적 내용의 온토로지 기반의 보안검색
칸 무함마드,이르판 메흐무르,이미영,지수미,백성욱 한국차세대컴퓨팅학회 2015 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 Vol.11 No.3
이미지 분류는 관심이 높은 연구 분야로 이미지 데이터의 방대한 양을 시각적 콘텐츠에 따라 다양한 클래스로 분류 한다. 연구자들은 다른 카테고리에 이미지를 분류하기 위한 다양한 하위 수준 특징 기반 기술을 제시하고 있다. 그 러나, 효율적이고 효과적인 분류 및 검색은 여전히 시각적인 내용의 복잡한 특성으로 인해 어려운 문제로 남아있다. 또한, 기존의 정보검색기술은 보안에 취약하여, 환자의 기록 및 법 집행 기관의 데이터베이스와 같은 개인의 시각적 콘텐츠를 제3자에 의해 검색이 쉬웠다. 그러므로, 우리는 보안 이미지 분류 및 정보 검색에 대한 이미지 스테가노그 래피를 사용하여 새로운 온톨로지 기반의 프레임 워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 하위 계층 이미지 특징을 효율적인 분류 결과인 온톨로지의 상위 계층 컨셉의 매핑을 위해 도메인 특징 온톨로지를 사용한다. 또한 제안된 방 법은 내용 안에 비밀 메시지와 같은 이미지의 의미를 숨기고 정보 검색 프로세스를 제3자로부터 보호하기 위해 이미 지 스테가노그래피를 이용한다. 제안된 프레임워크는 기존기술의 복잡도를 최소화하고 개인의 이미지 데이터베이스 로부터 안전하고 실시간 시각적 콘텐츠 검색을 위해 적합한 기술을 증대시킨다. 다른 최신 기술의 시스템과 비교하 여 실험한 결과 제안된 프레임 워크의 효율성, 유효성 및 보안을 확인 하였다. Image classification is an enthusiastic research field where large amount of image data is classified into various classes based on their visual contents. Researchers have presented various low-level features-based techniques for classifying images into different categories. However, efficient and effective classification and retrieval is still a challenging problem due to complex nature of visual contents. In addition, the traditional information retrieval techniques are vulnerable to security risks, making it easy for attackers to retrieve personal visual contents such as patient’s records and law enforcement agencies’ databases. Therefore, we propose a novel ontology-based framework using image steganography for secure image classification and information retrieval. The proposed framework uses domain-specific ontology for mapping the low-level image features to high-level concepts of ontologies which consequently results in efficient classification. Furthermore, the proposed method utilizes image steganography for hiding the image’s semantics as a secret message inside them, making the information retrieval process secure from third parties. The proposed framework minimizes the computational complexity of traditional techniques, increasing its suitability for secure and real-time visual contents retrieval from personalized image databases. Experimental results confirm the efficiency, effectiveness, and security of the proposed framework as compared with other state-of-the-art systems.
3전극방식을 활용한 철근 콘크리트의 교류임피던스 측정 시 전기화학 셀저항의 영향
무함마드 알 마스루르 칸,김제경,이정재,기성훈 한국구조물진단유지관리공학회 2022 한국구조물진단유지관리공학회 논문집 Vol.26 No.6
This study aims to investigate the effect of total electrochemical cell resistance (TECR) on electrochemical impedance (EI) measurementsof reinforced concrete (RC) by electrochemical impedance spectroscopy (EIS) using a three-electrode system. A series of experimental study is performedto measure electrochemical behavior of a steel bar embedded in a concrete cube specimen, with a side length of 200 mm, in various experimentalconditions. Main variables include concrete dry conditions, coupling resistance between sensing electrodes and concrete surface, and area of the counterelectrode. It is demonstrated that EI values remains stable when the compliant voltage of a measuring device is sufficiently great compared to the potentialdrop caused by TECR of concrete specimens. It is confirmed that the effect of the coupling resistance of TECR is far more influential than other twofactors (concrete dry conditions and area of the counter electrode). The results in this study can be used as a fundamental basis for development of asurface-mount sensor for corrosion monitoring of reinforced concrete structures exposed to wet-and-dry cycles under marine environment. 본 연구의 목적은 3전극방식으로 전기화학적 임피던스분광법(EIS)를 활용한 콘크리트 속 철근의 분극저항을 측정할 때 전기화학셀저항에 따른 인가전압의 변화를 실험적으로 확인하고, 안정적인 측정값을 획득을 위한 실험조건을 찾는 것이다. 본 연구에서는 셀저항을 구성하는 요소 중 콘크리트 건조상태, 전극의 커플링상태(접촉저항) 및 상대전극의 면적을 주요변수 설정하였다. 본 연구에서는 지름 200mm인정사각형 콘크리트 실험체 중심에 D22 철근이 부분적으로 매입된 실험체를 준비하여, 주요변수의 조합으로 구성된 다양한 실험조건에서 EIS을 수행하였으며 이때 포텐쇼스탯에서 인가된 전압을 측정하였다. 본 연구의 실험결과를 통하여, 3전극 방식으로 콘크리트 속 철근의 부식속도를 측정할 경우, 측정장치의 추종전압보다 측정 시 요구되는 인가전압이 충분히 큰 경우 셀저항의 변화는 EIS 측정에 큰 영향을 주지 않는 것을 확인하였다. 참조전극과 기준전극을 콘크리트 표면에 부착된 상태에서 EIS에서 콘크리트의 건조상태 및 상대전극의 면적에 대한 영향에 비하여 전극과 표면의 접촉저항의 영향이 지배적인 것을 확인하였다. 본 연구의 결과는 해양환경에 노출된 콘크리트와 같이 침지 및 건조 반족 조건에 노출된 콘크리트에서 3전극방식의 EIS 측정으로 철근 부식속도 및 상태평가를 위한 센서 개발에 기본 데이터로 활용될 수 있다.
An improved co-training approach for document Sentiment classification
Jawad Khan(자와드 칸),Aftab Alam(아프타 발람),Muhammad Numan Khan(무함마드 누만 칸),Irfan Ullah(이르판 울라),Muhammad Umair(무하마드 우매르),Umair Qudus(구두스 우매르),Tariq Habib Afridi(타리크 하비브 아프리디),Sung Soo Park(박성수),Young-Koo Lee( 한국정보과학회 2020 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2020 No.7
Structural similarity based efficient keyframes extraction from multi-view videos
후세인 탄베르,칸 살만,칸 무함마드,이미영,백성욱 한국차세대컴퓨팅학회 2018 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 Vol.14 No.6
Salient information extraction from multi-view videos is a very challenging area because of interview, intra-view correlations, and computational complexity. There are several techniques developed for keyframes extraction from multi-view videos with very high computational complexities. In this paper, we present a keyframes extraction approach from multi-view videos using entropy and complexity information present inside frame. In first step, we extract representative shots of the whole video from each view based on structural similarity index measurement (SSIM) difference value between frames. In second step, entropy and complexity scores for all frames of shots in different views are computed. Finally, the frames with highest entropy and complexity scores are considered as keyframes. The proposed system is subjectively evaluated on available office benchmark dataset and the results are convenient in terms of accuracy and time complexity.
구조적인 유사성에 기반한 다중 뷰 비디오의 효율적인 키프레임 추출
후세인 탄베르,칸 살만,무함마드 칸,이미영,백성욱 한국차세대컴퓨팅학회 2018 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 Vol.14 No.6
다중 뷰 비디오로부터 두드러진 정보 추출은 인터뷰, 인트라 뷰간 상관관계와 계산 비용 때문에 매우 어려운 영역입 니다. 매우 높은 계산 복잡성을 지닌 멀티 뷰 비디오에서 키프레임을 추출하기 위해 개발된 몇 가지 기술이 있습니 다. 이 논문에서, 우리는 내부에 존재하는 엔트로피와 복잡한 정보를 사용하여 멀티 뷰 비디오의 키프레임 추출 접 근 방식을 제시합니다. 첫 번째 단계에서는 프레임 사이의 SSIM값을 기반으로 각 보기에서 전체 비디오의 대표 샷 을 추출합니다. 두 번째 단계에서는 서로 다른 보기의 모든 샷 프레임에 대한 엔트로피와 복잡성 점수가 계산됩니 다. 마지막으로 엔트로피와 복잡성 점수가 가장 높은 프레임은 키 프레임으로 간주됩니다. 제안된 시스템은 사용 가 능한 Office벤치마크 데이터 세에서 주관적으로 평가되며, 정확성과 시간 복잡성의 측면에서 결과는 편리합니다. Salient information extraction from multi-view videos is a very challenging area because of interview, intra-view correlations, and computational complexity. There are several techniques developed for keyframes extraction from multi-view videos with very high computational complexities. In this paper, we present a keyframes extraction approach from multi-view videos using entropy and complexity information present inside frame. In first step, we extract representative shots of the whole video from each view based on structural similarity index measurement (SSIM) difference value between frames. In second step, entropy and complexity scores for all frames of shots in different views are computed. Finally, the frames with highest entropy and complexity scores are considered as keyframes. The proposed system is subjectively evaluated on available office benchmark dataset and the results are convenient in terms of accuracy and time complexity.