With the development of computer systems, there has been a sharp increase in the threats on these systems including attacks by malicious programs such as virus, vandal, etc. Currently virus vaccines are widely used to thwart these threats, but they have many weaknesses. They cannot guard against unknown threats and sometimes, they also cannot detect the existence of malicious programs before these malicious programs make any destructive results. For lack of an efficient security model, the existing security programs have the problem that they raise many false-positive alarms in spite of normal action. So it becomes very important to develop the improved security program that can make up for the weakness of the existing computer security program and can detect many threats of malicious programs as early as possible. In this paper we describe the design of an improved security model and the implementation of a security program that can filter and handle the threats on computer systems at the kernel level in real time.
In this paper, the 1-level DWT(Discrete Wavelet Transform) coefficients of a binary logo image are used as the watermark. The watermark should be inserted in the same band which is equivalent to the host image when the watermark is inserted in the wavelet domain. This is the image fusion of the proposed watermarking method. The watermark is inserted in relatively significant coefficients after the insertion area is defined. The more significant coefficients have the important information because they are identified as the edge and major surface in images. The significant coefficients are defined when their absolute value exceeds the threshold. The standard deviation is used as the weight value of watermark insertion in order to strengthen the weight of the watermark insertion according to the value of the coefficients. The proposed watermarking method is an adaptive scheme, and the proposed two detection algorithms can be adaptively used when the watermarked image is distorted by cropping, filtering, or compression.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.23
no.6
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pp.21-27
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2018
Wearing degree and uneven wearing detection algorithm using horizontal edge information is proposed in this paper. The noise in the input image is removed by bilateral filter, and then edges are extracted from the filtered image by using the proposed mask. As the tire is worn, grooves of tire shoulder or sipes are changed more than the vertical grooves. Therefore the edges from grooves of tire shoulder or sipes have more information about the tire wearing than the edges from vertical grooves. Proposed mask that is reflected this feature is used to extract the horizontal edges. After edge extraction, the edge image is represented in two-level system. The edge pixels of the binarization image are used to decide the wearing degree and uneven wearing. This proposed method can be used easily without any other equipments. The proposed method is conducted with a real vehicle, and the experimental results show the good performance of the proposed method in detecting wearing degree and uneven wearing.
Kim, Juho;Ahn, Jae-Kyun;Cho, Chomgun;Lee, Chul Mok;Hwang, Soobok
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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v.38
no.1
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pp.128-138
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2019
In this paper, we present fusion methods for two different lofargrams. Since the conventional method synthesizes the lofargrams using frequency spectrum, it has limited performance in fusion of tonal signals which have two-dimensional information of the time-frequency domain. Proposed algorithm uses a two-dimensional directional bilateral filter for preprocessing and fuses two lofargrams based on comparison of local anisotropy of the lofargrams. After noise is suppressed and tonals are sharpened, the local anisotropy can be used as a criterion to divide tonals and noise. The experiment results using simulated data and real data showed that the proposed algorithms result in similar or lower noise level of the fused lofargram than conventional algorithms and decrease tonal omission in fusion process.
This study investigated the characteristics of bifurcation and the instability due to the initial imperfection of the space truss, which is sensitive to the initial conditions, and the calculated buckling load by the analysis of Eigen-values and the determinant of tangential stiffness. A two-free nodes model, a star dome, and a three-ring dome model were selected as case studies in order to examine the unstable phenomenon due to the sensitivity to Eigen mode, and the influence of the rise-span ratio and the load parameter on the buckling load were analyzed. The sensitivity to the imperfection of the two-free nodes model changed the critical path after reaching the limit point through the bifurcation mode, and the buckling load level was reduced by the increase in the amount of imperfection. The two sensitive buckling patterns for the model can be explained by investigating the displaced position of the free node, and the asymmetric Eigen mode was a major influence on the unstable behavior due to the initial imperfection. The sensitive mode was similar to the in-extensional mechanism basis of the simplified model. Since the rise-span ratio was higher, the effect of local buckling is more prominent than the global buckling in the star dome, and bifurcation on the equilibrium path occurring as the value of the load parameter was higher. Additionally, the buckling load levels of the star dome and the three-ring model were about 50-70% and 80-90% of the limit point, respectively.
The Holter monitoring system is a widely used noninvasive diagnostic tool for ambulatory patient who may be at risk from latent life-threatening cardiac abnormalities. In this paper, we design a high performance intelligent holter monitoring system which is characterized by the small-sized and the low-power consumption. The system hardware consists of one-chip microcontroller(68HC11E9), ECG preprocessing circuit, and flash memory card. ECG preprocessing circuit is made of ECG preamplifier with gain of 250, 500 and 1000, the bandpass filter with bandwidth of 0.05-100Hz, the auto-balancing circuit and the saturation-calibrating circuit to eliminate baseline wandering, ECG signal sampled at 240 samples/sec is converted to the digital signal. We use a linear recursive filter and preprocessing algorithm to detect the ECG parameters which are QRS complex, and Q-R-T points, ST-level, HR, QT interval. The long-term acquired ECG signals and diagnostic parameters are compressed by the MFan(Modified Fan) and the delta modulation method. To easily interface with the PC based analyzer program which is operated in DOS and Windows, the compressed data, that are compatible to FFS(flash file system) format, are stored at the flash memory card with SBF(symmetric block format).
Event-detection is an important application of sensor networks. Join operations can facilitate event-detection with a condition table predefined by a user. When join operations are used for event-detection, it is desirable, if possible, to do in-network join processing to reduce communication costs. In this paper, we propose an energy-efficient in-network join algorithm, called PBA. In PBA, each partition of a condition table is stored along the path from each node to the base station, and then in-network joins are performed on the path. Since each node can identify the parts to store in its storage by its level, PBA reduces the cost of disseminating a condition table considerably Moreover, while the existing method does not work well when the ratio of the size of the condition table to the density of the network is a little bit large, our proposed method PBA does not have such a restriction and works efficiently in most cases. The results of experiments show that PBA is efficient usually and especially provides significant cost reduction over existing one when a condition table is relatively large in comparison with the density of the network, or the routing tree of the network is high.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.41
no.11
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pp.1661-1670
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2016
In this paper, we present a risk prediction system and customized evacuation pathfinding algorithm in fire scenarios. For the risk prediction, we apply a multi-level clustering mechanism using collected temperature at sensor nodes throughout the network in order to predict the temperature at the time that users actually evacuate. Based on the predicted temperature and its reliability, we suggest an evacuation pathfinding algorithm that finds a suitable evacuation path from a user's current location to the safest exit. Simulation results based on FDS(Fire Dynamics Simulator) of NIST for a wireless sensor network consisting of 47 stationary nodes for 1436.41 seconds show that our proposed prediction system achieves a higher accuracy by a factor of 1.48. Particularly for nodes in the most reliable group, it improves the accuracy by a factor of up to 4.21. Also, the customized evacuation pathfinding based on our prediction algorithm performs closely with that of the ground-truth temperature in terms of the ratio of safe nodes on the selected path, while outperforming the shortest-path evacuation with a factor of up to 12% in terms of a safety measure.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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2017.04a
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pp.168-168
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2017
ICT 융합 스마트팜 내의 환경계측 센서, 영상 및 사양관리 시스템의 증가에도 불구하고 이들 장비에서 확보되는 데이터를 적절히 유효하게 활용하는 기술이 미흡한 실정이다. 돈사의 경우 가축의 복지수준, 성장 변화를 실시간으로 모니터링 및 예측할 수 있는 데이터 분석 및 모델링 기술 확보가 필요하다. 이를 위해선 가축의 생리적 변화 및 행동적 변화를 조기에 감지하고 가축의 복지수준을 실시간으로 감시하고 분석 및 예측 기술이 필요한데 이를 위한 대표적인 정보 통신 공학적 접근법 중에 하나가 Data mining 이다. Data mining에 대한 연구 수행에 필요한 다양한 소프트웨어 중에서 Open source로 제공이 되는 4가지 도구를 비교 분석하였다. 스마트 돈사 내에서 열환경 모델링을 목표로 한 데이터 분석에서 고려해야할 요인으로 데이터 분석 알고리즘 도출 시간, 시각화 기능, 타 라이브러리와 연계 기능 등을 중점 적으로 분석하였다. 선정된 4가지 분석 도구는 1) R(https://cran.r-project.org), 2) OpenCV(http://opencv.org), 3) OpenNN (http://www.opennn.net), 4) Orange(http://orange.biolab.si) 이다. 비교 분석을 수행한 운영체제는 Linux-Ubuntu 16.04.4 LTS(X64)이며, CPU의 클럭속도는 3.6 Ghz, 메모리는 64 Gb를 설치하였다. 개발언어 측면에서 살펴보면 1) R 스크립트, 2) C/C++, Python, Java, 3) C++, 4) C/C++, Python, Cython을 지원하여 C/C++ 언어와 Python 개발 언어가 상대적으로 유리하였다. 데이터 분석 알고리즘의 경우 소스코드 범위에서 라이브러리를 제공하는 경우 Cross-Platform 개발이 가능하여 여러 운영체제에서 개발한 결과를 별도의 Porting 과정을 거치지 않고 사용할 수 있었다. 빌트인 라이브러리 경우 순서대로 R 의 경우 가장 많은 수의 Data mining 알고리즘을 제공하고 있다. 이는 R 운영 환경 자체가 개방형으로 되어 있어 온라인에서 추가되는 새로운 라이브러리를 클라우드를 통하여 공유하기 때문인 것으로 판단되었다. OpenCV의 경우 영상 처리에 강점이 있었으며, OpenNN은 신경망학습과 관련된 라이브러리를 소스코드 레벨에서 공개한 것이 강점이라 할 수 있다. Orage의 경우 라이브러리 집합을 제공하는 것에 중점을 둔 다른 패키지와 달리 시각화 기능 및 망 구성 등 사용자 인터페이스를 통합하여 운영한 것이 강점이라 할 수 있다. 열환경 모델링에 요구되는 시간 복잡도에 대응하기 위한 부가 정보 처리 기술에 대한 연구를 수행하여 스마트팜 열환경 모델링을 실시간으로 구현할 수 있는 방안 연구를 수행할 것이다.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.17
no.9
s.112
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pp.900-912
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2006
A GPS receiving antenna installed in the missile's warhead is designed and fabricated at a center frequency 1.575 GHz. The circular shaped antenna is installed in the middle of the warhead where the antenna's patch and the ground plane are connected with a hollow cylindrical shaped short pin. Using the dual feeding and phase difference method, an omni-directional radiation pattern which direction is normal to the missile's axis(H-plane) is obtained. The optimized diameters of the circular patch and the cylindrical ring typed shorting pin of the GPS receiving antenna which use the FR4.material(dielectric constant $\varepsilon_r=4.6$) are 59.5 mm and 14 mm, respectively. The cylindrical body with diameter 100 mm and height 500 mm is attached to the lower part of the warhead in order to complete the missile figure. The radiation patterns are measured by changing the angle and phase between the dual feeding points. When the phase difference of dual feeding is $100^{\circ}$ and the angle between the dual feeding points is $100^{\circ}$, the nearly omni-directional radiation pattern in the H-plane is obtained. In this case, the antenna gain is -5.55 dBd and the relative level difference between the maximum and the minimum radiation intensity is 3.98 dB.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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