In this paper, we propose a moving object detection and tracking method for multi-view camera environment. Based on the similarity and characteristics of motion vectors and coding block modes extracted from compressed bitstreams, validation of moving blocks, labeling of the validated blocks, and merging of neighboring blobs are performed. To continuously track objects for temporary stop, crossing, and overlapping events, a window based object updating algorithm is proposed for single- and multi-view environments. Object detection and tracking could be performed with an acceptable level of performance without decoding of video bitstreams for normal, temporary stop, crossing, and overlapping cases. The rates of detection and tracking are over 89% and 84% in multi-view environment, respectively. The rates for multi-view environment are improved by 6% and 7% compared to those of single-view environment.
This paper presents an algorithm, aims at practical applications, for the high speed processing and performance enhancement of lane detection base on vision processing system. As a preprocessing for high speed lane detection, the vanishing line estimation and the optimal extraction of region of interest for lane boundary (ROI-LB) can be processed to reduction of detection region in which high speed processing is enabled. Image feature information is extracted only in the ROI-LB. Road lane is extracted using a non-parametric model fitting and Hough transform within the ROI-LB. With simultaneous processing of noise reduction and edge enhancement using the Laplacian filter, the reliability of feature extraction can be increased for various road lane patterns. Since outliers of edge at each block can be removed with clustering of edge orientation for each block within the ROI-LB, the performance of lane detection can be greatly improved. The various real road experimental results are presented to evaluate the effectiveness of the proposed method.
Traditional off-the-shelf file server has several potential drawbacks to store data blocks. A first drawback is a lack of practical de-duplication consideration for storing data blocks, which leads to worse storage capacity waste. Second drawback is the requirement for high performance computer system for processing large data blocks. To address these problems, this paper proposes a clustering backup system that exploits file fingerprinting mechanism for block-level de-duplication. Our approach differs from the traditional file server systems in two ways. First, we avoid the data redundancy by multi-level file fingerprints technology which enables us to use storage capacity efficiently. Second, we applied a cluster technology to I/O subsystem, which effectively reduces data I/O time and network bandwidth usage. Experimental results show that the requirement for storage capacity and the I/O performance is noticeably improved.
As Internet voting can take place regardless of a voter's location, the participation rate of the voters would be increased and economic costs will be reduced. But the drawback of it is that all participants have to trust the election management server. If the server colludes with the specific candidate, the other candidates cannot prove rigged election. In addition, majority of researches on Internet voting are mainly focused on the voting restricted by the region and the country. Thus, it's not appropriate for the election in Internet community such as YouTube channels. As the Internet community is composed of members from all around the world, the new type of voting model is needed. In this study, we propose the smart contract based Internet voting model applicable on the blockchain network. The proposed smart contract model consists of candidate registration, voter registration, voting and counting stages. In the proposed model, anonymity of the voter is assured in the voter registration and voting stages, and all candidates can confirm the fairness of the election in the counting stage.
With the development of smart transportation, people are likely to find their paths by using navigation and map application. However, the existing retrieval system cannot output the correct retrieval result due to the inaccurate query. In order to remedy this problem, set-based POI search algorithm was proposed. Subsequently, additionally a method for measuring POI name similarity and POI search algorithm supporting classifying duplicate characters were proposed. These algorithms tried to compensate the insufficient part of the compensate set-based POI search algorithm. In this paper, accuracy improvement methods for measuring string similarity in POI data retrieval system are proposed. By formulization, similarity measurement scheme is systematized and generalized with the development of transportation. As a result, it improves the accuracy of the retrieval result. From the experimental results, we can observe that our accuracy improvement methods show better performance than the previous algorithms.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.22
no.6
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pp.855-860
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2018
The IT technologies applying to IoT(Internet of Things), Big Data, and AI(Artificial Intelligence) are needed in the era of 4th industrial revolution. So, the IT convergence courses of computer science major which will be required in the companies in order to prepare the crises of 4th industry revolution are necessary. And, one approach to cope with this problem is the training of IT convergence man power based on NCS(National Competency Standard) education. In this paper, we propose and analyze the NCS education courses for computer science major in order to teach the students who are needed in the Korean domestic companies preparing the 4th industrial revolution. The skills and applications of Chatbot, Blockchain, and CPS(Cyber Physical System) for the post mobile and post Internet technologies are included in the proposed courses.
For low contrast images, a histogram equalization is possible to easily identify information when the intensity is concentrated in an image. Over contrast enhancement is the problem of generating an unnatural image cognitively because the focus of existing techniques was the contrast enhancement. In order to solve this problem, CLAHE method solves unnatural problems by limiting contrast using a maximum threshold. However, this method has an extra problem that concealed detail information in an image. This paper proposes a detail-map based on the multiple layers block overlapped histogram equalization in order to avoid loss of detail information. Loss of detail information has been made to minimize as combining images with limited contrast enhancement using a detail-map in each layers.
Most banks use only demographic information such as gender, age, occupation and address to segment customers, but they do not reflect financial behavior patterns of customers. In this study, we aim to solve the problems by using various big data in a bank and to develop customer segmentation method which can be widely used in many banks in the future. In this paper, we propose an approach of segmenting clustering blocks with bottom-up method. This method has an advantage that it can accurately reflect various financial needs of customers based on various transaction patterns, channel contact patterns, and existing demographic information. Based on this, we will develop various marketing models such as product recommendation, financial need rating calculation, and customer churn-out prediction based on this, and we will adapt this models for the marketing strategy of NH Bank.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.11
no.7
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pp.1332-1340
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2007
This paper describes an efficient hardware design of key wrap/unwrap algorithm for security layer of WiBro system. The key wrap/unwrap core (WB_KeyWuW) is based on AES (Advanced Encryption Standard) algorithm, and performs encryption/decryption of 128bit TEK (Traffic Encryption Key) with 128bit KEK (Key Encryption Key). In order to achieve m area-efficient implementation, two design techniques are considered; First, round transformation block within AES core is designed using a shared structure for encryption/decryption. Secondly, SubByte/InvSubByte blocks that require the largest hardware in AES core are implemented by using field transformation technique. As a result, the gate count of the WB_KeyWuW core is reduced by about 25% compared with conventional LUT (Lookup Table)-based design. The WB_KeyWuW con designed in Verilog-HDL has about 14,300 gates, and the estimated throughput is about $16{\sim}22-Mbps$ at 100-MHz@3.3V, thus the designed core can be used as an IP for the hardware design of WiBro security system.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.29
no.3
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pp.579-588
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2019
Industrial control systems consist of various physical devices such as sensors, actuators. Security Infringement such as waterworks facilities Remote Access Infringement and power control systems Infection have been occured by vulnerability of Access Control. Access control to physical devices must be fulfilled with a reliable system. However, Having a single access control system inside company can not guarantee reliability. In addition, when single access control is struggled with error or infringement, access control system is totally unavailable. so system requires a additional access control method or system. In this paper, we proposed access control mechanism for reliable and stable operation using blockchain and smart contract. Proposed Mechanism using trust score to consider resources to be consumed depending on each industrial environment in consideration of the industrial control system where availability is more important than integrity and confidentiality. Unlike other blockchain-based access control system, proposed system is designed for the currently operating industrial control system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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