Research in the field of health lighting has continued to advance to reproduce the color temperature of natural light which periodically changes. However, most of this research could only reproduce a uniform circadian color temperature of natural light, therefore failing to realize the characteristics of the circadian cycle of color temperature difference by latitude and longitude. To reproduce the color temperature of natural light on which the characteristics of a region are reflected, the collection technology of real-time characteristics of natural light is needed. If the color temperatures which are not within a periodical pattern due to climate changes, etc., are measured, it will be difficult to judge the occurrence (presence) of the anomalies and to reproduce the circadian cycle of the color temperature of natural light. Therefore, this study proposes an algorithm for judging the anomalies in real time based on the sliding window to reproduce the color temperature of natural light. First, the natural light characteristics DB collected through the on-site measurement were analyzed, the differential values at a one-minute interval were calculated and examined, and then representative color temperature circadian patterns by solar terms were drawn. The anomalies were then detected by the application of the sliding window that calculated the deviation of the color temperature for the measured color temperature data set, which was collected through RGB sensors, while moving along the time sequence. In addition, the presence of anomalies was verified through the comparison study between the detection results and the representative circadian cycle of the color temperature by solar term. The judgment method for the anomalies from the measured color temperature of natural light was proposed for the first time, confirming that the proposed method was capable of detecting the anomalies with an average accuracy of 94.6%.
In this paper, unmanned underwater glider was designed for high-depth operation and adopted a bladder-type buoyancy controller for improving battery efficiency, and the motion controller controls the pitch angle by moving the internal mass battery. To improve the energy efficiency of the unmanned underwater glider, a layered PID controller that performs control by section was designed. Simulation program including 6-DOF motion equations and hydrodynamics coefficients of an unmanned underwater glider is constructed using Matlab/Simulink program. Control methods such as PID controller, sliding mode controller and layered PID controller were applied to the simulator to compare the dynamics performance and energy efficiency. As a result, the layered PID controller showed improved control performance compared to other controllers and improved energy efficiency of approximately 7.2% compared to PID controller.
In this paper, we propose an algorithm to improve DoA(direction of arrival) estimation performance of the subspace-based method by generating high robustness correlation matrix of the signals incident on the uniformly linear array antenna. The existing subspace-based DoA estimation method estimates the DoA by obtaining a correlation matrix and dividing it into a signal subspace and a noise subspace. However, the component of the correlation matrix obtained from the low SNR and small number of snapshots inaccurately estimates the signal subspace due to the noise component of the antenna, thereby degrading the DoA estimation performance. Therefore a robust correlation matrix is generated by arranging virtual signal vectors obtained from the existing correlation matrix in a sliding manner. As a result of simulation using MUSIC and ESPRIT, which are representative subspace-based methods,, the computational complexity increased by less than 2.5% compared to the existing correlation matrix, but both MUSIC and ESPRIT based on RMSE 1° showed superior DoA estimation performance with an SNR of 3dB or more.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.33
no.4
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pp.687-697
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2023
Botnets, whose attack patterns are becoming more sophisticated and diverse, are recognized as one of the most serious cybersecurity threats today. This paper revisits the experimental results of botnet detection using autoencoder, a semi-supervised deep learning model, for UGR and CTU-13 data sets. To prepare the input vectors of autoencoder, we create data points by grouping the NetFlow records into sliding windows based on source IP address and aggregating them to form features. In particular, we discover a simple power-law; that is the number of data points that have some flow-degree is proportional to the number of NetFlow records aggregated in them. Moreover, we show that our power-law fits the real data very well resulting in correlation coefficients of 97% or higher. We also show that this power-law has an impact on the learning of autoencoder and, as a result, influences the performance of botnet detection. Furthermore, we evaluate the performance of autoencoder using the area under the Receiver Operating Characteristic (ROC) curve.
Over the past years RFID/SN has been an elementary technology in a diversity of applications for the ubiquitous environments, especially for Internet of Things. However, one of obstacles for widespread deployment of RFID technology is the inherent unreliability of the RFID data streams by tag readers. In particular, the problem of false readings such as lost readings and mistaken readings needs to be treated by RFID middleware systems because false readings ultimately degrade the quality of application services due to the dirty data delivered by middleware systems. As a result, for the higher quality of services, an RFID middleware system is responsible for intelligently dealing with false readings for the delivery of clean data to the applications in accordance with the tag reading environment. One of popular techniques used to compensate false readings is a sliding window filter. In a sliding window scheme, it is evident that determining optimal window size intelligently is a nontrivial important task in RFID middleware systems in order to reduce false readings, especially in mobile environments. In this paper, for the purpose of reducing false readings by intelligent window adaption, we propose a new adaptive RFID data cleaning scheme based on window sliding for a single tag. Unlike previous works based on a binomial sampling model, we introduce the weight averaging. Our insight starts from the need to differentiate the past readings and the current readings, since the more recent readings may indicate the more accurate tag transitions. Owing to weight averaging, our scheme is expected to dynamically adapt the window size in an efficient manner even for non-homogeneous reading patterns in mobile environments. In addition, we analyze reading patterns in the window and effects of decreased window so that a more accurate and efficient decision on window adaption can be made. With our scheme, we can expect to obtain the ultimate goal that RFID middleware systems can provide applications with more clean data so that they can ensure high quality of intended services.
Park, Jae-Hyeon;Kim, Seon Yeop;Lee, Sang Hyeon;Kang, Han Byoel
Journal of Korean Society of Forest Science
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v.111
no.1
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pp.115-124
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2022
This study was conducted to obtain basic data that could help prevent damage caused by slow-moving landslides (land-creep). Specifically, the geological, topographic, and physical characteristics of land-creep were analyzed in Jiphyeon-myeon, Jinju-si. The first and second analyzed land-creeps occurred in 1982 and 2019, respectively. The area damaged in the second land-creep was about 11.5-fold larger than that damaged in the first land-creep. The dominant constituent rock in the land-creep area was sedimentary rock, which seems to be weakly resistant to weathering. The areas that collapsed due to land-creep were related to the presence of separated rocks between the bedding plane in the estimated activity surface over the slope direction and the vertically developed joint surface. Thus, surface water and soil debris were introduced through the gaps of separated rocks. Additionally, the areas collapsed due to the combination of the bedding plane and joint surface shale and sandstone showed an onion structure of weathered outcrop from the edge to inner part caused by weathering from ground water. Consequently, core stones were formed. The study area was a typical area of land-creep in a mountain caused by ground water. Land-creep was classified into convex areas of colluvial land-creep. The landslide-risk rating in the study area was classified into three and five classes. The flow of ground water moved to the northeast and coincided with the direction of the collapse. Soil bulk density in the collapsed area was lower than that in ridge area, which was rarely affected by land-creep. Thus, soil bulk density was affected by the soil disturbance in the collapsed area.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.6
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pp.204-211
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2020
The high-velocity oxy-fuel (HVOF) thermal spraying coating technique has been considered a promising replacement for traditional electrolytic hard chrome plating (EHC), which caused environmental pollution and lung cancer due to toxic Cr6+. In this paper, two types of cermet coatings were prepared by HVOF spraying: WC-CoCr and WC-CrC-Ni coatings. The produced coatings were analyzed extensively in terms of the micro-hardness, porosity, crystalline phase and microstructure using a hardness tester, optical microscopy, X-ray diffraction, and scanning electron microscopy (including energy dispersed spectroscopy (EDS)), respectively. The wear and friction behaviors of the coatings were evaluated comparatively by reciprocating sliding wear tests at 25 ℃, 250 ℃, and 450 ℃. The results revealed correlations among the microstructures, metallic binder matrixes, porosities, and wear performance of the coatings. For example, WC-CoCr coatings showed better sliding wear resistance than WC-CrC-Ni coatings, regardless of the test temperature due to the more homogeneous microstructure, Co-rich, Cr-rich metallic binder matrix, and lower porosity.
In this paper, we deal with a method of efficiently processing continuous queries in a data stream environment. We classify previous query processing methods into two dual categories - data-initiative and query-initiative - depending on whether query processing is initiated by selecting a data element or a query. This classification stems from the fact that data and queries have been treated asymmetrically. For processing continuous queries, only data-initiative methods have traditionally been employed, and thus, the performance gain that could be obtained by query-initiative methods has been overlooked. To solve this problem, we focus on an observation that data and queries can be treated symmetrically. In this paper, we propose the duality model of data and queries and, based on this model, present a new viewpoint of transforming the continuous query processing problem to a multi-dimensional spatial join problem. We also present a continuous query processing algorithm based on spatial join, named Spatial Join CQ. Spatial Join CQ processes continuous queries by finding the pairs of overlapping regions from a set of data elements and a set of queries defined as regions in the multi-dimensional space. The algorithm achieves the effects of both of the two dual methods by using the spatial join, which is a symmetric operation. Experimental results show that the proposed algorithm outperforms earlier methods by up to 36 times for simple selection continuous queries and by up to 7 times for sliding window join continuous queries.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.39
no.5
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pp.527-534
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2015
This paper presents an integrated chassis control with electronic stability control (ESC) and active front steering (AFS) under lateral force constraint on AFS. The control yaw moment is calculated using a sliding mode control. The tire forces generated by ESC and AFS are determined using weighted pseudo-inverse based control allocation (WPCA) in order to generate the control yaw moment. On a low friction road, AFS is not effective when the lateral tire forces of front wheels are easily saturated. To solve problem, the lateral force of AFS is limited to its maximum and the braking of ESC is applied with WPCA. To evaluate the effectiveness of the proposed method, a simulation was performed on the vehicle simulation package, $CarSim^{(R)}$. From the simulation, it was verified that the proposed method could enhance the maneuverability and lateral stability if the lateral force of AFS exceeds its maximum.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.11
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pp.705-710
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2017
This paper proposes an estimation method of populations of Grapholita molestas using object segmentation and an SVM classifier in the moth images. Object segmentation and moth classification were performed on images of Grapholita molestas moth acquired on a pheromone trap equipped in an orchard. Object segmentation consisted of pre-processing, thresholding, morphological filtering, and object labeling process. The classification of Grapholita molestas in the moth images consisted of the training and classification of an SVM classifier and estimation of the moth populations. The object segmentation simplifies the moth classification process by segmenting the individual objects before passing an input image to the SVM classifier. The image blocks were extracted around the center point and principle axis of the segmented objects, and fed into the SVM classifier. In the experiments, the proposed method performed an estimation of the moth populations for 10 moth images and achieved an average estimation precision rate of 97%. Therefore, it showed an effective monitoring method of populations of Grapholita molestas in the orchard. In addition, the mean processing time of the proposed method and sliding window technique were 2.4 seconds and 5.7 seconds, respectively. Therefore, the proposed method has a 2.4 times faster processing time than the latter technique.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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