The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.7C
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pp.971-984
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2004
In the coming age of information warfare, information security patterns need to be changed such as to the active approach using offensive security mechanisms rather than traditional passive approach just protecting the intrusions. In an active security environment, it is essential that, when detecting an intrusion, the immediate confrontation such as analysing the intrusion situation in realtime, protecting information from the attacks, and even tracing the intruder. This paper presents an active intrusion-confronting system using a fake session and a honeypot. Through the fake session, the attacks like Dos(Denial of Service) and port scan can be intercepted. By monitoring honeypot system, in which the intruders are migrated from the protected system and an intrusion rule manager is being activated, new intrusion rules are created and activated for confronting the next intrusions.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.36
no.11B
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pp.1285-1296
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2011
Packet classification is one of the basic and important functions of the Internet routers, and it became more important along with new emerging application programs requiring real-time transmission. Since packet classification should be accomplished in line-speed on each incoming input packet for multiple header fields, it becomes one of the challenges in designing Internet routers. Various packet classification algorithms have been proposed to provide the high-speed packet classification. Hierarchical approach achieves effective packet classification performance by significantly narrowing down the search space whenever a field lookup is completed. However, hierarchical approach involves back-tracking problem. In order to solve the problem, set-pruning trie and grid-of-trie algorithms are proposed. However, the algorithm either causes excessive node duplication or heavy pre-computation. In this paper, we propose a smart set-pruning trie which reduces the number of node duplication in the set-pruning trie by the simple merging of the lower-level tries. Simulation result shows that the proposed trie has the reduced number of copied nodes by 2-8% compared with the set-pruning trie.
In this thesis, we develop a vision based hand motion recognition system using a camera with two rotational motors. Existing systems were implemented using a range camera or multiple cameras and have a limited working area. In contrast, we use an uncalibrated camera and get more wide working area by pan-tilt motion. Given an image sequence provided by the pan-tilt camera, color and pattern information are integrated into a tracking system in order to find the 2D position and direction of the hand. With these pose information, we estimate 3D motion plane on which the gesture motion trajectory from approximately forms. The 3D trajectory of the moving finger tip is projected into the motion plane, so that the resolving power of the linear gesture patterns is enhanced. We have tested the proposed approach in terms of the accuracy of trace angle and the dimension of the working volume.
The purpose of this study is to analyze the deterrence effect of traffic safety education on DWI(Driving While Intoxicated) offenders which is proposed as a incentive policy measure. For the analysis, 3512 drivers whose licenses were suspended due to DWI offence within the jurisdiction of Seongnam city in 2003, and whose driving behavior were traced for 5 years are collected. MOEs used in the study are the number of repeated DWI offence and DWI abidance duration. The statistics of analysis of covariance are used to compare the deterrence effectiveness of traffic safety education by adjusted means between groups. The results show that compared to uneducated group, educated group reveals to make less number of repeated DWI offence with longer DWI abidance period The resulting statistic also shows that active participation in the discussion during the class is more effective than just giving lecture. The former way for education can further reduce the repeated DWI by 12% and increase DWI abidance duration by 5.7% than the latter.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.12
no.6
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pp.297-306
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2007
Bar-code based airway logistics systems have many problems like freight loss and data management error due to semiskilled air-cargo process and individual information system. To solve these problems, this paper analyzed how to process an air-cargo practically and designed and implemented the RFID-based airway logistics system. This system has an information service system which manages data from RFID systems in realtime and provides a communication interface for data sharing. And, this system precesses data queries from capture applications and access applications to provide various services to users such as the freight track and trace service. Also, this system includes a H/H reader agent to integrate existing bar-cord systems. It allows us to realize automation and information-oriented air-cargo process and achieve improvement of air-cargo services with reduction of freight loss and management error.
Heavy structures such as large roof structures and superbeams were lifted using hydraulic jacks. Moreover, member verticality and horizontality checks were performed at every construction stage to monitor the measuring tapes for their structural safety, using CCTV. When the relative displacement exceeded the predetermined limit, the hydraulic systems were terminated. After adjusting the relative displacement manually, lifting was resumed. The accuracy of the relative displacement was found not to be reliable, however, due to eye check using CCTV, and it took a long time due to manual adjustment. Moreover, real-time monitoring was impossible. To address these problems, the monitoring-evaluation system for the stable lifting of heavy structures was proposed, using the total station of the automatic-target-recognition type, laser-distance-measuring devices, a data logger, a strain gauge, and others. After developing a program for the operation of the system and for the acquisition of data, a mock-up test was conducted in a large-scale structural laboratory to evaluate the accuracy and applicability of the system. The stable acquisition and applicability of data was confirmed in the test.
Park, Jin-Woo;Choi, Yeon-Ung;Cho, Hong-Lyul;Son, Hong-Min
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.20
no.9
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pp.943-953
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2009
In this paper, we propose a radio sensor to measure the position of the sun for the solar tracker of a photovoltaic system. In order to satisfy the requirement for the measurement accuracy within ${\pm}5^{\circ}$, the sensor receiver with high gain, high sensitivity and wide bandwidth is designed and implemented. The receiver has the bandwidth of 104 MHz, the system gain of 69 dB and the sensitivity of 0.46 K at 5.1 GHz. The processes of design and implementation of the radio sensor receiver are described in this paper. The effectiveness of the proposed radio sensor in the measurement of the position of the sun is demonstrated experimentally under the condition of cloud cover. The results show the radio sensor can measure the position of the sun within the accuracy of ${\pm}4^{\circ}$ successfully.
With the development of deep learning technology, research is being actively carried out on user-friendly interfaces that are suitable for use in virtual reality or augmented reality applications. To support the interface using the user's hands, this paper proposes a deep learning-based fingertip detection method to enable the tracking of fingertip coordinates to select virtual objects, or to write or draw in the air. After cutting the approximate part of the corresponding fingertip object from the input image with the Grad-CAM, and perform the convolution neural network with Atrous Convolution for the cut image to detect fingertip location. This method is simpler and easier to implement than existing object detection algorithms without requiring a pre-processing for annotating objects. To verify this method we implemented an air writing application and showed that the recognition rate of 81% and the speed of 76 ms were able to write smoothly without delay in the air, making it possible to utilize the application in real time.
In this paper, we proposed image enhancement method using sharpening filter for improving the accuracy of object detection using the existing Grabcut algorithm. GrabCut algorithm is the excellent performance extracting an object within a rectangular window range, but it has the drawback of the inferior performance in image with no clear distinction between background and objects. So, in this paper, reinforcing the brightness and clarity through histogram equalization, and tightening the border of the object using the sharpening filter look better than that extracted result of existing GrabCut algorithm in a similar image of the object and the background. Based on improved Grabcut algorithm, it is possible to obtain an improved result in the image processing convergence technique of character recognition, real-time object tracking and so on.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.25
no.3
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pp.372-375
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2014
A monopulse based on maximum likelihood(ML) in jamming scenario can suppress jamming signal using an inverse matrix of a covariance matrix. In order to achieve adequate suppression of jamming signal, the sufficient number of snapshots is required. However, this is not possible in high PRF scenario, which hinders a real-time tracking. Moreover, even with the large number of snapshots, the estimation accuracy of the target direction is decreased in low JNR(Jammer to Noise Ratio) due to insufficient jammer suppression. In this paper, we propose a monopulse algorithm that doesn't degrade performance significantly with a small number of snapshots and in low JNR. We show its derivation that exploits noise-jammer subspace of a covariance matrix, along with its performance through simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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