Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.6
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pp.137-145
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2016
A novel tracking method is proposed to find coronary artery using high-order curve model in coronary CTA(Computed Tomography Angiography). The proposed method quickly generates numerous artificial trajectories represented by high-order curves, and each trajectory has its own cost. The only high-ranked trajectories, located in the target structure, are selected depending on their costs, and then an optimal curve as the centerline will be found. After tracking, each optimal curve segment is connected, where optimal curve segments share the same point, to a single curve and it is a piecewise smooth curve. We demonstrated the high-order curve is a proper model for classification of coronary artery. The experimental results on public data set sho that the proposed method is comparable at both accuracy and running time to the state-of-the-art methods.
Digital image provides many conveniences at the internet environment recently. A great number of applications, like Digital Library, Stock Image, Personal Image and Important Information, require the use of digital image. However it has fatal defect which is easy to be modified because digital image is only electronic file. Numerous digital image forgeries have become a serious problem due to the sophistication and accessibility of image editing software. Copy-Move forgery is the simplest type of forgery that involves copying portion of an image and paste it on different location within the image. There are many approaches to detect Copy-Move forgery, but all of them have their own limitations. In this paper, visual and invisible feature based forgery detection techniques are tested and analyzed. The analysis shows that pros and cons of these two techniques compensate each other. Therefore, a hybrid of visual based and invisible feature based forgery detection that combine the merits of both techniques is proposed. The experimental results show that the proposed algorithm has enhanced performance compared to individual techniques. Moreover, it provides more information about the forgery, like identifying copy and duplicate regions.
A maritime object detection system is an intelligent assistance system to maritime autonomous surface ship(MASS). It detects automatically floating debris, which has a clash risk with objects in the surrounding water and used to be checked by a captain with a naked eye, at a similar level of accuracy to the human check method. It is used to detect objects around a ship. In the past, they were detected with information gathered from radars or sonar devices. With the development of artificial intelligence technology, intelligent CCTV installed in a ship are used to detect various types of floating debris on the course of sailing. If the speed of processing video data slows down due to the various requirements and complexity of MASS, however, there is no guarantee for safety as well as smooth service support. Trying to solve this issue, this study conducted research on the minimization of computation volumes for video data and the increased speed of data processing to detect maritime objects. Unlike previous studies that used the Hough transform algorithm to find the horizon and secure the areas of interest for the concerned objects, the present study proposed a new method of optimizing a binarization algorithm and finding areas whose locations were similar to actual objects in order to improve the speed. A maritime object detection system was materialized based on deep learning CNN to demonstrate the usefulness of the proposed method and assess the performance of the algorithm. The proposed algorithm performed at a speed that was 4 times faster than the old method while keeping the detection accuracy of the old method.
With the growth of the Internet, multimedia streaming becomes an important means to deliver video contents over the Internet and the amount of the streaming multimedia contents is also getting increased. However, it becomes difficult to guarantee the quality of service in real-time over the IP network environment with instantaneously varying bandwidth. In this paper, we propose an optimal adaptation framework for streaming contents over the Internet in the sense that the perceptual quality of the multi-angie content with multiple visual objects is maximized given the constraints such as available bandwidth and transcoding cost. In the multi-angle video service framework, the user can select his/her preferred alternate views among the given multiple video streams captured at different view angles for a same event. This enhanced experience often entails streaming problems in real-time over the network, such as instantaneous bandwidth changes in the Internet. In order to cope with this problem, we assume that multi-angle video contents are encoded at different bitrates and the appropriate video streams are then selected or transcoded for delivery to meet such bandwidth constraints. For the user selective consumption of the various bitstreams in the multi-angle video service, the bitstream in each angle can be encoded in various bitrate, and the user can select a sub-bitrstream in the given bitrstreams or transcode the corresponding content in order to deliver the optimally adapted video contents to the instantaneously changing network condition. Therefore, we define the transcoding cost which means the time taken for transcoding the video stream and formulate a unified optimization framework which maximizes the perceptual quality of the multiple video objects in the given constraints such as the transcoding cost and the network bandwidth. Finally, we present plenty of the experimental results to show the effectiveness of the proposed method.
Context-aware adaptive service for overcoming the limitations of wireless devices and maintaining adequate service levels in changing environments is becoming an important issue. However, most existing studies concentrate on an adaptation module on the client, proxy, or server. These existing studies thus suffer from the problem of having the workload concentrated on a single system when the number of users increases md, and as a result, increases the response time to a user's request. Therefore, in this paper the adaptation module is dispersed and arranged over the client, proxy, and server. The module monitors the contort of the system and creates a proposition as to the dispersed adaptation system in which the most adequate system for conducting operations. Through this method faster adaptation work will be made possible even when the numbers of users increase, and more stable system operation is made possible as the workload is divided. In order to evaluate the proposed system, a prototype is constructed and dispersed operations are tested using multimedia based learning content, simulating server overload and compared the response times and system stability with the existing server based adaptation method. The effectiveness of the system is confirmed through this results.
We should treat carefully the one related to human rights among a large number of decision-making in our daily lives. As it is necessary to obtain physical evidences in the process of criminal investigation for solving a certain crime based on the principle of evidence, it leads to an increase in demand for forensic science and forensic geology. Forensic geology could be regarded as a fusion discipline of geology and forensic investigation and it is principally concerned to the study on the connection of a suspect and a crime scene with soil evidence which could be experimented using geological data and methods. So these results could be used as valuable information in a court. After its academic foundation has been builded since the last 1970s, its research objects have been expanded from soil evidence like rocks, minerals, soils, sediments to sociocultural, political, military and medical objects like ancient relics, mines, corpses. Its role is expanded from the simple finding of a particular location to the examination of archaeological theories and historical facts, the testimony of the cause of environmental pollution and the chronic demonstration of geological distribution of plants and anthropological origination. And these bring this discipline promptly to accept developed geological methodologies and to satisfy various forensic geological needs. Specialized forensic investigation institutes work actively for the R&D activities of forensic geology. In Korea, national institute of scientific investigation works a small part of forensic geological activities in total activities of forensic investigation. In conclusion, we concern to the importance of systematic discussion of building in proper position of forensic geology through its R&D methods, application cases of its performance and etc. based on geological characteristics in our country by a specialized geoscience institute.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.9B
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pp.1350-1359
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2010
Recently many researchers have been proved that general RFID system for proximity authentication is vulnerable to various location-based relay attacks such as distance fraud, mafia fraud and terrorist fraud attacks. The distance-bounding protocol is used to prevent the relay attacks by measuring the round trip time of single challenge-response bit. In 2008, Munilla and Peinado proposed an improved distance-bounding protocol applying void-challenge technique based on Hancke-Kuhn's protocol. Compare with Hancke-Kuhn's protocol, Munilla and Peinado's protocol is more secure because the success probability of an adversary has (5/8)n. However, Munilla and Peinado's protocol is inefficient for low-cost passive RFID tags because it requires large storage space and many hash function computations. Thus, this paper proposes a new RFID distance-bounding protocol for low-cost passive RFID tags that can be reduced the storage space and hash function computations. As a result, the proposed distance-bounding protocol not only can provide both storage space efficiency and computational efficiency, but also can provide strong security against the relay attacks because the adversary's success probability can be reduced by $(5/8)^n$.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.6
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pp.37-48
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2012
Image registration is a process to establish the spatial correspondence between the images of same scene, which are acquired at different view points, at different times, or by different sensors. In this paper, we propose an effective registration method for images acquired by multi-sensors, such as EO (electro-optic) and IR (infrared) sensors. Image registration is achieved by extracting features and finding the correspondence between features in each input images. In the recent research, the multi-sensor image registration method that finds corresponding features by exploiting NMI (Normalized Mutual Information) was proposed. Conventional NMI-based image registration methods assume that the statistical correlation between two images should be global, however images from EO and IR sensors often cannot satisfy this assumption. Therefore the registration performance of conventional method may not be sufficient for some practical applications because of the low accuracy of corresponding feature points. The proposed method improves the accuracy of corresponding feature points by combining the gradient orientation as spatial information along with NMI attributes and provides more accurate and robust registration performance. Representative experimental results prove the effectiveness of the proposed method.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.17
no.6
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pp.40-53
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2018
In smart card data, movement of railway passengers appears in order of smart card terminal ID. The initial terminal ID holds information on the entering station's tag-in railway line, the final terminal ID the exit station tag-out railway line, and the middle terminal ID the transfer station tag subway line. During the past, when the metropolitan city rail consisted of three public corporations (Seoul Metro, Incheon Transit Corporation, and Korail), OD data was expressed in two metrics of initial and final smart card terminal ID. Recently, with the entrance of private corporations like Shinbundang Railroad Corporation, and UI Corporation, inclusion of entering transfer line terminal ID and exiting transfer line terminal ID as part of Chain OD has become standard. Exact route construction using Chain OD has thus become integral as basic data for revenue allocation amongst metropolitan railway transport corporations. Accordingly, path detection in railway networks has evolved to an optimal path detection problem using Chain OD, hence calling for a renewed solution method. This research proposes an optimal path detection method between the initial terminal ID and final terminal ID of Chain OD terminal IDs within the railway network. Here, private line transfer TagIn/Out must be reflected in optimal path detection using Chain OD. To achieve this, three types of link-based optimum path detection methods are applied in order of 1. node-link, 2. link-link, 3. link-node. The method proposed based on additional path costs is shown to satisfy the optimal conditions.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.16
no.2
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pp.19-34
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2021
The government budget for promoting startup have been skyrocketed as catching up with increasing demands for high-tech startup by disruptive innovation resulted from rapid technology change. However, major trend of startup have still fallen on self-employed type of startup due to the lack of expertise and fund in spite of desperate government policy efforts. In reality, the access to high-tech startup has been very limited and too high huddle to would-be entrepreneur. This paper implement empirical analysis on the effects of entrepreneur competency and satisfaction level to government support, considering these as the KSF for the growth and success of high-tech startup, to the performance of the company. In particular, it focus on defining unique characteristics of high-tech startup through differential proving by the backgrounds of entrepreneur such as major, R&D experience, patent possession, CTO possession. This research carry out survey to 217 entrepreneurs in high-tech company in Daejon and Daegue at R&D Special Innopolis Zone. Research results are as follow. First, entrepreneurial achievement competencies, conceptualization competencies, network competencies and market recognition competencies positively affect the financial and non-financial performance and organizational and technical competencies, while organizational and technological competencies only positively impact on non-financial performance. Second, the satisfaction level of government support showed a positive moderating effect on entrepreneurial achievement competencies and financial performance, while no significant effect in other competencies. Third, positive differential effect by the technological background of entrepreneur such as Major, R&D experience, patent possession, CTO possession) have been confirmed. This paper deliver several significant implications and contributions, First, it propose classified and systematized entrepreneur competency through the domestic and foreign literature reviews. Second, it proves the need for the wider spread of team based startup culture rather then sole startup. Third, it also proves the important role of technological background of entrepreneur among the characteristics of high-tech startup.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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