Yoon, Woong-Bae;Kim, Tae-Yun;Oh, Ji-Eun;Kim, Kwang Gi
Journal of Korea Multimedia Society
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v.16
no.12
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pp.1385-1392
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2013
There is a variety of researches about recognition system using biometric data these days. In this study, we propose a new algorithm, uses simultaneous equation that made of the edge of objects, to segment an iris region without threshold values from an anterior eye image. The algorithm attempts to find a center area through calculated outskirts information of an iris, and decides the area where the most points are accumulated. To verify the proposed algorithm, we conducted comparative experiments to Hough transform and Daugman's method, based on 50 images anterior eye images. It was found that proposed algorithm is 5 and 75 times faster than on each algorithm, and showed high accuracy of detecting a center point (95.36%) more than Hough transform (92.43%). In foreseeable future, this study is expected to useful application in diverse department of human's life, such as, identification system using an iris, diagnosis a disease using an anterior image.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.19
no.6
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pp.227-233
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2019
Recently, along with the recent development of deep learning technique, neural networks are achieving success in computer vision filed. Convolutional neural network have shown outstanding performance in not only for a simple image classification task, but also for tasks with high difficulty such as object segmentation and detection. However many such deep learning models are based on supervised-learning, which requires more annotation labels than image-level label. Especially image semantic segmentation model requires pixel-level annotations for training, which is very. To solve these problems, this paper proposes a weakly-supervised semantic segmentation method which requires only image level label to train network. Existing weakly-supervised learning methods have limitations in detecting only specific area of object. In this paper, on the other hand, we use multi-classifier deep learning architecture so that our model recognizes more different parts of objects. The proposed method is evaluated using VOC 2012 validation dataset.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.47
no.2
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pp.67-73
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2010
We have developed a millimeter-wave passive imaging system with reflector for detection of concealed objects. We have designed a millimeter-wave sensor, control device for reflector control, and a lens for focusing of millimeter-wave signal at center frequency of 94GHz. DC signal from millimeter-wave sensor output is filtered by low pass filter and amplified by video amplifier, and then converted into digital signal by using ADC/DAQ. This signal is image processed by computer, and it is possible to obtain millimeter-wave passive image with resolution of $18{\times}64$ pixel using the fabricated system. It is shown that we can obtain the image of men and concealed object with the system.
SDO/AIA와 STEREO/EUVI 두 태양 관측 위성의 193 파장에서의 실시간 영상 이미지를 이용하여 Stonyhurst Heliographic Map을 작성하고 각각의 위성 데이터 분석으로부터 얻어진 결과들을 종합적으로 재구성하여 태양 전면 및 후면의 활동 영역들을 동시에 표출하는 태양 활동성 지도 (Solar Activity Monitoring Map)를 작성하는 프로그램을 제작하였다. 태양 활동성 지도를 이용하여 태양 후면에서의 극자외선 밝기 분포를 경도에 따라 등간격으로 나눈 후 각 지역에서 얻은 극자외선량을 실시간으로 갱신하며 그래프를 작성하는 프로그램도 함께 제작하고 그로부터 태양 후면 영역의 활동성이 향후 지구에 어떠한 방식으로 영향을 미칠 것인지 사전에 예측 가능하도록 하였다. 또한 태양 후면에서 발생하는 활동 영역 (Active Region) 및 코로나홀들을 자동적으로 탐지한 후 실시간으로 변화 정도를 추적 및 기록하는 프로그램도 제작하였다. 태양 활동성 지도는 193 파장에서 뿐만 아니라 두 위성이 공유하는 세 개의 동일 혹은 유사한 파장대 (171,211,304)에서 얻어진 데이터들도 함께 이용하여 각 파장대에서 독립적으로 작성하였는데 이로 인해 각각의 에너지 영역의 특성에 해당하는 태양 활동성을 동시에 표출하는 것이 가능하게 되었다. 이러한 프로그램을 이용하여 태양 후면에서의 활동 영역의 발생 및 변화를 사전에 인식하고 그들이 태양 전면으로 나타나기 전에 대비할 수 있는 예보 장치가 마련되었다. 본 연구들과 더불어 극자외선 영역에서의 태양 활동성 조사로부터 플레어의 발생을 예측할 수 있을 것인지의 가능성 여부를 타진하기 위해 과거 극자외선 관측에서 얻어진 활동 영역들의 데이터와 연 X-선 관측으로부터 기록된 플레어 발생 여부의 상관관계를 조사하는 연구가 현재 진행 중이다. 이러한 연구로부터 긍정적인 결과가 도출되는 경우 극자외선 영역에서의 관측 데이터를 이용하여 플레어 발생 가능성을 예측하는 새로운 방법을 제시하는 것이 가능해질 것이다.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.33
no.2
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pp.187-192
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2013
Fatigue crack was detected from a temperature change around surface crack using the thermographic technique. Thermal gradient across the crack decreased very much due to thermal resistance of contact surface in the crack. Heat diffusion flow passing through the discontinuity was visualized in temperature by infrared camera to find and locate the crack. A fatigue crack specimen(SM-45C), which was prepared according to KS specification and notched in its center to initiate fatigue crack from the notch tip, was heated by halogen lamp at the end of one side to generate a heat diffusion flow in lateral direction. A abrupt jump in temperature across the fatigue crack was observed in thermographic image, by which the crack could be located and sized from temperature distribution.
This paper proposes the Focused beamforming to estimate the location of target residing near to the observation platform in the underwater environment. The Focused beamforming technique provides the location of target by the coherent summation of a series of incident spherical waveforms considering distinct propagation delay times at the sensor array. But due to the movement of the observation platform and the variation of the underwater environment, the shape of the sensor array is no longer to be linear but it becomes distorted as the platform moves. Thus the Focused beamforming should be peformed regarding to the geometric shape variation at each time. To estimate the target location, the artificial image plane comprised of cells is constructed, and the delays are calculated from each cell where the target could be proximity to sensors for the coherent summation. After the coherent combining, the beam pattern can be obtained through the Focused beamforming on the image plane. Futhermore to compensate the variation of the shape of the sensor array, the paper utilizes the Nth-order polynomial approximation to estimate the shape of the sensor array obeying the water pulley modeling. Simulation results show the performance of the Focused beamforming for different frequency bands of the radiated signal.
Small and medium-sized companies lack countermeasures to secure the safety of a information system. In this circumstance, they have difficulties regarding the damage to their images and legal losses, when the information is leaked. This paper examines the information leakage of the system and hacking methods including APT attacks. Especially, APT attack, Advanced Persistent Threats, means that a hacker sneaks into a target and has a latency period of time and skims all the information related to the target, and acts in the backstage and neutralize the security services without leaving traces. Because he attacks the target covering up his traces not to reveal them, the victim remains unnoticed, which increases the damage. This study examines attack methods and the process of them and seeks a countermeasure.
Eye tracking technology tracks human eyes movements to understand user's intention. This technology has been improving slowly and should be used for a variety of occasions now. For example, it enables persons with disabilities to operate a computer with their eyes. This article will show a typical implementation of an eye tracking system for persons with disabilities, after introducing the design principles and specific implementation details of an eye tracking system. The article discussed the realization of self-adapting regulation algorithm in detail. The self-adapting algorithm is based on feedback signal controlling the lens movements to realize automatic focus, and to get a clear eyes image. This CCD camera automatic focusing method has self-adapting capacity for changes of light intensity on the external environment. It also avoids the trouble of manual adjustment and improves the accuracy of the adjustment.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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v.9
no.1
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pp.1149-1152
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2005
Detecting faces in images with complex backgrounds is a difficult task. Our approach, which obtains state of the art results, is based on a generative neural network model: the Constrained Generative Model (CGM). To detect side view faces and to decrease the number of false alarms, a conditional mixture of networks is used. To decrease the computational time cost, a fast search algorithm is proposed. The level of performance reached, in terms of detection accuracy and processing time, allows to apply this detector to a real word application: the indexation of face images on the Web.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.37
no.6
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pp.562-570
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2009
An Experimental study was conducted on the flow characteristics and interference heating caused by a two-dimensional object protruding from a flat plate using a blow-down type of hypersonic wind tunnel. Inflow condition was a free-stream Mach number of 7.0 and a unit Reynolds number of $2.0{\times}10^6/m$. Experimental conditions were varied with three heights of protuberance for two flat plate models which have different lengths. Experimental data were obtained from Schlieren visualization images and heat flux measurements. Also, this paper suggests hypersonic experimental techniques such as boundary-layer detection method in detail. A Large separation region was observed in front of the protuberance and that region was very sensitive to the height of protuberance and the length of the flat plate. For only the highest protuberance, a severe jump of heat flux was observed at the top station among the measuring points. Measured heat flux is large when the height of protuberance is large and the length of flat plate is long.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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