Distributed Denial-of-Service(DDoS) attack prevent users from accessing services on the target network by spoofing its origin source address with a large volume of traffic. The objective of IP Traceback is to determine the real attack sources, as well as the full path taken by the attack packets. Existing IP Traceback methods can be categorized as proactive or reactive tracing. Existing proactive tracing scheme(such as packet marking and messaging) prepares information for tracing when packets are in transit. But, these scheme require additional network overhead. In this paper, we propose a "advanced Traceback" mechanism, which is based on the modified Pushback system with secure router mechanism. Proposed mechanism can detect and control DDoS traffic on router and can generate marked packet for reconstructing origin DDoS attack source, by which we can diminish network overload and enhance Traceback performance.
Individual mental fatigue not only reduces cognitive ability and work performance, but also becomes a major factor in large and small accidents occurring in daily life. In this paper, a CNN model for EEG-based mental fatigue discrimination was proposed. To this end, EEG in the resting state and task state were collected and applied to the proposed CNN model, and then the model performance was analyzed. All subjects who participated in the experiment were right-handed male students attending university, with and average age of 25.5 years. Spectral analysis was performed on the measured EEG in each state, and the performance of the CNN model was compared and analyzed using the raw EEG, absolute power, and relative power as input data of the CNN model. As a result, the relative power of the occipital lobe position in the alpha band showed the best performance. The model accuracy is 85.6% for training data, 78.5% for validation, and 95.7% for test data. The proposed model can be applied to the development of an automated system for mental fatigue detection.
This study was carried out to develop a Korean language version of Zung's self-rating anxiety scale(SAS) from august, 1994 to September, 1996. The subjects consisted of 205 normal control subjects from the general population group, and 97 subjects with anxiety disorders. These 97 subjects were chosen from a group by the structured clinical interview for DSM-IV of in patients and out patients. Both normal control subjects and anxiety disorder subjects were drawn utilizing a cluster of sampling methods. In order to analyze the data on anxiety scores, Pearson's product moment correlation coefficient method was carried out, as well as reliability, factor analysis and discriminant function analysis, utilizing the SPSS/PC+ program. The results obtained were as follows: The mean average of the total anxiety scores were 32.36 + 6.35 for the normal control subjects and 50.53 + 7.67 for anxiety disorder subjects. Test-retest reliability(coefficient r=0.98, p < 0.001), and internal consistency(coefficient r=0.96, p < 0.001) were satisfactory. Factor analysis using oblique technique rotation yielded four factors. The normal control subjects scored higher concerning the symptoms such as sweating, restlessness, apprehension, insomnia and dyspnea, and lower for faintness, mental disintegration, paresthesia, dizziness and tremor. On the other hand, for the anxiety disorders, apprehension, restlessness, sweating, dyspnea and insomnia scored higher, and lower for faintness, paresthesia, nightmare, dizziness and tremor.
According to survey, more than 57.2% of the fall which is the most frequent safety accident of the elders takes place at home. This research aims to verify the fall by measuring and analyzing the floor vibration. And the vibration sensor module was designed with piezo film sensor and operation amplifier. The vibration signals are converted to digital signals through the data acquisition device and vibration sensor module. And then modified the signals into frequency domain to obtain characteristic vibration data. The characteristic signals are verified by K-Nearest Neighbor verification, and experimental results shows the recognition rate 93.6%. Also the fall detection sensor module is useful for extract the meaningful data for fall detection. 10 persons are participated for this experiment.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.13
no.6
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pp.99-104
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2010
USN Fire Prevention System is an intelligent system that detects the fire through the value which has got from a sensor such as temperature, humidity, intensity of illumination, acceleration, carbon dioxide(CO2) and so on. And then send it to the operator also use the algorithmic fire detection to operate fire extinguish system on. It is among U-Disaster Prevention System which has prevented fire lately. Configuration of the packet was designed to make the most of lightweight and fast processing for low power consumption. Recently listed in the encryption algorithm is applied each DES, 3DES, AES and HIGHT. So objective was to faster encryption than encryption of high-performance finally domestic standard encryption algorithm HIGHT were suitable for the fire prevention system needed frequent sensing time.
This paper presents a watermarking scheme based on the perspective distance for the secure mash-up service. The proposed scheme embeds the watermark of the location information of satellite image and the user information using edge color histogram, which is dissimilar to general digital image. Therefore, this scheme can trace the illegal distributor and can protect private information of user through the watermarking scheme that is adaptive to satellite image. Experimental results verified that our scheme has the invisibility and also the robustness against geometric attacks of rotation and translation.
Monte Carlo method was applied to discriminate the external contamination on radiation workers in nuclear power plants for internal dose assessment generally used with a bed type scanning detector whole body counter. Korean voxel model with internal contamination was used to estimate the detection patterns of whole body scanning. Also, the BOMAB model with various external contamination was assumed to compare with detection of radionuclides inside the human body. From the comparison of detection efficiency between front and back side up, external contamination was easily distinguished.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2006.05a
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pp.285-290
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2006
본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 체계적인 출입국 관리를 위하여 여권 코드를 자동으로 인식하고 위조 여권을 판별할 수 있는 여권 인식 및 얼굴 인증 방법을 제안한다. 본 논문의 구성은 여권 인식과 얼굴 인증 부분으로 구성되며, 여권 인식 부분에서는 소벨 연산자, 수평 최소값 필터 등을 적용한 후, 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 코드의 문자열 영역을 추출하고 기울기를 보정한다. 추출된 문자열은 반복 이진화 방법을 적용하여 코드의 문자열 영역을 이진화 한다. 이진화된 문자열 영역에 대해 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한 후에 SOM(Self-Organizing Maps) 알고리즘을 적용하여 여권 코드를 인식한다. 얼굴 인증 부분에서는 여권 사진 영역의 특징을 이용하여 얼굴 후보 영역을 추출한 후, RGB와 YCbCr 색공간에서 피부색 정보를 이용하여 얼굴 영역을 추출한다. 추출된 얼굴 영역은 PCA(Principal Component Analysis) 알고리즘을 적용하여 특징 벡터를 구하고 여권 코드가 인식된 결과를 바탕으로 여권 소지자의 데이터 베이스에 있는 얼굴 영상의 특징벡터와의 거리 값을 계산하여 사진 위조 여부를 판별한다. 제안된 여권 인식 및 얼굴 인증 방법의 성능 평가를 위하여 원본 여권의 얼굴 부분을 위조한 여권과 기울어진 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권의 코드 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2010.05a
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pp.148-151
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2010
심장관련 질환은 현대사회에서 업무 과중과 스트레스에 의해 발병 가능성이 높아지고 있으며, 일상생활 중 건강상태를 지속적으로 모니터링하여 심장질환 관련 응급상황에 대처하기위한 많은 연구들이 수행되고 있다. 본 연구에서는 가정 또는 사무실에서 무구속적인 방법으로 지속적인 심장 활동상태의 모니터링이 가능한 무구속 의자형 심탄도 계측 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템에서 계측된 심탄도 신호로부터 건강모니터링을 위한 특징성분을 검출하기위해 웨이브렛 변환과 템플릿 매칭을 혼합한 신호처리방법을 제안하였다. 또한 적응 문턱치를 통해 심탄도 신호에서 심박동을 검출하였으며 심박동의 간격으로부터 HRV(heart rate variabillity)를 계산하였다. 구현된 시스템의 성능평가를 위하여 심전도와 동시에 심탄도를 측정하였으며, 두 신호로부터 심박동 검출 성능을 비교하여 구현된 무구속 의자형 심탄도 계측 시스템의 유용성 및 무자각 건강모니터링의 가능성을 확인하였다. 또한 스트레스에 따른 HRV의 변화를 관찰하기 위하여 피실험자로부터 인위적으로 숨을 참고 강제호기를 통해 흉강내압을 증가시켜 인위적인 육체적 스트레스를 가하는 발살바를 유도하였으며, HRV의 시간 및 주파수 영역에서 도출되는 파라미터들을 평가하여 심탄도 모니터링을 통해 안정 상태와 스트레스 상태의 판별 및 무구속 건강모니터링의 가능성을 평가하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.05a
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pp.330-333
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2020
장신구 산업은 인건비의 비중이 높고 노동자의 역량에 따라 제품의 제작 작업 시간 및 품질의 편차가 심하다. 이에 산업계의 수요에 맞추어 실리콘 금형 표면 지름 0.75mm 홀에 이어핀을 삽입하는 공정을 자동화하기 위하여 삽입 자동화 시스템이 개발되고 있다. 본 논문에서는 이어핀 삽입 자동화시스템에서 적용할 수 있는 템플릿 매칭 방법과 관심 영역 레이블링을 통한 홀 판별 방법을 제안한다. 제안한 방법의 안정성을 확보하기 위하여 실험을 통해 최적의 매칭 방법과 이진화 기법을 적용하였으며 이어핀 홀의 좌표를 확보하여 X-Y 정밀 이송 시스템에 적용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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