Preliminary results are reported on ship detection using coherence images computed from cross-correlating images of multi-look-processed dual-polarization data (HH and HV) of ENVISAT ASAR. The traditional techniques of ship detection by radars such as CFAR (Constant False Alarm Rate) rely on the amplitude data, and therefore the detection tends to become difficult when the amplitudes of ships images are at similar level as the mean amplitude of surrounding sea clutter. The proposed method utilizes the property that the multi-look images of ships are correlated with each other. Because the inter-look images of sea surface are covered by uncorrelated speckle, cross-correlation of multi-look images yields the different degrees of coherence between the images and water. In this paper, the polarimetric information of ships, land and intertidal zone are first compared based on the cross-correlation between HH and HV images, In the next step, we examine the technique when the dual-polarization data are split into two multi-look images, It was shown that the inter-look cross-correlation method could be applicable in the performance improvement of small ship detection and the land masking, It was also found that a simple combination of coherence images from each co-polarised (HH) inter-look and cross-polarised (HV) inter-look data can provide much higher target-detection possibilities.
The objective of this study was to develop a wearable systems that protect users, based on sensors that are easy to use, from accidents caused by harmful gases in the operator's poor working environment or the risk of ultraviolet rays during outdoor activities. By developing smart wappen with Light Emitting Diode (LED) light alarm function including UV sensor and gas sensor and central processing unit, systems that are applied to daily wear and work clothes to explore the possibility of user-centered, harmful environment monitoring products in real time were proposed. Each sensor was applied to sportswear and work clothes and the wappen system consisted of lightweight and thin form as a whole. Wappen to cover the device had one sheet cover on the front and another cover from the inside to form a sandwich like formation. Wappen was made in the same form as regular clothes that doesn't damage the exterior then a removable wappen system was developed using Velcro and snap methods to enable the separation of device or the exchange of batteries. De-adhesion method can occur in two ways, from the outside and from the inside, so the design is selected depending on the application. This study shows the significance of the development of sensor-based smart clothing, in that it presented a universal model for users.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권11호
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pp.241-247
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2022
Ad hoc network is self-organized network powered by battery. The reliability of virtual user identification and channel security are reduced when SNR is low due to limited user energy. In order to solve this problem, a joint virtual user identification and channel security en/decoding method is proposed in this paper. Transmitter-receiver-based virtual user identification code is generated by executing XOR operation between orthogonal address code of transmitter and pseudo random address code of receiver and encrypted by channel security code to acquire orthogonal random security sequence so as to improve channel security. In order to spread spectrum as well as improve transmission efficiency, data packet is divided into 6-bit symbols, each symbol is mapped with an orthogonal random security sequence. Subspace-based method is adopted by receiver to process received signal firstly, and then a judgment model is established to identify virtual users according to the previous processing results. Simulation results indicate that the proposed method obtains 1.6dB Eb/N0 gains compared with reference methods when miss alarm rate reaches 10-3.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권12호
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pp.212-216
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2022
Space based constellation network is a kind of ad hoc network in which users are self-organized without center node. In space based constellation network, users are allowed to enter or leave the network at any given time. Thus, the number of active users is an unknown and time-varying parameter, and the performance of the network depends on how accurately this parameter is estimated. The so-called problem of active user identification, which consists of determining the number and identities of users transmitting in space based constellation network is discussed and a novel active user identification method is proposed in this paper. Active user identification code generated by transmitter address code and receiver address code is used to spread spectrum. Subspace-based method is used to process received signal and judgment model is established to identify active users according to the processing results. The proposed method is simulated under AWGN channel, Rician channel and Rayleigh channel respectively. Numerical results indicate that the proposed method obtains at least 1.16dB Eb/N0 gains compared with reference methods when miss alarm rate reaches 10-3.
Three-dimensional (3D) models have become crucial for improving civil infrastructure analysis, and they can be used for various purposes such as damage detection, risk estimation, resolving potential safety issues, alarm detection, and structural health monitoring. 3D point cloud data is used not only to make visual models but also to analyze the states of structures and to monitor them using semantic data. This study proposes automating the generation of high-quality 3D point cloud data and removing noise using deep learning algorithms. In this study, large-format aerial images of civilian infrastructure, such as cut slopes and dams, which were captured by drones, were used to develop a workflow for automatically generating a 3D point cloud model. Through image cropping, downscaling/upscaling, semantic segmentation, generation of segmentation masks, and implementation of region extraction algorithms, the generation of the point cloud was automated. Compared with the method wherein the point cloud model is generated from raw images, our method could effectively improve the quality of the model, remove noise, and reduce the processing time. The results showed that the size of the 3D point cloud model created using the proposed method was significantly reduced; the number of points was reduced by 20-50%, and distant points were recognized as noise. This method can be applied to the automatic generation of high-quality 3D point cloud models of civil infrastructures using aerial imagery.
본 논문에서는 차선 검출 알고리즘에 병렬처리를 적용하여 성능을 개선하였다. 차선 검출은 지능형 보조 시스템으로써 자동차가 차선을 이탈하면 경보음 또는 핸들을 보정해줌으로써 운전자를 돕는 보조 시스템이다. 병렬 처리 알고리즘 중 데이터 레벨 병렬처리는 설계가 간단하지만 병목현상이 발생하는 문제가 있다. 제안하는 고속 데이터 레벨 병렬처리 알고리즘은 병목현상을 줄여 성능이 향상되었다. 실제 블랙박스 도로 영상을 도입하여 알고리즘을 측정한 결과 싱글 코어 경우 약 30 Frames/sec의 성능을 얻었다. 병렬처리를 적용한 결과로써 옥타코어 기준으로 데이터 레벨인 경우 약 100 Frames/sec의 성능을, 고속 데이터 레벨인 경우는 약 150 Frames/sec의 성능을 얻을 수 있다.
본 연구에서는 다목적 레이다 시스템의 신호처리부 설계방안과 알고리즘에 대해 분석하였다. 충돌방지 및 기상모드로 동작하는 신호처리부는 이 두 모드에 대해 ADC, NCI, STC, CFAR의 처리구조를 갖도록 설계하였다. NCI와 CFAR기법으로 제시된 여러 알고리즘의 특성을 분석하였다. 오경보율을 낮추고, 검출확률을 향상시키는데 CVI 알고리즘과 CMLD 알고리즘이 우수한 성능을 갖는 것으로 분석되었다. 시스템 계산 성능을 고려하여 CMLD에 M=16~20, Ko=M-4를 적용하는 것이 적절하다. CVI에 많은 계산 시간이 되므로, CVI에 2개 이상의 프로세서가 할당되어야 한다. 따라서, 4개의 프로세서를 고려하는 시스템에서는 ADC 입력 처리와 NCI의 VID처리, STC와 CFAR를 각각 1개의 프로세서에서 처리하고 2개의 프로세서가 CVI를 처리하여야 한다.
본 논문에서는 참조 프레임 모델링과 차영상에 기반한 포격 탐지 기법을 제안한다. 차영상은 표적 탐지 분야에서 가장 기본적으로 활용되는 기법이며, 움직임 변화가 심한 표적에 대한 탐지기법에 주로 사용된다. 제안하는 기법은 포격 표적을 목적으로 하고 있으며, 포격 표적은 시간에 따라 크기 및 에너지가 급격히 변화하는 표적이다. 따라서, 차영상 기반의 접근이 가능하며, 초고속 영상 장비 내에서 우수한 성능을 보장할 수 있다. 차영상 기반의 기법은 참조 프레임을 설정하는 방법이 매우 중요하다. 제안하는 기법은 표적이 발생하기 전의 프레임의 정보를 이용하여 참조 프레임을 모델링하여 실시간으로 갱신하며, 프레임 내 각 픽셀에 대하여 개별적인 통계적 계산을 수행한다. 본 논문에서는 포격 표적을 포함하는 73개의 적외선 영상에 대하여 탐지 및 오경보 성능을 실험하였으며, 오경보율을 시간당 1회 이하로 설정할 경우 95.7%의 탐지 성능을 확인하였다.
최근 건축물과 교량 등 사회기반시설물들의 노후화로 인해 변위센서, 가속도센서 등 첨단 기술을 이용한 구조물 안전관리 기법이 중요한 이슈로 부각되고 있다. 일반적으로 구조물의 안전관리를 위한 구조 건전성 모니터링 기술은 IT와 계측센서 기반으로 이러한 시스템을 구축하기 위해서는 많은 비용이 소요된다. 본 논문에서는 기존 계측센서 기반의 구조 건전성 모니터링 시스템에 비해 보다 경제적이고 효과적인 방법으로 구조물의 변위와 고유진동수를 추정하여 손상도를 평가하는 영상 기반의 구조물 동특성 분석 시스템을 개발하였다. 본 논문에서 개발한 시스템은 디지털 카메라와 같은 영상장치를 이용하여 구조물의 영상을 촬영하고, 영상처리를 위해 주로 사용되고 있는 정규상호상관기법인 NCC연산을 통해 변위와 고유 진동수를 분석하고, 구조물의 손상전후의 주파수응답비를 비교분석하여 손상도를 판별하여 문제가 발생 시 관리자에게 경보하는 기능을 지원한다. 본 시스템은 기존의 구조물에 부착하거나 고정해서 사용하는 계측 센서에 비해 설치 및 이동이 간편하고, 시스템이 단순하여 경제적이며 활용성이 높은 장점이 있다.
본 논문에서는 단일 프레임의 교통 영상에서 차량을 검출하는 새로운 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 동작 환경에 관계없이 여러 형태로 분류된 그림자를 추출한다. 차량의 색상과 조명 조건에 관계없이 차량이 도로와 접한 부분에는 어두운 그림자 형상을 가진다는 사실을 이용하여 그림자 분류를 수행한다. 추출된 그림자는 차량의 존재 유무를 판단할 강력한 능력을 가지고 있으며, 배경 영상과 다른 시간적 정보들을 이용하지 않으므로, 기상 및 교통 정체가 빠르게 변화하는 상황에서도 높은 검출 성능을 보장한다. 차량 위치에 존재하는 자은 정보와 그림자 영역과의 간단한 증거 추론 기법에 의해 차량을 검출할 수 있다. 6개의 다른 동작 환경의 실험에서 4% 이하의 오검출율을 보이고, 0.9%에서 7.2%의 미검출율을 보였다. 또한, 작은 크기의 영상에 대해 초당 70 프레임 이상의 처리가 가능하므로, 다양한 교통 정보를 실시간으로 측정하는 기법에 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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