IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제5권3호
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pp.169-177
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2016
To realize high-speed intrusion detection by accommodating many regular expression (regex)-based signatures and growing network link capacities, we propose the Service TimE-Aware Load-balancing (STEAL) algorithm. This work is motivated from the observation that utilization of a many-core network intrusion detection system (NIDS) is influenced by unfair computational distribution among many-core NIDS nodes. To avoid such unfair computational distribution, STEAL is designed to dynamically distribute a large volume of traffic among many-core NIDS nodes based on packet service time, which is represented by the deep packet time in many-core NIDS nodes. From experiments, we show that compared to the commonly used load-balancing algorithm based on arrival rate, STEAL increases the number of received packets (i.e., decreases the number of dropped packets) in many-core NIDS. Specifically, by integrating an open source NIDS (i.e. Bro) with STEAL, we show that even under attack-dominant traffic and with many signatures, STEAL can rapidly improve the performance of many-core NIDS to realize high-speed intrusion detection.
본 논문에서는 방향 패턴 레이블링을 이용하여 지문 영상의 중심점을 검출하는 방법을 제안하였다. 중심점은 지문영상에서의 특이점들 중의 하나이며 대부분의 지문 인식 시스템에서 기준점으로 사용되고 있다. 중심점의 검출은 지문 인식 시스템에서 반드시 수행되어야할 중요한 단계로 전체 시스템의 성능에 큰 영향을 준다. 제안된 방법에서는 ridge의 분포로부터 얻어낸 방향 성분에 레이블링 방법과 중심점의 위치를 결정하는 알고리즘을 적용하여 중심점의 위치를 검출할 수 있었다. 모의 실험 결과 제안한 방법이 Poincare index와 Sine map 방법들에 비해 수행시간과 검출률 모두에서 좀더 나은 성능을 보임을 확인하였다. 특히 제안한 방법은 arch 형의 중심점 검출에 있어 Poincare index 방법의 낮은 검출률과 Sine map 방법의 긴 수행 시간이라는 단점들을 모두 극복하였다.
Kim, Han Soo;Ha, Jang Ho;Kim, Young Soo;Cha, Hyung Ki
방사선산업학회지
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제6권1호
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pp.67-73
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2012
The development of radiation detection systems mainly consist of two parts-radiation detector fabrication including material development, and its appropriate electronics development. For the core-technology incubation of a radiation detection system, radiation fabrication and an evaluation facility are scheduled to be founded at the RFT (Radiation Fusion Technology) Center at KAERI (Korea Atomic Energy Research Institute) by 2015. This facility is utilized for the development and incubation of bottleneck-technologies to accelerate the industrialization of a radiation detection system in the industrial, medical, and radiation security fields. This facility is also utilized for researchers to develop next-generation radiation detection instruments. In this paper, the establishment of core-technology development is introduced and its technological mission is addressed.
A fingerprint core-point detection algorithm is presented in this paper. Core-point is useful for fingerprint classification and also for the fingerprint verification since it giver a reference to a fingerprint. Traditional methods of finding the core-point is introduced. These methods are the method using poincare index and the method using sine component of ridge directions. The proposed method is modified algorithm of the latter using the poincare index. The experimental results show that the proposed algorithm achieves almost the same accuracy with faster speed.
In this research, optical fiber sensors and shape memory alloys (SMA) were incorporated into sandwich panels for development of a smart honeycomb sandwich structure with damage detection and shape recovery functions. First, small-diameter fiber Bragg grating (FBG) sensors were embedded in the adhesive layer between a CFRP face-sheet and an aluminum honeycomb core. From the change in the reflection spectrum of the FBG sensors, the debonding between the face-sheet and the core and the deformation of the face-sheet due to impact loading could be well detected. Then, the authors developed the SMA honeycomb core and bonded CFRP face-sheets to the core. When an impact load was applied to the panel, the cell walls of the core were buckled and the face-sheet was bent. However, after the panel was heated over the reverse transformation finish temperature of the SMA, the core buckling disappeared and the deflection of the face-sheet was relieved. Hence the bending stiffness of the panel could be recovered.
A new method of knock detection in SI engines, using a change of ion concentration in the combustion chamber, was developed. In order to measure in-cylinder ionization current, ionization probes were installed at spark plug and cylinder head of production engine. It was found that the electric current generated by ionized gas in core burned gas region of knocking cycle is between 2 and 10 times larger than that of normal cycle, because the burned gas temperature which is the dominant parameter of a change of ion concentration increases. However, a change of ionization current in boundary region of burned gas is relatively weak. Hence a change of ion concentration in core burned gas region can be used for knock detection.
본 논문은 허프 변환을 이용한 차선 검출 알고리즘의 병렬화 기법을 제안한다. 허프 변환은 영상의 모든 위치에 존재 가능한 모든 후보 ${\Theta}$ 들에 대해 ${\rho}$ 값을 구해야 하므로 연산량이 많기 때문에 연산에 많은 시간이 소요되는 단점이 있다. 이를 멀티코어 환경에서 병렬 처리하는 구조를 제안 한다. 또한 허프 변환 이외에도 전처리 과정에 해당하는 노이즈 제거와 에지 검출도 병렬 처리 하였다. 제안하는 알고리즘은 기존 알고리즘에 비해 5.17배의 성능 향상이 있다.
In this paper, the multi-point hydrogen detection system based on the combination of the hetero-core optical fiber SPR hydrogen tip sensor and interrogator by pseudorandom noise (PN) code correlation reflectometry has been developed. In a light intensity-based experiment with an LED operating at 850 nm, it has been presented that a transmitted loss change of 0.32dB was induced with a response time of 25 s for 4% $H_2$ in $N_2$ in the case of the 25-nm Au, 60-nm $Ta_2O_5$, and 5-nm Pd multi-layers film. The proposed sensor characteristic shows excellent reproducibility in terms of loss level and time response for the in- and out- $H_2$ action. In addition, in the experiment for multi-point hydrogen detection, all sensors show the real-time response for 4% hydrogen adding with reproducible working. As a result, the real-time multi-point hydrogen detection could be realized by means of the combination of interrogating system and hetero-core optical fiber SPR hydrogen tip sensors.
본 연구에서는 멀티코어에서 피부색 정보와 병렬처리를 이용하여 Viola-Jones 알고리즘을 설계하였다. 불필요한 연산을 줄이고 빠른 검출 속도를 위해 기존의 얼굴 검출 방법 중 피부색을 이용한 얼굴 검출 알고리즘을 사용하여 배경영상을 삭제하였다. 병렬처리를 위해 알고리즘을 기능별로 분할하였고, 멀티코어에서 성능을 향상시키기 위해 의존성과 크기를 고려하여 독립적으로 동작되도록 설계하였다. Cortex-A9 멀티코어가 내장된 SoC에서 실험 결과 알고리즘을 분할하기 전에 비해 약 1.8배 빠른 검출 결과를 나타내었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권8호
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pp.2298-2315
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2024
This paper introduces a method aimed at diagnosing the presence or absence of lesions by detecting anomalies in Chest X-ray images. The proposed approach is based on the PatchCore anomaly detection method, which extracts a feature vector containing location information of an image patch from normal image data and calculates the anomaly distance from the normal vector. However, applying PatchCore directly to medical image processing presents challenges due to the possibility of diseases occurring only in specific organs and the presence of image noise unrelated to lesions. In this study, we present an image alignment method that utilizes affine transformation parameter prediction to standardize already captured X-ray images into a specific composition. Additionally, we introduce a region-specific abnormality detection method that requires affine-transformed chest X-ray images. Furthermore, we propose a method to enhance application efficiency and performance through feature map hard masking. The experimental results demonstrate that our proposed approach achieved a maximum AUROC (Area Under the Receiver Operating Characteristic) of 0.774. Compared to a previous study conducted on the same dataset, our method shows a 6.9% higher performance and improved accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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