대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.698-701
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2006
Remotely sensed data have been utilized efficiently for damage detection immediately after the natural disaster since they provide valuable information on land cover change due to spatial synchronization and multitemporal observation over large areas. Damage information obtained at an early stage is important for rapid emergency response and recovery works. Many useful techniques to analyze the characteristics of the pre- and post-event satellite images in large-scale damage detection have been successfully investigated for emergency management. Since high-resolution satellite images provide a wealth of information on damage occurred in urban areas, they are successfully utilized for damage detection in urban areas. In this research, a method to perform automated damage detection is proposed based on the differences of the textural characteristics in pre- and post- high resolution satellite images.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권3호
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pp.1301-1314
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2018
In this paper, we present a low-cost fire detection system using a thermal camera and a smartphone. The developed system collects thermal and RGB videos from the developed camera. To detect fire, candidate fire regions are extracted from videos obtained using a thermal camera. The block mean of variation of adjacent frames is measured to analyze the dynamic characteristics of the candidate fire regions. After analyzing the dynamic characteristics of regions of interest, a fire is determined by the candidate fire regions. In order to evaluate the performance of our system, we compared with a smoke detector, a heat detector, and a flame detector. In the experiments, our fire detection system showed the excellent performance in detecting fire with an overall accuracy rate of 97.8 %.
With the increasing application of explosive composite structure in many engineering fields, its interface bonding state detection is more and more significant to avoid catastrophic accidents. However, this task still faces challenges due to the complexity of the bonding interface. In this paper, the concept of nonlinear output frequency response functions (NOFRFs) is introduced to detect the bonding state of explosive composite structure. The NOFRFs can describe the nonlinear characteristics of nonlinear vibrating system. Because of the presence of the bonding interface, explosive composite structure itself is a nonlinear system; when bonding interface of the structure is damaged, its dynamic characteristics show enhanced nonlinear characteristic. Therefore, the NOFRFs-based detection index is proposed as indicator to detect the bonding state of explosive composite pipes. The experimental results verify the effectiveness of the detection approach.
Two supervised learning algorithms, a basic neural network and a long short-term memory recurrent neural network, are applied to traffic including DDoS attacks. The joint effects of preprocessing methods and hyperparameters for machine learning on performance are investigated. Values representing attack characteristics are extracted from datasets and preprocessed by two methods. Binary classification and two optimizers are used. Some hyperparameters are obtained exhaustively for fast and accurate detection, while others are fixed with constants to account for performance and data characteristics. An experiment is performed via TensorFlow on three traffic datasets. Three scenarios are considered to investigate the effects of learning former traffic on sequential traffic analysis and the effects of learning one dataset on application to another dataset, and determine whether the algorithms can be used for recent attack traffic. Experimental results show that the used preprocessing methods, neural network architectures and hyperparameters, and the optimizers are appropriate for DDoS attack detection. The obtained results provide a criterion for the detection accuracy of attacks.
현재까지 초분광영상을 위한 다양한 표적탐지 알고리즘이 개발 및 사용되고 있다. 그러나 표적탐지 알고리즘의 비교 및 검증 기준으로 1~2가지 영상에 적용한 탐지정확도 만을 사용하고 있어, 사용자 입장에서 그 적용성을 평가하는 데에는 한계가 있다. 본 연구의 목적은 초분광영상에 대한 표적탐지 알고리즘의 적용성을 체계적으로 분석하는 것이다. 이를 위하여 표적, 배경, 영상의 분광적 또는 복사적 특성에 관련된 5가지 기준 인자들을 정의하였고, 각 인자의 변이에 따른 6가지 기존 표적탐지 알고리즘의 탐지정확도 변화를 비교하였다. 이와 더불어 영상 크기에 따른 각 알고리즘의 처리시간을 비교하였다. 그 결과 탐지정확도 측면에서는 기준인자에 따라 적용성이 높은 알고리즘의 종류가 다르게 나타났다. 처리시간은 2차 통계값 기반 알고리즘이 다른 알고리즘에 비해 매우 크게 나타났다. 탐지정확도와 처리시간을 종합적으로 고려한 결과 사용하는 영상과 표적 그리고 배경의 특성에 따라 적용성이 높은 알고리즘의 종류가 다른 것으로 나타났다. 따라서 초분광영상에 대한 기존 표적탐지 알고리즘의 적용성은 자료의 특성 및 배경과 표적의 공간적 분광적 관계에 따라 다르게 나타나므로, 사용하는 자료의 특성과 목적에 따라 적용하는 표적탐지 알고리즘의 종류가 달라질 필요가 있다.
일반적으로 배경과 물체의 경계 부분은 화소값이 급격히 변화하는 지점이며, 영상의 특징을 분석함에 있어서 중요한 요소이다. 이러한 경계 부분을 이용하여 영상 내에서 물체의 위치나 모양에 대한 정보를 검출하며, 이를 위한 많은 연구들이 이루어져 왔다. 기존의 방법들은 구현이 비교적 간단하며 처리 속도가 빠른 반면, 고정된 가중치가 모든 화소에 동일하게 적용되므로 에지 검출 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 영상에 따라 적응하는 에지 검출을 위하여 마스크의 영역 분할을 이용한 에지 검출 알고리즘을 제안하였으며, 제안한 알고리즘에 의한 처리 결과는 에지 영역에서 우수한 에지 검출 특성을 나타내었다.
Through the low orbit GPS satellite for a 3-dimensional real time position detechtion can be achieved anywhere. Utilizing the GPS sate llite detection values an analysis of the varing characteristics of the ionosphere can be achieved, and by calculating the correlation relationship of the position detection error and the ionospheric time delay characteristics, an advanced algorithm technique can be developed. Computer simulation of the developed algorithm for defining the corelation between the position detection error and the varing ionospheric time delay charcteristics has been proceeded. The results of simulation reveal the fact that the varing characteristics of the ionosphere nearly match the actual ionospheric time delay characteristics.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제24권2호
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pp.82-89
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2000
에지검출은 영상인식의 첫 단계임을 동시에 영상인식의 성능을 좌우하는 아주 중요한 단계이다. 기존의 기울기연산자나 표면접합에 의한 에지검출과 달리 본 논문에서는 에지의 영역정보를 이용한 에지검출 알고리즘을 제시한다. 먼저 에지의 적합한 위치, 에지의 두께 그리고 에지의 길이에 대한 정의를 제시하고, 제시된 에지정의를 기본으로한 12개의 에지검출 윈도우와 알고리즘을 제안하였다. 제안된 12개의 윈도우는 모든 형태의 에지를 추출할 수 있는 에지검출윈도우로써 일반적으로 많이 사용되고 있는 기울기 연산자나 0점교차 연산자인 LoG 연산자보다 좋은 에지검출 성능을 보여 주었다.
Siddique, Kamran;Akhtar, Zahid;Khan, Muhammad Ashfaq;Jung, Yong-Hwan;Kim, Yangwoo
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권8호
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pp.4021-4037
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2018
In network intrusion detection research, two characteristics are generally considered vital to building efficient intrusion detection systems (IDSs): an optimal feature selection technique and robust classification schemes. However, the emergence of sophisticated network attacks and the advent of big data concepts in intrusion detection domains require two more significant aspects to be addressed: employing an appropriate big data computing framework and utilizing a contemporary dataset to deal with ongoing advancements. As such, we present a comprehensive approach to building an efficient IDS with the aim of strengthening academic anomaly detection research in real-world operational environments. The proposed system has the following four characteristics: (i) it performs optimal feature selection using information gain and branch-and-bound algorithms; (ii) it employs machine learning techniques for classification, namely, Logistic Regression, Naïve Bayes, and Random Forest; (iii) it introduces bulk synchronous parallel processing to handle the computational requirements of large-scale networks; and (iv) it utilizes a real-time contemporary dataset generated by the Information Security Centre of Excellence at the University of Brunswick (ISCX-UNB) to validate its efficacy. Experimental analysis shows the effectiveness of the proposed framework, which is able to achieve high accuracy, low computational cost, and reduced false alarms.
레이더의 스캔특성에 의해 ES 시스템에 수신된 탐색 레이더 신호의 펄스세기는 펄스마다 일정하지 않다. 이러한 펄스세기의 변화는 ES 탐지손실을 유발하므로 스캔에 따른 탐지손실을 ES 탐지거리 방정식에 고려하여야 한다. 본 논문에서는 원형스캔에 대하여 ES 탐지손실을 이론적으로 분석하고, 정량적으로 예측할 수 있는 모델을 제안하였다. 실제 레이더에 대해 탐지손실을 측정한 결과, 제안된 모델이 원형 스캔에 관계된 ES 탐지손실 모델로 적합함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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