Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.5
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pp.1003-1008
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2017
The Internet of Things has attracted considerable research attention in recent years. In order for the new IoT technology to be widely used, the reliability and protection of information is required. IoT systems are very vulnerable to physical security due to their easy accessibility. Along with the development of SoC technology, many operating systems have been developed and many new operating systems have been introduced. In this paper, we describe the vulnerability analysis results for operating systems running on the ARMv7 Thumb Architecture hardware platform. For the recently introduced "Windows 10 IoT Core" operating system, I implemented the Zero-Day Attack by implanting the penetration code developed through the research into a specific IoT system. The virus detection test for the resulting penetration code was validated by referral to the "virustotal" site.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.16
no.3
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pp.475-483
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2015
We propose a numerical scheme to simulate the time-domain echo signals at tracking radar for a realistic scenario where an EAD (expendable active decoy) and an airborne target are both in dynamic states. On various scenarios where the target takes different maneuvers, the trajectories of the EAD ejected from the target are accurately calculated by solving 6-DOF (Degree-of-Freedom) equations of the motion for the EAD. At each sampling time of the echo signal, the locations of the EAD and the target are assumed to be fixed. Thus, the echo power from the EAD can be simply calculated by using the Friis transmission formula. The returned power from the target can be computed based on the pre-calculated scattering matrix of the target. In this paper, an IPO (iterative physical optics) method is used to construct the scattering matrix database of the target. The sinc function-interpolation formulation (sampling theorem) is applied to compute the scattering at any incidence angle from the database. A simulator is developed based on the proposed scheme to estimate the echo signals, which can consider the movement of the airborne target and EAD, also the scattering of the target and the RF specifications of the EAD. For applications, we consider the detection probability of the target in the presence of the EAD based on Monte Carlo simulation.
Accurate knowledge of land use/land cover (LULC) features and their relative changes over upon the time are essential for sustainable urban management. Urban sprawl growth has been always also a worldwide concern that needs to carefully monitor particularly in a developing country where unplanned building constriction has been expanding at a high rate. Recently, remotely sensed imageries with a very high spatial/spectral resolution and state of the art machine learning approaches sent the urban classification and growth monitoring to a higher level. In this research, we classified the Quickbird satellite imagery by object-based image analysis of Dempster-Shafer (OBIA-DS) for the years of 2002 and 2015 at Karbala-Iraq. The real LULC changes including, residential sprawl expansion, amongst these years, were identified via change detection procedure. In accordance with extracted features of LULC and detected trend of urban pattern, the future LULC dynamic was simulated by using land transformation model (LTM) in geospatial information system (GIS) platform. Both classification and prediction stages were successfully validated using ground control points (GCPs) through accuracy assessment metric of Kappa coefficient that indicated 0.87 and 0.91 for 2002 and 2015 classification as well as 0.79 for prediction part. Detail results revealed a substantial growth in building over fifteen years that mostly replaced by agriculture and orchard field. The prediction scenario of LULC sprawl development for 2030 revealed a substantial decline in green and agriculture land as well as an extensive increment in build-up area especially at the countryside of the city without following the residential pattern standard. The proposed method helps urban decision-makers to identify the detail temporal-spatial growth pattern of highly populated cities like Karbala. Additionally, the results of this study can be considered as a probable future map in order to design enough future social services and amenities for the local inhabitants.
In this study, we have developed a fluorescence chromatographic assay for the quantification of total cholesterol in serum, which is a well-known risk predictor for cardiovascular diseases. The new assay system consists of a chromatographic strip in a cartridge, enzyme buffer containing cholesterol esterase, cholesterol oxidase, horseradish peroxidase, and color developer AEC, and a laser fluorescence scanner. The correlation coefficient (r) between cholesterol concentration and relative fluorescence units was 0.968 in the new assay, showing a reliable linearity through the tested range of cholesterol. Recovery test and comparability with a Hitachi 747 instrument showed 106.5-94% and r = 0.939 (p<0.001), respectively. The new assay system for cholesterol was developed as a pre-POCT platform conducted in clinics since it is fast (8 min) and uses a small volume of sample ($5\;{\mu}l$), and it may be applied for on-site diagnostics to replace expensive automated biochemical analyzer.
Most traditional garbage collectors commonly use the language level metadata, which is designed for pointer type searching. However, because it is difficult to use this metadata in non-volatile memory allocation platforms, a new garbage collection technique is essential for non-volatile memory utilization. In this paper, we design new metadata for managing information regarding non-volatile memory allocation called "Allocation Tree". This metadata is comprised of tree data structure for fast information lookup and a node that holds an allocation address and an object ID pair in key-value form. The Garbage Collector starts collecting when there are insufficient non-volatile memory spaces, and it compares user data and the allocation tree for garbage detection. We develop this algorithm in a persistent heap based non-volatile memory allocation platform called "HEAPO" for demonstration.
Outliers detection and elimination included in field monitoring datum are essential for effective foundation of unusual movement, long and short range forecast of stability and future behavior to various structures. Integrated outlier analysis system for assessing long term time series data was developed in this study. Outlier analysis could be conducted in two step of primary analysis targeted at single dataset and second multi datasets analysis using synthesis value. Integrated outlier analysis system presents basic information for evaluating stability and predicting movement of structure combined with real-time safety management platform. Field application results showed increased correlation between synthesis value including similar sort of sensor showing constant trend and each single dataset. Various monitoring data in case of showing different trend can be used to analyse outlier through correlation-weighted value.
A composite film of multi-walled carbon nanotube (MWCNT)/sol-gel-derived zinc oxide(ZnO)/Nafion has been utilized as an efficient immobilization matrix for the construction of a highly sensitive and stable tris(2,2'-bipyridyl) ruthenium(II) (Ru(${bpy)_3}^{2+})$ electrogenerated chemiluminescence (ECL) sensor. The electrochemical and ECL behaviors of Ru(${bpy)_3}^{2+})$ ion-exchanged into the composite film were strongly dependent upon the sol-gel preparation condition, the amount of MWCNT incorporated into the ZnO/Nafion composite film, and the buffer solution pH. The synergistic effect of MWCNTs and ZnO in the composite films increased not only the sensitivity but also the long-term stability of the ECL sensor. The present ECL sensor based on the MWCNT/ZnO/Nafion gave a linear response ($R^2$ = 0.999) for tripropylamine concentration from 500 nM to 1.0 mM with a remarkable detection limit (S/N = 3) of 15 nM. The present ECL sensor showed outstanding long-term stability (94% initial signal retained for 5 weeks). Since the present ECL sensor exhibits large response towards NADH, it could be applied as a transduction platform for the ECL biosensor in which the NADH is produced from the dehydrogenase-based enzymatic reaction in the presence of NA$D^+$ cofactor.
In this paper, we propose an efficient architecture for a real-time image stitching engine for vision SoCs found in motor vehicles. To enlarge the obstacle-detection distance and area for safety, we adopt panoramic images from multiple telegraphic cameras. We propose a stitching method based on a fixed homography that is educed from the initial frame of a video sequence and is used to warp all input images without regeneration. Because the fixed homography is generated only once at the initial state, we can calculate it using SW to reduce HW costs. The proposed warping HW engine is based on a linear transform of the pixel positions of warped images and can reduce the computational complexity by 90% or more as compared to a conventional method. A dual-core SW/HW image stitching engine is applied to stitching input frames in parallel to improve the performance by 70% or more as compared to a single-core engine operation. In addition, a dual-core structure is used to detect a failure in state machines using rock-step logic to satisfy the ISO26262 standard. The dual-core SW/HW image stitching engine is fabricated in SoC with 254,968 gate counts using Global Foundry's 65 nm CMOS process. The single-core engine can make panoramic images from three YCbCr 4:2:0 formatted VGA images at 44 frames per second and frequency of 200 MHz without an LCD display.
The mobile application based on the Android platform is simple to decompile, making it possible to create malicious applications similar to normal ones, and can easily distribute the created malicious apps through the Android third party app store. In this case, the Android malicious application in the smartphone causes several problems such as leakage of personal information in the device, transmission of premium SMS, and leakage of location information and call records. Therefore, it is necessary to select a optimal model that provides the best performance among the machine learning techniques that have published recently, and provide a technique to automatically identify malicious Android apps. Therefore, in this paper, after adopting the feature engineering to Android apps on official test set, a total of four performance evaluation experiments were conducted to select the machine learning model that provides the optimal performance for Android malicious app detection.
Lee, Jae-Ho;Park, Sungsoo;Kim, Seong Jin;Ahn, IL Yeup
Journal of the Korean Society for Railway
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v.20
no.5
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pp.602-611
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2017
In railway systems, the exchange of information between running trains and wayside equipment is a very important role in various applications such as position detection and train control. Track circuits have been used as the medium for information transmission between trains and wayside. However, track circuits must be installed continuously along the track on the ground, resulting in an inevitable increase in installation and maintenance costs. One of the most promising solutions to reduce these costs is to mix continuous information transmission (via wireless communication) and discontinuous information transmission (via transponder). In this study, we designed antennas of railway high-speed transponder readers and tags for wireless power transmission, which can be used to transmit information from ground to high-speed trains with a maximum speed of 400km/h. We also verified system performance through computational simulation and prototyping.
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