In the corporate information system environment, detecting and controlling suspicious behaviors occurring at the end point of the actual business application is the most important area to secure the organization's business environment. In order to accurately detect and block threats from inside and outside, it is necessary to be able to monitor all areas of all terminals in the organization and collect relevant information. In other words, in order to maintain a secure business environment of a corporate organization from the constant challenge of malicious code, everything that occurs in a business terminal such as a PC beyond detection and defense-based client security based on known patterns, signatures, policies, and rules that have been universalized in the past. The introduction of an EDR solution to enable identification and monitoring is now an essential element of security. In this study, we will look at the essential functions required for EDR solutions, and also study the design and development plans of smart EDR systems based on active and proactive detection of security threats.
This paper presents a korean isolated words recognition algorithm which used new endpoint detection method, auditory model, 2D-DCT and new distance measure. Advantages of the proposed algorithm are simple hardware construction and fast recognition time than conventional algorithms. For comparison with conventional algorithm, we used DTW method. At result, we got similar recognition rate for speaker dependent korean isolated words and better it for speaker independent korean isolated words. And recognition time of proposed algorithm was 200 times faster than DTW algorithm. Proposed algorithm had a good result in noise environments too.
This paper proposes the methods for improving the recognition rate of theARS, especially equipped with the speech recognition capability. Telephone speech, which is the input to the ARS, is usually affected by the announcements from the system, channel noise, and channel distortion, thus directly applying the recognition algorithm developed for clean speech to the noisy telephone speech will bring the significant performance degradation. To cope with this problem, this paper proposes three methods: 1)the accurate detection of the inputting instant of the speech in order to immediately turn off the announcements from the system at that instant, 2)the effective end-point detection of the noisy telephone speech on the basis of Teager energy, and 3)the SDCN-based compensation of the channel distortion. Experiments on speaker-independent, noisy telephone speech reveal that the combination of the above three proposed methods provides great improvements on the recognition rate over the conventional method, showing about 77% in contrast to only 23%.
Alport syndrome (ATS) is an inherited glomerular disease caused by mutations in one of the type IV collagen novel chains (${\alpha}3$, ${\alpha}4$, and ${\alpha}5$). ATS is characterized by persistent microscopic hematuria that starts during infancy, eventually leading to either progressive nephritis or end-stage renal disease. There are 3 known genetic forms of ATS, namely X-linked ATS, autosomal recessive ATS, and autosomal dominant ATS. About 80% of patients with ATS have X-linked ATS, which is caused by mutations in the type IV collagen ${\alpha}5$ chain gene, COL4A5. Although an 80% mutation detection rate is observed in men with X-linked ATS, some difficulties do exist in the genetic diagnosis of ATS. Most mutations are point mutations without hotspots in the COL4A3, COL4A4, and COL4A5 genes. Further, there are insufficient data on the detection of COL4A3 and COL4A4 mutations for their comparison between patients with autosomal recessive or dominant ATS. Therefore, diagnosis of ATS in female patients with no apparent family history can be challenging. Therefore, in this study, we used whole-exome sequencing (WES) to identify mutations in type IV collagen in 2 girls with glomerular basement membrane structural changes suspected to be associated with ATS; these patients had no relevant family history. Our results revealed de novo c.4688G>A (p.Arg1563Gln) and c.2714G>A (p.Gly905Asp) mutations in COL4A5. Therefore, we suggest that WES is an effective approach to obtain genetic information in ATS, particularly in female patients without a relevant family history, to detect unexpected DNA variations.
Kim, Gyoo-Bum;Im, Eunsang;Ryu, Ho-Cheol;Hwang, Chan-ik;Kim, Hyeong-Jong
The Journal of Engineering Geology
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v.28
no.4
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pp.715-726
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2018
Various methods, such as geophysical exploration, temperature measurement, and fiber optics, have been developed for detecting the seepage at a dam. In this study, in order to investigate the possibility of leakage detection using dielectric constant of FDR sensor, a physical model consisting of weak and no-weak zones is fabricated and the sensors for dielectric constant, temperature and pore water pressure measurements are installed. As a leakage happens, the dielectric constant changes more rapidly through a weak zone than no-weak zone. In addition, comparing three factors (dielectric constant, temperature, and pore water pressure), the response of dielectric constant to seepage is fast and it is easily recognized even at the end measurement point. Considering these features, it is concluded that it could be possible to cope with the leakage detection quickly and efficiently if the dielectric constant is measured at the downstream slope of a dam.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.10
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pp.2663-2678
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2012
Due to sharp depth transition, big holes may be found in the novel view that is synthesized by depth-image-based rendering (DIBR). A hole-filling method based on disparity map is proposed. One important aspect of the method is that the disparity map of destination image is used for hole-filling, instead of the depth image of reference image. Firstly, the big hole detection based on disparity map is conducted, and the start point and the end point of the hole are recorded. Then foreground pixels and background pixels are distinguished for hole-dilating according to disparity map, so that areas with matching errors can be determined and eliminated. In addition, parallaxes of pixels in the area with holes and matching errors are changed to new values. Finally, holes are filled with background pixels from reference image according to these new parallaxes. Experimental results show that the quality of the new view after hole-filling is quite well; and geometric distortions are avoided in destination image, in contrast to the virtual view generated by depth-smoothing methods and image inpainting methods. Moreover, this method is easy for hardware implementation.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.32
no.6
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pp.625-635
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2014
Multiple strips are required for large area mapping using ALS (Airborne Laser Scanner) system. LiDAR (Light Detection And Ranging) data collected from the ALS system has discrepancies between strips due to systematic errors of on-board laser scanner and GPS/INS, inaccurate processing of the system calibration as well as boresight misalignments. Such discrepancies deteriorate the overall geometric quality of the end products such as DEM (Digital Elevation Model), building models, and digital maps. Therefore, strip adjustment for minimizing discrepancies between overlapping strips is one of the most essential tasks to create seamless point cloud data. This study implemented area-based matching (ABM) to determine conjugate features for computing 3D transformation parameters. ABM is a well-known method and easily implemented for this purpose. It is obvious that the exact same LiDAR points do not exist in the overlapping strips. Therefore, the term "conjugate point" means that the location of occurring maximum similarity within the overlapping strips. Coordinates of the conjugate locations were determined with sub-pixel accuracy. The major drawbacks of the ABM are sensitive to scale change and rotation. However, there is almost no scale change and the rotation angles are quite small between adjacent strips to apply AMB. Experimental results from this study using both simulated and real datasets demonstrate validity of the proposed scheme.
Speaker recognition is the technology that confirms the identification of speaker by using the characteristic of speech. Such technique is classified into speaker identification and speaker verification: The first method discriminates the speaker from the preregistered group and recognize the word, the second verifies the speaker who claims the identification. This method that extracts the information of speaker from the speech and confirms the individual identification becomes one of the most efficient technology as the service via telephone network is popularized. Some problems, however, must be solved for the real application as follows; The first thing is concerning that the safe method is necessary to reject the imposter because the recognition is not performed for the only preregistered customer. The second thing is about the fact that the characteristic of speech is changed as time goes by, So this fact causes the severe degradation of recognition rate and the inconvenience of users as the number of times to utter the text increases. The last thing is relating to the fact that the common characteristic among speakers causes the wrong recognition result. The silence parts being included the center of speech cause that identification rate is decreased. In this paper, to make improvement, We proposed identification rate can be improved by removing silence part before processing identification algorithm. The methods detecting speech area are zero crossing rate, energy of signal detect end point and starting point of the speech and process DTW algorithm by using two methods in this paper. As a result, the proposed method is obtained about 3% of improved recognition rate compare with the conventional methods.
In this paper, we propose a vision and depth information based real-time hand gesture interface method using finger joint estimation. For this, the areas of left and right hands are segmented after mapping of the visual image and depth information image, and labeling and boundary noise removal is performed. Then, the centroid point and rotation angle of each hand area are calculated. Afterwards, a circle is expanded at following pattern from a centroid point of the hand to detect joint points and end points of the finger by obtaining the midway points of the hand boundary crossing and the hand model is recognized. Experimental results that our method enabled fingertip distinction and recognized various hand gestures fast and accurately. As a result of the experiment on various hand poses with the hidden fingers using both hands, the accuracy showed over 90% and the performance indicated over 25 fps. The proposed method can be used as a without contacts input interface in HCI control, education, and game applications.
Kim, Jeong-Soo;Cho, Jeom-Deog;Choi, Hong-Soo;Lee, Soo-Heon;Choi, Gug-Seoun;Lee, Sang-Yong;Kim, Hye-Jeong;Yoon, Moo-Kyoung
The Plant Pathology Journal
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v.26
no.4
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pp.328-339
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2010
A tobamovirus, Ribgrass mosaic virus (RMV), was identified newly from chinese cabbage (Brassica campestris L. pekinensis) in Korea. Virus disease incidence of RMV on chinese cabbage was 37.9% in alpine area on August in 1993. RMV induced the symptoms of necrotic ring spots, necrotic streak on midrib and malformation. RMV, Ca1 and Ca3 isolate, could infect 35 species out of 45 plants including Chenopodium amaranticolor. Physical properties of RMV Ca1 isolate were very stable as 10.8 over for dilution end point, $95^{\circ}C$ for temperature inactivation point and 18 weeks for longevity in vitro. RMV had the soil transmission rate of 75.0% for the chinese cabbages, 'Chunhawang' and 'Seoul' cultivars. The purified virions of RMV had the typical ultraviolet absorption spectrum of maximum at 260 nm and minimum at 247 nm. RMV of Ca1 isolate was related serologically with antisera of Tobacco mosaic virus (TMV)-Cym, TMV-O and Pepper mottle virus, but not related with antiserum of Odontoglossum ring spot virus. coat protein gene of RMV-Ca1, sized 473 nucleotides, encoded 158 amino acid residues. Nucleotide identity of RMV-Ca1 CP gene was 96.4% with RMV-Shanghai (GenBank accession No. of AF185272) from China and 96.0% with RMV-Impatiens (GenBank accession No. of AM040974) from Germany. Identity of amino acids between RMV-Ca1 and the two RMV isolates was 96.8%. Specific three primers were selected for rapid and easy genetic detection of RMV using Virion Captured (VC)/RT-PCR method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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