Journal of information and communication convergence engineering
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v.20
no.3
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pp.212-218
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2022
The performance of vision-based intelligent systems, such as self-driving cars and unmanned aerial vehicles, is subject to weather conditions, notably the frequently encountered haze or fog. As a result, studies on haze removal have garnered increasing interest from academia and industry. This paper hereby presents a 4K-capable hardware implementation of an efficient haze removal algorithm with the following two improvements. First, the depth-dependent haze distribution is predicted using a linear model of four haze-relevant features, where the model parameters are obtained through maximum likelihood estimates. Second, the approximated quad-decomposition method is adopted to estimate the atmospheric light. Extensive experimental results then follow to verify the efficacy of the proposed algorithm against well-known benchmark methods. For real-time processing, this paper also presents a pipelined architecture comprised of customized macros, such as split multipliers, parallel dividers, and serial dividers. The implementation results demonstrated that the proposed hardware design can handle DCI 4K videos at 30.8 frames per second.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.10
no.2
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pp.225-232
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2022
When we drive a vehicle in an IoT environment, there is a problem in that information of car users is collected without permission. The security measures used in the existing wired network environment cannot solve the security problem of cars running in the Internet of Things environment. Information should only be shared with entities that have been given permission to use it. In this paper, we intend to propose a method to prevent the illegal use of vehicle information. The method we propose is to use attribute-based encryption and dynamic threshold encryption. Real-time processing technology and cooperative technology are required to implement our proposed method. That's why we use fog computing's proxy servers to build smart gateways in cars. Proxy servers can collect information in real time and then process large amounts of computation. The performance of our proposed algorithm and system was verified by simulating it using NS2.
Radioactivity concentrations for natural radionuclides were determined from fine dust samples collected in Jeju, Korea according to atmospheric events (Asian dust, haze, fog-mist, and non-event), and radium equivalent activity was calculated. The mean atmospheric radioactivity concentrations for 238U, 232Th, and 40K in 127 fine dust samples were 0.49, 0.24, and 7.23 µBq m-3, respectively, and the radium equivalent activity was 33.25 Bq kg-1. The mean concentrations of 238U and 232Th in the fine dust during the Asian dust period were 1.31 and 1.60 µBq m-3, respectively, above the global average, while the values for the other three atmospheric events were lower. The ratio of 232Th/238U radioactivity during the Asian dust period was 1.22, higher than the ratio for the other three atmospheric events.
IoBT시장은 2023년까지 317억 달러로 성장할 것으로 예측되며, 센서 및 웨어러블 디바이스와 같은 IoBT 장비의 수가 급격히 늘어나고 있다. IoBT 장비들로부터 수집된 생체 정보와 같은 민감한 데이터를 효율적이고 안전하게 처리하기 위해 많은 노력이 필요하다. 하지만 초경량화, 저전력화된 IoBT 장비들은 보안적인 측면에서 취약한 상황이다. 본 논문은 Fog computing을 적용하여 전장과 지휘관 사이에서 결심 및 통제에 필요한 시각화 자료를 신속하게 제공하고 IoBT 장비의 보안 사항과 공격에 따른 완화 기법을 수행할 수 있는 새로운 네트워크 아키텍처를 제공하고자 한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.07a
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pp.621-623
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2022
본 논문은 FEC (Fog Edge Computing) 환경의 모바일 장치에서 요구되는 서비스의 구현 모듈을 에지 서버에 부분 오프로딩하기 위하여, 서비스 구현 모듈의 DAG 토폴로지에 포함된 분기구조의 분할 방법을 제안한다. 제안 방법은 최소-컷 문제를 적용하여 분기구조들의 오프로딩 여부 결정, 부분 모듈들의 실행위치 결정 및 최적 실행경로 추출에 유용하게 사용된다.
F2C(Fog-to-Cloud) 환경에서 클라우드와 포그는 긴밀하게 협업하여, 동적으로 작용하며 서비스를 제공할 수 있어야 한다. 이에 본 논문에서는 기존 클라우드/서버 컴퓨팅에서 클라우드 서버 중심의 단방향 서비스 이미지 배포대신에 레지스트리를 이용하여 클라우드, 포그, 그리고 에지까지 서비스 이미지를 배포 가능하게 하여, 동적인 서비스 상호운용이 가능한 시스템을 제안하였다. 또한, 클라우드, 포그에 레지스트리 이미지를 설치하고, 서비스 이미지 등록을 통해 서비스 배포, 실행되는 시스템을 구현하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2023.05a
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pp.303-305
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2023
수집된 데이터의 품질을 진단하고 개선하는 것은 품질 관리 측면에 있어 중요하다. 본 연구에서는 항로표지 수집정보의 품질을 개선하기 위해 새로운 알고리즘을 개발하고 이를 시험하는 방안에 대해 분석하였다. 개발된 알고리즘은 기존의 알고리즘보다 더욱 정확하고 신뢰성이 높으며, 항로표지 수집정보의 오류율을 크게 감소시킨다. 이에 따라, 개발된 알고리즘을 적용함으로써 항로표지 수집정보의 품질을 향상시킬 수 있으며, 해상 안전성을 높이는 데 기여할 것으로 기대된다.
Despite advancements in deep learning, existing semantic segmentation models exhibit suboptimal performance under adverse weather conditions, such as fog or rain, whereas they perform well in clear weather conditions. To address this issue, much of the research has focused on making image or feature-level representations weather-independent. However, disentangling the style and content of images remains a challenge. In this work, we propose a novel fine-tuning method, 'freeze-n-update.' We identify a subset of model parameters that are weather-independent and demonstrate that by freezing these parameters and fine-tuning others, segmentation performance can be significantly improved. Experiments on a test dataset confirm both the effectiveness and practicality of our approach.
The objective of the present study is to provide data needed to find double covering method to be able to improve environment of temperature, humidity and PPF in tomato greenhouse. The distribution charts of temperature, humidity and PPF which were measured in environment control conditions such as thermal insulation, air heating, roof ventilation and air fog cooling in conventional and air inflated double layers greenhouses were drawn and analysed. The thermal insulation effect of the air inflated greenhouse was the same as that of conventional greenhouse because the temperature between insulation curtain and roof covering material was equal in heating season. The ventilation effect of the air inflated greenhouse was superior to the conventional greenhouse. The temperature distribution in the fog cooled greenhouse was uniform and the cooling effect was about $3.5^{\circ}C$. The condensation on the roof covering surface could be controlled by removing the moisture between insulation curtain and roof covering by using humidifier. The PPF of conventional greenhouse was more decreased than the air inflated greenhouse as time went by because the transmittance of conventional greenhouse declined by dust collected on the inside plastic film owing to rolling up and down operation for ventilation.
This study was conducted to develop an efficient mass propagation method for the mature $Prunus$$yedoensis$ Matsumura (43 to 58 years old). Cutting was conducted depending on cutting time, auxin treatments (IBA and NAA treatments mixed with talc powder), and cuttings position on shoots in a plastic house equipped with a fog system without heating. Rooted cuttings were transplanted to a nursery bed, and their growth characteristics were investigated in order to check whether the cuttings are successful or not for roadside tree planting. The average rooting rate was highly significant ($P$ < 0.0001) in all treatments: cutting on June 1st (61.4%) was more than two times greater in rooting rate than that on August 1st (23.6%); IBA 1,000 $mg{\cdot}L^{-1}$ (90.8%) and IBA 500 $mg{\cdot}L^{-1}$ (89.2%) showed much greater rooting rates than those of the other treatments; upper part of the cuttings treated with IBA 1,000 $mg{\cdot}L^{-1}$ showed the highest rooting rate, 96.7%. The interactions among treatments in the average rooting rate were also significant. There were significant differences ($P$ < 0.0001) among the auxin treatments in the survival rate of leafed cuttings transplanted to a nursery bed. The average survival rate was 46.5%, and IBA 1,000 $mg{\cdot}L^{-1}$ treatment was the highest in leafed cuttings 79.2%, but most of leafless cuttings were dead. There were significant differences ($P$ < 0.0001) among the cuttings, grafts, and in the seedlings height, diameter at root collar, the number of roots, branches, and leaves, etc., and the cuttings was the best. We can expect a possibility of mass propagation of improved $P.$$yedoensis$ Matsumura and a high planting survival rate through the transplanting of cuttings to a nursery bed in which the cuttings should be the following conditions: cutting in June to July, use of the upper part of cuttings, IBA treatment, and rooting in August in a cutting-greenhouse equipped with a fog system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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