Rice is one of the most important crop in the world and is a major export of Thailand. Optical sensors are not useful for rice monitoring, because most cultivated areas are often obscured by cloud during the growing period, especially in South East Asia. Spaceborne Synthetic Aperture Radar (SAR) such as RADARSAT, can see through regardless of weather condition which make it possible to monitor rice growth and to retrieve rice acreage, using the unique temporal signature of rice fields. This paper presents the result of a study of examining the backscatter behavior of rice using multi-temporal RADARSAT dataset. Ground measurements of paddy parameters and water and soil condition were collected. The ground truth information was also used to identify mature rice crops, orchard, road, residence, and aquaculture ponds. Land use class distributions from the RADARSAT image were analyzed. Comparison of the mean DB of each land use class indicated significant differences. Schematic representation of temporal backscatter of rice crop were plotted. Based on the study carried out in Pathum Thani Province test site, the results showed variation of sigma naught from first tillering vegatative phase until ripenning phase. It is suggested that at least, three radar data acquisitions taken at 3 stages of rice growth circle namely; those are at the beginning of rice growth when the field is still covered with water, in the ear differentiation period, and at the beginning of the harvest season, are required for rice monitoring. This pilot project was an experimental one aiming at future operational rice monitoring and potential yield predicttion.
본 논문은 실내 온도, 습도, 조도, 그리고 토양의 습도까지 탐지하여 자동으로 습도와 빛을 조절해주는 스마트 화분을 다룬다. 화분은 일상생활에서 구할 수 있는 화분을 사용했고 다양한 꽃의 생육 정보를 모은 DB를 기반으로 아두이노를 통해서 다양한 센서 값들을 측정하고 모인 센서 값들은 라즈베리파이로 보내진다. 화분에 부착된 다수의 아두이노로부터 온 데이터를 라즈베리파이가 분석하고 판단해서 사용자에게 전달해주고 조치가 필요한 부분은 아두이노에 전송되어 알맞은 처리가 이뤄진다. 이때 다수의 아두이노와 라즈베리파이의 통신은 지그비 통신이며 라즈베리파이와 사용자 간의 통신은 블루투스와 클라우드 서버를 통해 이루어진다.
An algorithm for detection of yellow sand aerosols has been developed with infrared bands. This algorithm is a hybrid algorithm that has used two methods combined. The first method used the differential absorption in brightness temperature difference between $11{\mu}m\;and\;12{\mu}m\;(BTD1)$. The radiation at $11{\mu}m$ is absorbed more than at $12{\mu}m$ when yellow sand is loaded in the atmosphere, whereas it will be the other way around when cloud is present. The second method uses the brightness temperature difference between $3.7{\mu}m\;and\;11{\mu}m(BTD2)$. This technique is sensitive to dust loading, which the BTD2 is enhanced by reflection of $3.7{\mu}m$ solar radiation. First the Principle Component Analysis (PCA), a form of eigenvector statistical analysis from the two methods, is performed and the aerosol pixel with the lowest 10% of the eigenvalue is eliminated. Then the aerosol index (AI) from the combination of BTD 1 and 2 is derived. We applied this method to Multi-functional Transport Satellite-l Replacement (MTSAT-1R) data and obtained that the derived AI showed remarkably good agreements with Ozone Mapping Instrument (OMI) AI and Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) aerosol optical depth.
클라우드 시스템에서는 데이터 소유자가 아닌 클라우드 서비스 제공자가 각 개인의 데이터에 대한 저장과 관리를 책임진다. 따라서 클라우드 서버 상의 사용자 데이터에 대한 보안을 보장해 주는 것이 가장 중요한 이슈이다. 데이터 보안 문제는 안전하고 효율적인 접근제어 기술을 통해 해결 할 수 있다. 기존 시스템에서 많이 이용되고 있는 RBAC(Role based access control)은 접근제어의 형태가 주로 수직적이고, 데이터 접근가능 여부를 역할이라는 고정적인 값에 따라 결정하기 때문에 동적인 클라우드 환경에 적합하지 않다. 반면 HASBE(Hierarchical attribute set based encryption) 모델은 ABAC(Attribute based access control)를 통해 유연하고 탄력적인 접근제어를 제공한다. 또한 HASBE 는 인가자(Authority)와 사용자의 관계 모델이 계층적인 구조를 갖고 있기 때문에 큰 조직에서 수많은 사용자들의 데이터 관리와 키 분배를 좀더 효율적으로 할 수 있다. 본 논문에서는 위의 계층적인 모델에서 더 나아가서, 실제 클라우드 환경에서 데이터가 가질 수 있는 복잡한 속성과 인가자의 관계를 고려해 다중 인가자의 개념이 더해진 모델을 제안한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권11호
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pp.3970-3990
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2021
In view of the problems of insufficient data collection and processing capability of multi-source heterogeneous equipment, and low visibility of equipment status at the ship block construction site. A data collection method for ship block construction equipment based on wireless sensor network (WSN) technology and a data processing method based on edge computing were proposed. Based on the Browser/Server (B/S) architecture and the OneNET platform, an online monitoring system for ship block construction equipment was designed and developed, which realized the visual online monitoring and management of the ship block construction equipment status. Not only that, the feasibility and reliability of the monitoring system were verified by using the intelligent tire frame system as the application object. The research of this project can lay the foundation for the ship block construction equipment management and the ship block intelligent construction, and ultimately improve the quality and efficiency of ship block construction.
Tianjiao Liang;Weiguo Pan;Hong Bao;Xinyue Fan;Han Li
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권8호
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pp.1996-2015
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2023
High-definition (HD) maps can provide precise road information that enables an autonomous driving system to effectively navigate a vehicle. Recent research has focused on leveraging semantic segmentation to achieve automatic annotation of HD maps. However, the existing methods suffer from low recognition accuracy in automatic driving scenarios, leading to inefficient annotation processes. In this paper, we propose a novel semantic segmentation method for automatic HD map annotation. Our approach introduces a new encoder, known as the convolutional transformer hybrid encoder, to enhance the model's feature extraction capabilities. Additionally, we propose a multi-level fusion module that enables the model to aggregate different levels of detail and semantic information. Furthermore, we present a novel decoupled boundary joint decoder to improve the model's ability to handle the boundary between categories. To evaluate our method, we conducted experiments using the Bird's Eye View point cloud images dataset and Cityscapes dataset. Comparative analysis against stateof-the-art methods demonstrates that our model achieves the highest performance. Specifically, our model achieves an mIoU of 56.26%, surpassing the results of SegFormer with an mIoU of 1.47%. This innovative promises to significantly enhance the efficiency of HD map automatic annotation.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권5호
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pp.163-171
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2023
The intelligent transportation system has made a huge leap in the level of human services, which has had a positive impact on the quality of life of users. On the other hand, these services are becoming a new source of risk due to the use of data collected from vehicles, on which intelligent systems rely to create automatic contextual adaptation. Most of the popular privacy protection methods, such as Dummy and obfuscation, cannot be used with many services because of their impact on the accuracy of the service provided itself, they depend on changing the number of vehicles or their physical locations. This research presents a new approach based on the shuffling Nicknames of vehicles. It fully maintains the quality of the service and prevents tracking users permanently, penetrating their privacy, revealing their whereabouts, or discovering additional details about the nature of their behavior and movements. Our approach is based on creating a central Nicknames Pool in the cloud as well as distributed subpools in fog nodes to avoid intelligent delays and overloading of the central architecture. Finally, we will prove by simulation and discussion by examples the superiority of the proposed approach and its ability to adapt to new services and provide an effective level of protection. In the comparison, we will rely on the wellknown privacy criteria: Entropy, Ubiquity, and Performance.
최근 인터넷 보급과 함께 폭발적으로 증가하고 있는 클라우드 서비스 등의 데이터 트래픽 급증으로 데이터 센터의 구성 자원들을 효율적으로 연결할 수 있는 초고속 광모듈 네트워크의 필요성이 급증하고 있다. 본 논문에서는 광스위치 연결구조에서 스위칭 셀 동작을 제어하기 위한 알고리즘들을 제안하고, 이에 따른 성능을 시뮬레이션을 통해 비교 분석하였다. 성능 분석결과 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 1:2 이상의 다중연결설정 성공확률이 약 3~7% 정도 향상됨을 보였다.
최근 여러 사물 인터넷 서비스가 사물 장치를 공유하는 다중 서비스 시스템을 구현하기 위해, 다양한 구조의 사물 추상화 프레임워크들이 제시되었다. 분산형 구조는 사물 인터넷 서비스 중복 문제가 있으며, 클라우드 서버 중심 구조는 실시간 인터랙션을 할 수 없다. 또한, 기존의 포그 서버 중심 구조에서는 불완전한 인터페이스가 사용되었다. 본 논문에서는 기존 구조의 문제를 해결한 사물 추상화 프레임워크인 Smart Fog를 제안하였다. Smart Fog는 스마트 게이트웨이와 3개의 IoT 인터페이스들로 구성된다. Smart Fog는 IoTivity와 OIC 표준을 기반으로 구현되었고, 이를 이용하여 실제 임베디드 장치인 Odroid-XU3에서 프로토타입을 구현하였다. 프로토타입 상에서 실험한 결과, Smart Fog가 실시간 인터랙션이 가능할 정도로 네트워크 지연 시간이 짧고, 분산형 구조에 비해 모바일 장치에서 발생하는 네트워크 트래픽이 74%, 전력 소모가 21% 감소함을 확인하였다.
클라우드 컴퓨팅의 보급으로 최근 데이터 아웃소싱에 대한 요구가 매우 높아지고 있다. 하지만 클라우드 컴퓨팅의 근본적인 걱정인 외부 서버 신뢰 문제에 대한 만족할만한 수준의 해결책이 아직 제시되고 있지 못하다. 이 때문에 검색가능 암호화에 대한 연구가 최근에 다시 활발해지고 있다. 하지만 검색 기능에 대한 연구에만 집중되어 중요한 요소 중 하나인 데이터 암호메커니즘에 대한 연구는 상대적으로 소홀히 되고 있다. 적절한 암호메커니즘의 적용 없이는 검색가능 암호화를 실제 서버에 적용하는 것이 불가능하다. 이 논문에서는 다중 사용자가 이용하는 검색가능 암호시스템에서 지금까지 제안된 데이터 암호메커니즘과 사용 가능한 메커니즘들을 분석하여 그들의 장단점을 논한다. 분석 결과 논문에서 고려한 브로드캐스트 암호 기법, 속성기반 암호 기법, 프록시 재암호화 기법은 모두 적절한 해결책이 되지 못한다. 현존하는 기법들의 가장 큰 문제는 별도의 완전히 신뢰할 수 있는 서버가 필요하다는 것과 외부 사용자와 완전히 신뢰하지 못하는 서버 간 공모 공격을 방지할 수 없다는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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