This study proposed an unsupervised image classification through the dendrogram of agglomerative clustering as a higher stage of image segmentation in image processing. The proposed algorithm is a hierarchical clustering which includes searching a set of MCSNP (Mutual Closest Spectral Neighbor Pairs) based on the data structures of RAG(Regional Adjacency Graph) defined on spectral space and Min-Heap. It also employes a multi-window system in spectral space to define the spectral adjacency. RAG is updated for the change due to merging using RNV (Regional Neighbor Vector). The proposed algorithm provides a dendrogram which is a graphical representation of data. The hierarchical relationship in clustering can be easily interpreted in the dendrogram. In this study, the proposed algorithm has been extensively evaluated using simulated images and applied to very large QuickBird imagery acquired over an area of Korean Peninsula. The results have shown it potentiality for the application of remotely-sensed imagery.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.4
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pp.43-49
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2019
The wired and wireless Internet is a useful window to easily acquire various types of media data. On the other hand, the public can easily get the media data including the object to which the personal information is exposed, which is a social problem. In this paper, we propose a method to robustly detect a target object that has exposed personal information using a learning algorithm and effectively block the detected target object area. In the proposed method, only the target object containing the personal information is detected using a neural network-based learning algorithm. Then, a grid-like mosaic is created and overlapped on the target object area detected in the previous step, thereby effectively blocking the object area containing the personal information. Experimental results show that the proposed algorithm robustly detects the object area in which personal information is exposed and effectively blocks the detected area through mosaic processing. The object blocking method presented in this paper is expected to be useful in many applications related to computer vision.
Aluminum nitride (AlN) has versatile and intriguing properties, such as wide direct bandgap, high thermal conductivity, good thermal and chemical stability, and various functionalities. Due to these properties, AlN thin films have been applied in various fields. However, AlN thin films are usually deposited by high temperature processes like chemical vapor deposition. To further enlarge the application of AlN films, atomic layer deposition (ALD) has been studied as a method of AlN thin film deposition at low temperature. In this mini review paper, we summarize the results of recent studies on AlN film grown by thermal and plasma enhanced ALD in terms of processing temperature, precursor type, reactant gas, and plasma source. Thermal ALD can grow AlN thin films at a wafer temperature of $150{\sim}550^{\circ}C$ with alkyl/amine or chloride precursors. Due to the low reactivity with $NH_3$ reactant gas, relatively high growth temperature and narrow window are reported. On the other hand, PEALD has an advantage of low temperature process, while crystallinity and defect level in the film are dependent on the plasma source. Lastly, we also introduce examples of application of ALD-grown AlN films in electronics.
In spite of some problems in processability and bondability, Au wires in the microelectronics industry are gradually being replaced by copper wires to reduce the cost of raw material. In this article, the effects of surface roughness enhanced capillaries on thermosonic Cu wire bonding were evaluated. The roughness-enhanced zirconia toughened alumina (ZTA) capillaries were fabricated via a thermal grooving technique. As a result, the shear bond strength of first bonds (ball bonds) bonded using the roughness-enhanced capillary was enhanced by 15% as compared with that of normal bonds due to more effective plastic deformation and flow of a Cu ball. In the pull-out test of second bonds (stitch bonds), processed at two limit conditions on combinations of process parameters, the bond strength of bonds formed using the roughness-enhanced capillary also resulted in values higher by 55.5% than that of normal bonds because of the increase in the bonding area, indicating the expansion of a processing window for Cu wire bonding. These results suggest that the adoption of roughness-enhanced capillaries is a promising approach for enhancing processability and bondability in Cu wire bonding.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.10
no.2
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pp.53-58
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2021
In this paper, an alternative finite memory structure(FMS) smoothing filter is developed for discrete-time state-space model with a control input. To obtain the FMS smoothing filter, unbiasedness will be required beforehand in addition to a performance criteria of minimum variance. The FMS smoothing filter is obtained by directly solving an optimization problem with the unbiasedness constraint using only finite measurements and inputs on the most recent window. The proposed FMS smoothing filter is shown to have intrinsic good properties such as deadbeat and time-invariance. In addition, the proposed FMS smoothing filter is shown to be equivalent to existing FMS filters according to the delay length between the measurement and the availability of its estimate. Finally, to verify intrinsic robustness of the proposed FMS smoothing filter, computer simulations are performed for a temporary model uncertainty. Simulation results show that the proposed FMS smoothing filter can be better than the standard FMS filter and Kalman filter.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.2
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pp.202-207
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2021
One of the most important tasks in image processing is noise filtering. Noise removal in image is a difficult task due to many reasons such as nonstationary sequences and corrupted by various types of noise. Human's visual perception is heavily based on the edge information. Thus, noise filtering must preserve edges. To remove the noise, we usually use the square-shaped median filter. They possess mathematical simplicity but have the disadvantages that blur the edges. In this paper we consider a new technique for image restoration using a weighted octagonal median filter. The technique consists of simple hypothesis test for edge detection, and we use the weighted octagonal-shaped moving window. The new technique is applied to noise corrupted image and experimental results are compared to the results of the square-shaped median filter and the cross-shaped median filter.
Journal of Physiology & Pathology in Korean Medicine
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v.35
no.1
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pp.36-41
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2021
Many prior studies on neck pain after a traffic accident (TA), but there is a lack of research on risk factors for post-TA neck pain in Korea. The purpose of this study was to examine the relationship between post-traffic neck pain and the demographic characteristics of TA patients and to find any factors affecting the neck pain after TA. In this study, 120 TA patients in a Korean medicine hosipital were analysized. The Korean version of the Neck disability Index (NDI) and Numeral Rating Scale (NRS) were used. Data were summarized by frequency(%) and mean(standard deviation). Pearson correlation test, Independent sample t-test, chi-squre test, one-way ANOVA and two-way ANOVA were performed. The IBM SPSS Advanced Statistics for window, version 20.0 was used for statistical processing. All p-values less than 0.05 were considered statistically significant. NDI and NRS were highly correlated. NRS and NDI showed higher scores for women, those in 30s, BMI≥25, and side collisions, but there were no statistically significant differences. For women, the direction of collision was observed to affect NDI. In this study, it was confirmed that the NDI and NRS had a high correlation. However, it was confirmed that sex, degree of obesity, direction of traffic accident collision are not factors that significantly affect the intensity of neck pain and the functional disorder by neck. It is necessary to conduct an additional study by larger scale.
Since 99% of PCs operating in the defense domain use the Windows operating system, detection and response of Window-based malware is very important to keep the defense cyberspace safe. This paper proposes a model capable of detecting malware in a Windows PE (Portable Executable) format. The detection model was designed with an emphasis on rapid update of the training model to efficiently cope with rapidly increasing malware rather than the detection accuracy. Therefore, in order to improve the training speed, the detection model was designed based on a Bidirectional LSTM (Long Short Term Memory) network that can detect malware with minimal sequence data without complicated pre-processing. The experiment was conducted using the EMBER2018 dataset, As a result of training the model with feature sets consisting of three type of sequence data(Byte-Entropy Histogram, Byte Histogram, and String Distribution), accuracy of 90.79% was achieved. Meanwhile, it was confirmed that the training time was shortened to 1/4 compared to the existing detection model, enabling rapid update of the detection model to respond to new types of malware on the surge.
Cho, Steve S.;Teng, Clare W.;Ravin, Emma De;Singh, Yash B.;Lee, John Y.K.
Journal of Korean Neurosurgical Society
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v.65
no.4
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pp.572-581
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2022
Objective : Compared to microscopes, exoscopes have advantages in field-depth, ergonomics, and educational value. Exoscopes are especially well-poised for adaptation into fluorescence-guided surgery (FGS) due to their excitation source, light path, and image processing capabilities. We evaluated the feasibility of near-infrared FGS using a 3-dimensional (3D), 4 K exoscope with near-infrared fluorescence imaging capability. We then compared it to the most sensitive, commercially-available near-infrared exoscope system (3D and 960 p). In-vitro and intraoperative comparisons were performed. Methods : Serial dilutions of indocyanine-green (1-2000 ㎍/mL) were imaged with the 3D, 4 K Olympus Orbeye (system 1) and the 3D, 960 p VisionSense Iridium (system 2). Near-infrared sensitivity was calculated using signal-to-background ratios (SBRs). In addition, three patients with brain tumors were administered indocyanine-green and imaged with system 1, with two also imaged with system 2 for comparison. Results : Systems 1 and 2 detected near-infrared fluorescence from indocyanine green concentrations of >250 ㎍/L and >31.3 ㎍/L, respectively. Intraoperatively, system 1 visualized strong near-infrared fluorescence from two, strongly gadolinium-enhancing meningiomas (SBR=2.4, 1.7). The high-resolution, bright images were sufficient for the surgeon to appreciate the underlying anatomy in the near-infrared mode. However, system 1 was not able to visualize fluorescence from a weakly-enhancing intraparenchymal metastasis. In contrast, system 2 successfully visualized both the meningioma and the metastasis but lacked high resolution stereopsis. Conclusion : Three-dimensional exoscope systems provide an alternative visualization platform for both standard microsurgery and near-infrared fluorescent guided surgery. However, when tumor fluorescence is weak (i.e., low fluorophore uptake, deep tumors), highly sensitive near-infrared visualization systems may be required.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.32
no.2
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pp.213-225
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2022
Containerization, a lightweight virtualization technology, enables agile deployments of enterprise-scale microservices in modern cloud environments. However, containerization also opens a new window for adversaries who aim to disrupt the cloud environments. Since microservices are composed of multiple containers connected through a virtual network, a single compromised container can carry out network-level attacks to hijack its neighboring containers. While existing solutions protect containers against such attacks by using network access controls, they still have severe limitations in terms of performance. More specifically, they significantly degrade network performance when processing packet payloads for L7 access controls (e.g., HTTP). To address this problem, we present BPFast, an eBPF/XDP-based payload inspection system for containers. BPFast inspects headers and payloads of packets at a kernel-level without any user-level components. We evaluate a prototype of BPFast on a Kubernetes environment. Our results show that BPFast outperforms state-of-the-art solutions by up to 7x in network latency and throughput.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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