Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.29
no.1
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pp.117-125
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2019
Deep Learning, which is being used in various fields recently, is being threatened with Adversarial Attack. In this paper, we experimentally verify that the classification accuracy is lowered by adversarial samples generated by malicious attackers in image classification models. We used MNIST dataset and measured the detection accuracy by injecting adversarial samples into the Autoencoder classification model and the CNN (Convolution neural network) classification model, which are created using the Tensorflow library and the Pytorch library. Adversarial samples were generated by transforming MNIST test dataset with JSMA(Jacobian-based Saliency Map Attack) and FGSM(Fast Gradient Sign Method). When injected into the classification model, detection accuracy decreased by at least 21.82% up to 39.08%.
This paper presents a conceptual approach to Smart Tourism Design based on semiotic affordances theory. This conceptual approach repositions smart tourism from a techno-centric perspective that frames a seamless connection between the device and its software, to a more human-centric perspective that favors the user's needs, desires as perceived through the senses. An updated Smart Tourism Design emphasizes the aesthetic dimension of smart tourism that presents the objects of the travel experience as destination specific rather than universal, through representations as digital artifacts. This theory is based on an empirical and objective understanding of representations and how they can be identified as useful in the digital augmentation of travel experiences. Using Peirce's sign systems and Gibson's theory of affordances, smart tourism can transcend a prefabricated device-oriented experience to a closer dynamic and direct interaction between the user and the travel destination. Researchers and developers can use semiotics as a structural approach to recognizing objects as sign-types, and they can use affordances to better identify the immediacy of digital artifacts and purpose-driven by users' spontaneous and immediate motives.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.28
no.7
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pp.1216-1221
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2022
Ships tend to be larger to increase the efficiency of cargo transportation. Larger ships lead to increased travel time for ship workers, increased work intensity, and reduced work efficiency. Problems such as increased work intensity are reducing the influx of young people into labor, along with the phenomenon of avoidance of high intensity labor by the younger generation. In addition, the rapid aging of the population and decrease in the young labor force aggravate the labor shortage problem in the maritime industry. To overcome this, the maritime industry has recently introduced technologies such as an intelligent production design platform and a smart production operation management system, and a smart autonomous logistics system in one of these technologies. The smart autonomous logistics system is a technology that delivers various goods using intelligent mobile robots, and enables the robot to drive itself by using sensors such as lidar and camera. Therefore, in this paper, it was checked whether the mobile robot could autonomously drive to the stop sign by detecting the passage way of the ship deck. The autonomous driving was performed by detecting the passage way of the ship deck through the camera mounted on the mobile robot based on the data learned through Nvidia's End-to-end learning. The mobile robot was stopped by checking the stop sign using SSD MobileNetV2. The experiment was repeated five times in which the mobile robot autonomously drives to the stop sign without deviation from the ship deck passage way at a distance of about 70m. As a result of the experiment, it was confirmed that the mobile robot was driven without deviation from passage way. If the smart autonomous logistics system to which this result is applied is used in the marine industry, it is thought that the stability, reduction of labor force, and work efficiency will be improved when workers work.
The eyeS of human beings are the very interesting objects of research, which were believed to do deliver any meanings without direct words and also to represent best description of key characteristics of humans than any other parts in the body. With respect to this hypothesis on eyes, the study of various expressions of eyes is the fascinating research topic in the area of optical design which is deeply connected to the figurative images. Traditionally, physiognomy was settled by many Koreans to become one of the branches of discourses. Physiognomy has been developed through the statistical summaries of life patterns of various kinds 'of science based on the results of systematical analysis. This research was focused on elucidating the relationship between the consumers' perception and the image of eyes which were thought to be the most important sign emitted from the body of human beings. Furthermore, study was conducted to derive a practical usage from the research results if above relationship was showed to be true. It was unveiled that the considerable close relationship was established with small errors and that eye's image was compensated and enhanced with the help of lip's image to obtain more perfect image. As a result, it was concluded that the rationales of phtsiognomy could assist to choose figures as a figurative image. (Keyword)
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.25
no.4B
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pp.743-754
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2000
In this paper, we propose wavelet transform image compression method using shuffling and bit plane correlation. Proposed method is that original image decompose into multiresolutions using biorthogonal wavelet transform with linear phase response property and decomposed subbands are classified by maximum classification gain. And classified data sets in each subband are quantized using arbitrary set optimum bit allocation method. Quantized data sets in each subband are shuffled and context based bit plane arithmetic encoded .In context based bit plane arithmetic encoding, the context for each subband is not assigned uniformly, but assigned according to maximum correlation direction. Our results are comparable, or superior for some images at low rates, to published state-of-the-art coders.
Virtual reality (VR) and augmented reality (AR) technologies can interact intuitively using virtual 3D images. Information signs on buildings that are frequently used by the public play a very important role in conveying information. However, the current information sign has different understanding and interpretation, and it is difficult to communicate quickly and intuitively for interaction. The purpose of this study is to increase the efficiency of information signing through information provision using mobile augmented reality. The InfoAR app not only guides you to the destination of the building, but also acts as a marker for the logo image. The logo image created based on the feature points recognizes the information of the destination. It is converted to AR through a mobile app, allowing users to easily find their destination by obtaining specific information. In addition, it presents interactions that can enlarge, reduce, move, and rotate information about virtual objects augmented through a function called AR. In the future, if user convenience and usability of the interface are added, research is conducted, and the level of completion is improved, such as using VR contents and promotions and business cards, it is expected that highly useful contents will be produced.
Multi-temporal satellite imagery can be changed into a transform image that emphasizes the changed area only through the application of various change detection techniques. From the transform image, an automated change detection model calculates the optimal threshold value for classifying the changed and unchanged areas. However, the model can cause undesirable results when the histogram of the transform image is unbalanced. This is because the model uses a single threshold value in which the sign is either positive or negative and its value is constant (e.g. -1, 1), regardless of the imbalance between changed pixels. This paper proposes an advanced method that can improve accuracy by applying separate threshold values according to the increased or decreased range of the changed pixels. It applies multiple threshold values based on the cumulative producer's and user's accuracies in the automated binary change detection model, and the analyst can automatically extract more accurate optimal threshold values. Multi-temporal IKONOS satellite imagery for the Daejeon area was used to test the proposed method. A total of 16 transformation results were applied to the two study sites, and optimal threshold values were determined using accuracy assessment curves. The experiment showed that the accuracy of most transform images is improved by applying multiple threshold values. The proposed method is expected to be used in various study fields, such as detection of illegal urban building, detection of the damaged area in a disaster, etc.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.37
no.4
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pp.20-28
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2000
The error diffusion algorithm is good for reproducing continuous image to binary image. However the reproduction of edge characteristic is weak in power spectrum analysts of display error. In this paper, an error diffusion method which include pre-filter algorithm for edge characteristic enhancement is proposed Pre-filter algorithm is organized horizontal and vertical directional differential value and weighting function of pre-filter First, it is obtained the horizontal and vertical differential value from the peripheral pixels in original image using $3{\times}3$ Sobel operator Secondly weighting function of pre-filter is composed by function including absolute value and sign of differential value The improved Error diffusion algorithm using pre-filter, present a good result visually which edge characteristic is enhanced. The difference between orignal image and halftoning image is compared with edge-enhanced error diffusion algorithm by measuring the radially averaged power spectrum density.
The postmodern culture since the later 20C breaks downa tradition a relation between the reality and languages or sign images expressing it. It develops in the way to review the meaning on the object's imitation or the representation to have been followed since Plato and represent the new state and concept of expressed things. Also, The visual art leads an change of paradigm by images giving up the visual resemblance or the function of representation and endowing them with the new sense. This essay has a purpose to study an important discussion about this change centered on Baudrillard and Lacan. A sociologist Baudrillard promotes the concept of 'simulation' through detecting the reality and the social and historical state of the image. Studying on the course of this change, he calls the step that the image escapes from the stage to reflect the reality and become the pure imitation by itself simulation. The image in the stage of simulation is called 'hyperreality' because it doesn't have any an indicator or a substitute and happens by models without the original or the reality. So he asserts that art is not to contain some absoluteness or transcendency as the past, but to be as the spectacle with characteristics of meaningless, emptiness, contingency. Lacan dismantles the concept of the absolute Cogito to have become the center of the western ideology, and creates the concept of 'Other'. He concludes also the reality exists but can't be captured, and it's impossible for the thinking subject can reach it. The concept of new image which can be thought as the Symbolic in Lacan is 'Signifier without Signified' since it isn't possible to be the transcendent Signifier fixing the meaning finally in it. His 'Gaze' theory is which to be emitted in other's area determines the subject. Equally Baudrillard and Lacan sets up the new state of the image through the end of representation system As for Baudrillard, art intends to the worthlessness and is nothing but imagination. But in Lacan a picture represents the subject being in process by the dialectic of desire.
CAPTCHA is a security tool that prevents the automatic sign-up by a spam or a robot. This CAPTCHA usually depends on the smart readability of humans. However, the common and plain CAPTCHA with text-based system is not difficult to be solved by intelligent web-bot and machine learning tools. In this paper, we propose a new sub-image based CAPTCHA system totally different from the text based system. Our system offers a set of cropped sub-image from a whole digital picture and asks user to identify the correct orientation. Though there are some nice machine learning tools for this job, but they are useless for a cropped sub-images, which was clearly revealed by our experiment. Experiment showed that our sub-image based CAPTCHA is easy to human solver, but very hard to all kinds of machine learning or AI tools. Also our CAPTCHA is easy to be generated automatical without any human intervention.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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