Nguyen, Van Ngoc Nghia;Nguyen, Thanh Binh;Chung, Sun-Tae
한국멀티미디어학회논문지
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제22권2호
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pp.167-177
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2019
Even though so much progresses have been achieved in Multiple Object Tracking (MOT), most of reported MOT methods are not still satisfactory for commercial embedded products like Pan-Tilt-Zoom (PTZ) camera. In this paper, we propose a real-time multiple pedestrians tracking method for embedded environments. First, we design a new light weight convolutional neural network(CNN)-based pedestrian detector, which is constructed to detect even small size pedestrians, as well. For further saving of processing time, the designed detector is applied for every other frame, and Kalman filter is employed to predict pedestrians' positions in frames where the designed CNN-based detector is not applied. The pose orientation information is incorporated to enhance object association for tracking pedestrians without further computational cost. Through experiments on Nvidia's embedded computing board, Jetson TX2, it is verified that the designed pedestrian detector detects even small size pedestrians fast and well, compared to many state-of-the-art detectors, and that the proposed tracking method can track pedestrians in real-time and show accuracy performance comparably to performances of many state-of-the-art tracking methods, which do not target for operation in embedded systems.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권12호
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pp.3364-3382
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2023
Remote sensing image segmentation plays an important role in realizing intelligent city construction. The current mainstream segmentation networks effectively improve the segmentation effect of remote sensing images by deeply mining the rich texture and semantic features of images. But there are still some problems such as rough results of small target region segmentation and poor edge contour segmentation. To overcome these three challenges, we propose an improved semantic segmentation model, referred to as MRU-Net, which adopts the U-Net architecture as its backbone. Firstly, the convolutional layer is replaced by BasicBlock structure in U-Net network to extract features, then the activation function is replaced to reduce the computational load of model in the network. Secondly, a hybrid multi-scale recognition module is added in the encoder to improve the accuracy of image segmentation of small targets and edge parts. Finally, test on Massachusetts Buildings Dataset and WHU Dataset the experimental results show that compared with the original network the ACC, mIoU and F1 value are improved, and the imposed network shows good robustness and portability in different datasets.
Cooperation between the GVWS within a few hundred meters has forced MWRs equipped to have service ranges in such a short ranges as well as the limited numbers of channels are available. This kind of situation often produces the frequency interferences between MWRs due to the easy uses of the common and adjacent frequencies between them. Current work provides the details of the frequency interferences and the possible degrees of detections. It is also described that the effective distances for the operation between the GVWS are investigated when they use the common and the adjacent frequencies each other with the factors as the frequency intervals and the antenna arrangement angles.
A gas chromatography/mass spectrometric assay method has been developed for the simultaneous determination of icing inhibitors, ethylene glycol monomethyl ether and diethylene glycol monomethyl ether in ground water contaminated with JP-8. Ethylene glycol monobutyl ether and ethylene glycol monoethyl ether were used as the internal standard and surrogate, respectively. 100 mL of ground water was extracted twice with 20 mL of methylene chloride. The extract was concentrated to dryness, dissolved with 100 ${\mu}$L of methanol and analyzed by GC-MS (SIM). The use of an Innowax column gave the peaks good chromatographic properties, and the extraction of these compounds from samples gave recoveries of about 50% with small variations. The method detection limits of the target compounds were in a range of 0.5-0.8 ng/mL in ground water.
Lee, Chi-Hun;Choi, Seungho;Lee, Young-Joong;Lee, Sang Jeong
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제11권3호
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pp.173-179
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2022
The satellite navigation deception technology disturbs the navigation solution of the receiver by generating a deceptive signal simulating the actual satellite for the satellite navigation receiver mounted on the unmanned aerial vehicle, which is the target of deception. A single spoofing technique that creates a single deceptive position and velocity can be divided into a synchronized spoofing signal that matches the code delay, Doppler frequency, and navigation message with the real satellite and an unsynchronized spoofing signal that does not match. In order to generate a signal synchronized with a satellite signal, a very sophisticated and high precision signal generation technology is required. In addition, the current position and speed of the UAV equipped with the receiver must be accurately detected in real time. Considering the detection accuracy of the current radar technology that detects small UAVs, it is difficult to detect UAVs with an accuracy of less than one chip. In this paper, we assume the asynchrony of a single spoofing signal and propose a region defense technique using multiple spoofing signals.
압축센싱을 적용하면 전체 신호의 차원 대비 실제 사용하는 신호의 차원이 작은 희소신호의 경우, 적은 수의 관측치를 통하여 빠른 시간 내에 복원이 가능하다. 수중 표적의 기어박스 및 보조 장치 등으로부터 방사되는 신호의 토널 주파수 성분들은 처리하고자 하는 주파수 대역에서 상대적으로 주파수 성분이 적다. 따라서 토널 신호는 주파수 영역 전체 대비 희소신호로 모델링 될 수 있으므로 희소 신호 복원 알고리듬인 S-OMP(Simultaneous-Orthogonal Matching Pursuit)를 이용하여 복원할 수 있다. 본 논문에서는 압축센싱 기법을 이용하여 수중 표적의 방사 소음 신호의 토널 주파수를 검출하는 기법을 제안하고 모의 실험을 통해 성능을 확인한다. 모의실험에서 기존의 FFT(Fast Fourier Transform) 임계치 기법을 이용한 방법에 비해 낮은 SNR(Signal to Noise Ratio)에서도 정확한 토널 성분을 추정 할 수 있음을 확인하였다.
This paper describes a automatic video surveillance system(AVSS) with long range and 360$^{\circ}$ coverage that is automatically rotated in an elevation over azimuth mode in response to the TTM(tracked target message) signal of vessels tracked by ARPA(automatic radar plotting aids) radar. This AVSS that is a video security and tracking system supported by ARPA radar, CCTV(closed-circuit television) camera system and other sensors to automatically identify and track, detect the potential dangerous situations such as collision accidents at sea and berthing/deberthing accidents in harbor, can be used in monitoring the illegal fishing vessels in inshore and offshore fishing ground, and in more improving the security and safety of domestic fishing vessels in EEZ(exclusive economic zone) area. The movement of the target vessel chosen by the ARPA radar operator in the AVSS can be automatically tracked by a CCTV camera system interfaced to the ECDIS(electronic chart display and information system) with the special functions such as graphic presentation of CCTV image, camera position, camera azimuth and angle of view on the ENC, automatic and manual controls of pan and tilt angles for CCTV system, and the capability that can replay and record continuously all information of a selected target. The test results showed that the AVSS developed experimentally in this study can be used as an extra navigation aid for the operator on the bridge under the confusing traffic situations, to improve the detection efficiency of small targets in sea clutter, to enhance greatly an operator s ability to identify visually vessels tracked by ARPA radar and to provide a recorded history for reference or evidentiary purposes in EEZ area.
중소기업은 정보시스템의 안전성을 확보하기 위한 조치들이 대기업에 비해 미흡하다. 이런 상황에서 공격자의 공격으로부터 정보유출시 회사이미지, 법적 피해보상 등 어려움을 가지게 된다. 정보시스템을 악성코드을 이용한 정보 유출이나 APT 공격 등 해킹 기법을 알아본다. 특히, APT 공격은 '지능적 지속 위협(Advanced Persistent Threats, 이하 APT)' 공격으로 공격 대상에게 몰래 접근한 뒤 일정 기간 잠복기를 가지고 있다가 공격 대상과 관련한 모든 정보를 오랜 시간 동안 살펴보고, 은밀히 활동하면서 흔적을 남기지 않고 공격 대상의 보안 서비스를 무력화시킨 상태에서 정보를 유출한다. 공격의 흔적이 남지 않도록 로그 등 자신의 흔적을 삭제하면서 공겨하기 때문에 공격 사실을 시간이 지난 후에 인지하므로 그 피해가 크다. 본 논문에서는 공격 방법이나 과정을 알아보고, 공격에 대한 대응방안을 모색한다.
본 논문에서는 지상 클러터 환경에서 고속으로 접근하는 소형 표적을 정밀 감지하기 위한 오경보율 감소기법을 제안한다. CFAR 알고리즘은 균일한 잡음 환경에서는 효과적이지만, 클러터가 존재하는 비균일한 잡음 환경에서는 표적을 구별하기가 쉽지 않다. 특히 클러터 세기가 표적신호레벨과 큰 차이가 없을 때에는 높은 오경보율 때문에 표적을 정밀하게 감지하기가 어렵다. 이러한 어려움을 해결하기 위해 본 연구에서는 CFAR 알고리즘과 정합 처리, 이진누적기법에 기반한 오경보율 감소기법을 제안한다. 각 기법의 이론적 분석을 통해 매개변수를 연구하고, 시험결과를 제시함으로써 제안하는 연구의 타당성을 검증한다.
최근에 휴먼 컴퓨터 인터페이스 분야에서 사용자의 시선 위치를 파악하여 더욱 편리한 입력장치를 구축하고자 하는 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만 복잡한 하드웨어 구성으로 제품의 가격이 매우 비싸고, 까다로운 사용자 캘리브레이션 과정으로 인해 시스템의 사용에 어려움을 겪는다. 본 논문에서는 HMD(Head Mounted Display)에 USB 카메라와 적외선을 반사시키는 hot-mirror와 적외선 조명을 이용한 시선 추적 모듈을 부착하고, 이를 통해 획득한 눈 영상의 2차원적인 분석과 간단한 사용자 캘리브레이션 과정을 통해 시선 위치를 파악하는 방법을 제안한다. HMD는 사용자의 얼굴 움직임과 함께 움직이므로, 얼굴움직임에 영향을 받지 않는 시선 추적 시스템을 구현할 수 있다. 또한, 시선 추적 시스템을 3차원 1인칭 슈팅 게임에 적응하여, 캐릭터의 시선 방향을 조정하고, 적 캐릭터를 조준하여 사격이 가능하도록 하여, 게임의 몰입감과 흥미성을 높일 수 있게 하였다. 실험 결과, 한 대의 데스크톱 컴퓨터 환경에서 게임과 시선 추적 시스템이 실시간으로 동작 가능했으며, 약 $0.88^{\circ}$의 시선 위치 추출 오차를 보였다. 또한 3차원 1인칭 슈팅게임에서 일반 마우스의 역할을 시선 추적 시스템이 문제없이 대신할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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