본 연구에서는 무선 센서 네트워크를 기반으로 침대 주변에서 사람의 행동유형을 분류하고자 한다. 침대 주변에서 사람의 다섯가지 행동유형과 세가지 상태들을 정의하고, 이들을 상태기계로 표현하였다. 움직임 감지 및 진동센서들을 통해 행동유형 관련 데이터들을 수집하고 이로 부터 특정벡터를 추출하였다. 행동유형별 특징벡터와 상태기계를 기초로 행동유형 모델을 정립하였고, 정립된 모델의 유효성 검증을 위해 실험을 실시한 후 행동유형 모델을 보정하였다. 이러한 실험결과들은 침대 주변에서 사람들이 행하는 행동유형들이 잘 분류될 수 있음을 보여준다.
To understand the function of edges in perception of moving objects, we defined four questions to answer. Is the focus point in visual motion detection of a moving object: (1) the body or the edge of the object, (2) the leading edge or trailing edge of the object, (3) different in scotopic, mesopic and photopic luminance levels, or (4) different for colored objects? We measured the Optomotor Response (OMR) and Edge Triggering Response (ETR) of goldfish. We used a square and sine wave patterns with black and red stripes and a square wave pattern with black and grey stripes to generate OMR's and ETR's in the goldfish. When we used black and red stripes, the black leading edges stimulated an ETR under scotopic conditions, red leading edges stimulated an ETR under photopic conditions, and both black and red leading edges stimulated an ETR under mesopic luminance levels. For black and gray stripes, only black leading edges stimulated an ETR in all three light illumination levels. We observed less OMR and ETR results using the sine wave pattern compared to using the square wave pattern. From these results, we deduced that the goldfish tend to prefer tracking the leading edge of the pattern. The goldfish can also detect the color of the moving pattern under photopic luminance conditions. We decided that ETR is an intriguing factor in OMR, and is suitable as a method of behavioral measurement in visual system research.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권10호
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pp.4176-4197
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2020
Botnet is a type of dangerous malware. Botnet attack with a collection of bots attacking a similar target and activity pattern is called bot group activities. The detection of bot group activities using intrusion detection models can only detect single bot activities but cannot detect bots' behavioral relation on bot group attack. Detection of bot group activities could help network administrators isolate an activity or access a bot group attacks and determine the relations between bots that can measure the correlation. This paper proposed a new model to measure the similarity between bot activities using the intersections-probability concept to define bot group activities called as B-Corr Model. The B-Corr model consisted of several stages, such as extraction feature from bot activity flows, measurement of intersections between bots, and similarity value production. B-Corr model categorizes similar bots with a similar target to specify bot group activities. To achieve a more comprehensive view, the B-Corr model visualizes the similarity values between bots in the form of a similar bot graph. Furthermore, extensive experiments have been conducted using real botnet datasets with high detection accuracy in various scenarios.
최근 VHDL 코딩 및 합성방법에 의한 설계가 널리 사용되고 있다. 집적도가 증가함에 따라 VHDL에 의한 설계 또한 그 분량이 증가하여 많은 코딩오류가 발생하고 있으며, 이를 검색하는데 많은 시간과 노력이 소요되고 있다. 본 논문에서는 VHDL 행위-레벨 설계를 대상으로 코딩오류를 검색하는 방법을 제안하였다. 그 방법에 있어서는 검색패턴을 생성하여 오류가 없는 응답과 설계의 응답을 비교함으로써 설계오류를 찾는 방법을 택하였다. 따라서 본 논문에서는 코딩오류를 검색하기 위한 검색패턴을 생성하는 알고리듬을 제안하였다. 검색패턴 생성은 각 코드에 대해 수행하며, 할당오류와 조건오류를 구분하여 수행하였다. 패턴생성을 위해 VHDL 코드를 CDFG로 변환하여 사용하며, CDFG상의 경로를 탐색하여 패턴생성에 필요한 정보를 추출한다. 경로탐색은 오류가 발생하였다고 가정한 지점으로부터 역방향 탐색과 정방향 탐색을 수행하여 패턴을 생성한다. 제안한 알고리듬은 C-언어로 구현하였다. 펜티엄-Ⅱ 400MHz의 환경에서 여러 가지 VHDL 행위-레벨 설계를 대상으로 제안한 알고리듬을 적용하였다. 그 결과, 고려한 모든 설계의 모든 코드에 대한 검색패턴을 생성할 수 있었으며, 가정한 모든 오류를 검색할 수 있었다. 검색패턴 생성에 소요되는 시간은 고려한 모든 대상 설계에서 1초 미만의 CPU 시간을 보여 속도면에서도 매우 우수함을 나타내었다. 따라서 본 논문에서 제안한 검색방법은 VHDL에 의한 설계에서 설계검증에 필요한 시간과 노력을 상당히 감소시킬 것으로 기대된다.
The environmental control based on interactive thermoregulatory behavior for swine production has many advantages over the conventional temperature-based control methods. Therefore, this study was conducted to compare various feature selection methods using postural images of growing pigs under various environmental conditions. A color CCD camera was used to capture the behavioral images which were then modified to binary images. The binary images were processed by thresholding, edge detection, and thinning techniques to separate the pigs from their background. Following feature were used for the input patterns to the neural network ; \circled1 perimeter, \circled2 area, \circled3 Fourier coefficients (5$\times$5), \circled4 combination of (\circled1 + \circled2), \circled5 combination of (\circled1 + \circled3), \circled6 combination of (\circled2 + \circled3), and \circled7 combination of (\circled1 + \circled2 + \circled3). Using the above each input pattern, the neural network could classify training images with the success rates of 96%, 96%, 96%, 100%, 100%, 96%, 100%, and testing images with those of 88%, 86%, 93%, 96%, 91%, 90%, 98%, respectively. Thus, the combination of perimeter, area and Fourier coefficients of the thinning images as neural network features gave the best performance (98%) in the behavioral classification.
본 논문은 독거노인들의 움직임을 감지하여 주기적 활동 패턴을 원격으로 모니터링 하는 시스템에 대해 기술한다. 제안하는 모니터링 시스템은 1차 시스템[2] 개발 과정에서 도출된 모니터링 시스템에 대한 요구 기능을 보다 편리하고 안정적으로 제공하도록 설계, 구현되었다. 개발된 시스템은 개별 노인 주택에 설치되는 댁내 센싱 시스템과 중앙 서버 시스템으로 구성된다. 댁내 센싱 시스템은 초전도 적외선(PIR) 센서를 장착한 무선 센싱 노드들로 구성된 무선 센서 네트워크 형태로 구현되었고, 각 센서가 감지한 노인들의 움직임은 홈 게이트웨이를 거쳐 중앙 데이터베이스 서버로 저장된다. 서버 시스템은 데이터베이스 서버와 웹 서버로 구성되어 있으며, 이를 통해 웹 기반 모니터링 시스템이 구현되었다. 시스템은 저장된 움직임 데이터를 가공하여 독거노인들의 수발제공자(가족, 친구 및 사회복지 사 등)들에게 각 노인들의 외출 여부와 주기적 활동 패턴 정보를 제공한다. 보완 개선된 2차 시스템은 신뢰도 성능 개선과 함께 1차 시스템에서 구현되지 못했던 '자동 진단 기능', '외출 감지 기능' 및 향상된 웹 기반 사용자 인터페이스를 제공한다. 개발된 시스템의 성능 평가는 1차와 2차 시스템 각자 춘천 권역에 거주하는 9명/15명의 노인들의 실제 주택에 시스템을 설치하고, 약 3/4개월의 연속 운영 실험을 통해 수행하였다. 실험 결과는 제안된 모니터링 시스템이 독거노인 관련 복지 서비스의 효율성을 높일 수 있다는 가능성을 보여주었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권5호
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pp.1801-1816
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2014
Because HTTP-related ports are allowed through firewalls, they are an obvious point for launching cyber attacks. In particular, malware uses HTTP protocols to communicate with their master servers. We call this an HTTP-based command and control (C&C) server. Most previous studies concentrated on the behavioral pattern of C&Cs. However, these approaches need a well-defined white list to reduce the false positive rate because there are many benign applications, such as automatic update checks and web refreshes, that have a periodic access pattern. In this paper, we focus on finding new discriminative features of HTTP-based C&Cs by analyzing HTTP activity sets. First, a C&C shows a few connections at a time (low density). Second, the content of a request or a response is changed frequently among consecutive C&Cs (high content variability). Based on these two features, we propose a novel C&C analysis mechanism that detects the HTTP-based C&C. The HAS-Analyzer can classify the HTTP-based C&C with an accuracy of more than 96% and a false positive rate of 1.3% without using any white list.
Purpose: This study was done to develop an integrated breast health program for prevention and early detection of breast cancer, integrating primary and secondary prevention factors using cognitive-behavioral strategies. Method: This methodological study conducted as follows; Selection of components for the program through a literature review, survey to identify women's knowledge and risk perception of breast cancer and diet, and building prototype for the program using discussion based on findings. Using structured questionnaires, interviews were done with 130 women aged 40-59 who lived in a rural area. Result: Primary prevention (diet pattern, knowledge about breast cancer, and risk perception) and secondary prevention (early detection behaviors) factors were identified through the literature review. The survey showed that women lack knowledge and awareness about the risks of breast cancer, and have a low compliance rate for early detection behavior. Based on these results, a program was developed utilizing counseling and models to provide education and practice related to diet, breast cancer, and early detection behaviors. Conclusion: Use of this integrated and tailored breast health program with women at risk will contribute to better breast health, but further study is needed to verify the effects.
Natural sleep pattern and its physiology in childhood are much different from those in adulthood. Several aspects of clinical evaluation for sleepiness in childhood are more difficult than in adulthood. These difficulties are due to several factors. First, excessive sleepiness in childhood do not always develop functional impairments. Second, objective test such as MSLT may not be reliable since it is hard to be certain that the child understand instructions. Third, sleepiness in children is often obscured by irritability. paradoxical hyperactivity, or behavioral disturbances. Anseguently, careful clinical evaluation is needed for the sleepy children. Usual causes of sleepiness in children are the disorders that induce insufficient sleep such as sleep apnea syndrome, schedule disorder, underlying medical and psychiatric disorder, and so forth. After excluding such factors, we can diagnose the hypersomnic disorders such as narcolepsy, Kleine-Levin syndrome, and idiopathic central nervous system hypersomnia. Among the variety of those causes of sleepiness, I reviewed the clinical difference of narcolepsy and obstructive sleep apnea syndrome in childhood compared with in adulthood. Recognition of the childhood narcolepsy is difficult because even severely sleepy children often do not develop pathognomic cataplexy and associated REM phenomena until much later. Since childhood narcolepsy give srise to many psychological, academical problem. Practicers should be concerned about these aspects. Childhood obstructive sleep apnea syndrome is different from adult obstructive sleep apnea syndrome too. Several aspects such as pathophysiology. clinical feature, diagnostic criteria, complication, management, and prognosis differ from those in the adult syndrome. An important feature of childhood obstructive sleep apnea syndrome is the variety of severe complications such as behavioral disorders, cognitive impairment, cardiovascular symptoms, developmental delay, and ever death. Fortunately, surgical interventions like adenotosillectomy or UPPP are more effective for Childhood OSA than adult form. CPAP is a "safe, effective, and well-tolerated" treatment modality too. So if early detection and proper management of childhood OSA were done, the severe complication would be prevented or ever cured.
Dual frequency identification sonar (DIDSON) is an imaging sonar that has been used for numerous fisheries investigations in a diverse range of freshwater and marine environments. The main purpose of DIDSON is fish counting, fish sizing, and fish behavioral studies. DIDSON records video-quality data, so processing power for handling the vast amount of data with high speed is a priority. Therefore, a semiautomated analysis of DIDSON data for fish counting, sizing, and fish behavior in Echoview (fisheries acoustic data analysis software) was accomplished using testing data collected on the Rakaia River, New Zealand. Using this data, the methods and algorithms for background noise subtraction, image smoothing, target (fish) detection, and conversion to single targets were precisely illustrated. Verification by visualization identified the resulting targets. As a result, not only fish counts but also fish sizing information such as length, thickness, perimeter, compactness, and orientation were obtained. The alpha-beta fish tracking algorithm was employed to extract the speed, change in depth, and the distributed depth relating to fish behavior. Tail-beat pattern was depicted using the maximum intensity of all beams. This methodology can be used as a template and applied to data from BlueView two-dimensional imaging sonar.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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