SPOT 위성영상은 궤도의 안정성, 높은 공간해상력 및 적절한 기선대 고도비등을 제공하며 사각 촬영으로 얻어진 위성영상으로부터 3차원 지형정보를 추출할 수 있는 계기를 가져다 주었다. 본 연구에서는 SPOT 입체 위성영상을 이용하여 3차원 지형지물의 특징자료를 추출하고, 이 자료를 이용하여 지형과 지물에 대한 3차원 그래픽 자료를 생성하는 기법과 지형정보의 3차원 그래픽 화일을 컴퓨터상에서 자동생성하고 도시하는 기법을 연구하였다.
이 프로그램은 Visual C++로 개발되었으며, 윈도우 운영체제내에서 파일 및 디렉토리 보안 기능을 가지고 있다. 파일 및 디렉토리 보안은 암호화/복호화 작업으로 이루어지며 파일 보안은 키 값과 라운드수를 알아야 하고, 디렉토리 보안은 비밀번호를 알아야만 복호화 할 수 있도록 설계되었다. 또한 ECB, CBC 연산방식과 3DES, SEED 알고리즘방식을 지원하며, 암호화 시 .de0 이라는 실행할 수 없는 확장자의 파일로 만들어지면서 이중보안을 할 수 있도록 개발되었다.
SPOT 위성영상은 괘도의 안정성, 높은 공간해상력 및 적절한 기선대 고도비등을 제공하며 사각촬영으로 얻어진 위성영상으로부더 3차원 지형정보를 추출할 수 있는 계기를 가져다 주었다. 본 연구에서는 SPOT 입체 위성영상을 이용하여 3차원 지형지물의 특징자료를 추출하고, 이 자료를 이용하여 지형과 지물에 대한 3차원 그래픽 자료를 생성하는 기법과 지형정보의 3차원 그래픽 화일을 컴퓨터상에서 자동생성하고 도시하는 기법을 연구하였다.
클라우드 컴퓨팅이 활성화 됨에 따라 기존의 파일 시스템과는 다른 대용량 파일 처리에 효율적인 분산파일시스템의 요구가 대두 되었다. 그 중에 하둡 분산 파일 시스템(Hadoop Distribute File System, HDFS)은 기존의 분산파일 시스템과는 달리 가용성과 내고장성을 보장하고, 데이터 접근 패턴을 스트리밍 방식으로 지원하여 대용량 파일을 효율적으로 저장할 수 있다. 이러한 장점 때문에, 클라우드 컴퓨팅의 파일시스템으로 대부분 채택하고 있다. 하지만 실제 HDFS 데이터 집합에서 대용량 파일 보다 소용량 파일이 차지하는 비율이 높으며, 이러한 다수의 소 용량 파일은 데이터 처리에 있어 높은 처리비용을 초래 할 뿐 만 아니라 메모리 성능에 악영향을 끼친다. 하지만 소 용량 파일을 프리패칭 함으로서 이러한 문제점을 해결 할 수 있다. HDFS의 데이터 프리페칭은 기존의 데이터 프리페칭의 기법으로는 적용하기 어려워 HDFS를 위한 데이터 프리패칭 기법을 제안한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권1호
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pp.89-95
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2023
Analyzing breast cancer patient files is becoming an exciting area of medical information analysis, especially with the increasing number of patient files. In this paper, breast cancer data is collected from Khartoum state hospital, and the dataset is classified into recurrence and no recurrence. The data is imbalanced, meaning that one of the two classes have more sample than the other. Many pre-processing techniques are applied to classify this imbalanced data, resampling, attribute selection, and handling missing values, and then different classifiers models are built. In the first experiment, five classifiers (ANN, REP TREE, SVM, and J48) are used, and in the second experiment, meta-learning algorithms (Bagging, Boosting, and Random subspace). Finally, the ensemble model is used. The best result was obtained from the ensemble model (Boosting with J48) with the highest accuracy 95.2797% among all the algorithms, followed by Bagging with J48(90.559%) and random subspace with J48(84.2657%). The breast cancer imbalanced dataset was classified into recurrence, and no recurrence with different classified algorithms and the best result was obtained from the ensemble model.
With the increasing popularity of P2P file sharing and advancement of mobile technologies, mobile P2P has revealed its attraction. Anonymity has become an increasing requirement in mobile networks. To reduce receiving garbage files, file validation and filtering are other requirements in the mobile P2P environment. If there are effective file filtering and validation mechanism, nodes' battery duration will be saved. In this paper, we do an analysis of security and anonymity in P2P file sharing and exchange system in mobile ad hoc environment, and propose a new efficient anonymous protocol, which can provide anonymity by broadcasting with a probabilistic algorithm and hiding real hop count information, the file validation by the file's special hash value and file filtering mechanism through the collaboration of middle nodes.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권8호
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pp.3943-3957
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2016
As digital evidence has a highly influential role in proving the innocence of suspects, methods for integrity verification of such digital evidence have become essential in the digital forensic field. Most surveillance camera systems are not equipped with proper built-in integrity protection functions. Because digital forgery techniques are becoming increasingly sophisticated, manually determining whether digital content has been falsified is becoming extremely difficult for investigators. Hence, systematic approaches to forensic integrity verification are essential for ascertaining truth or falsehood. We propose an integrity determination method that utilizes the structure of the video content in a Video Event Data Recorder (VEDR). The proposed method identifies the difference in frame index fields between a forged file and an original file. Experiments conducted using real VEDRs in the market and video files forged by a video editing tool demonstrate that the proposed integrity verification scheme can detect broken integrity in video content.
In Facial Expression Recognition Systems (FERS), only particular regions of the face are utilized for discrimination. The areas of the eyes, eyebrows, nose, and mouth are the most important features in any FERS. Applying facial features descriptors such as the local binary pattern (LBP) on such areas results in an effective and efficient FERS. In this paper, we propose an automatic facial expression recognition system. Unlike other systems, it detects and extracts the informative and discriminant regions of the face (i.e., eyes, nose, and mouth areas) using Haar-feature based cascade classifiers and these region-based features are stored into separate image files as a preprocessing step. Then, LBP is applied to these image files for facial texture representation and a feature-vector per subject is obtained by concatenating the resulting LBP histograms of the decomposed region-based features. The one-vs.-rest SVM, which is a popular multi-classification method, is employed with the Radial Basis Function (RBF) for facial expression classification. Experimental results show that this approach yields good performance for both frontal and near-frontal facial images in terms of accuracy and time complexity. Cohn-Kanade and JAFFE, which are benchmark facial expression datasets, are used to evaluate this approach.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권7호
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pp.3272-3285
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2016
Recently, Vector of Locally Aggregated Descriptors (VLAD) has been proposed to index image by compact representations, which encodes powerful local descriptors and makes significant improvement on search performance with less memory compared against the state of art. However, its performance relies heavily on the size of the codebook which is used to generate VLAD representation. It indicates better accuracy needs higher dimensional representation. Thus, more memory overhead is needed. In this paper, we enhance VLAD image representation by using two level hierarchical-codebooks. It can provide more accurate search performance while keeping the VLAD size unchanged. In addition, hierarchical-codebooks are used to construct multiple inverted files for more accurate non-exhaustive search. Experimental results show that our method can make significant improvement on both VLAD image representation and non-exhaustive search.
본 논문에서는 파일이 요청된 순간에는 파일의 선호도만을 조사하고, 일정 시간이 흐른 후에 선호도가 높은 파일들을 일괄적으로 캐싱하는 새로운 캐싱 전략을 소개한다. 이 전략에서는 일정 기간 동안 캐시의 상태가 변하지 않기 때문에 캐시 조작 비용이 거의 들지 않는 매우 효과적인 자료 구조의 사용이 가능하다는 장점을 가지고 있다. 뿐만 아니라, 국내외 5개 웹 서버로부터 수집한 log 파일을 대상으로 실험한 결과에 의하면, LRU를 사용하였을 때보다 오히려 캐시 히트율이 증가하였으며, 캐시 내 자료 재사용율도 증가하는 장점을 보석 주고 있다. 본 논문에서 제안하는 선호도 기반 게으른 캐싱전략(Popularity Based Lazy Caching Strategy)은 캐시에 포함되지 못한 파일의 선호도가 크게 증가하는 경우에 성능이 떨어지는 단점을 가지고는 있다. 그러나 이러한 경우는 자주발생하지 않으며, 웹 서버를 적응적으로 구현하여 해결할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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