KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권7호
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pp.3322-3337
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2018
Sleep mode detection is a significant power management and green computing feature. However, it is difficult for televisions and smart TVs to detect deactivation events because we can use these devices without the assistance of an input device. In this paper, we propose a robust method for smart TVs to detect deactivation events based on a visual combination of face and motion detection. The results of experiments conducted indicate that the proposed method significantly reduces incorrect face detection and human absence by means of motion detection. The results also show that the proposed method is robust and effective for smart TVs to reduce power consumption.
Active electronically scanning antennas are faster and more flexible in beam-scheduling than mechanical antennas. Thus, they require an advanced resource management or detection methods to operate efficiently. In a surveillance radar performing periodic detection, alert-confirm detection is an excellent method to improve the cumulative detection probability by reducing the period while maintaining the detection probability. This paper proposes a design method for alert-confirm detection based on the parameters of the conventional design. We developed a simulator based on simulink@matworks and verified the result through Monte Carlo simulation.
Kim, Dong-Phil;I, Gyeong-Min;Lee, Dong-Gyu;Ryu, Keun-Ho
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.410-413
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2008
Existing Outlier detections have been widely studied in geosensor networks. Recently, machine learning and data mining have been applied the outlier detection method to build a model that distinguishes outliers based on anchored criterion. However, it is difficult for the existing methods to detect outliers against incoming time-variant data, because outlier detection needs to monitor incoming data and classify irregular attacks. Therefore, in order to solve the problem, we propose a time-variant outlier detection using 2-dimensional grid method based on unanchored criterion. In the paper, outliers using geosensor data was performed to classify efficiently. The proposed method can be utilized applications such as network intrusion detection, stock market analysis, and error data detection in bank account.
This paper proposes an image enhancement-based license plate detection algorithm to improve the overall performance of system. Non-uniform illumination conditions have huge impact on overall plate detection system accuracy. In this paper, we propose an algorithm for color image enhancement-based license plate detection for improving accuracy of images degraded by excessively strong and low sunlight. Firstly, the image is enhanced by Multi-Scale Retinex algorithm. Secondly, a plate detection method is employed to take advantage of geometric properties of connected components, which can significantly reduce the undesired plate regions. Finally, intersection over union method is applied for detecting the accurate location of number plate. Experimental results show that the proposed method significantly improves the accuracy of plate detection system.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권5호
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pp.2651-2673
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2019
In order to detect Denial of Service (DoS) attacks, victim-side detection methods are used popularly such as static threshold-based method and machine learning-based method. However, as DoS attacking methods become more sophisticated, these methods reveal some natural disadvantages such as the late detection and the difficulty of tracing back attackers. Recently, in order to mitigate these drawbacks, source-side DoS detection methods have been researched. But, the source-side DoS detection methods have limitations if the volume of attack traffic is relatively very small and it is blended into legitimate traffic. Especially, with the subtle attack traffic, DoS detection methods may suffer from high false positive, considering legitimate traffic as attack traffic. In this paper, we propose an effective source-side DoS detection method with traffic seasonality aware adaptive threshold. The threshold of detecting DoS attack is adjusted adaptively to the fluctuated legitimate traffic in order to detect subtle attack traffic. Moreover, by understanding the seasonality of legitimate traffic, the threshold can be updated more carefully even though subtle attack happens and it helps to achieve low false positive. The extensive evaluation with the real traffic logs presents that the proposed method achieves very high detection rate over 90% with low false positive rate down to 5%.
본 논문에서는 중첩의 차분상관방식에 의한 향상된 OFDM 신호의 심볼 동기타이밍검출 성능을 보여준다. 또한, 곱의 상관과 차분상관의 동기타이밍 검출방식에 있어서 멀티패스 채널 지연프로필의 각 수신지연파에서 심벌 동기타이밍으로 검출될 최대 검출확률을 보여준다. $70nsec{\sim}217nsec$의 지연확산 채널모델들에서 상관의 동기타이밍 검출방식에서는 진폭이 가장 큰n번째 수신지연파의 선두에서 동기타이밍을 취할 확률이 높게 나타나는데 대하여 차분방식에서는 언제나 첫 번째 수신지연파의 선두에서 동기타이밍을 취할 확률이 높게 나타나는 특성을 보여준다. 이러한 시뮬레이션의 결과는 정확한 동기타이밍의 검출이 가능함을 나타내는 것이며 중첩의 차분방식에서 eb/n0에 대해 향상된 S/N와 OFDM 신호의 동기타이밍검출성능의 결과와도 잘 부합하고 있다.
본 논문에서는 계통연계형 태양광발전시스템의 고립운전방지를 위한 새로운 고리운전 검출기법을 연구한다. 이를 위하여 계통연계형 태양광발전시스템 및 고립운전시의 특성에 대하여 기술하였다. 또한 고립운전의 검출특성을 향상시키기 위한 새로운 검출기법을 제시하고 해석하였으며 검출시험을 위한 부하조건 선정을 위한 부하임피던스 곡선을 해석적으로 유포하였다 ACSL 시뮬레이션 및 실험을 통하여 제시한 고립운전 검출기법 및 해석결과를 검증하였다.
The increase of video data makes the demand of efficient retrieval, storing, and browsing technologies necessary. In this paper, a video segmentation method (scene change detection method, or shot boundary detection method) for the development of such systems is proposed. For abrupt cut detection, inter-frame similarities are computed using luminance and edge histograms and a cut is declared when the similarities are under th predetermined threshold values. A gradual scene change detection is based on the similarities between the current frame and the previous shot boundary frame. A correlation method is used to obtain universal threshold values, which are applied to various video data. Experimental results show that propose method provides 90% precision and 98% recall rates for abrupt cut, and 59% precision and 79% recall rates for gradual change.
This paper proposes a new automatic detection method to inspect mura defects on display film surface using morphological image processing and labeling. This automatic detection method for mura defects on display films comprises 3 phases of preprocessing with morphological image processing, Gabor filtering, and labeling. Since distorted results could be obtained with the presence of non-uniform illumination, preprocessing step reduces illumination components using morphological image processing. In Gabor filtering, mura images are created with binary coded mura components using Gabor filters. Subsequently, labeling is a final phase of finding the mura defect area using the difference between large mura defects and values in the periphery. To evaluate the accuracy of the proposed detection method, detection rate was assessed by applying the method in 200 display film samples. As a result, the detection rate was high at about 95.5%. Moreover, the study was able to acquire reliable results using the Semu index for luminance mura in image quality inspection.
This paper deals with the fault detection problem in uncertain linear multivariable systems having both model mismatch and noise. A robust detection presented by Kwon et al.(1994) for SISO systems has been here extended to the multivariable systems are derived. The model mismatch includes here linearization error as well as undermodelling. Comparisons are made with alternative fault detection method which do not account noise. The new method is shown to have good performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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