Zhang, Dengyong;Wu, Pengjie;Li, Feng;Zhu, Wenjie;Sheng, Victor S.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.5
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pp.1671-1686
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2022
Face manipulation tools represented by Deepfake have threatened the security of people's biological identity information. Particularly, manipulation tools with deep learning technology have brought great challenges to Deepfake detection. There are many solutions for Deepfake detection based on traditional machine learning and advanced deep learning. However, those solutions of detectors almost have problems of poor performance when evaluated on different quality datasets. In this paper, for the sake of making high-quality Deepfake datasets, we provide a preprocessing method based on the image pixel matrix feature to eliminate similar images and the residual channel attention network (RCAN) to resize the scale of images. Significantly, we also describe a Deepfake detector named Cascaded-Hop which is based on the PixelHop++ system and the successive subspace learning (SSL) model. By feeding the preprocessed datasets, Cascaded-Hop achieves a good classification result on different manipulation types and multiple quality datasets. According to the experiment on FaceForensics++ and Celeb-DF, the AUC (area under curve) results of our proposed methods are comparable to the state-of-the-art models.
The new medical device technologies for bio-signal information and medical information which developed in various forms have been increasing. Information gathering techniques and the increasing of the bio-signal information device are being used as the main information of the medical service in everyday life. Hence, there is increasing in utilization of the various bio-signals, but it has a problem that does not account for security reasons. Furthermore, the medical image information and bio-signal of the patient in medical field is generated by the individual device, that make the situation cannot be managed and integrated. In order to solve that problem, in this paper we integrated the QR code signal associated with the medial image information including the finding of the doctor and the bio-signal information. bio-signal. System implementation environment for medical imaging devices and bio-signal acquisition was configured through bio-signal measurement, smart device and PC. For the ROI extraction of bio-signal and the receiving of image information that transfer from the medical equipment or bio-signal measurement, .NET Framework was used to operate the QR server module on Window Server 2008 operating system. The main function of the QR server module is to parse the DICOM file generated from the medical imaging device and extract the identified ROI information to store and manage in the database. Additionally, EMR, patient health information such as OCS, extracted ROI information needed for basic information and emergency situation is managed by QR code. QR code and ROI management and the bio-signal information file also store and manage depending on the size of receiving the bio-singnal information case with a PID (patient identification) to be used by the bio-signal device. If the receiving of information is not less than the maximum size to be converted into a QR code, the QR code and the URL information can access the bio-signal information through the server. Likewise, .Net Framework is installed to provide the information in the form of the QR code, so the client can check and find the relevant information through PC and android-based smart device. Finally, the existing medical imaging information, bio-signal information and the health information of the patient are integrated over the result of executing the application service in order to provide a medical information service which is suitable in medical field.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.1
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pp.53-59
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2011
In many face recognition applications such as security systems, it is assumed that upright faces are given to the system. In order for the system to be used in more general environments, the system should be able to deal with the rotated faces properly. It is a generally used approach to rotate the face detection window and apply face detector repeatedly to detect a rotated face in the given image. But such an approach requires a lot of computation time. In this paper, a method of extracting the axis of symmetry for a given set of points is proposed. The axis of symmetry for the edge points in the face detection window is extracted in a way that is fast and accurate, and the face detector is applied only for that direction. It is shown that the mean and standard deviation of the symmetry detection error is $0^{\circ}$ and $3^{\circ}$ respectively, for the database used.
The Journal of Sustainable Design and Educational Environment Research
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v.14
no.2
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pp.37-44
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2015
The purpose of this study is to propose the calculation model of CCTV monitor size for school. Literature review analyzed the concept and technical characteristics of CCTV system including equation of object size calculation. Case study showed that the sizes of CCTV monitors installed in the security offices of the six object schools were 19 inches on average. And the numbers of monitor screen partitions were at least 12 on average. Due to too many partitions in small monitors of approximately 19 inches, the faces of the objects of filming in each screen could not be properly identified. Experimental test presented that the vertical length of face image clearly recognized on the screen is at least 20mm. Based on the result, this paper developed the equation for calculating monitor size. Pilot test said that 27inch Monitor is needed for 4 screens. The practitioners of school districts and schools can make appropriate CCTV system environments considering the their own CCTV system conditions.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.21
no.5
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pp.197-202
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2021
Biometric technology using finger veins is receiving a lot of attention due to its high security, convenience and accuracy. And the recent development of deep learning technology has improved the processing speed and accuracy for authentication. However, the training data is a subset of real data not in a certain order or method and the results are not constant. so the amount of data and the complexity of the artificial neural network must be considered. In this paper, the deep learning model of Inception-Resnet-v2 was used to improve the high accuracy of the finger vein recognizer and the performance of the authentication system, We compared and analyzed the performance of the deep learning model of DenseNet-201. The simulations used data from MMCBNU_6000 of Jeonbuk National University and finger vein images taken directly. There is no preprocessing for the image in the finger vein authentication system, and the results are checked through EER.
In recent years, the requirements on the high quality environment monitoring by using the sensor nodes which can handle the multimedia data in WSN have been increased. However, because the volume of multimedia data is tremendous, the limited bandwidth of a wireless channel may incur the bottleneck of a system. To solve such a problem, most of the existing distributed multi-path routing protocols based on multimedia data just focused on overcoming the limited bandwidth in order to enhance the energy efficiency and the transmission rate. However, because the existing methods can not apply a key-based technique to encrypt the multimedia data, they are very weak for the security. In this paper, we propose a secure disjointed multipath routing scheme for multimedia data transmission. Since our proposed scheme divides multimedia data(eg. image) into pixels and sends them through disjointed multipath routing, it can provide security to the whole network without using the key-based method. Our experimental results show that our proposed scheme reduces about 10% the amount of the energy consumption and about 65% the amount of the missed data packets caused by malicious nodes over the existing methods on average.
After critically assessing the effectiveness of basic income as an alternative to the existing social security system, this article argues that basic income is fundamentally incapable of providing an adequate protection for those in social risks or welfare needs. The proponents of basic income often claims that technological innovations will lead to the end of work and thus that basic income will be required for all citizens in the future. Moreover, they emphasize that labor market flexibility is making a large segment of work forces unstable working poor, what is often called the precariat who are not effectively protected by the existing social insurance programs. For them, basic income is the best source of social protection for the precariat of today and the citizens in the future, freeing them from the necessity of having a paid work. This article, however, points out the ineffectiveness of basic income as social protection due to its unustainably high cost that comes from unconditional benefit provisions regardless of levels of income, social risks, and welfare needs. Also it challenges the simplified 'Luddites' image of workless society in the future, arguning that techological unemployment can be overcome by new job creation as seen in Silicon Valley and job sharing following working time reduction. It maintains that it is more cost-effective and reliable to strengthen the welfare state based on the principle of reciprocity that aims at 'universal sufficient protection for those in social risks and welfare needs.'
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.33
no.6
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pp.1099-1110
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2023
The recognition system of autonomous driving and robot navigation performs vision work such as object recognition, tracking, and lane detection after multi-sensor fusion to improve performance. Currently, research on a deep learning model based on the fusion of a camera and a lidar sensor is being actively conducted. However, deep learning models are vulnerable to adversarial attacks through modulation of input data. Attacks on the existing multi-sensor-based autonomous driving recognition system are focused on inducing obstacle detection by lowering the confidence score of the object recognition model.However, there is a limitation that an attack is possible only in the target model. In the case of attacks on the sensor fusion stage, errors in vision work after fusion can be cascaded, and this risk needs to be considered. In addition, an attack on LIDAR's point cloud data, which is difficult to judge visually, makes it difficult to determine whether it is an attack. In this study, image scaling-based camera-lidar We propose an attack method that reduces the accuracy of LCCNet, a fusion model (camera-LiDAR calibration model). The proposed method is to perform a scaling attack on the point of the input lidar. As a result of conducting an attack performance experiment by size with a scaling algorithm, an average of more than 77% of fusion errors were caused.
Recently, video surveillance is becoming more and more common as many camera are installed due to crime, terrorism, traffic and security. And systems that control cameras are becoming increasingly general. Video input from the installed camera is monitored by the multiscreen at the central control center, it is essential to simultaneously monitor multiscreen in real-time to quickly respond to situations or dangers. However, monitoring of multiscreen in a mobile environment such as a smart phone is not applied to hardware specifications or network bandwidth problems. For resolving these problems, in this paper, we propose a system that can monitor multiscreen in real-time in mobile-phone environment. We reconstruct the desired multiscreen through transcoding, it is possible to monitor continuously video streaming of multiple cameras, and to have the advantage of being mobile in mobile-phone environment.
High-resolution images taken by drones are being used for a variety of information, including monitoring. The management of agricultural facilities still uses mostly human survey methods. Surveying agricultural facilities, surveying the appearance of agricultural facilities, and the sleeping environment have legal and environmental constraints that are inaccessible to humans. In addition, in an area where information such as 3D maps and satellite maps are outdated or not provided, human investigation is inevitable, and a lot of time and money are invested. The purpose of this research is to design and develop drone system for field support incorporating AR smart glasses technology for the maintenance and management of agricultural facilities to improve the difficulties of using existing drones. In addition, We will also suggest ways to secure the safety of personal information in order to solve the damages caused by the exposure of personal information that may occur through video shooting.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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