Park, Hyun-Moon;Jeon, Byung-Chan;Park, Won-Ki;Park, Soo-Hyun;Lee, Sung-Chul
Journal of Korea Multimedia Society
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v.16
no.8
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pp.962-971
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2013
In this paper, we propose a method to infer the user's behavior and situation through collected data from multi-sensor equipped with a smart clothing and it was implemented as a smart-phone App. This smart-clothes is able to monitor wearer users' health condition and activity levels through the gyro, temp and acceleration sensor. Sensed vital signs are transmitted to a bluetooth-enabled smart-phone in the smart-clothes. Thus, users are able to have real time information about their user condition, including activities level on the smart-application. User context reasoning and behavior determine is very difficult using multi-sensor depending on the measured value of the sensor varies from environmental noise. So, the reasoning and the digital filter algorithms to determine user behavior reducing noise and are required. In this paper, we used Multi-black Filter and SVM processing behavior for 3-axis value as a representative value of one.
In this paper, we present a object detection and tracking method based on image context analysis. It is robust from the image variations such as complicated background, dynamic movement of the object. Image context analysis is carried out using the hybrid network of k-means and RBF. The proposed object detection employs context-driven adaptive Bayesian framework to relive the effect due to uneven object images. The proposed method used feature vector generator using 2D Haar wavelet transform and the Bayesian discriminant method in order to enhance the speed of learning. The system took less time to learn, and learning in a wide variety of data showed consistent results. After we developed the proposed method was applied to real-world environment. As a result, in the case of the object to detect pass outside expected area or other changes in the uncertain reaction showed that stable. The experimental results show that the proposed approach can achieve superior performance using various data sets to previously methods.
As the advances of technology in mobile networking and the popularity of online social networks (OSNs), the mobile social networks (MSNs) provide opportunities for marketing strategy. Therefore, understanding the information diffusion in the emerging MSNs is a critical issue. The information diffusion address a problem of how to find the proper initial nodes who can effectively propagate as widely as possible in the minimum amount of time. We propose a new diffusion scheme, called Hotspot DBC, which is to find k influential nodes considering each node's mobility behavior in the hotspot zones. Our experiments were conducted in the Opportunistic Network Environment (ONE) using real GPS trace, to show that the proposed scheme results. In addition, we demonstrate that our proposed scheme outperforms other existing algorithms.
Kang, Yong Goo;Yoo, Jeong Do;Park, Eunji;Kim, Dong Hwa;Kim, Huy Kang
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.3
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pp.65-72
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2020
With the development of information technology and the growth of the scale of system and network, cyber threats and crimes continue to increase. To cope with these threats, cybersecurity training based on actual attacks and defenses is required. However, cybersecurity training requires expert analysis and attack performance, which is inefficient in terms of cost and time. In this paper, we propose a cyber attack simulator that automatically executes attack techniques. This simulator generates attack scenarios by combining attack techniques modeled to be implemented and executes the attack by sequentially executing the derived scenarios. In order to verify the effectiveness of the proposed attack simulator, we experimented by setting an example attack goal and scenarios in a real environment. The attack simulator successfully performed five attack techniques to gain administrator privileges.
Nowadays, real-time devices that provide health care for a companion animal is being developed by IoT technology and its demand such as smart puppy tag is increasing. However, it is difficult for IoT devices of companion animals to process complex nature due to miniaturized hardware and constructive nature. There is a clear limit to custom advanced features like health care implementation. This paper designs an integrated platform with statistical analysis which makes it possible to customized services such as feed production, pharmaceutical production, and health care for each companion animal. Middleware that collects sensor information, customer's spending pattern and information from Social Network Service is also designed by making use of IoT devices which companion animals wear. Furthermore, the paper designed data analyzer which analyzes and refines data from collected information that can be applied to personalized services.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.46
no.1
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pp.32-40
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2009
In this paper, we proposed an reconstruction algorithm of transmitted frames from displayed image on video terminal. For image quality assessment of the video streaming in the wireless network, we need information of the image that is transmitted to the end-user's device. Generally, subjective methods are widely used to evaluate the image quality by human beings because it is difficult to extract the transmitted image from the end-user's device. This paper presents an image reconstruction algerian based on the displayed image in video terminal for the extraction of the transmitted image. In the proposed method, we acquired the displayed image on video terminal using the camera. Camera-acquired images exhibit geometric and color distortions caused by characteristics of cameras and display devices. Therefore we correct the geometric distortion by exploiting the homography and color distortion by pre-computed look-up table. The experimental results show that the proposed measurement system yields promising estimation performance in terms of PSNR of $27{\sim}28dB$. We also carried out performance evaluation of the proposed method in terms of EPSNR and the quality of the estimated images by the proposed algerian was in fairly good range of MOS test scale.
When sharing real-time media in the ubiquitous computing environments, due to heterogeneous performance of devices, conflict to users' media service requirements might be occurred. To address the problems, there are extensive researches about media streaming QoS control schemes in the aspects of network or application. However, their deployment has met with difficulty because of critical reasons such as high development cost and system complexity. In this paper, in the level of media services, we propose a negotiation approach to offer improved quality of media services. The proposed approach Constructs video distribution group between producer and consumer services, which target to globally minimize the concession of users' quality requirements Consequently, users can be provided video services in the level of conformation to the users' expectation.
With widespread use of the Internet and improvements in streaming media and compression technology, digital music, video, and image can be distributed instantaneously across the Internet to end-users. However, most conventional Digital Right Management are often not secure and not fast enough to process the vast amount of data generated by the multimedia applications to meet the real-time constraints. The SVC offers temporal, spatial, and SNR scalability to varying network bandwidth and different application needs. Meanwhile, for many multimedia services, security is an important component to restrict unauthorized content access and distribution. This suggests the need for new cryptography system implementations that can operate at SVC. In this paper, we propose a new scrambling encryption for reserving the characteristic of scalability in MPEG4-SVC. In the base layer, the proposed algorithm is applied and performed the selective scambling. And it encrypts various MVS and intra-mode scrambling in the enhancement layer. In the decryption, it decrypts each encrypted layers by using another encrypted keys. Throughout the experimental results, the proposed algorithms have low complexity in encryption and the robustness of communication errors.
The need for information security increases interests on cipher algorithms recently. Especially, a large volume of data transmission over high-band communication network requires faster encryption and decryption techniques for real-time processing. It would be a good solution for this problem that we implement the cipher algorithm in forms of hardware circuits. Though some previous researches use this approach, they focus only on repeatedly executing the core part of the algorithm to minimize the hardware chip size, while most cipher algorithms are inherently parallel. In this paper, we propose a new design for the SEED block cipher algorithm developed by KISA (Korea Information Security Agency) in 1998 as Korean standard cipher algorithm. It exploits the parallelism of the algorithm basically and implements it in a pipelined fashion. We described the design in VHDL program and performed functional simulations on the program, and then found that it worked correctly. In addition, we synthesized it and verified that it could be implemented in a single FPGA chip, implying that the new design can be Practically used for the actual hardware implementation of a high-speed and high-performance cipher system.
Gaming on demand(GOD) makes people enjoy games by encoding and transmitting game screen at a server side, and decoding the video at a client side. In this paper, we propose a fast game video encoder for multiple users over network with low-powered devices. In the proposed system, the computational complexity of game encoders is reduced by using scene descriptors, which consists of an object motion vector, global motion, and scene change. With additional information from game engines, the proposed encoder does not need to perform various complexity processes such as motion estimation and ratedistortion optimization. The motion estimation and rate-distortion optimization skipped by scene descriptors. We found that the proposed method improved 192 % in terms of FPS, compared with x264 software. With partial assembly code, we also improved coding speed by 86 % in terms of FPS. We found that the proposed fast encoder could encode over 60 FPS for real-time GOD applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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