In recently years, it has become important to detect underground objects of various marterials including metals, such as detecting the location of sink holes and pipe. For this reason, ground penetrating radar(GPR) technology is attracting attention in the field of underground detection. GPR irradiates the radar wave to find the position of the object buried underground and express the reflected wave from the object as image. However, it is not easy to interpret GPR images because the features reflected from various objects underground are similar to each other in GPR images. Therefore, in order to solve this problem, in this paper, to estimate the piping position in the GRP image according to the threshold value using the CNN (Convolutional Neural Network) model based on deep running, which is widely used in the field of image recognition, As a result of the experiment, it is proved that the pipe position is most reliably detected when the threshold value is 7 or 8.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.25
no.7A
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pp.1017-1027
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2000
In this paper, we propose a new coding method based on the distance between vertex segments for vertex positions in the vertex-based shape coding. The pixel lines are divided into the segments of a fixed length, and the segments that have vertex pixels are called vertex segments. We analyze the probability distribution of the relative distance between vertex segments and prove that it depends only on the ratio between the number of vertices and the number of segments. Considering the coding efficiency and implementation complexity, we choose a particular ratio to make a code table. For each input image, the segment size is chosen according tothe ratio, and the relative segment distances are entropy coded. It is shown that the proposed method is efficient for the images with many vertices.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.7
no.8
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pp.195-202
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2018
With the development of location-based applications such as smart phones and GPS navigation, active research is being conducted to protect location and trajectory privacy. To receive location-related services, users must disclose their exact location to the server. However, disclosure of users' location exposes not only their locations but also their trajectory to the server, which can lead to concerns of privacy violation. Furthermore, users request from the server not only location information but also multimedia information (photographs, reviews, etc. of the location), and this increases the processing cost of the server and the information to be received by the user. To solve these problems, this study proposes the EGTC (Enhanced Grid-based Trajectory Cloaking) technique. As with the existing GTC (Grid-based Trajectory Cloaking) technique, EGTC method divides the user trajectory into grids at the user privacy level (UPL) and creates a cloaking region in which a random query sequence is determined. In the next step, the necessary information is received as index by considering the sub-grid cell corresponding to the path through which the user wishes to move as c(x,y). The proposed method ensures the trajectory privacy as with the existing GTC method while reducing the amount of information the user must listen to. The excellence of the proposed method has been proven through experimental results.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.06d
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pp.28-30
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2006
스트리밍 서비스는 인터넷 트래픽의 많은 부분을 차지할 정도로 인기 있는 서비스가 되었고, 확장성을 위해 P2P기반의 스트리밍 서비스가 제안되었다. P2P기반 스트리밍 환경은 빈번한 피어들의 떠남과 합류가 일어난다. 이러한 멀티캐스트 그룹의 변화에 대처하기 위해서 다중 멀티캐스트 트리가 제안되었다. 이는 중복성을 통해 멀티캐스트 그룹의 변화에 따른 영향을 줄였다. 하지만 노드의 능력 차이를 고려하지 않았기 때문에 트리가 길어지고, 불안정해질 수 있다. 이를 위해 본 논문은 노드의 능력을 고려한 내구적 멀티캐스트 트리 생성 기법(R-CAT)을 제시하여 우수 노드를 트리의 상층부에 위치시킴으로써 트리의 길이를 줄이고 트리 상층부의 안정화 문제를 해결할 수 있다. 또한 제시한 기법의 유효성을 증명하기 위해 기존의 SplitStream을 확장해서 R-CAT을 구현, 비교 검증한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2016.06a
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pp.280-283
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2016
본 논문에서는 DIBR 3 차원 영상을 위한 블라인드 워터마크 방법을 제안한다. DIBR 을 이용한 3 차원 영상은 낮은 Bitrate 와 시점조정 가능성으로 인해 주목받고 있지만, DIBR 과정 중 워터마크 손상이 발생해 워터마크에 어려움이 있다. 이를 극복하기 위해 DIBR 의 특성을 이용한 깊이영상 기반으로 워터마크 삽입 영역을 탐색하는 방법을 사용하며, 이를 통해 시점이동에 민감하지 않은 영역에 워터마크를 삽입하는 것이 효과적임을 실험적으로 증명하였다. 또한 시점이동 후 사라질 가능성이 큰 불필요한 워터마크 삽입을 최소화하여 워터마크 삽입 후 영상의 화질저하를 줄였다. 이에 본 논문에서는 깊이영상을 이용해 변화가 적은 영역을 탐색하기 위한 연구를 진행하였다. 이는 후에 가상 시점 영상에 추가적인 공격이 가해지더라도 더 강인성을 가질 수 있는 기초가 되었다. 또한 블라인드 워터마크 방법을 적용하기 위해 기존 워터마크 데이터와 유사도를 측정하는 방식으로 워터마크 삽입 위치를 파악하였다.
A transmission line based bowed string model is built by analogizing a vibrating string to an electrical transmission line and implementing the calculation for the frictional bow-string force given by a digital bow into a circuit. The performance of the proposed model is demonstrated by showing that the velocity of the string at the bowing point from the proposed model is consistent with that from the finite difference form of the wave equation for a bowed string by the digital bow.
Recently, a location-based threshold-endorsement(LTE) scheme is proposed to thwart bogus data injection attacks. The scheme exhibits much greater filtering power than earlier symmetric schemes and results in enhanced energy savings. In this paper, we show that LTE has fatal vulnerabilities. We also propose an improved scheme that mitigates the weakness and thereby achieves the original claims without lessening remarkable filtering power intended in LTE.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2010.04a
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pp.733-736
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2010
VANET(Vehicular Ad-hoc Network)은 노드를 차량으로 가정하는 개념의 MANET(Mobile Ad-hoc Network)로서 노드의 빠른 이동으로 인해 급격한 토폴로지의 변화가 일어난다. 하지만 차량 노드의 이동은 도로 상에서 제한되어 있기 때문에 토폴로지에 대한 상대적인 예측 가능성을 가지고 있다. 이는 교통이 혼잡한 도로 환경에서 그리디 기법을 이용하여 다음 홉을 결정할 때 보다 높은 정확성을 제공할 수 있어 경유 노드의 수와 포워딩 실패를 최소화한다. 본 논문은 위기 정보와 운전 시스템 정보를 기반으로 하는 차량 간 통신 라우팅 최적화 기법을 제안하고 기존의 GPSR(Greedy Perimeter Stateless Routing) 기법과 SAR(Spatial Aware Routing) 기법과의 비교를 통해 효율성과 신뢰성의 향상을 증명하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.05a
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pp.110-113
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2022
인터넷을 통해 주위 사물과 연결된 차량은 사용자에게 편리성을 제공하기 위해 다양한 콘텐츠를 요구하는데 클라우드로부터 가져오는 시간이 비교적 오래 걸리기 때문에 차량과 물리적으로 가까운 위치에 캐싱하는 기법들이 등장하고 있다. 본 논문에서는 기반 시설이 밀집하게 설치된 도시 환경에서 maximum distance separable(MDS) 코딩을 사용해 road side unit(RSU)에 캐싱하는 방법에 대해 연구하였다. RSU의 중복된 서비스 커버리지 지역을 고려하여 차량의 콘텐츠 요구에 대한 RSU hit ratio를 높이기 위해 deep Q-learning(DQN)를 사용하였다. 실험 결과 비교 알고리즘보다 hit raito 측면에서 더 높은 성능을 보이는 것을 증명하였다.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.11
no.5
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pp.53-58
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2011
In this paper, we firstly propose a novel cooperative transmission protocol, which utilizes the advantages of mid-notes in the route from the source to the destination. Taking benefits from balancing between the received packet from the source and acknowledge message from the destination, the mid-node between the source and the destination is firstly considered to be the broadcaster. If its signal is successfully received from the source, it leads to consider the next nodes, which has closer distance to the destination than it. If one of these nodes correctly receives the signal, it performs broadcasting the signal to the destination instead of mid-node. Otherwise, the mid-node directs attention to these nodes being near to the destination. As the result, some nodes are unnecessary to be considered and passed over time. After that, we analyze some published selection relaying schemes based on geographic information to choose the best nodes instead of the instantaneous SNR as before. Finally, simulation results are given to demonstrate the correctness of the performance analyses and show the significant improvement of the selection relaying schemes based geographic information compared to the other ones.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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