An advanced and proactive response mechanism against diverse attacks on All-IP network should be proposed for enhancing its security and reliability on open network. There are two main research works related to this study. First one is the SPIE system with hash function on Bloom filter and second one is the Sinkhole routing mechanism using BGP protocol for verifying its transmission path. Therefore, advanced traceback and network management mechanism also should be necessary on All-IP network environments against DDoS attacks. In this study, we studied and proposed a new IP traceback mechanism on All-IP network environments based on existing SPIE and Sinkhole routing model when diverse DDoS attacks would be happen. Proposed mechanism has a Manager module for controlling the regional router with using packet monitoring and filtering mechanism to trace and find the attack packet's real transmission path. Proposed mechanism uses simplified and optimized memory for storing and memorizing the packet's hash value on bloom filter, with which we can find and determine the attacker's real location on open network. Additionally, proposed mechanism provides advanced packet aggregation and monitoring/control module based on existing Sinkhole routing method. Therefore, we can provide an optimized one in All-IP network by combining the strength on existing two mechanisms. And the traceback performance also can be enhanced compared with previously suggested mechanism.
In the post-COVID era, the importance of quarantine measures is greatly emphasized, and accordingly, research related to the detection of mask wearing conditions and prevention of other infectious diseases using deep learning is being conducted. However, research on the detection and tracking of visitors to cultural facilities to prevent the spread of diseases is equally important, so research on this should be conducted. In this paper, a convolutional neural network-based object detection model is trained through transfer learning using a pre-collected dataset. The weights of the trained detection model are then applied to a multi-object tracking model to monitor visitors. The visitor detection model demonstrates results with a precision of 96.3%, recall of 85.2%, and an F1-score of 90.4%. Quantitative results of the tracking model include a MOTA (Multiple Object Tracking Accuracy) of 65.6%, IDF1 (ID F1 Score) of 68.3%, and HOTA (Higher Order Tracking Accuracy) of 57.2%. Furthermore, a qualitative comparison with other multi-object tracking models showcased superior results for the model proposed in this paper. The research of this paper can be applied to the hygiene systems within cultural facilities in the post-COVID era.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.16
no.6
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pp.710-715
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2006
With recent advances in device fabrication technology, economical deployment of large scale sensor networks, a design of pervasive monitoring and control system has been made possible. In this paper, we present a new algorithm for one of the most likely applications for sensor networks; tracking moving targets. The proposed algorithm uses a cooperations between the sensor nodes which detect moving objects. Therefore, the proposed scheme is robust against prediction failures which may result in temporary loss of the target. Using simulations we show that tile proposed moving object tracking algorithm is capable of accurately tracking targets with random movement patterns.
In this study, we suggest a system to build the monitoring model for compressed natural gas (CNG) stations, operated in only non-stationary modes, and perform the real-time monitoring and the abnormality diagnosis using principal component analysis (PCA) that is suitable for processing large amounts of multi-dimensional data among multivariate statistical analysis methods. We build the model by the calculation of the new characteristic variables, called as the major components, finding the factors representing the trend of process operation, or a combination of variables among 7 pressure sensor data and 5 temperature sensor data collected from a CNG station at every second. The real-time monitoring is performed reflecting the data of process operation measured in real-time against the built model. As a result of conducting the test of monitoring in order to improve the accuracy of the system and verification, all data in the normal operation were distinguished as normal. The cause of abnormality could be refined, when abnormality was detected successfully, by tracking the variables out of the score plot.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2008.06d
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pp.302-306
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2008
최근 고령화 인구 증가에 따라 u-헬스케어가 주목을 받고 있으며 다양한 분야의 기술을 융합한 새로운 제품 및 서비스 시장을 창출할 것으로 전망된다. 또한 '언제 어디서나'라는 유비쿼터스의 사상에 기초하여 다양한 서비스를 제공하기 위해 위치인식 서비스의 중요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 거주자의 위치 탐색 및 추적을 위한 서비스를 제공하는 시스템을 설계 및 구현한다. 이 시스템은 센서와 RFID를 통해 사용자의 움직임을 데이터화 하고 우너격지에서 모니터링 할 수 있는 실내위치인식 시스템으로 현재 홈네트워크 미들웨어 중 가장 큰 주목을 받고 있는 OSGi(Open Service Gateway initiative) Alliance의 플랫폼을 사용하여 재사용성과 확장성이 높도록 설계 및 구현한다.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.9
no.5
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pp.79-84
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2009
Recently, many researches are being carried out on monitoring animal behaviour and interactions with the environment using sensor networks and for tracing animal chain management and identifying animals using RFID techniques. And we are studying about the management and burglarproof of a pet using GPS technique. But there is a lack of study for providing users intelligence services in zoo using GPS, RFID, and sensor networks. Accordingly, in this paper, we propose a intelligence tracking service of animal situation based on GPS, RFID, and sensor in zoo. Firstly, we present a tracking service scenario of animal situation and system configuration according to this scenario. The proposed service provides users realtime animal situation information of animal like the present location, temperature, image, etc. In addition, we can chase the animals to know a location and situation of animal when the animals escapes from their cages. Next, we implement and test prototype operations of animal tracking system based on this scenario to verify the proposed service.
The partitioning tracer method has been studied as an alternative method for detecting and characterizing the distribution of nonaqueous phase liquids (NAPLs) contaminants in subsurface. The reliability of the partitioning tracer method depends on accurate measurements of partition coefficients of the partitioning tracers between water and NAPLs. In this study, partition coefficients of several alcohol tracers between water and benzene, toluene, ethylbenzene, xylene, and BTEX mixtures are estimated using the modified approach of equivalent alkane carbon number (EACN). Agreements between the measured and estimated partition coefficients were generally observed in experiments. Based on these results, it is confirmed that the partition coefficients of tracers are readily obtained without experiments if the EACN values for the tracers and LNAPLs are known.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.4
no.12
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pp.585-588
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2015
The technical challenge of 3D image display using the wireless sensor were applied to variable areas and scopes. This techniques need to very accurate location and speed informations and recognitions to moving objects. The tracking challenges of the moving objects location that combined 3D location and speed sensor were applied to sports and healthcare areas. This areas seek to the accuracy and collections and tightly related to image display and analysis techniques. In this paper, We developed the 3D motion display that can be monitor moving objects on the 3D virtual space. For this works, we constructed the database that collected informations through 9-axis sensor and demonstrated the result of 3D motion display on the Window based environments.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2022.11a
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pp.227-228
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2022
위치기반 등부표 관리 기술 개발 연구는 AIS 또는 RTU가 설치된 등부표에 대한 이탈 위험 인지, 항해안전 사고 예방 등 안전대책 강화를 위해 연구하는 것이다. 등부표는 조류, 바람 등 외력에 의해 이출거리가 발생하여 선회반경이 형성되고 이러한 외력으로 인하여 유실, 위치이동 등이 발생할 수 있고 선박추돌 등 항해안전 사고도 발생할 수 있다. 이러한 등부표 사고는 물적 피해비용과 더불어 기능 정지 등으로 인하여 이용자의 안전운항에 대한 심리적 부담감 또는 위험감수 등의 추가적인 행정소요 비용이 발생할 수 있다. 또한 선박추돌 의심 사고 발생시 가해 선박 확인은 현 관리운영시스템상 등부표 및 선박항적을 확인할 수 있는 기능이 없어 대부분의 관리자들은 해경 및 VTS센터에 의뢰하여 식별 해야한다. 이와같이 등부표 사고가 발생하면 항해안전 위험, 행정소요 비용 발생 등 관리자 및 이용자들에게 많은 불편을 초래한다. 따라서 등부표가 고시된 위치에 정위치 여부를 모니터링할 수 있는 안전반경 정보와 선박추돌사고 예방 및 사고발생시 등부표 항적과 선박항적을 확인할 수 있는 기능 등 등부표 위치를 기반으로하는 체계적인 관리가 필요하여 관리 기술 개발 연구를 하였다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.12
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pp.546-554
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2019
Typically, closed-circuit television (CCTV) monitoring is mainly used for post-processes (i.e. to provide evidence after an incident has occurred), but by using a streaming video feed, machine-based learning, and advanced image recognition techniques, current technology can be extended to respond to crimes or reports of missing persons in real time. The multi-CCTV cooperation technique developed in this study is a program model that delivers similarity information about a suspect (or moving object) extracted via CCTV at one location and sent to a monitoring agent to track the selected suspect or object when he, she, or it moves out of range to another CCTV camera. To improve the operating efficiency of local government CCTV control centers, we describe here the partial automation of a CCTV control system that currently relies upon monitoring by human agents. We envisage an integrated crime prevention service, which incorporates the cooperative CCTV network suggested in this study and that can easily be experienced by citizens in ways such as determining a precise individual location in real time and providing a crime prevention service linked to smartphones and/or crime prevention/safety information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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