Marine debris not only affects the survival of marine life, water pollution, and scenery but also has secondary effects on economic loss and human health. While research on underwater and surface debris is actively ongoing, solutions to marine debris in hard-to-reach blind spots are being developed slowly. To address this problem, we utilize drones to detect and track marine debris in blind spots such as tetrapods. The detected debris is then visualized by calculating its location coordinates using the drone's GPS, altitude, and heading values. The proposed method of using drones for detecting marine debris and matching it with longitude and latitude coordinates provides an effective solution to the problem of marine debris in blind spots.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.10
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pp.1262-1270
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2020
Recently, the smart video surveillance research, which has been receiving increasing attention, has mainly focused on the intruder detection and tracking, and abandoned object detection. On the other hand, research on real-time detection of stolen objects is relatively insufficient compared to its importance. Considering various smart surveillance video application environments, this paper presents two different types of stolen object detection algorithms. We first propose an algorithm that detects theft of statically and dynamically registered surveillance objects using a dual background subtraction model. In addition, we propose another algorithm that detects theft of general surveillance objects by applying the dual background subtraction model and Mask R-CNN-based object segmentation technology. The former algorithm can provide economical theft detection service for pre-registered surveillance objects in low computational power environments, and the latter algorithm can be applied to the theft detection of a wider range of general surveillance objects in environments capable of providing sufficient computational power.
Since a homing torpedo system consists of various subsystems, organic interactions of which dictate the performance of the torpedo system, it is necessary to estimate the effects of individual subsystems in order to obtain an optimized design of the overall system. This paper attempts to gain some insight into the detection mechanism of a torpedo run, and analyze the relative importance of various parameters of a torpedo system. A database for the analysis was generated using a simulation model based on the combined discrete event and discrete time architecture. Multiple search schemes, including the snake-search method, were applied to the torpedo model, and some parameters of the torpedo were found to be stochastic. We then analyzed the effectiveness of torpedo’s detection capability according to the torpedo speed, the target speed, and the maximum detection range.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.10
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pp.541-546
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2020
The surveillance radar for naval ships is an essential equipment of a battle system that executes the detection and tracking of targets, and the shooting support function; it calculates the three-dimensional track of the target range, azimuth, and altitude to carry out its duty. The surveillance radar consists of an antenna, a transceiver, a processing unit, and an air dryer section. The radar radiates the transmission signal on the antenna section, receives the reflected signal from the target, and amplifies the signals on the transceiver section. The signal received from the antenna is used to provide the operator with target information in various ways. This study identified the display problems when the information about the target is displayed through the radar. The causes of the problems were analyzed and improved. The tracking disappearance phenomenon caused by the altered-course of the ship was improved on the TWS tracking algorithm. The validity of the improved TWS tracking algorithm was confirmed by the normal condition of the target status on the B-scope.
Sea ice motion is an important factor for assessing change of sea ice because the motion affects to not only regional distribution of sea ice but also new ice growth and thickness of ice. This study presents an application of multi-temporal high-resolution optical satellites images obtained from Korea Multi-Purpose Satellite-2 (KOMPSAT-2) and Korea Multi-Purpose Satellite-3 (KOMPSAT-3) to measure sea ice motion using SIFT (Scale-Invariant Feature Transform), SURF (Speeded Up Robust Features) and ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF) feature tracking techniques. In order to use satellite images from two different sensors, spatial and radiometric resolution were adjusted during pre-processing steps, and then the feature tracking techniques were applied to the pre-processed images. The matched features extracted from the SIFT showed even distribution across whole image, however the matched features extracted from the SURF showed condensed distribution of features around boundary between ice and ocean, and this regionally biased distribution became more prominent in the matched features extracted from the ORB. The processing time of the feature tracking was decreased in order of SIFT, SURF and ORB techniques. Although number of the matched features from the ORB was decreased as 59.8% compared with the result from the SIFT, the processing time was decreased as 8.7% compared with the result from the SIFT, therefore the ORB technique is more suitable for fast measurement of sea ice motion.
The recent increase in virtual reality (VR) technology around the world has been VR work in cooperation with technology from other sectors to form new trends. In the case of advertising, it is difficult to trace if VR users viewed a certain piece of advertisement because the current technology does not allow them to interact with the screen. Eye tracking technology can act as a solution to the problem of tracing advertisement views as it allows for data extraction in relation to which advertisements were viewed and for how long. The research paper suggests a method of how to track the eyes of users in VR advertising. The suggested method includes communication between a server and VR HMD (virtual reality head mounted display) as well as a screen of output from the server.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.7
no.3
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pp.147-156
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2003
In this paper, a damage detection method using mode shapes of truss structures is presented. The theory is formulated based on the changes in the modal strain energy in a truss type structures due to damage. To examine the feasibility, the theory is applied to an experimental data of a 1:6 scale model of a typical hexagonal truss structure. The experiment consists of 17 damage scenarios subjected to three different types of damage. The damage evaluation results show that the proposed method detects successfully damage in truss elements and also show that the performance of proposed method can be significantly impacted by the noise in the measurement data for small damage.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.10a
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pp.518-520
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2014
Radar Cross Section(RCS) is very important factor to detect target by radar. Even if the same target, RCS value is significantly different according to the direction facing the radar. Therefore, it is advantageous to place the radar, where RCS is larger to increase the probability of detecting a target with a radar. North Korean ballistic missiles are major threat to our security, ballistic missiles should be detected early and traced for ballistic missile defense. In this paper, it is analyzed that ballistic missile's RCS characteristics and trajectory and proposed a way of radar deployment to improve the detection probability of ballistic missile.
Park, Hong-Jae;Lee, Seung-Je;Ha, Gong-Yong;Kim, Li-Hyung;Kim, Young-Man
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2008.05a
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pp.796-799
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2008
최근 유비쿼터스 컴퓨팅과 유비쿼터스 네트워크를 활용하여 새로운 서비스들을 개발하려는 노력이 진행 중이며, 이와 관련된 기술의 중요성도 급증하고 있다. 특히 감시정찰 센서네트워크의 핵심 구성요소인 저가의 경량 센서노드에서 측정한 미가공 데이터(raw data)를 사용하여 침입 물체의 실시간 탐지, 식별, 추적 및 예측하기 위한 디지털 신호처리 기술은 주요 기술 중 하나이다. 본 논문에서는 감시정찰 센서네트워크의 핵심 구성요소인 소리센서 노드에서 측정한 소리 미가공 데이터를 사용하여 차량을 탐지할 수 있는 소리센서 디지털 신호처리 알고리즘을 설계 및 구현 한다. 알고리즘의 주 목표는 감시정찰용 센서노드의 탐지 신뢰성을 높이기 위한 높은 침입물체 탐지 성공률(success rate)과 낮은 허위신고(false alarm) 횟수를 가지는 것이다. 성능평가 결과에 의하면 제안한 AMIDA 알고리즘은 90% 이상의 탐지 성공률과 2 회 이하의 허위신고 횟수를 가지는 것을 확인할 수 있었다.
Jang Hee-Jin;Yun Ho-Sang;Kim Sang-Soo;Park Jae-Keun;Kim Cheol-Ho
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.06c
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pp.304-306
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2006
21세기 정보혁명을 바탕으로 전쟁의 양상은 정보전, 네트워크 및 컴퓨터 중심의 사이버전과 같은 새로운 전쟁 패러다임으로 변화하고 있다. 이러한 정보전에 대비하여 국방정보체계에 다양한 정보보호시스템을 설치하여 사용하고 있다. 그러나 국방정보체계 환경에 현재까지 배치된 정보보호시스템들은 침해 사고에 대한 탐지 및 보고 등의 수동적인 대응만을 지원한다. 그러므로 발생한 공격에 대한 대응을 마련하더라도 동일한 공격자가 동일한 목표 시스템에 대하여 또 다른 공격 기술을 이용하여 재침입이 가능하다. 이를 방어하기 위하여 공격에 대한 능동적인 대응이 필요하다. 대표적인 능동 대응 기술인 침입자 역추적은 시스템 및 네트워크에 대하여 공격을 시도하는 침입자의 네트워크 상의 실제 위치를 추적하는 기술이다. 침해 사고를 근본적으로 차단하기 위하여 침입자의 실제 신분 확인이 필수적이다. 이를 위하여 본 논문에서는 침입자 역추적 기술을 분석하고 국방정보체계 환경을 위한 세션분석기반의 침입자 역추적 기술을 제안한다. 또한 이 기술을 기반으로 구현한 침입자 역추적 시스템을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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