Park Jong-Hyun;Baek Seung-Cheol;Toan Nguyen Dinh;Lee Guee-Sang
The Journal of the Korea Contents Association
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v.7
no.2
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pp.40-50
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2007
In this paper, we propose an efficient method for detecting and tracking multiple moving objects based on morphological region merging from real-time video sequences. The proposed approach consists of adaptive threshold extraction, morphological region merging and detecting and tracking of objects. Firstly, input frame is separated into moving regions and static regions using the difference of images between two consecutive frames. Secondly, objects are segmented with a reference background image and adaptive threshold values, then, the segmentation result is refined by morphological region merge algorithm. Lastly, each object segmented in a previous step is assigned a consistent identification over time, based on its spatio-temporal information. The experimental results show that a proposed method is efficient and useful in terms of real-time multiple objects detecting and tracking.
In video surveillance and monitoring (VSAM), extracting foreground by detecting moving regions is the most fundamental step. The foreground extracted, however, includes not only objects in motion but also their shadows, which may cause errors in following video image processing steps. To remove the shadows, this paper presents a new technique to determine shadow pixels in the foreground image of a VSAM camera system. The proposed technique utilizes a fact that the effect of shadowing to each pixel is different defending on its brightness in a background image when determining shadow pixels unlike existing techniques where unified decision criteria are used to all pixels. Such an approach can easily accommodate local features in an image and hold consistent Performance even in changing environment. In real experiments, the proposed technique showed better results compared with an existing technique.
Kim, Jongbeom;Kim, Jin-Gyum;Kong, Byeongseo;Kim, Kyung-Mo;Jang, Changheui;Kang, Sung-Sik;Jhang, Kyung-Young
Nuclear Engineering and Technology
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v.52
no.3
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pp.621-625
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2020
Cast austenitic stainless steel (CASS) is used for fabricating different components of the primary reactor coolant system of pressurized water reactors. However, the thermal embrittlement of CASS resulting from long-term operation causes structural safety problems. Ultrasonic testing for flaw detection has been used to assess the thermal embrittlement of CASS; however, the high scattering and attenuation of the ultrasonic wave propagating through CASS make it difficult to accurately quantify the flaw size. In this paper, we present a different approach for evaluating the thermal embrittlement of CASS by assessing changes in the material properties of CASS using a nonlinear ultrasonic technique, which is a potential nondestructive method. For the evaluation, we prepared CF8M specimens that were thermally aged under four different heating conditions. Nonlinear ultrasonic measurements were performed using a contact piezoelectric method to obtain the relative ultrasonic nonlinearity parameter, and a mini-sized tensile test was performed to investigate the correlation of the parameter with material properties. Experimental results showed that the ultrasonic nonlinearity parameter had a correlation with tensile properties such as the tensile strength and elongation. Consequently, we could confirm the applicability of the nonlinear ultrasonic technique to the evaluation of the thermal embrittlement of CASS.
Satellite images that have been obtained periodically and continuously are very effective data to monitor the changes of Earth's surface. Traditionally, the studies on change detection using satellite images have mainly focused on comparison between two results after analyzing two images respectively. However, the interests in researches to catch smooth trends and short duration events from continual multi-temporal images have been increased recently. In this study, we introduce and test an approach based on 3D wavelet transform to analyze the multi-temporal satellite images. 3D wavelet transform can reduce the dimensions of data conserving main trends. Also, it is possible to extract important patterns and to analyze spatial and temporal relations with neighboring pixels using 3D wavelet transform. As a result, 3D wavelet transform is useful to capture the long term trends and short-term events rapidly. In addition, we can expect to get new information through sub-bands of 3D wavelet transform which provide different information by decomposed direction.
Understanding the various unspecified hacking and repeated cyber DDoS attacks, finally was able to find a solution in the methods of attacks. Freely researching approach that combines the attacker and defender, offensive and defensive techniques can be called a challenge to discover the potential in whimsy. In this paper we test and evaluate "KWON-GA", global white hackers team has made by many years of experiences in infiltration and diagnosis under guise of offence is the best defence. And it is knowledge information ICT Convergence security solution which is developed for the purpose of defence, it provide customization policy that can be fit to customer's system environment with needed techniques and it is processed with unique proprietary technology so that it's not possible to scan. And even if it has leaked internally it's impossible to analyze so hackers can't analyze vulnerability, also it can't be abused as hacking tools.
With a remarkable growth and expansion of Internet, the security issues emerged from intrusions and attacks such as computer viruses, denial of services and hackings to destroy information have been considered as serious threats for Internet and the private networks. To protect networks from intrusions and attacks, many vendors have developed various security systems such as firewalls and intrusion detection systems. However, managing these systems individually demands too much work and high cost. Thus, integrated and autonomous security management for various security products has become more important. In this paper, we present the architecture of the WISMSF (Web-based Integrated Security Management System for Firewalls) and the merits of centralized approach for managing heterogeneous firewalls and implement the prototype of the central policy database that is a component of the WISMSF engine. The WISMSF engine supports an integrated view for policies, the integrity of polities and the easy recovery and addition of policies. And also, we define the policy conflicts of WISMSF and present the policy recovery process to support to the policies consistence.
Purpose: Certain places in Seoul such as Shinchon, Hongdae, and Gangnam, often suffer from sudden overflow of mobile population which can cause serious safety problems. This study suggests the application of spatial CUSUM control chart in monitoring areal population mobility data which is recently provided by Seoul metropolitan government. Methods: Monitoring series of standardized local Moran's I enables one to detect spatio-temporal out-of-control status based on the accumulation of past patterns. Moreover, we visualize such pattern map for more intuitive comprehension of the phenomenon. As a case study, we have analyzed the female mobility population aged 25 to 29 appeared in 51 Jipgyegu near Hongik university on fridays from January, 2017 to June, 2018. They are validated by exploring related articles and through local due diligence. Results: The results of the analysis provide insights in figuring out if the change of the mobility population is short-term by particular incident or long-term by spatial alteration, which allows strategic approach in constructing response system. Specific case near popular downtown near Hongik University has shown that newly opened hotels, shops of global sports brand and franchise bookstores have attracted young female population. Conclusion: We expect that the results of our study contribute to planning effective distribution of administrative resources to prepare against drastic increase in floating population. Furthermore, it can be useful in commercial area analysis and age/gender specific marketing strategy for companies.
Forest fire is a critical disaster that causes massive destruction of forest ecosystem and economic loss. Hence, accurate estimation of the burned area is important for evaluation of the degree of damage and for preparing baseline data for recovery. Since most of the area size damaged by wildfires in Korea is less than 1 ha, it is necessary to use satellite or drone images with a resolution of less than 10m for detecting the damage area. This paper aims to detect wildfire-damaged area from a Kompsat-3 image using the indices such as NDVI (normalized difference vegetation index) and FBI (fire burn index) and to examine the classification characteristics according to the methods such as Otsu thresholding and ISODATA(iterative self-organizing data analysis technique). To mitigate the salt-and-pepper phenomenon of the pixel-based classification, a gaussian filter was applied to the images of NDVI and FBI. Otsu thresholding and ISODATA could distinguish the burned forest from normal forest appropriately, and the salt-and-pepper phenomenon at the boundaries of burned forest was reduced by the gaussian filter. The result from ISODATA with gaussian filter using NDVI was closest to the official record of damage area (56.9 ha) published by the Korea Forest Service. Unlike Otsu thresholding for binary classification,since the ISODATA categorizes the images into multiple classes such as(1)severely burned area, (2) moderately burned area, (3) mixture of burned and unburned areas, and (4) unburned area, the characteristics of the boundaries consisting of burned and normal forests can be better expressed. It is expected that our approach can be utilized for the high-resolution images obtained from other satellites and drones.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.25
no.6_1
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pp.507-516
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2007
Segmentation and organization of the LiDAR (Light Detection and Ranging) data of the Earth's surface are difficult tasks because the captured LiDAR data are composed of irregularly distributed point clouds with lack of semantic information. The reason for this difficulty in processing LiDAR data is that the data provide huge amount of the spatial coordinates without topological and/or relational information among the points. This study introduces LiDAR data segmentation technique by utilizing histograms of the LiDAR height image data and analyzing roof shape for 3D reconstruction and visualization of the buildings. One of the advantages in utilizing LiDAR height image data is no registration required because the LiDAR data are geo-referenced and ortho-projected data. In consequence, measurements on the image provide absolute reference coordinates. The LiDAR image allows measurement of the initial building boundaries to estimate locations of the side walls and to form the planar surfaces which represent approximate building footprints. LiDAR points close to each side wall were grouped together then the least-square planar surface fitting with the segmented point clouds was performed to determine precise location of each wall of an building. Finally, roof shape analysis was performed by accumulated slopes along the profiles of the roof top. However, simulated LiDAR data were used for analyzing roof shape because buildings with various shapes of the roof do not exist in the test area. The proposed approach has been tested on the heavily built-up urban residential area. 3D digital vector map produced by digitizing complied aerial photographs was used to evaluate accuracy of the results. Experimental results show efficiency of the proposed methodology for 3D building reconstruction and large scale digital mapping especially for the urban area.
Spatio-temporal congestion evolution pattern can be reproduced using the VDS(Vehicle Detection System) historic speed dataset in the TMC(Traffic Management Center)s. Such dataset provides a pool of spatio-temporally experienced traffic conditions. Traffic flow pattern is known as spatio-temporally recurred, and even non-recurrent congestion caused by incidents has patterns according to the incident conditions. These imply that the information should be useful for traffic prediction and traffic management. Traffic flow predictions are generally performed using black-box approaches such as neural network, genetic algorithm, and etc. Black-box approaches are not designed to provide an explanation of their modeling and reasoning process and not to estimate the benefits and the risks of the implementation of such a solution. TMCs are reluctant to employ the black-box approaches even though there are numerous valuable articles. This research proposes a more readily understandable and intuitively appealing data-driven approach and developes an algorithm for identifying congestion patterns for recurrent and non-recurrent congestion management and information provision.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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