Recently, in the field of video surveillance, a Deep Learning based learning method has been applied to a method of detecting a moving person in a video and analyzing the behavior of a detected person. The human activity recognition, which is one of the fields this intelligent image analysis technology, detects the object and goes through the process of detecting the body keypoint to recognize the behavior of the detected object. In this paper, we propose a method for Body Keypoint Localization based on Object Detection using RGB-D information. First, the moving object is segmented and detected from the background using color information and depth information generated by the two cameras. The input image generated by rescaling the detected object region using RGB-D information is applied to Convolutional Pose Machines for one person's pose estimation. CPM are used to generate Belief Maps for 14 body parts per person and to detect body keypoints based on Belief Maps. This method provides an accurate region for objects to detect keypoints an can be extended from single Body Keypoint Localization to multiple Body Keypoint Localization through the integration of individual Body Keypoint Localization. In the future, it is possible to generate a model for human pose estimation using the detected keypoints and contribute to the field of human activity recognition.
The tracking of current location of residents is an essential requirement for context-aware service of smart houses. This paper presents a wireless sensor network system which could detect location transition such as entrance and exit to a room and also identify the user who passed the room, without duty of wearing any sort of tag. We designed new sensor node to solve the problem of short operation lifetime of previous work[1] which has two pyroelectric infrared (PIR) sensors and an ultrasonic sensor, as well as a 2.4 GHz radio frequency wireless transceiver. The proposed user identification method is to discriminate a person based on his/her height by using an ultrasonic sensor. The detection idea of entering/exiting behavior is based on order of triggering of two PIR sensors. The topology of the developed wireless sensor network system is simple star structure in which each sensor node is connected to one sink node directly. We evaluated the proposed sensing system with a set of experiments for three subjects in a model house. The experimental result shows that the averaged recognition rate of user identification is 81.3% for three persons. and perfect entering/exiting behavior detection performance.
JavaScript is a popular technique for activating static HTML. JavaScript has drawn more attention following the introduction of HTML5 Standard. In proportion to JavaScript's growing importance, attacks (ex. DDos, Information leak using its function) become more dangerous. Since these attacks do not create a trail, whether the JavaScript code is malicious or not must be decided. The real attack action is completed while the browser runs the JavaScript code. For these reasons, there is a need for a real-time classification and determination technique for malicious JavaScript. This paper proposes the Analysis Engine for detecting malicious JavaScript by adopting the requirements above. The analysis engine performs static analysis using signature-based detection and dynamic analysis using behavior-based detection. Static analysis can detect malicious JavaScript code, whereas dynamic analysis can detect the action of the JavaScript code.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.28
no.3
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pp.591-603
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2018
Windows Event Log is a format that records system log in Windows operating system and methodically manages information about system operation. An event can be caused by system itself or by user's specific actions, and some event logs can be used for corporate security audits, malware detection and so on. In this paper, we choose actions related to corporate security audit and malware detection (External storage connection, Application install, Shared folder usage, Printer usage, Remote connection/disconnection, File/Registry manipulation, Process creation, DNS query, Windows service, PC startup/shutdown, Log on/off, Power saving mode, Network connection/disconnection, Event log deletion and System time change), which can be detected through event log analysis and classify event IDs that occur in each situation. Also, the existing event log tools only include functions related to the EVTX file parse and it is difficult to track user's behavior when used in a forensic investigation. So we implemented new analysis tool in this study which parses EVTX files and user behaviors.
Fate of fenarimol, chlorothalinol, and ethoprophos sprayed to control disease and pest was studied in a agroforest culture field of Jangsu-gun, Jeollabuk-do, Korea. Concentrations of fenarimol, chlorothalinol, and ethoprophos in runoff water ranged mostly to 0.2 mg/L at the first rainfall-runoff event. And then was rapidly decreased than detection limit at 60 days after the application. The fenarimol and chlorothalonil residue in soil was dissipated to below detection limit at 30 days after the application. But ethoprophos was decreased to below detection limit at 135 days after the application. The concentrations of experimental pesticides were highly detected in agroforest culture field than in open culture field. It is assumed that experimental pesticides were strongly adsorbed by organic matter such as fulvic acid and humic acid.
Objectives: A content analysis was conducted to examine whether the current school textbooks providing smoking information are effective or not. Methods: The authors reviewed 111 qualified textbooks using elementary through high schools during 2006-2007 academic year in Korea. Educational components were coded with an analysis tool developed through the present research. Result: Tobacco education components were narrowly focused on long-term physiological consequences of tobacco use, addictiveness, and harmful ingredients and they were repetitively shown in the textbooks. Negative health consequences such as lung cancer were emphasized 10 times among 12 smoking-related textbooks. Educational messages or contents are mainly based on medical knowledge (72%) rather than psycho-social components. The US school-based smoking prevention programs, however, employ psycho-social approach with cognitive and life-skill components and they contain only 7-17% of smoking-related medical knowledge. In order to increase psycho-social smoking prevention components in Korean textbooks, the present study identified social subjects of textbooks (and relating core sessions) for elementary, middle, and high school. It also provided guidelines for school instructors to use. Conclusion: Adolescent smoking behavior is not caused by the deficit of health information, but mostly by social influences including media and peer pressure. School textbooks proving smoking information need to increase psycho-social context. One of the most effective ways as a psycho-social smoking prevention program is to use social subjects (or curriculum) of textbooks such as social studies, ethics, social cultures, social environment, and home management.
This presentation firstly is discussed the characteristics of estrus, the time of first postpartum estrus, and the relative accurate of various estrus detection aids and secondly discussed the abnormalities of estrus and ovarian function and its control by treatment of exogenous hormones in cattle and pig. Longer estrus cycles as well as the shorter than 18 day cycles showed the lowered conception rates as compared to the normal cycles of 18 to 25 days. Other characteristics of est겨s such as duration of estrus, intensity of estrus and time of estrus are reviewed to affect fertility. The first postpartum ovulation and estrus in cows usually occurs about 20 to 30 days and 40 to 50 days after parturition, respectively. Irregularities in estrus cycle length have been conducted during early postpartum period. In sows, weaning is followed by ovulation and estrus although there is some individual variation. The most common method of estrus detection is direct visual observation on standing estrus behavior, but various aids of estrus detection have been empolyed with varying degree of effectiveness. The results from heat detector devices are about as accurate as twice-daily observation(about 90%). The abnormal estrus can be classified into three types; irregular or continuous estrus, silent estrus and anestrus. Cystic ovarian disease, follicular cysts and luteal cysts, is a serious cause of reproductive failure in cattle and pig. The follicular cysts are much more common than luteal cysts and the incidence of ovarian cysts in dairy cattle is higher than beef cattle and pig. The occurrences of ovarian cysts have been closely associated with levels of milk production, stages of postpartum period, nutritional levels and seasons. The luteal cysts and persistent corpora lutea are responsive to the luteolytic effects of the recently synthetic analogues of PGF2$\alpha$ in cows and sows and recently GnRH or LH-RH has been successfully used as a treatment for cows and sows with ovarian follicular cysts.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.5
no.10
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pp.319-326
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2016
Abnormal situation caused by aggressive behavior of pigs adversely affects the growth of pigs, and comes with an economic loss in intensive pigsties. Therefore, IT-based video surveillance system is needed to monitor the abnormal situations in pigsty continuously in order to minimize the economic demage. In this paper, we propose a new Kinect camera-based monitoring system for the detection of the individual pigs. The proposed system is characterized as follows. 1) The background subtraction method and depth-threshold are used to detect only standing-pigs in the Kinect-depth image. 2) The moving-pigs are labeled as regions of interest. 3) A contour method is proposed and applied to solve the touching-pigs problem in the Kinect-depth image. The experimental results with the depth videos obtained from a pig farm located in Sejong illustrate the efficiency of the proposed method.
Objective: A study was made investigate factors affecting body surface temperature changes after weaning in sows, whether these can be used to aid detection of natural estrus and how they relate to subsequent reproductive performance. Methods: A total of 132 sows were selected during summer from a breeding farm, with mean parity of 3.6±2.3 and 28.5±0.9 days lactation length. Four daily measurements (6:00, 8:00, 16:00, and 18:00) of vulva (VST), udder (UST), ear base and central back skin temperatures for individual sows were taken by an infrared thermometer, continuing up to 8 days post weaning. Results: The VST obtained from sows showing estrus at 4 days post-weaning (4DPW), 5DPW, and 6DPW showed a peak at the fourth day post-weaning, but then started to decrease. The VST of sows not detected in standing heat (NDPW) remained at a lower level during the experiment, but UST was increased soon after weaning. The VST-UST temperature differences during daytime of sows that were showing behavioural standing heat on 4DPW, 5DPW, 6DPW, and 7DPW were 0.46℃±0.123℃, 0.71℃±0.124℃, 0.66℃ ±0.171℃, and 0.58℃±0.223℃, respectively. The NDPW sows had the highest UST observed, but also the lowest VST so that a more negative value of temperature difference (-0.31℃) was seen during first few days post-weaning. A total of 119 sows were observed to show standing heat and were bred. The later the estrus, the smaller the litter size (p = 0.005). Conclusion: Sows which did not show behavior indicative of stable standing heat after weaning had a VST which remained at a lower level, but the UST increased soon after weaning. Therefore, for sow heat detection under field conditions, the changes of VST and UST and difference between the two should be considered together to increase the accuracy of detection.
Recently, many researches on detecting and responding worms due to the fatal infrastructural damages explosively damaged by automated attack tools, particularly worms. Network service vulnerability exploiting worms have high propagation velocity, exhaust network bandwidth and even disrupt the Internet. Previous worm researches focused on signature-based approaches however these days, approaches based on behavioral features of worms are more highlighted because of their low false positive rate and the attainability of early detection. In this paper, we propose a Distributed Worm Detection Model based on packet marking. The proposed model detects Worm Cycle and Infection Chain among which the behavior features of worms. Moreover, it supports high scalability and feasibility because of its distributed reacting mechanism and low processing overhead. We virtually implement worm propagation environment and evaluate the effectiveness of detecting and responding worm propagation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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