The object of this study is to propose a study on the Private Investigator usage for Cyber Crime. The latest trend of cyber crime is being evolve in sophisticated and complex way over the global, like internet fraud, cyber gambling, hacking and etc. Hence national investigative authority mobilize high specialized skills and method of criminal investigation by each nation. But it is hard to respond in rapid and effective way because of propoor, distribution of group and insufficient of related legal system. Already in other countries, not considerable amount of services are given to private investigators in detection and tracking part which is inefficient by nation. So it has significantly meaningful to compensate the defect and study about private investigator usage as companion of cooperation policing for effectively respond to cyber-crime. The way to effectively deal with the cyber-crime is reevaluate meaning of partnership policing and need of private investigator usage. Also it is to analyze the main issue about introduction of a system and suggest the effective way of introduction. First, legislation of private investigator usage which is based upon partnership policing should be made up. Moreover, to establish the range of private investigator's business and enhance the reliability, it is to propose introduction of leading professional global certificate and license system with sufficient education and test. We are expecting introduction of private investigator usage can improve efficiency of investigation and promote effective countermeasures of cyber-crime.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.9
no.3
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pp.101-108
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2020
Since the performance of deep learning techniques has recently been proven in the field of image processing, there are many attempts to perform classification, analysis, and detection of images using such techniques in various fields. Among them, the expectation of medical image analysis software, which can serve as a medical diagnostic assistant, is increasing. In this study, we are attention to the capsule endoscope image, which has a large data set and takes a long time to judge. The purpose of this paper is to distinguish the gastrointestinal landmarks and to estimate the gastrointestinal transition location that are common to all patients in the judging of capsule endoscopy and take a lot of time. To do this, we designed CNN-based Classifier that can identify gastrointestinal landmarks, and used it to estimate the gastrointestinal transition location by filtering the results. Then, we estimate gastrointestinal transition location about seven of eight patients entered the suspected gastrointestinal transition area. In the case of change from the stomach to the small intestine(pylorus), and change from the small intestine to the large intestine(ileocecal valve), we can check all eight patients were found to be in the suspected gastrointestinal transition area. we can found suspected gastrointestinal transition area in the range of 100 frames, and if the reader plays images at 10 frames per second, the gastrointestinal transition could be found in 10 seconds.
Vision-based Human computer interaction is an emerging field of science and industry to provide natural way to communicate with human and computer. Especially, recent increasing demands for mobile augmented reality require the development of efficient interactive technologies between the augmented virtual object and users. This paper presents a novel approach to construct marker-less mobile augmented reality object and control the object. Replacing a traditional market, the human hand interface is used for marker-less mobile augmented reality system. In order to implement the marker-less mobile augmented system in the limited resources of mobile device compared with the desktop environments, we proposed a method to extract an optimal hand region which plays a role of the marker and augment object in a realtime fashion by using the camera attached on mobile device. The optimal hand region detection can be composed of detecting hand region with YCbCr skin color model and extracting the optimal rectangle region with Rotating Calipers Algorithm. The extracted optimal rectangle region takes a role of traditional marker. The proposed method resolved the problem of missing the track of fingertips when the hand is rotated or occluded in the hand marker system. From the experiment, we can prove that the proposed framework can effectively construct and control the augmented virtual object in the mobile environments.
UWB signal with high resolution capability can be used to estimate ranging and positioning in wireless personal area network. The node works on its local clock and the frequency differences of nodes have serious affects on ranging algorithms estimating locations of mobile nodes. The low rate UWB, IEEE802.15.4a, describes asynchronous two way ranging methods such as TWR and SDS-TWR working without any additional network synchronization, but the algorithms can not eliminate the effect of clock frequency differences. Therefore, the mechanisms to characterize the crystal difference is essential in typical UWB PHY implementations. In high rate UWB, characterizing of crystal offset with tracking loop is not required. But, detection of the clock frequency offset between the local clock and remote clock can be performed if there is little noise induced jitter. In this paper, we complete related ranging equations of high rate UWB based on TWR with relative frequency offset, and analyze a residual error in the ideal equations. We also evaluate the performance of the relative frequency offset algorithm by simulation and analyze the ranging errors according to the number of TWR to compensate coarse clock resolution. The results show that the relative frequency offset compensation and many times of TWR enhance the performance to converge to a limited ranging errors even with coarse clock resolutions.
This study was aimed to develop an instrument for real-time measurement of fluid conductance and to investigate the hydrodynamics of dentinal fluid. The instrument consisted of three parts; (1) a glass capillary and a photo sensor for detection of fluid movement, (2) a servo-motor, a lead screw and a ball nut for tracking of fluid movement, (3) a rotary encoder and software for data processing. To observe the blocking effect of dentinal fluid movement, oxalate gel and self-etch adhesive agent were used. BisBlock (Bisco) and Clearfil SE Bond (Kuraray) were applied to the occlusal dentin surface of extracted human teeth. Using this new device, the fluid movement was measured and compared between before and after each agent was applied. The instrument was able to measure dentinal fluid movement with a high resolution (0.196 nL) and the flow occurred with a rate of 0.84 to 15.2 nL/s before treatment. After BisBlock or Clearfil SE Bond was used, the fluid movement was decreased by 39.8 to 89.6%.
This study examined the effect of emotional sounds on satisfaction of search (SOS). SOS occurs when detection of a target results in a lesser chance of finding subsequent targets when searching for an unknown number of targets. Previous studies have examined factors that may influence the phenomenon, but the effect of emotional sounds is yet to be identified. Therefore, the current study investigated how emotional sound affects magnitude of the SOS effect. In addition, participants' eye movements were recorded to determine the source of SOS errors. The search display included abstract T and L-shaped items on a cloudy background and positive and negative sounds. Results demonstrated that negative sounds produced the largest SOS effect by definition, but this was due to superior accuracy in low-salient single target trials. Response time, which represents efficiency, was consistently faster when negative sounds were provided, in all target conditions. On-target fixation classification revealed scanning error, which occurs because targets are not fixated, as the most prominent type of error. These results imply that the two dimensions of emotion - valence and arousal - interactively affect cognitive performance.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.49
no.2
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pp.28-34
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2012
Various feature extraction algorithms are widely applied to real-time image processing applications for extracting significant features from images. Feature extraction algorithms are mostly combined with image processing algorithms mostly for image tracking and recognition. Feature extraction function is used to supply feature information to the other image processing algorithms and it is mainly implemented in a preprocessing stage. Nowadays, image processing applications are faced with embedded system implementation for a real-time processing. In order to satisfy this requirement, it is necessary to reduce execution time so as to improve the performance. Reducing the time for executing a feature extraction function dose not only extend the execution time for the other image processing algorithms, but it also helps satisfy a real-time requirement. This paper explains FAST (Feature from Accelerated Segment Test algorithm) of E. Rosten and presents FPGA-based embedded hardware accelerator architecture. The proposed acceleration scheme can be implemented by using approximately 2,217 Flip Flops, 5,034 LUTs, 2,833 Slices, and 18 Block RAMs in the Xilinx Vertex IV FPGA. In the Modelsim - based simulation result, the proposed hardware accelerator takes 3.06 ms to extract 954 features from a image with $640{\times}480$ pixels and this result shows the cost effectiveness of the propose scheme.
Time synchronization algorithm in wireless sensor networks is essential to various applications such as object tracking, data encryption, duplicate detection, and precise TDMA scheduling. This paper describes CDRS that is a time synchronization algorithm using the Clock Drift rate and Reference Signals between two sensor nodes. CDRS is composed of two steps. At first step, the time correction is calculated using offset and the clock drift rate between the two nodes based on the LTS method. Two nodes become a synchronized state and the time variance can be compensated by the clock drift rate. At second step, the synchronization node transmits reference signals periodically. This reference signals are used to calculate the time difference between nodes. When this value exceeds the maximum error tolerance, the first step is performed again for resynchronization. The simulation results on the performance analysis show that the time accuracy of the proposed algorithm is improved, and the energy consumption is reduced 2.5 times compared to the time synchronization algorithm with only LTS, because CDRS reduces the number of message about 50% compared to LTS and reference signals do not use the data space for timestamp.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.6
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pp.634-638
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2018
Haze is a factor that degrades the performance of various image processing algorithms, such as those for detection, tracking, and recognition using an electro-optical sensor. For robust operation of an electro-optical sensor-based unmanned system used outdoors, an algorithm capable of effectively removing haze is needed. As a haze removal method using a single electro-optical sensor, the dark channel prior using statistical properties of the electro-optical sensor is most widely known. Previous methods used a square filter in the process of obtaining a transmission using the dark channel prior. When a square filter is used, the effect of removing haze becomes smaller as the size of the filter becomes larger. When the size of the filter becomes excessively small, over-saturation occurs, and color information in the image is lost. Since the size of the filter greatly affects the performance of the algorithm, a relatively large filter is generally used, or a small filter is used so that no over-saturation occurs, depending on the image. In this paper, we propose an improved haze removal method using color image segmentation. The parameters of the color image segmentation are automatically set according to the information complexity of the image, and the over-saturation phenomenon does not occur by estimating the amount of transmission based on the parameters.
Four heavy metals (Pb, Cd, As, and Hg) in 38 species (total 325 samples) of oriental animality medicines were monitored by inductively coupled plasma-mass spectrometry (ICP-MS) and automatic mercury analyzer (AMA). The detected concentration range of Pb, Cd, As was presented as $0.02{\mu}gkg^{-1}$$(D.L){\sim}11.29mgkg^{-1}$, $0.01{\mu}gkg^{-1}$$(D.L){\sim}2.50 mgkg^{-1}$, $0.12{\mu}gkg^{-1}$$(D.L){\sim}5.27mgkg^{-1}$, respectively. In case of Hg, it the concentration range was $0.01{\sim}77.11mgkg^{-1}$ except one sample which exceeded detection limit. In all samples of Amydae Carapax and Gallnut, it was not detected over the maximum residue limits of metals. Pb is in charge of the greatest portion of contamination in 22 species of animality medicines, and in case of Hg, 54.46% of total samples were over the maximum residue limits. Therefore, environmental levels of Pb and Hg are needed to continue the researches and the studies for tracking pollution source are required.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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