The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.9
no.4
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pp.69-74
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2009
Abandoned objects should be treated as possibly dangerous things for public areas until they turn out to be safe because explosive material or chemical substance is intentionally contained in them for public terrors. For large public areas such as airports or train stations, there are limits in man-power for security staffs to check all the monitors for covering the entire area under surveillance. This is the basic motivation of developing the automatic detection system for dangerous abandoned objects based on vision technology. In this research, well-known DBE is applied to stably extract background images and the HOG algorithm is adapted to discriminate between human and stuff for object classification. To show the effectiveness of the proposed system, experiments are carried out in detecting intrusion for a forbidden area and alarming for abandoned objects in a room under surveillance.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.20
no.3
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pp.13-23
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2024
For the purpose of predicting credit card customer churn accurately through data analysis Detecting and tracking objects in continuous video is essential in self-driving cars, security and surveillance systems, sports analytics, medical image processing, and more. Correlation tracking methods such as Normalized Cross Correlation(NCC) and Sum of Absolute Differences(SAD) are used as an effective way to measure the similarity between two images. NCC, a representative correlation tracking method, has been useful in real-time environments because it is relatively simple to compute and effective. However, correlation tracking methods are sensitive to rotation and size changes of objects, making them difficult to apply to real-time changing videos. To overcome these limitations, this paper proposes an object tracking method using the Histogram of Oriented Gradients(HOG) feature to effectively obtain object data and the Convolution Neural Network(CNN) algorithm. By using the two algorithms, the shape and structure of the object can be effectively represented and learned, resulting in more reliable and accurate object tracking. In this paper, the performance of the proposed method is verified through experiments and its superiority is demonstrated.
The IOT environment, people connected to the network, object, everything such as space (Things) generates data in real time. The information between the object collecting, sharing, are utilized. Currently health care, research in various fields such as smart home has been promoted. Also appeared concepts emphasized all things(IOE) Internet connection between the geographic space and the Internet. Human, while important connections between the objects, such as objects, studies of efficient and secure authentication technologies have been developed. In this paper, we propose a RADIUS (Remote Authentication Dial In User Service) protocol for improved mutual authentication between each object in the IOT environment.
In visual surveillance system abandoned objects in public places are the deliberately left things, which should be automatically detected by intelligent systems in the environment where the number of cameras is increasing. This research deals with the design scheme of a smart security disk system which can detect these abandoned objects automatically and save the relevant image information with the wireless interface of high definition images. By implementing the proposed system in this research it is confirmed that the transmission performance shows 60 frames per second without compression of high definition images and the capability of the disk system shows the relevant images can be saved in a RAID configuration. Also, the proposed visual surveillance software shows a good detection rate of 80% in PAT performance.
In this paper, we propose a hierarchical image classification scheme for efficient object image classification. In the non-hierarchical image classification, which classifies the existing whole images at one time, it showed that objects with relatively similar shapes are not recognized efficiently. Therefore, in this paper, we introduce the image classification method in the hierarchical structure which attempts to classify object images hierarchically. Also, we introduce to the efficient class structure and algorithms considering the scalability that can occur when a deep learning image classification is applied to an actual system. Such a scheme makes it possible to classify images with a higher degree of confidence in object images having relatively similar shapes.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.11
no.1
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pp.55-63
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2001
There are many information objects and users in a large company. It is important issue how to control users access in order that only authorized user can access information objects, Traditional access control models do not properly reflect the characteristics of enterprise environment. This paper proposes an improved access control model for enterprise environment. The characteristics of access control in an enterprise are examined and a task role-based access control(T-RBAC) model founded on concept of classification of tasks is introduced. T-RBAC deals with each task differently according to its class, and supports task level access control and supervision role hierarchy.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.1
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pp.125-136
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2021
The development of systems that can generate automatically instructional material is a challenging goal for the e-learning community. These systems pave the way towards large scale e-learning deployment as they produce instruction on-demand for users requesting to learn about any topic, anywhere and anytime. However, realizing such systems is possible with the availability of vast repositories of web information in different formats that can be searched, reused and integrated into information-rich environments for interactive learning. This paradigm of learning relieves instructors from the tedious authoring task, making them focusing more on the design and quality of instruction. This paper presents a mobile learning system (Mole) that supports the generation of instructional material in M-Learning (Mobile Learning) contexts, by reusing and integrating heterogeneous hypermedia web resources. Mole uses open hypermedia repositories to build a Learning Web and to generate learning objects including various hypermedia resources that are adapted to the user context. Learning is delivered through a nice graphical user interface allowing the user to navigate conveniently while building their own learning path. A test case scenario illustrating Mole is presented along with a system evaluation which shows that in 90% of the cases Mole was able to generate learning objects that are related to the user query.
As the technology hegemony war between the United States and China develops and the importance of R&D increases, countries around the world are increasing their R&D investment. In Korea, the size of R&D investment by the government and companies has steadily increased every year, and cutting-edge technologies are being developed in various fields as it shifts to the direction of creative technology development. However, the number of cases in which high-tech core technologies in Korea, which have invested a lot of budget, time, and effort, are illegally leaked overseas is also steadily increasing. Research security is an activity to safely protect protected objects in the research environment from risk factors such as leakage and deodorization, and laws and systems for research security are being reorganized not only in Korea but also in the United States and other countries around the world. In this paper we aims to derive Korea's research security policy direction, focusing on US research security cases which ranks first in R&D expenses around the world to improve the R&D system and actively discusses R&D policies and laws.
In the face of the serious security situation with the increasing threat from North Korea, Korean Army is pursuing a reduction in troops through the performance improvement project of the GOP science-based border security system, which utilizes advanced technology. In order for the GOP science-based border security system to be an effective alternative to the decrease in military resources due to the population decline, it must guarantee a high detection and identification rate and minimize troop intervention by dramatically improving the false detection rate. Recently introduced in Korean Army, the GOP science-based border security system is known to ensure a relatively high detection and identification rate in good weather conditions, but its performance in harsh weather conditions such as rain and fog is somewhat lacking. As an alternative to overcoming this, a radar-based border security system that can detect objects even in bad weather has been proposed. This paper proves the effectiveness of the AI-based scientific border security system based on radar that is being currently tested at the 00th Division through the 2021 Rapid Acquisition Program, and suggests the direction of development for the GOP scientific border security system.
Kim, Syeun;Cho, Sungki;Choi, Eunjung;Hong, Jeongyoo
Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.9
no.1
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pp.25-32
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2016
Technical development have broaden human activity ranges and make human possible to defend the disasters which was undependable in the past. However, human's space activity brought a new kind of disaster to human. In the past, natural space objects was the only concern from the space, like the asteroid fallen on Chelyabinsk, Russia. But, nowadays, by the increasing number of the man-made space objects, these space kind of threat have diversified and become very real. So, nationwide safety strategy should be established to protect the people. In this paper, we suggest three points to make the decision for establishing the strategy based on the AHP analysis results.
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