Many information systems that provide useful services to people are connected to the Internet for convenience and efficiency. However, improper accessibility might make the systems susceptible to a variety of attacks. Although existing security solutions such as an intrusion detection system, intrusion prevention system, and firewalls have been designed to protect against such attacks, it is impossible to block all kinds of attacks. Furthermore, most of the proposed solutions require information about attacks for efficient prevention. Research on intrusion-tolerant systems (ITSs) have been conducted in order to continue providing proper services in threatening environments. The purpose of an ITS is to survive against every intrusion, rather than to prevent them. In this paper, previous studies on ITS are introduced and classified according to the centric scheme as middleware-based ITS, hardware-based ITS, and recovery-based ITS. Recent research focusing on adaptive transformation schemes is also introduced.
In this study, we propose a joint source/channel rate control algorithm for video encoder targeting packet erasure channel. Based on the buffer constraints of video communication systems, encoding rate constraint is presented. After defining source distortion models for coded and skipped video frames and a channel distortion model for packet errors and their propagation, an average distortion model of received video is proposed for a given encoding window. Finally, we define an optimization problem to minimize the average distortion for given channel rates and packet loss rates by controlling spatio-temporal parameters of source video and FEC block sizes. Then, we propose a window-based algorithm to solve the problem in real-time.
In this paper we propose a new frame rate up conversion scheme which is used to overcome the motion blur problem of liquid crystal display caused by its slow response. The conventional bilateral motion estimation method which is mainly used in the frame rate up conversion scheme has a drawback that it cannot find true motion vector if there are blocks with simple texture in the search range. To solve this problem, a texture adaptive bilateral motion estimation method that increases cost value of block with simple texture is proposed. Also a motion estimation scheme that utilizes neighboring motion vector effectively is proposed to reduce computation time required to estimate motion. Since the proposed scheme does not apply all available motion vectors within the search range, the execution time of frame rate up conversion can be reduced dramatically. Experimental results show that the interpolated frame image quality of the proposed method is improved in subjective as well as objective view point compared with that of the conventional method.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.24
no.9A
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pp.1411-1418
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1999
In this paper, we propose a fast motion estimation algorithm using motion prediction and neural network. Considering that the motion vectors have high spatial correlation, the motion vector of current block is predicted by those of neighboring blocks. The codebook of motion vector is designed by Kohonen self-organizing feature map(KSFM) learning algorithm which has a fast learning speed and 2-D adaptive chararteristics. Since the similar codevectors are closely located in the 2-D codebook the motion is progressively estimated from the predicted codevector in the codebook. Computer simulation results show that the proposed method has a good performance with reduced computational complexity.
In this paper, we study optimal tradeoffs of achievable throughput versus consumed power in wireless ad-hoc networks formed by a collection of multiple antenna nodes. Relying on adaptive modulation and/or dynamic channel coding rate allocation techniques for multiple antenna systems, we examine the maximization of throughput under power constraints as well as the minimization of transmission power under throughput constraints. In our examination, we also consider the impacts of enforcing quality of service requirements expressed in the form of channel coding block loss constraints. In order to properly model temporally correlated loss observed in fading wireless channels, we propose the use of finite-state Markov chains. Details of fading statistics of signal-to-interference-noise ratio, an important indicator of transmission quality, are presented. Further, we objectively inspect complexity versus accuracy tradeoff of solving our proposed optimization problems at a global as oppose to a local topology level. Our numerical simulations profile and compare the performance of a variety of scenarios for a number of sample network topologies.
The block cipher ARIA has been threatened by side-channel analysis, and much research on countermeasures of this attack has also been produced. However, studies on countermeasures of ARIA are focused on software implementation, and there are no reports about hardware designs and their performance evaluation. Therefore, this article presents an advanced masking algorithm which is strong against second-order differential power analysis (SODPA) and implements a secure ARIA hardware. As there is no comparable report, the proposed masking algorithm used in our hardware module is evaluated using a comparison result of software implementations. Furthermore, we implement the proposed algorithm in three types of hardware architectures and compare them. The smallest module is 10,740 gates in size and consumes an average of 47.47 ${\mu}W$ in power consumption. Finally, we make ASIC chips with the proposed design, and then perform security verification. As a result, the proposed module is small, energy efficient, and secure against SODPA.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.4
no.2
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pp.141-146
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1999
In this paper, picture set filter is proposed for preserving compression ratio and video qualify. This filter controls the compression ratio of each frame depending on the correlation to the reference frame by selectively eliminating less important high-resolution areas. Consequently, video quality can be preserved and bit rate can be controlled adaptively. In the simulation, to test the performance of the proposed coding method, comparisons with the full search block matching algorithm and the differential image coding algorithm are made. In the former case, video quality, compression ratio and encoding time is improved. In the latter case, video quality is degraded, but compression ratio and encoding time is improved. Consequently. the proposed method shows a reasonably good performance over existing ones.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.65
no.1
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pp.142-149
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2016
This paper proposes a method to detect LP(License Plate) of vehicles in indoor and outdoor parking lots. In restricted environment, there are many conventional methods for detecting LP. But, it is difficult to detect LP in natural and complex scenes with background clutters because several patterns similar with text or LP always exist in complicated backgrounds. To verify the performance of LP text detection in natural images, we apply MB-LGP feature by combining with ensemble machine learning algorithm in purpose of selecting optimal features of small number in huge pool. The feature selection is performed by adaptive boosting algorithm that shows great performance in minimum false positive detection ratio and in computing time when combined with cascade approach. MSER is used to provide initial text regions of vehicle LP. Throughout the experiment using real images, the proposed method functions robustly extracting LP in natural scene as well as the controlled environment.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.12
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pp.36-41
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2016
LDPC code has beend applied in recent communication standards, such as Wi-Fi, WiGig, 10GBased-T Ethernet as a forward error correction code. However, LDPC code is required a large amount of computational complexity due to large iterations and block lengths for high performances. To solve this problem, various research has been continously performed for reducing computational complexity. In this paper, we propose AFC algorithm to deactive the variable and check node for reduce the computational complexity.
As an adaptive control function generator, the CMAC (Cerebellar Model Arithmetic or Articulated Controller) based learning control has drawn a great attention to realize a rather robust real-time manipulator control under the various uncertainties. There remain, however, inherent problems to be solved in the CMAC application to robot motion control or perception of sensory information. To apply the CMAC to the various unmodeled or modeled systems more efficiently, It is necessary to analyze the effects of the CMAC control parameters an the trained net. Although the CMAC control parameters such as size of the quantizing block, learning gain, input offset, and ranges of input variables play a key role in the learning performance and system memory requirement, these have not been fully investigated yet. These parameters should be determined, of course, considering the shape of the desired function to be trained and learning algorithms applied. In this paper, the interrelation of these parameters with learning performance is investigated under the basic learning schemes presented by authors. Since an analytic approach only seems to be very difficult and even impossible for this purpose, various simulations have been performed with prespecified functions and their results were analyzed. A general step following design guide was set up according to the various simulation results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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