Kim, Dong-Wook;Lee, Young-Woo;Lee, Jong-Shill;Chee, Young-Joon;Lee, Sang-Min;Kim, In-Young;Kim, Sun-I.
Journal of Biomedical Engineering Research
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v.28
no.6
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pp.732-743
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2007
Background noise is one of the major complaints of not only hearing impaired persons but also normal listeners. This paper describes the results of two experiments in which speech recognition performance was determined for listeners with normal hearing and sensorineural hearing loss in noise environment. First, we compared speech enhancement algorithms by evaluation speech recognition ability in various speech-to-noise ratios and types of noise. Next, speech enhancement algorithms by reducing background noise were presented and evaluated to improve speech intelligibility for sensorineural hearing impairment listeners. We tested three noise reduction methods using single-microphone, such as spectrum subtraction and companding, Wiener filter method, and maximum likelihood envelop estimation. Their responses in background noise were investigated and compared with those by the speech enhancement algorithm that presented in this paper. The methods improved speech recognition test score for the sensorineural hearing impaired listeners, but not for normal listeners. The results suggest the speech enhancement algorithm with the loudness compression can improve speech intelligibility for listeners with sensorineural hearing loss.
In this study, characteristics of gaseous pollutants and particulate matter were investigated on the condition of DPF regeneration and normal DPF condition. THC, CO, $CO_2$, NOx, and $CH_4$ were analyzed by MEXA-7200H and CVS-7100 respectively. Particulate Matter (PM) was measured by difference in weight of Membrane filter. Particle Number (PN) was measured by CPC analyzer. And Sulfate, Nitrate, Organic were measured by Aerosol Mass Spectrometer (AMS). As a result, gaseous pollutants and particulate matter were detected in higher concentration during DPF regeneration than normal DPF condition. And the PN increased by 94%, the fuel consumption was reduced by 29% on DPF generation process. Sulfate, Nitrate and Organic were undetectable level during normal DPF condition. But the highest concentration of Sulfate, Nitrate and Organic were measured as $100{\mu}g/m^3$, $20{\mu}g/m^3$ and $15{\mu}g/m^3$ respectively on DPF regeneration condition. VOCs concentrations (Benzene, Toluene, Ethylbenzene, Xylene) were analyzed by using PTR-MS. Benzene and Toluene emission have little or no change depending on DPF regeneration. But the Ethylbenzene and Xylene have comparatively low emissions on DPF regeneration.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.13
no.2
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pp.99-106
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2003
Intrusions pose a serious security risk in a network environment. For detecting the intrusion effectively, many researches have developed data mining framework for constructing intrusion detection modules. Traditional anomaly detection techniques focus on detecting anomalies in new data after training on normal data. To detect anomalous behavior, Precise normal Pattern is necessary. This training data is typically expensive to produce. For this, the understanding of the characteristics of data on network is inevitable. In this paper, we propose to use clustering and association rules as the basis for guiding anomaly detection. For applying entropy to filter noisy data, we present a technique for detecting anomalies without training on normal data. We present dynamic transaction for generating more effectively detection patterns.
Here, we develop a new nanofilter device for the rapid and efficient separation of nanoparticles and biomolecules, exploiting the use of AAO mebrane with ordered nanopores in the range from 20 nm to 200 nm. Briefly, the chip comprises of a series of the upper and lower PDMS channels containing embedded inlet and outlet ports, and $50{\mu}m$ width microfluidic channel, and AAO membrane to be made the filtering zone. After assembling these components, the acrylate plastic plates were used to fix the device on the top and bottom side. When introducing the samples into the inlet ports of the upper PDMS channel, we were able to separate and concentrate the nanoparticles and target molecules at the filtering zone, and to elute the solutions containing the unwanted materials toward the lower PDMS channels normal to the direction of AAO membrane. To demonstrate the usefulness of the device we apply it to the SERS detection of nucleic acid sequences associated with Dengue virus serotype 2. We report a limit of detection for Dengue sequences of 300 nM and show excellent enhancement of Raman signals from the filter zone of the nanofilter device.
Spectroscopic measurement method based on visible and near-infrared wavelengths was prominent technology for rapid and non-destructive evaluation of internal quality of fruits. Reflectance measurement was performed to evaluate firmness, soluble solid content, and acid content of truss tomatoes by hyperspectral reflectance imaging system. The Vis/NIR reflectance spectra was acquired from truss tomatoes sorted by 6 ripening stages. The multivariable analysis based on partial least square (PLS) was used to develop regression models with several preporcessing methods, such as smoothing, normalization, multiplicative scatter correction (MSC), and standard normal variate (SNV). The best model was selected in terms of coefficient of determination of calibration ($R_c^2$) and full cross validation ($R_{cv}^2$), and root mean standard error of calibration (RMSEC) and full cross validation (RMSECV). The results of selected models were 0.8976 ($R_p^2$), 6.0207 kgf (RMSEP) with gaussian filter of smoothing, 0.8379 ($R_p^2$), $0.2674^{\circ}Bx$ (RMSEP) with the mean of normalization, and 0.7779 ($R_p^2$), 0.1033% (RMSEP) with median filter of smoothing for firmness, soluble solid content (SSC), and acid content, respectively. Results show that Vis / NIR hyperspectral reflectance imaging technique has good potential for the measurement of internal quality of truss tomato.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.20
no.5
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pp.623-628
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2007
The accurate peak response estimation of a seismically excited structure with frictional damping system(FDS) is very difficult since the structure with FDS shows nonlinear behavior dependent on the structural period, loading characteristics, and relative magnitude between the frictional force and the excitation load. Previous studies have estimated that by replacing a nonlinear system with an equivalent linear one or by employing the response spectrum obtained based on nonlinear time history and statistical analysis. In the case that an earthquake load is defined with probabilistic characteristics, the corresponding response of the structure with FDS has probabilistic distribution. In this study, nonlinear time history analyses were performed for the structure with FDS subjected to artificial earthquake loads generated using Kanai-Tajimi filter. An equation for the probability density function (PDF) of the displacement response is proposed by adapting the PDF of the normal distribution. Finally, coefficients of the proposed PDF are obtained by regression analysis of the statistical distribution of the time history responses. Finally the correlation between PDFs and statistical response distribution is presented.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.28
no.2
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pp.357-367
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2018
As information technology of modern society develops, various malicious codes with the purpose of seizing or destroying important system information are developing together. Among them, ransomware is a typical malicious code that prevents access to user's resources. Although researches on detecting ransomware performing encryption have been conducted a lot in recent years, no additional methods have been proposed to recover damaged files after an attack. Also, because the similarity comparison technique was used without considering the repeated encryption, it is highly likely to be recognized as a normal behavior. Therefore, this paper implements a filter driver to control the file system and performs a similarity comparison method that is verified based on the analysis of the encryption pattern of the ransomware. We propose a system to detect the malicious process of the accessed process and recover the damaged file based on the cloud storage.
In this paper, a novel descreening method using HOG(histogram of gradient)-based adaptive smoothing filter is proposed. Conventional edge-oriented smoothing methods does not provide enough smoothing to the halftone image due to the edge-like characteristic of the halftone noise. Moreover, clustered-dot halftoning method, which is commonly used in printing tends to create Moire pattern because of the intereference in color channels. Therefore, the proposed method uses HOG to distinguish edges and the amount of smoothing to be performed on the halftone image is then calculated according to the magnitude of the HOG in the edge and edge normal orientation. The proposed method was tested on various scanned halftone materials, and the results show that it effectively removes halftone noises as well as Moire pattern while preserving image details.
The present study proposed a method that dissolves ultrasonographic images into multiple resolutions using wavelet conversion and a boundary detection filter and improves the quality of ultrasonographic images through boundary detection filtering. In order to reduce noises and strengthen edges, the proposed method adjusted selectivity coefficient by area step by step from a low resolution image obtained from wavelet converted images to a high resolution image and performed edge filtering in consideration of direction. Through this method, we generated a selective low pass filtering effect in areas except edges by decreasing the wavelet coefficient for pixels in spot areas, improved continuity by smoothing edges in the tangential direction, and enhanced contrast by thinning in the normal direction. Through an experiment, we compared the filtering method using a non linear anisotropic expansion model and the filtering method using wavelet contraction structure in single resolution.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.56
no.12
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pp.2208-2213
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2007
In this study we have developed a hyperspectrum imaging system for highly sensitive and effective imaging analysis. An optical setup was designed using acoustic optical tunable filter (AOTF) for high sensitive hyperspectrum imaging. Light emitted by mercury lamp gets split in to diffracted and undiffracted beams while passing though AOTF. GFP transfected HEK-293 cell line was used as a model for in vitro imaging analysis. Cells were first, analyzed by fluorescence microscope followed by flow cytometric analysis. Flow cytometric analysis showed 66.31% transfection yield in GFP transfected HEK-293 cells. Various images of GFP transfected HEK-293 cell were grabbed by collecting the diffracted light using a CCD over a dynamic range of frequency of 129-171 MHz with an interval of 3 MHz. Subsequently, for in vivo image analysis of GFP transfected cells in mouse, a whole-body-imaging system was constructed. The blue light of 488 nm wavelength was obtained from a Xenon arc lamp using an appropriate filter and transmitted through an optical cable to a ring illuminator. To check the efficacy of the newly developed whole-body-imaging system, a comparative imaging analysis was performed on a normal mouse in presence and absence of Xenon arc irradiation. The developed hyperspectrum imaging analysis with AOTF showed the highest intensity of green fluorescent protein at 153 MHz of frequency and 494 nm of wavelength. However, the fluorescence intensity remained same as that of the background below 138 MHz (475 nm) and above 162 MHz (532 nm). The mouse images captured using the constructed whole-body-imaging system appeared monochromatic in absence of Xenon arc irradiation and blue when irradiated with Xenon arc lamp. Nevertheless, in either case mouse images appeared clearly.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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