The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.41
no.9
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pp.1120-1131
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2016
In this paper, we propose a smoker recognition algorithm, detecting smokers in a video sequence in order to prevent fire accidents. We use description-based method in hierarchical approaches to recognize smoker's activity, the algorithm consists of background subtraction, object detection, event search, event judgement. Background subtraction generates slow-motion and fast-motion foreground image from input image using Gaussian mixture model with two different learning-rate. Then, it extracts object locations in the slow-motion image using chain-rule based contour detection. For each object, face is detected by using Haar-like feature and smoke is detected by reflecting frequency and direction of smoke in fast-motion foreground. Hand movements are detected by motion estimation. The algorithm examines the features in a certain interval and infers that whether the object is a smoker. It robustly can detect a smoker among different objects while achieving real-time performance.
In this paper, we propose a high performance elliptic curve cryptographic processor over $GF(2^{163})$. The proposed architecture is based on a modified Lopez-Dahab elliptic curve point multiplication algorithm and uses Gaussian normal basis for $GF(2^{163})$ field arithmetic. To achieve a high throughput rates, we design two new word-level arithmetic units over $GF(2^{163})$ and derive a parallelized elliptic curve point doubling and point addition algorithm with uniform addressing based on the Lopez-Dahab method. We implement our design using Xilinx XC4VLX80 FPGA device which uses 24,263 slices and has a maximum frequency of 143MHz. Our design is roughly 4.8 times faster with 2 times increased hardware complexity compared with the previous hardware implementation proposed by Shu. et. al. Therefore, the proposed elliptic curve cryptographic processor is well suited to elliptic curve cryptosystems requiring high throughput rates such as network processors and web servers.
With the assistance of typhoon field data at aerial elevation level observed by meteorological satellites and wind velocity and direction records nearby the ground gathered in Guangzhou Weather Station between 1985 and 2001, some key wind field parameters under typhoon climate in Guangzhou region were calibrated based on Monte-Carlo stochastic algorithm and Meng's typhoon numerical model. By using Peak Over Threshold method (POT) and Generalized Pareto Distribution (GPD), Wind field characteristics during typhoons for various return periods in several typical engineering fields were predicted, showing that some distribution rules in relation to gradient height of atmosphere boundary layer, power-law component of wind profile, gust factor and extreme wind velocity at 1-3s time interval are obviously different from corresponding items in Chinese wind load Codes. In order to evaluate the influence of typhoon field parameters on long-span flexible bridges, 1:100 reduced-scale wind field of type B terrain was reillustrated under typhoon and normal conditions utilizing passive turbulence generators in TJ-3 wind tunnel, and wind-induced performance tests of aero-elastic model of long-span Guangzhou Xinguang arch bridge were carried out as well. Furthermore, aerodynamic admittance function about lattice cross section in mid-span arch lib under the condition of higher turbulence intensity of typhoon field was identified via using high-frequency force-measured balance. Based on identified aerodynamic admittance expressions, Wind-induced stochastic vibration of Xinguang arch bridge under typhoon and normal climates was calculated and compared, considering structural geometrical non-linearity, stochastic wind attack angle effects, etc. Thus, the aerodynamic response characteristics under typhoon and normal conditions can be illustrated and checked, which are of satisfactory response results for different oncoming wind velocities with resemblance to those wind tunnel testing data under the two types of climate modes.
Bio-impedance measurement is a measurement device that can be used to obtain biometric information and diagnose skin diseases using convenience, low cost, and low cost devices. In this study, the bio-impedance was measured using a direct dry gold electrode and a simulation study through animal bio modeling to obtain biometric information in a biometric form. Impedance was measured by inserting electrodes into subcutaneous areas of animal tissue and applying frequencies of 100 uA, 1-100 kHz using a two-electrode method. As a result of the measurement, the resistance of the electrodes is measured high at 5 mm electrodes compared to 7.5 mm and 10 mm electrodes based on 5 mm electrodes. Based on the 5 mm electrode, an average difference of 1.49% was found for the 7.5 mm electrode in the total frequency range, and the impedance difference was confirmed to be 2.624% for the 10 mm electrode. In the future, the research results are expected to be valuable in designing and manufacturing electrodes for bio-inserted electrocardiogram sensors.
In this study, the relationship between trophic state indices was analyzed based on the monthly or weekly water quality data of 81 lakes (mostly man-made) in Korea between 2013-2017. Carlson's $TSI_C$ and Aizaki's $TSI_m$ were calculated using the summer (Jun.-Sep.) average data at the upper water layer. The previous Korean trophic state index ($TSI_{KO}$) and the newly suggested index ($TSI_{KON}$) was calculated using the annual average data at the whole layer and at the upper layer, respectively. While previous trophic state index (TSI) such as Carlson's TSI included logarithmic function, we devised newly Monod-type $TSI_{KON}$(Chl) that is 50 when half-saturation concentration of chlorophyll ${\alpha}$ ($Chl.{\alpha}$) measured by UNESCO-method is $10{\mu}gL^{-1}$. MMF-type $TSI_{KON}$(TP) was derived based on the relationship between TP and $Chl.{\alpha}$. A comprehensive $TSI_{KON}$ was decided as the larger one of the two $TSI_{KON}$ values. The range of previous TSI was usually 40-50 for the mesotrophic state, which seemed narrow to discriminate trophic characteristics of the class. The upper limits of $TSI_{KON}$ for oligotrophic, mesotrophic, and eutrophic state were set to 23, 50 and 75, respectively. Classification by $TSI_C$ and $TSI_m$ showed higher frequency of eutrophic class compared to $TSI_{KO}$ and $TSI_{KON}$. This means that the estimation by TSIs developed in foreign natural lakes can lead to distorted results in the classification of the trophic state of Korean lakes. This is due to the decrease of transparency by non-algal material and the reduction in phosphorus availability to algal growth, particularly in Monsoon period.
This study was conducted in order to figure out sexual experience among in Korean adolescents and its affecting factors. For the research method, it was a secondary analysis using raw data from the 13th(2017) Youth Risk Behavior Web-based Survey Data and the data from 62,276 adolescents were used for the analysis in this study. For the data analysis, frequency analysis, ${\chi}^2$-test, and logistic regression analysis were conducted by using SPSS 23.0 program, As a result of the research, the factors on sexual experience in male students included grade, school record, living type, economic state, depression, perceived stress, suicidal ideation, drinking, smoking, drug, and experience of sex education(p<.001) while those in female students included grade, living type, father's education, economic state, depression, suicidal ideation, drinking, smoking, drug, and experience of sex education(p<.001). Therefore, it is necessary to approach for helping from clinical settings, communities, and school healthcare through effective education and programs for preventing sexual problems, which reflect the factors associated with sex experience among adolescents in future.
The Journal of Korean Institute of Information Technology
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v.16
no.12
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pp.75-83
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2018
Recently, autonomous vehicles have been actively studied. Pedestrian detection and recognition technology is important in autonomous vehicles. Pedestrian detection using CNN(Convolutional Neural Netwrok), which is mainly used recently, generally shows good performance, but there is a performance degradation depending on the environment of the image. In this paper, we propose a pedestrian detection system applying long-term memory structure of hippocampal neural network based on CNN network with LGP-FL (Local Gradient Pattern-Feature Layer) added. First, change the input image to a size of $227{\times}227$. Then, the feature is extracted through a total of 5 layers of convolution layer. In the process, LGP-FL adds the LGP feature pattern and stores the high-frequency pattern in the long-term memory. In the detection process, it is possible to detect the pedestrian more accurately by detecting using the LGP feature pattern information robust to brightness and color change. A comparison of the existing methods and the proposed method confirmed the increase of detection rate of about 1~4%.
In this study, a hybrid-type of day fog detection algorithm (DFDA) was developed based on the optical and textural characteristics of fog top, using the Himawari-8 /Advanced Himawari Imager data. Supplementary data, such as temperatures of numerical weather prediction model and sea surface temperatures of operational sea surface temperature and sea ice analysis, were used for fog detection. And 10 minutes data from visibility meter from the Korea Meteorological Administration were used for a quantitative verification of the fog detection results. Normalized albedo of fog top was utilized to distinguish between fog and other objects such as clouds, land, and oceans. The normalized local standard deviation of the fog surface and temperature difference between fog top and air temperature were also assessed to separate the fog from low cloud. Initial threshold values (ITVs) for the fog detection elements were selected using hat-shaped threshold values through frequency distribution analysis of fog cases.And the ITVs were optimized through the iteration method in terms of maximization of POD and minimization of FAR. The visual inspection and a quantitative verification using a visibility meter showed that the DFDA successfully detected a wide range of fog. The quantitative verification in both training and verification cases, the average POD (FAR) was 0.75 (0.41) and 0.74 (0.46), respectively. However, sophistication of the threshold values of the detection elements, as well as utilization of other channel data are necessary as the fog detection levels vary for different fog cases(POD: 0.65-0.87, FAR: 0.30-0.53).
In the present work the dynamic analysis of the functionally graded rectangular nanoplates is studied. The theory of nonlocal elasticity based on the quasi 3D high shear deformation theory (quasi 3D HSDT) has been employed to determine the natural frequencies of the nanosize FG plate. In HSDT a cubic function is employed in terms of thickness coordinate to introduce the influence of transverse shear deformation and stretching thickness. The theory of nonlocal elasticity is utilized to examine the impact of the small scale on the natural frequency of the FG rectangular nanoplate. The equations of motion are deduced by implementing Hamilton's principle. To demonstrate the accuracy of the proposed method, the calculated results in specific cases are compared and examined with available results in the literature and a good agreement is observed. Finally, the influence of the various parameters such as the nonlocal coefficient, the material indexes, the aspect ratio, and the thickness to length ratio on the dynamic properties of the FG nanoplates is illustrated and discussed in detail.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.12
no.1
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pp.13-21
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2019
The content based on image retrieval makes use of features of information within image such as color, texture and share for Retrieval data. we present a novel approach for improving retrieval accuracy based on DCT Filter-Bank. First, we perform DCT on a given image, and generate a Filter-Bank using the DCT coefficients for each color channel. In this step, DC and the limited number of AC coefficients are used. Next, a feature vector is obtained from the histogram of the quantized DC coefficients. Then, AC coefficients in the Filter-Bank are separated into three main groups indicating horizontal, vertical, and diagonal edge directions, respectively, according to their spatial-frequency properties. Each directional group creates its histogram after employing Otsu binarization technique. Finally, we project each histogram on the horizontal and vertical axes, and generate a feature vector for each group. The computed DC and AC feature vectors bins are concatenated, and it is used in the similarity checking procedure. We experimented using 1,000 databases, and as a result, this approach outperformed the old retrieval method which used color information.
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