본 논문에서는 SWO 방식의 물체 검출기를 개선하여 비디오 환경에 적합하며 실시간 처리가 가능한 Tracking 방식의 PSO 물체 검출기를 제안한다. PSO 방식 스캔은 각각의 입자들이 전역 최적 값으로 수렴하기 때문에 다중 검출에는 적지 않은데, 본 논문에서는 다중 물체를 검출하고 관리할 수 있도록 Tracking 개념을 적용하였다. 제안하는 방법을 적용하면 검출기의 오검출률을 줄이고 안정적인 검출 결과를 얻을 수 있으며 속도가 향상되어 실시간 처리가 가능하다. 논문에서 제안한 알고리즘을 적용해 본 결과 기존의 Viola-Jones 얼굴 검출기와 비교하여 검출률은 동일하면서 속도가 최대 21배 향상되었음을 확인하였다.
본 논문에서는 스캔플립프롭 선택 시간이 짧고 높은 고장 검출률(fault coverage)을 얻을 수 있는 새로운 부분스캔 설계 기술을 제안한다. 순차회로에서 테스트패턴 생성을 용이하게 하기 위하여 완전스캔 및 부분스캔 설계 기술이 널리 이용되고 있다. 스캔 설계로 인한 추가영역을 최소화 하고 최대의 고장 검출률을 목표로 하는 부분스캔 기술은 크게 구조분석과 테스트 가능도(testability)에 의한 설계 기술로 나누어 볼 수 있다. 구조분석에 의한 부분스캔은 짧은 시간에 스캔플립프롭을 선택할 수 있지만 고장 검출률은 낮다. 반면 테스트 가능도에 의한 부분스캔은 구조분석에 의한 부분스캔보다 스캔플립프롭의 선택 시간이 많이 걸리는 단점이 있지만 높은 고장 검출률을 나타낸다. 본 논문에서는 구조분석에 의한 부분스캔과 테스트 가능도에 의한 부분스캔 설계 기술의 장단점을 비교.분석하여 통합함으로써 스캔플립프롭 선택 시간을 단축하고 고장 검출률을 높일 수 있는 새로운 부분스캔 설계 기술을 제안한다. 실험결과 대부분의 ISCAS89 벤치마크 회로에서 스캔플립프롭 선택 시간은 현격히 감소하였고 비교적 높은 고장 검출률을 나타내었다.Abstract This paper provides a new partial scan design technique which not only reduces the time for selecting scan flip-flops but also improves fault coverage. To simplify the problem of the test pattern generation in the sequential circuits, full scan and partial scan design techniques have been widely adopted. The partial scan techniques which aim at minimizing the area overhead while maximizing the fault coverage, can be classified into the techniques based on structural analysis and testabilities. In case of the partial scan by structural analysis, it does not take much time to select scan flip-flops, but fault coverage is low. On the other hand, although the partial scan by testabilities generally results in high fault coverage, it requires more time to select scan flip-flops than the former method. In this paper, we analyzed and unified the strengths of the techniques by structural analysis and by testabilities. The new partial scan design technique not only reduces the time for selecting scan flip-flops but also improves fault coverage. Test results demonstrate the remarkable reduction of the time to select the scan flip-flops and high fault coverage in most ISCAS89 benchmark circuits.
An, Kwon-Jae;Joo, Sung-Il;Kim, Gye-Young;Choi, Hyung-Il
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.4
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pp.61-71
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2011
In this paper, we proposed the method for detecting text region on image using DCT-coefficient and transition-map analysis. The detecting rate of traditional method for detecting text region using DCT-coefficient analysis is high, but false positive detecting rate also is high and the method using transition-map often reject true text region in step of verification because of sticky threshold. To overcome these problems, we generated PTRmap(Promising Text Region map) through DCT-coefficient analysis and applied PTRmap to method for detecting text region using transition map. As the result, the false positive detecting rate decreased as compared with the method using DCT-coefficient analysis, and the detecting rate increased as compared with the method using transition map.
This study examined microbiological contamination of street foods(kimbab, fish cake, Korean sausage) by microbiological analysis. A collection of 360 samples of street foods was obtained seasonally in four major cities(Seoul, Daejeon, Busan, Gwangju) in Korea. Aerobic mesophilic counts ranged between 1.0 and 9.9 log CFU/g, with the highest count recorded from Kimbab. Counts of psychrotrophic microorganisms were as high as those of mesophilic microorganisms. Total coliform populations between <1.0 and 7.5 log CFU/g were found in 53.6% of samples. Escherichia coli 4.4%, Staphylococcus aureus 7.8% and Clostridium perfringens 3.3%. Salmonella spp. and Listeria monocytogenes were not detected in any of the samples. Kimbab purchased in spring and summer showed higher S. aureus and Cl. perfringens contamination rates. Microbial contamination levels determined in the present study may be used as the primary data to execute microbial risk assessment of street foods.
Annually, millions of children die from respiratory virus infections. Human rhinovirus (HRV) is a causative agent of severe respiratory infections in young, elderly, and asthmatic patients with weak immunity. In this study, 9,010 respiratory virus specimens were collected from January 2012 to December 2018 at Dankook University Hospital, Cheonan and examined by real-time reverse transcription polymerase chain reaction. Twelve respiratory viruses were detected. The mean detection rate was 21.3% (N=1,920/9,010), and the mean age of HRV-positive patients was 6.5 years (median age: 1.6 years, range: 0.0~96.0). The detection rate was the highest in July (32.4%) and the lowest in February (8.3%). When the detection rate was analyzed by age group, the detection rate was the second highest in patients aged 10~19 years. The co-infection rate of HRV was 35.3%, and the most common combination was with Adenovirus. Respiratory virus infections are known to occur in children and elderly people with weak immunity. However, in this study, the detection rate was second highest in patients aged 10~19 years. Indeed, the detection rate in this age group was more than 15%, except in January and February. These results suggested that steady-state studies on the infection patterns of HRV are required.
심전도에서 QRS complex와 R-wave의 검출은 부정맥 진단, 심전도의 특성점 검출 기준, heart rate variability(HRV) 측정에 있어서 중요하나, 시시각각 변화하는 생리적 변화와 여러 가지 노이즈로 인해 검출이 쉽지 않다 제안된 알고리듬에서는 wavelet filter banks를 이용하여 대칭적 enhanced 신호와 noise 와 같은 very high frequency 성분이 제거된 ECG에 근사화 된 approximated 신호를 얻는다. Enhanced 신호로부터 QRS complex의 위치를 검출하고, 검출된 위치의 주변에서 대칭적 wavelet의 특성이 반영된 dominant한 peak의 위치정보, 즉 R wave의 후보점을 얻는다. 이 위치 정보를 이용하여 enhanced 신호에서 각 peak에서의 크기, approxi-mated 신호에서 각 peak 주변에서의 기울기 변화, 기울기 부호 등을 고려하여 R-wave의 위치를 원래의 ECG 신호에서 얻는다. MIT/BIH database에 적용한 결과 99.6%의 QRS complex검출률과 92.9%의 R-wave 검출률을 보였다.
In this paper, we present a face detection algorithm which uses the features of color and Geometry of faces and hairs appeared in images. after candidate area detection using color features, background areas are removed by the deviation of luminance in each of candidate areas. And then, final face area is detected using feature of geometry between face and hair. Performance of the presented algorithm is evaluated by detection rate test. The test result showed high detection rate.
최근 지능형 차량에 대한 관심이 늘어나면서 차선검출에 대한 관심도 많이 늘어나고 있다. 그 중에서도 실시간 적용을 위하여 연산량이 적은 허프변환을 이용한 차선검출 방법이 많이 연구되고 있다. 하지만 허프변환은 안개와 같은 열악한 환경에서와 같이 에지성분이 두드러지게 나타나지 않은 경우에 대해서는 정확한 차선검출이 어렵다는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 열악한 환경의 영상에 차선의 에지를 강조하는 전처리를 수행하고 허프변환을 이용하여 차선검출을 수행하는 방식을 제시한다. 제안하는 전처리 방법은 처리 속도와 성능에서 기존의 전처리 기법과 비교하여 높은 처리속도와 차선 검출률을 보였다. 특히 안개와 같은 열악한 영상에서의 결과에서 기존의 전처리 방법보다 제안한 전처리 방법이 더 높은 검출률을 보였다.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.34
no.9
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pp.1153-1160
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2010
The detection algorithm for loss of balance had three main parts: one for processing data, another for constructing an internal model, and a third for detecting the loss of balance. The part related to the internal model is the most important part of the algorithm. The purpose of this study is to evaluate the effect of variables associated with the internal model on the success rate of the algorithm. The internal model depends on the type of linearization adopted and the operating period of the algorithm. The design variables were evaluated by performing sensitivity analysis of the variables of the internal model in order to obtain the success rate of the algorithm. The results showed that the most sensitive variable was the period and the period of 0.3 s yielded the highest success rate of 97.1%. Further, the ranges of the design variables that can facilitate a success rate of over 95% are presented.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.8
no.1
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pp.77-83
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2013
In this paper, we suggested a method about the improvement of the voice recognition rate and carried out a study on it. In general, voices were detected by applying the most widely-used method, HMM (Hidden Markov Model) algorithm. Regarding the method of detecting voices, the zero crossing ratio was calculated based on the units of voices before the existence of data was identified. Regarding the method of recognizing voices, the patterns shown by the forms of voices were analyzed before they were compared to the patterns which had already been learned. According to the results of the experiment, in comparison with the recognition rate of 80% shown by the existing HMM algorithm, the suggested algorithm based on the recognition of the patterns shown by the forms of voices showed the recognition rate of 92%, reflecting the recognition rate improved by about 12% compared to the existing one.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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