This paper proposes a 3-stage (preprocessing, feature extraction, and classification) fault detection and classification algorithm for induction motors. In the first stage, a low-pass filter is used to remove noise components in the fault signal. In the second stage, a discrete cosine transform (DCT) and a statistical method are used to extract features of the fault signal. Finally, a back propagation neural network (BPNN) method is applied to classify the fault signal. To evaluate the performance of the proposed algorithm, we used one second long normal/abnormal vibration signals of an induction motor sampled at 8kHz. Experimental results showed that the proposed algorithm achieves about 100% accuracy in fault classification, and it provides 50% improved accuracy when compared to the existing fault detection algorithm using a cross-covariance method. In a real-world data acquisition environment, unnecessary noise components are usually included to the real signal. Thus, we conducted an additional simulation to evaluate how well the proposed algorithm classifies the fault signals in a circumstance where a white Gaussian noise is inserted into the fault signals. The simulation results showed that the proposed algorithm achieves over 98% accuracy in fault classification. Moreover, we developed a testbed system including a TI's DSP (digital signal processor) to implement and verify the functionality of the proposed algorithm.
There have been few geophysical studies on the crustal structure of the continent-ocean zone around the middle eastern part of Korean peninsula, because of the lack of database in both land and ocean. The area for the study on the internal crustal structure using gravity data is bounded by the latitude of 37$^{\circ}$-38"N and longitude of 128$^{\circ}$-132$^{\circ}$E. WCA correction is applied to shipborne gravity data to integrate with gravity anomalies obtained on land. The high frequency components of the shipborne gravity data which are considered as the noise on survey track are effectively removed by means of correlating with satellite gravity data. The corrected shipborne free-air gravity anomaly is integrated with the Bouguer gravity anomaly on land under the same condition. The integrated gravity anomaly is divided into four areas for power spectrum analysis. The depths of Moho discontinuity increases gradually from inland to Ulleung basin. As the result of modeling based on power spectrum analysis, Moho discontinuity depth is about 33-35 km in the continental zone of Korea and 18-28 km at the continental margin. Such structural character is well elucidated in changing gravity data around Ulleung basin. The depths of Moho discontinuity in the southern ocean of Ulleung-island is 16--17 km, which is much lower than in the land. The result of crustal structure modeling in this study is similar to that computed by prior seismic exploration around this area.
This study presents a procedure for discrimination of artificial events from earthquakes occurred in and around the Korean Peninsula using data set in the Wonju KSRS seismograph network, Korea. Two training sets representing natural and artificial earthquakes were constructed with 150 and 56 events, respectively, with high signal to noise ratio. A frequency band, Pg(4-6 Hz)/Lg(5-7 Hz), which is optimal for the discrimination of seismic sources was derived from the two-dimensional grid of Pg/Lg spectral amplitude ratio. The corrections for the effects of earthquake magnitude and hypocentral distance were carried out for improvement of discrimination capability. For correcting the effect of magnitude dependence due to the inverse proportionality of corner frequency to seismic moment, the Brune's source spectrum was subtracted from the observation spectrum. The spectrum was corrected using the optimal damping coefficient to remove damping effect with the hypocentral distance. The effect of locally varying spectrum ratio was cancelled correcting variation of wave propagation along the ray path. The performance in discrimination between training sets of natural and artificial events was compared using the Mahalanobis distance in each step of correction. The procedure of magnitude, distance, and path corrections show clear improvements of the discrimination results with increasing Mahalanobis distance, from 1.98 to 3.01, between two training sets.
Passive sonar system forms the various beams in any desired directions to obtain the improvement in Signal-to-Noise (S/N) ratio, bearing detection and localization of targets, and the attenuation of interferences from other directions. The improvement of beamforming is very important to detect modern underwater targets as noise reduction technology leads to considerably low-level acoustic emissions in the long range in complex environmental sea. In this paper, we proposed the spatial cross correlation beamforming (SCCBF) algorithm using cross correlation matrix of individual hydrophone pairs of linear array sensors. By the theoretical analysis and simulation, the proposed SCCBF is demonstrated that its performances compared to conventional beamforming (CBF) output can be obtain above 3dB of array gain and about half of beam width represented the bearing accuracy in target detection. Also, this paper presents sea test result of linear passive sonar system that the proposed algorithm implemented.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.2
no.1
s.2
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pp.75-84
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2003
Current techniques for road-traffic monitoring rely on sensors which have limited capabilities, are costly and disruptive to install. The use of video cameras coupled with computer vision techniques offers an attractive alternative to current sensors. Video based traffic monitoring systems are now being considered key points of advanced traffic management systems. In this paper, we propose the new method which extract the traffic information using video camera. The proposed method uses an adaptive updating scheme for background in order to reduce the false alarm rate due to various noises in images. also, the proposed extraction method of traffic information calculates the traffic volume ratio of vehicles passing through predefined detection area, which is defined by the length of profile occupied by cars over that of overall detection area. Then the ratio is used to define 8 different states of traffic and to interpret the state of vehicle flows. The proposed method is verified by an experiment using CCTV traffic data from urban area.
Jo, Ahra;Park, Jeong-Sik;Seo, Yong-Ho;Jang, Gil-Jin
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.13
no.2
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pp.157-163
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2013
In this paper, we propose a human detection technique using thermal imaging camera. The proposed method is useful at night or rainy weather where a visible light imaging cameras is not able to detect human activities. Under the observation that a human is usually brighter than the background in the thermal images, we estimate the preliminary human regions using the statistical confidence measures in the gray-level, brightness histogram. Afterwards, we applied Gaussian filtering and blob labeling techniques to remove the unwanted noise, and gather the scattered of the pixel distributions and the center of gravities of the blobs. In the final step, we exploit the aspect ratio and the area on the unified object region as well as a number of the principal components extracted from the object region images to determine if the detected object is a human. The experimental results show that the proposed method is effective in environments where visible light cameras are not applicable.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.35S
no.6
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pp.101-108
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1998
An efficient approach to recognize occluded objects is to detect a number of essential features on the boundary of the unknown shape. The salient points including corner points, tangential points and inflection points are detected by the relation of neighboring pixels of each pixel on the boundaries. Corner points are usually detected in the curvature function and tangential points and inflection points are detected by median filtering the curvature function to avoid the effect of quantization noise as corner points is not sufficient to represent an object with lines and arcs. Then, these salient points are used as features for object matching. Discrete Hopfield Neural Network is used for object matching. Experimental results show that the matching result using salient points is better than those of using corner points only when an object consists of lines and arcs.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.20
no.11
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pp.1130-1137
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2009
This paper proposes a new clock routing design for suppressing clock harmonic effects in a Printed Circuit Board (PCB) for a terrestrial Digital Multimedia Broadcasting(DMB) system. Typical crystal reference frequencies that are widely used in DMB tuners are 16.384 MHz, 19.2 MHz, 24.576 MHz. When the high-order harmonic components of these reference frequencies fall near the RF channel frequencies, receiver sensitivity of the tuners is seriously degraded. In this work, we propose a new clock routing design in order to address the clock harmonic coupling issue. The proposed design incorporates two inductors for isolating the clock ground from the main ground, and adopts a new strip line-style routing instead of the conventional microstrip line style routing to minimize the overlap area with the main ground. As a result, the RF sensitivity of the T-DMB tuner is improved by 2 dB.
Many adaptive beamforming methods have been studied for interference cancellation and speech signal enhancement in telephone conference and auditorium. Main aspect of adaptive beamforming methods for speech signal processing is different from radar, sonar and seismic signal processing because desire output signal should be apt to the human ear. Considering that phase of speech is quite insensible to the human ear, Sondhi proposed a nonlinear constrained optimization technique whose constraint was on the magnitude transfer function from the source to the output. In real environment the phase response of the speech signal affects the human auditorium system. So it is desirable to design linear phase system. In this paper, linear phase beamformer is proposed and sample processing algorithm is also proposed for real time consideration Simulation results show that the proposed algorithm yields more consistent beam patterns and deep nulls to the noise direction than Sondhi's.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.8
no.2
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pp.14-20
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2003
This paper presents a text extraction method of camera based document image. It is more difficult to recognize camera based document image in comparison with scanner based image because of segmentation problem due to variable lighting condition and versatile fonts. Both document binarization and character extraction are important processes to recognize camera based document image. After converting color image into grey level image, gray level normalization is used to extract character region independent of lighting condition and background image. Local adaptive binarization method is then used to extract character from the background after the removal of noise. In this character extraction step, the information of the horizontal and vertical projection and the connected components is used to extract character line, word region and character region. To evaluate the proposed method, we have experimented with documents mixed Hangul, English, symbols and digits of the ETRI database. An encouraging binarization and character extraction results have been obtained.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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