본 논문에서는 첨두 검출기의 구조를 개선함으로써 정착시간(settling time)을 더욱 단축시킬 수 있는 적응형 기준레벨자동 발생회로를 제안했다. 제안한 기준레벨 자동 발생회로에 대해 비슷한 정착시간을 설정하였을 때에 오차전압비율이 기존 구조에 비해 절반 이하로 줄일 수 있어 정착시간을 상당량 개선할 수 있음을 해석을 통해 밝혔다. 아울러 상용 파운드리(foundry)를 이용하여 1.25G EPON 시스템용 버스트 모드기준레벨 자동 발생회로를 설계한 결과 동적 영역(dynamic range)이 40㏈인 입력신호에 대해 6㎱ 라는 매우 짧은 시간 이내에 기준 레벨을 생성해 내는 결과를 얻을 수 있었다.
In this paper, we propose a new adaptive dissolve detection method based on the analysis of a dissolve modeling error that is the difference between an ideally modeled dissolve curve without any correlation and an actual variance curve with a correlation. The dissolve modeling error is determined based on a correlation between two scenes and variances for each scene. First, Candidate regions are extracted by using the characteristics of a parabola that is downward convex, then the candidate region will be verified based on a dissolve modeling error. If a dissolve modeling error on a candidate region is less than a threshold that is defined by a dissolve modeling error with a target correlation, the candidate region should be a dissolve region with a correlation less than the target correlation. The threshold is adaptively determined based on the variances between the candidate regions and the target correlation. By considering the correlation between neighbor scenes, the proposed method is able to be a semantic scene-change detector. The proposed algorithm was tested on various types of data and its performance proved to be more accurate and reliable when compared with other commonly used methods
This paper presents a new approach for underwater image analysis using the bi-dimensional empirical mode decomposition (BEMD) technique and the phase congruency information. The BEMD algorithm, fully unsupervised, it is mainly applied to texture extraction and image filtering, which are widely recognized as a difficult and challenging machine vision problem. The phase information is the very stability feature of image. Recent developments in analysis methods on the phase congruency information have received large attention by the image researchers. In this paper, the proposed method is called the EP model that inherits the advantages of the first two algorithms, so this model is suitable for processing underwater image. Moreover, the receiver operating characteristic (ROC) curve is presented in this paper to solve the problem that the threshold is greatly affected by personal experience when underwater image edge detection is performed using the EP model. The EP images are computed using combinations of the Canny detector parameters, and the binaryzation image results are generated accordingly. The ideal EP edge feature extractive maps are estimated using correspondence threshold which is optimized by ROC analysis. The experimental results show that the proposed algorithm is able to avoid the operation error caused by manual setting of the detection threshold, and to adaptively set the image feature detection threshold. The proposed method has been proved to be accuracy and effectiveness by the underwater image processing examples.
본 논문에서는 진동센서를 기반으로 하는 탐지 시스템에서 불규칙적으로 변화는 잡음의 특성을 고려하여 허위경보(false alarm)를 감소하기 위한 적응형 탐지 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 커널 함수(Kerenl function)을 이용한 1차 검출과 탐지 확정 단계를 적용한 2차 검출로 구성된다. 1차 검출기의 커널 함수는 측정된 신호로부터 잡음의 확률적 모수를 이용하여 잡음 변화에 따라 Neyman-Pearson 결정법으로 문턱 값을 찾아 구한다. 그리고 2차 탐지기는 1차 탐지된 표본수를 이용하여 발걸음 신호의 점유시간을 계산한 후 4단계의 탐지 확정 단계로 구성된다. 본 논문에서 제안된 알고리즘을 검증하기 위해 측정된 걷기와 뛰기 진동 신호를 이용하여 발걸음 신호에 대한 탐지 실험을 수행 하였으며 고정 문턱 값을 이용한 탐지 결과와 비교 하였다. 제안된 1차 검출기의 목표물 탐지 결과 사람의 걷기와 뛰기에 대하여 10m 구간까지 95%의 높은 탐지 성능을 획득하였다. 또한, 허위경보 확률은 고정 문턱 값과 비교할 때 40%에서 20%로 감소하였으며 탐지 확정 단계를 적용한 결과 4%미만으로 크게 감소한 결과를 얻었다.
기존의 망 이상 상태 탐지 시스템들은 주로 정상 상태의 시스템 사용률 등과 같은 통계 값으로 결정된 임계값을 기반으로 탐지하기 때문에 이상 상태임에도 불구하고 정상 상태와 비슷한 시스템 통계 값을 가지면 탐지하지 못하는 문제점이 있다. 이러한 단점들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 인간면역체계의 학습, 적응, 기억 능력등의 특성을 이용하는 인공면역체계 기반의 적응적 망 이상 상태 탐지 모델을 제안한다. 이를 위하여 인간면역 시스템의 수지상 세포 (Dendritic Cell)와 T 세포 사이의 상호 작용을 이용한 탐지 모델을 설계하고 각 구성 요소 및 기능을 정의한다. 중앙 집중 제어 노드는 각 라우터 노드로부터 전달받은 정보를 분석하여 대응 방법을 해당 라우터들에게 전달한다. 또한 라우터 노드는 학습을 통해 얻어진 데이터를 기반으로 이상 상태를 탐지할 뿐만 아니라 중앙 집중 제어 노드로부터 전달받은 정보를 이용하여 이상 상태를 처리한다. 최종적으로 제안된 이상 상태탐지 모델의 타당성을 검증하기 위하여 구성 모듈을 설계하고 flooding 공격에 대한 시뮬레이션을 수행한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권9호
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pp.4355-4374
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2018
Crowd escape event detection has become one of the hottest problems in intelligent surveillance filed. When the 'escape event' occurs, pedestrians will escape in a disordered way with different velocities and directions. Based on these characteristics, this paper proposes a Direction-Collectiveness Model to detect escape event in crowd scenes. First, we extract a set of trajectories from video sequences by using generalized Kanade-Lucas-Tomasi key point tracker (gKLT). Second, a Direction-Collectiveness Model is built based on the randomness of velocity and orientation calculated from the trajectories to express the movement of the crowd. This model can describe the movement of the crowd adequately. To obtain a generalized crowd escape event detector, we adopt an adaptive threshold according to the Direction-Collectiveness index. Experiments conducted on two widely used datasets demonstrate that the proposed model can detect the escape events more effectively from dense crowd.
본 논문에서는 장거리 통신시스템의 적응 반향제거기에서 퍼지제어에 기초한 새로운 동시통화 검출방법을 제안하였다. 이 방법에서, 동시통화 검출을 위한 퍼지추론의 두 입력 변수는 근단 신호와 실제 반향 신호가 더해진 요소 신호와 에러 신호 사이의 상호상관 계수 그리고 소요신호와 추정된 신호 사이의 상호산관계수를 사용하였다. 퍼지 제어기에서 사다리꼴 소속함수로 퍼지화하고 추론규칙을 이용하여 합성하였으며, 합성된 결과를 무게 중심법에 의하여 디퍼지화한 값으로 동시통화와 반향경로 변화를 검출하도록 하였다. 제안한 통화 검출기는 기존의 알고리듬보다 동시통화와 반향경로 변화를 잘 추정하는 것을 보였다.
This paper proposes a joint timing synchronization, channel estimation, and data detection for the impulse radio ultra-wideband systems. The proposed timing synchronizer consists of coarse and fine timing estimation. The synchronizer discovers synchronization points in two stages and performs adaptive threshold based on the maximum pulse averaging and maximum (MAX-PA) method for more precise synchronization. Then, iterative channel estimation is performed based on the discovered synchronization points, and data are detected using the selective rake (S-RAKE) detector employing maximal ratio combining. The proposed synchronizer produces two signals-the start signal for channel estimation and the start signal for start frame delimiter (SFD) detection that detects the packet synchronization signal. With the proposed synchronization, channel estimation, and SFD detection, an S-RAKE receiver with binary pulse position modulation binary phase-shift keying modulation was constructed. In addition, an IEEE 802.15.4a channel model was used for performance comparison. The comparison results show that the constructed receiver yields high performance close to perfect synchronization.
본 논문에서는 디졸브 모델링 오차를 이용한 디졸브 검출 방법을 제안한다. 디졸브 모델링 오차는 디졸브 구간을 구성하는 두 장면 사이에 상관성이 없는 이상적인 디졸브 모델과 상관성이 존재하는 실제 디졸브 사이의 차이로 정의된다. 제안된 방법은 두 단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 분산 곡선에서 나타나는 디졸브 구간의 특성인 아래로 볼록한 포물선을 검출하여 디졸브 후보 구간을 설정한다. 두 번째 단계에서는 선택된 후보 구간 자각에 대해 디졸브 모델링 오차를 정의하고 모델링 오차가 기준치와 비교한다. 기준치는 목표 모델링 오차로 각 후보 구간의 분산과 사용자에 의해 주어지는 목표 상관성에 대한 함수로 표현됨으로 제안된 기준치, 목표 모델링 오차는 각 후보 구간의 분산 변화에 적응적이다. 제안한 디졸브 검출 방법은 디졸브 구간을 구성하는 두 장면의 상관성을 고려하므로, 의미론적 디졸브 검출 방법이 될 수 있다. 제안된 방법을 다양한 동영상에 적용하여 성능을 평가하였다. 실험 결과 제안한 방법이 다양한 분산의 변화에도 불구하고 기존의 방법보다 정확하고 신뢰성 높은 디졸브 검출 결과를 나타내었다.
본 논문에서는 임펄스 잡음검출과 필터링을 기반으로 하는 변형된 적응 스위칭 메디안 필터 알고리즘을 제안하였다. 임펄스 잡음검출 과정에서는 마스크 내의 화소값의 차에 의해 설정된 임계값을 사용하며, 이 때 잡음으로 판단된 화소들에 대하여 필터링 과정을 수행한다. 제안한 필터링 방법은 국부 잡음밀도에 상응하여 마스크 크기를 가변하며, 필터링을 반복 수행한다. 그리고 제안한 방법의 시뮬레이션을 위해, 다양한 밀도의 임펄스 잡음을 원영상에 중첩하여 테스트 영상으로 사용하였으며, 기존의 방법과 비교하였다. 또한 평가를 위한 기준으로 PSNR을 적용하였으며, 시뮬레이션 결과에서 제안한 알고리즘은 우수한 성능을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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