Human-robot co-operation becomes increasingly frequent due to the widespread use of service robots. However, during such co-operation, robots have a high chance of colliding with humans, which may result in serious injury. Thus, many solutions were proposed to ensure collision safety, and among them, collision detection algorithms are regarded as one of the most practical solutions. They allow a robot to quickly detect a collision so that the robot can perform a proper reaction to minimize the impact. However, conventional collision detection algorithms required the precise model of a robot, which is difficult to obtain and is subjected to change. Also, expensive sensors, such as torque sensors, are often required. In this study, we propose a novel collision detection algorithm which only requires motor encoders. It detects collisions by monitoring the high-pass filtered version of the velocity error. The proposed algorithm can be easily implemented to any robots, and its performance was verified through various tests.
오디오 믹서(audio mixer)는 다수의 오디오 신호의 믹싱을 수행하는 전자장치이다, DSP기술과 IT기술의 발전으로 다양한 기능과 확장성을 가진 디지털 믹서가 시장에 보급되고 있다. 그러나 디지털믹서는 제어를 SW를 통해 수행하기 때문에 디지털 오류 또는 소프트웨어 오류에 대해 기존 아날로그 믹서에 비해 안정성에서 매우 취약하다. 본 논문에서는 이러한 문제점에 대응하기 위해 다채널 디지털 아날로그 하이브리드 믹서 구조와 디지털믹서 기능 고장감지 메커니즘과 고장절체 기술을 제안하고 디지털-아날로그 이중화 구조를 가진 오디오 믹서를 개발하였다. 실험결과 전원상실을 제외한 디지털 믹서의 고장을 120ms내에 감지하고 자동으로 아날로그 믹서 모드로 전환하여 믹서 기능 상실 없이 끊임없는 방송 기능을 제공하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제8권4호
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pp.349-354
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2010
Moving pixel displacement detection algorithm using correlation functions for making panorama image on the continuous images is presented in this paper. The input images get from a CMOS image sensor (CIS). The camera is maintained by constant brightness and uniform sensing area in test input pattern. For simple navigation and capture image has to 70% overlapped region. A correlation rate in two image data is evaluated by using reference image with first captures, and compare image with next captures. The displacement of the two images are expressed to second order function of x, y and solved with finding the coefficient in second order function. That results in the change in the peak correlation displacement from the reference to the compare image, is moving to pixel length. The navigating error is reduced by varying the path because the error is shown in the difference of the positioning vector between the true pixel position and the navigated pixel position. The algorithm performance is evaluated to be different from the error vector to vary the navigating path grid.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.159-164
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1998
We proposes a new detecting algorithm of DTMF tone for low bit ate vocoder so that we use DTMF tones for signalling inthe digital network. Using DTMF tones for signalling, we could not change the conventional IS-95 protocol and control the mobile phone. We apply the root finding to detection of formants and bandwidth to search whether DTMF tones or voice and moreover to find what's kinds of DTMF tones, for instance 1, 2, 3, ......., #, *, A, B, ...., etc. Consequently, proposed method has a good result which is 0.000944% average error rate. It is satisfied with rcommended error rate in ITU-T($\pm$1.8%).
This paper proposes a method for detecting flight anomalies of drones through the difference between the command of flight controller (FC) and the navigation solution. If the drones make a flight normally, control errors generated by the difference between the desired control command of FC and the navigation solution should converge to zero. However, there is a risk of sudden change or divergence of control errors when the FC control feedback loop preset for the normal flight encounters interferences such as strong winds or navigation sensor abnormalities. In this paper, we propose the method with a deep neural network model that predicts the control error in the normal flight so that the abnormal flight state can be detected. The performance of proposed method was evaluated using the real-world flight data. The results showed that the method effectively detects anomalies in various situation.
본 논문은 Wang과 Samworth (2018)가 제안한 성근 프로젝션 방법을 개선하여 MOSUM을 이용하여 고차원의 시계열데이터에 존재하는 다중 평균 변화점을 추정하는 방법에 대해서 제안한다. 제안한 방법은 국소방법으로 다중 변화점을 동시에 찾을 수 있어 순차적 오류를 최소화 할 뿐만 아니라 평균이 상쇄되는 경우에도 변화점을 추정하는 장점을 지니고 있다. 또한 데이터 의존적인 방법으로 블록 와일드 붓스트랩 방법을 활용하여 임계점을 찾는 방법을 제안한다. 모의 실험을 통해 제안한 방법이 좋은 성능을 보임을 확인하였으며 S&P 500 지수를 구성하는 개별 기업들의 금융 자료에 적용하여 최근 6년간 네 번의 변화점을 찾았다.
Visible Infrared Imaging Radiometer Suite(VIIRS) 센서의 Day and Night Band(DNB) 영상은 야간에 발생하는 인공 및 자연재해 탐지를 통해 신속한 대응을 가능하게 한다. 해양위성센터에서 배포되는 DNB 자료는 달빛의 영향이 보정되지 않았지만 직수신이 가능하기 때문에 빠른 변화탐지에 용이하다. 본 연구에서는 해양위성센터에서 직수신하는 DNB 영상을 사용하여 한반도 도심지 및 산간지에 대하여 달의 위상에 따른 밝기값의 차이를 분석하고, 변화탐지를 위한 달빛 보정 알고리즘을 제안하였다. 기준 영상과 입력 영상에서 토지피복 분류를 고려하여 선택된 화소들 간의 회귀분석을 통한 상대적 보정을 수행하였다. 일일 차분 영상 분석 결과 도심지에서 밝기값 변화는 ${\pm}30$ 라디언스이고, 산간지역은 ${\pm}1$ 라디언스 이하이다. 시계열 자료를 이용한 변화 탐지는 영상간의 좌표 정합오차를 줄이기 위해 시계열 평균 영상을 기반으로 주요 관심 객체를 추출한 후 객체별 변화탐지를 수행하였다. 산간지역에서 발생하는 밝기 변화가 효과적으로 탐지되었으며, 개발된 기술은 실시간 변화 탐지에 활용될 수 있음을 보였다.
기존의 많은 장면 전환 검출 알고리즘은 점진적 장면 전환을 검출하기보다는 급격한 장면 전환 검출에 중점이 맞추어졌다. 일반적으로 점진적 장면 전환 검출에 중점을 둔 알고리즘은 많은 연산량을 필요로 한다. 또한 장면 전환 검출에 오류 요소인 플래쉬 라이트, 카메라 움직임 및 특수효과 등의 다양한 오류 요소를 고려하지 못하는 경우가 많다. 또한 기존의 많은 방법들은 히스토그램 기반의 알고리즘을 제시하였지만 좋은 성능에 비해 처리속도에서 취약하다. 본 논문에서는 저장된 동영상으로 부터 수직과 수평 블록의 시간적 슬라이스 영상과 슬라이스 영상 내 매크로 블록에 해당되는 정보를 이용한 빠르고 정확한 장면 전환 검출 알고리즘을 제안한다. 슬라이스 영상으로부터 시, 공간 상관관계의 히스토그램을 구성하고, 이를 그래프 컷 분할 알고리즘에 적용하였다. 처리속도 향상을 위해 영상 전체가 아닌 각각 영상 내 수직, 수평 방향의 중심 부분의 해당되는 위치의 블록에서만 시공간 정보를 추출하여 히스토그램을 구성하였다. 또한 카메라, 물체의 움직임 및 특수효과 변화 등을 효과적으로 검출할 수 있도록 매크로 블록의 움직임과 형태 정보를 이용하여 상당한 변별력 향상을 보였다.
We propose a speech waveform forgery detection algorithm based on the flatness of frequency distribution. We devise a new measure of flatness which emphasizes the local change of the frequency distribution. Our measure calculates the sum of the differences between the energies of neighboring frequency bands. We compare the proposed measure with conventional flatness measures using a set of a large amount of test sounds. We also compare- the proposed method with conventional detection algorithms based on spectral distances. The results show that the proposed method gives lower equal error rate for the test set compared to the conventional methods.
모달실험 기법의 강부재 손상발견 적용성에 대한 실험적 연구를 수행하였다. 단경간 및 2경간 강재보에 손상을 모사한 단계적인 절단을 가하면서 모달실험을 반복하고, 손상 정도에 따른 모달 파라미터의 변화를 관찰하였으며, 실험 결과를 검증할 목적으로 수치해석을 병행하였다. 고려한 모달 파라미터는 고유진동수(Frequency), 변위 모드형상(Displacement Mode Shape), 변형률 모드형상(Strain Mode Shape)이며, 이들 모달 파라미터를 구하기 위하여 가속도계와 변형률계를 사용한 모달실험을 실시하였다. 각각의 손상단계에서 손상에 의한 변위 모드형상과 변형률 모드형상의 변화를 위치에 대해 정량적으로 나타내기 위하여, CoMAC과 Modal Vector Error를 사용하였다. 고유진동수는 손상의 정도가 심해짐에 따라 감소하는 경향을 보였으며, 손상의 위치를 발견하는 데에 가장 효과적으로 사용될 수 있는 것은 변형률 모드형상이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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