Effects of dark adaptation have large safety implications. This study was aimed to investigate the effects of varying illuminance and the size of critical detail on visual performance (i.e., time-to-detect) in a dark room environment. While adapting to the dark environment, ten subjects were asked to detect and answer simple numerical expressions under 9 experimental conditions (3 illuminance level $\times$ 3 target size). The ANOVA results revealed that the time-to-detect was significantly affected by both of the illumination level and the size of critical detail. As illumination increased from 10 lux to 20 lux, the time-to-detect was significantly declined. For the size of critical detail, 0.5/min size (i.e., equal to 2 minutes of visual angle) resulted in a shorter time-to-detect, as compared to 0.7/min size (i.e., equal to 1.6 minutes of visual angle). Potential applications of this research include the development of design guidelines for illumination and warning signs in poorly illuminated viewing environments.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.16
no.11
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pp.1068-1073
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2010
When a robot navigates in an outdoor environment, a curb or a sidewalk separated from the road can be used as a robust feature. However, most algorithms could detect the curb only in the straight road, and could not detect highly curved corners, ramps, and so on. This paper proposes an algorithm which enables the robot to detect and follow the curbs in various types of roads. In the proposed method, the robot tilts a laser scanner and computes the error between the predicted and the measured distances to the road in front of the robot. Based on this error, the curbs at corners and curves can be classified. It is also difficult to detect a curb near a ramp because of its low height. In this case, the robot also tilts a laser scanner to detect the curb beyond the ramp. Once the robot classifies the road into the curve, corner, ramp, the robot selects the proper navigation strategies depending on the classified road types and is able to continue to detect and follow the curb. The results of a series of experiments show that the robot can stably detect and follows the curb in curves, corners and ramps as well as the straight road.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.19
no.5
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pp.189-194
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2009
Most of anti-virus programs detect and compare the signature of the malicious code to detect buffer overflow malicious code. Therefore most of anti-virus programs can't detect new or unknown malicious code. This paper introduces a new way to detect malicious code traces memory executable of essentials APIs by malicious code. To prove the usefulness of the technology, 7 sample codes were chosen for compared with other methods of 8 anti-virus programs. Through the simulation, It turns out that other anti-virus programs could detect only a limited portion of the code, because they were implemented just for detecting not heap areas but stack areas. But in other hand, I was able to confirm that the proposed technology is capable to detect the malicious code.
For the detection of heated milk, heated milk is possible to decide by use of various methods for example, rennet coagulation, scanning electron microscope, determination of SH radical, electrophoresis, spectrometry to 340nm. Among the above method, rennet coagulation time is frequently used because of simple and rapid. Heated milk to above 70 degree is possible to detect by use of rennet coagulation time. In future, it should more develope method which can be detect the heated milk on thermization of around 55 degree. It may be deviate the normal range by one test item in the detection of adulteration. For this case, skimming, water and salts addition can detect but in normal range, analysis of another items also should synthetically be side by side and detect, and it is necessary to detect adulteration.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.4
no.3
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pp.185-195
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2000
Detection of cracks in concrete beams using optical fiber sensors is useful for monitoring of concrete structures. In this study, optical time domain reflectometry (OTDR) is used to detect cracks. Resolution of OTDR is the main contributor to detect cracks in concrete structures. The OTDR used in this study can detect cracks with high precision of 0.5 m. Two mortar beams, reinforced with a 19 mm diameter steel bar, are made with the dimensions of 140 mm (width) ${\times}$ 200 mm (depth) ${\times}$ 2.000 mm (length). Two fibers are embedded inside each beam and two fibers are attached under the beams. The application of measurement system which consists of fiber and FC/PC connecter is studied. For this, theory of optics, resolution, crack moment, and size of specimens are investigated. From the measured data, it is verified that fibers which are attached under the beam can detect the crack in beams effectively. However, fibers embedded inside the beam are unable to detect cracks in beams using the OTDR in this study.
This paper aims at studying the improvement of test method for t-weight sensitive fault (t-wsf) detect. The development of RAM fabrication technology results in not only the increase at device density on chips but also the decrease in line widths in VLSI. But, the chip size that was large and complex is shortened and simplified while the cost of chips remains at the present level, in many cases, even lowering. First of all, The testing patterns for RAM fault detect, which is apt to be complicated , need to be simplified. This new testing method made use of Local Lower Bound (L.L.B) which has the memory with the beginning pattern of 0(l) and the finishing pattern of 0(1). The proposed testing patterns can detect all of RAM faults which contain stuck-at faults, coupling faults. The number of operation is 6N at 1-weight sensitive fault, 9,5N at 2-weight sensitive fault, 7N at 3-weight sensitive fault, and 3N at 4-weight sensitive fault. This test techniques can reduce the number of test pattern in memory cells, saving much more time in test, This testing patterns can detect all static weight sensitive faults and pattern sensitive faults in RAM.
Muhammad Abdullah, Sandhu;Asjad, Amin;Muhammad Ali, Qureshi
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.1
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pp.1-10
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2023
Open surface water body extraction is gaining popularity in recent years due to its versatile applications. Multiple techniques are used for water detection based on applications. Different applications of Radar as LADAR, Ground-penetrating, synthetic aperture, and sounding radars are used to detect water. Shortwave infrared, thermal, optical, and multi-spectral sensors are widely used to detect water bodies. A stereo camera is another way to detect water and different methods are applied to the images of stereo cameras such as deep learning, machine learning, polarization, color variations, and descriptors are used to segment water and no water areas. The Satellite is also used at a high level to get water imagery and the captured imagery is processed using various methods such as features extraction, thresholding, entropy-based, and machine learning to find water on the surface. In this paper, we have summarized all the available methods to detect water areas. The main focus of this survey is on water detection especially in small patches or in small areas. The second aim of this survey is to detect water hazards for unmanned vehicles and off-sure navigation.
The high complexity of digital circuits has changed the digital circuits design mehtods from schemeatic-based to hardware description languages like VHDL, verilog that make hardware faults become more hard to detect. Thus test generation to detect hardware defects is very important part of the design. But most of the test generation methods are gate-level based. In this paper new high-level test generation method to detect stuck-at-faults on gate level is described. This test generation method is independent of synthesis results and reduce the time and efforts for test generation.
Generally estimation of driving direction uses the way which uses lane detection and vanishing point in autonomous-driving system. Especially we use Sub-window for decreasing Process time when we detect lane, but fixed sub-window can not detect lane because of some factors in road image. So we suggest algorithm using one-dimension line scan method to detect an exact position of lane.
This paper propose scene change detection algorithm using coefficient of forward prediction macro-block, backward prediction macro-block, and intra-coded macro-block on getting motion estimation. Proposed method detect scene change with correlation according picture type forward two picture or forward and backward two picture on video sequences. Proposed algorithm is high accuracy and can detect all scene change on video, and detect to occur scene change on P, B, I-picture.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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