웨어러블 컴퓨터의 개발로 인해 인간과 컴퓨터간의 전통적인 인터페이스는 점차 사용하기 불편하게 되었고 이는 새로운 형태의 인터페이스에 대한 요구로 이어지게 되었다. 본 논문에서는 이러한 추세에 맞추어 디지털 카메라를 통해 인간의 제스처를 인식하는 새로운 인터페이스를 연구하였다. 카메라를 통해 손 제스처를 인식하는 방법은 빛과 같은 주변 환경에 영향을 받기 때문에 탐지기는 덜 민감해야 한다. 최근에 Viola 탐지기는 얼굴 탐지에 좋은 결과를 보여 주었으며, 이는 적분 이미지로부터 추출한 하얼 특징을 이용한 Adaboost 학습 알고리즘을 사용하였다. 본 논문에서는 이 방법을 손 영역 탐지에 적용하였으며 피부색을 이용한 고전적인 방법들과 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과는 빛과 같은 방해 요소가 있는 환경에서 Viola 탐지기가 피부색을 이용한 탐지 방법보다 더 견고함을 보여 주었다.
본 논문에서는 코드분할다중접속방식을 사용하는 이동통신 시스템에서 기지국의 순방향 송신전력 및 파일롯 전력 등 RF 파라미터를 실시가 또는 주기적으로 측정하여 분석함으로써 시스템의 장애를 미연에 방지하고 셀커버리지 확대, 가입자 수용용량 증가 등 최적의 서비스 품질을 확보하고 투자효율을 극대화하기 위한 방안을 제시하였다. 순방향 전력 측정에서는 디텍터 내의 국부발진기 주파수를 가변함으로써 모든 채널의 송신출력을 측정할 수 있도록 하였다. 채널전력의 측정에 의하여 통화량 증가에 따른 송신출력의 변화를 관찰할 수 있으며, 순방향 $E_c/I_o$ 와의 비교를 통하여 파일롯 채널의 전력을 유추함으로써 대전력증폭기 등 송신부 모듈의 열화를 판독할 수 있도록 하였다. 일련의 모든 측정에는 CDMA 레벨디텍터에 의한 정밀 계측에 이은 정확한 분석이 이루어져야 하므로 변조방식 차이에서 오는 Crest factor 가 상이함으로 인한 측정상의 오차를 극복할 수 있도록 설계하였다.
본 논문에서는 불꽃감지기용 테스트램프의 반사경 형상에 대해 제작 시 오차를 줄일 수 있는 설계 방법 연구를 진행하였다. 테스트램프는 높은 광량의 빛을 평행하게 진행시켜야 하지만, 제작 시 중앙 빛을 제어하는 소형 반사경의 고정이 어렵다는 단점으로 인해 광량 저하가 발생하여 목표 광량을 만족하지 못하는 경우가 많다. 이러한 문제점 해결을 위해 틸트 및 디센터 시에도 성능 저하 현상을 최소화하는 방향으로 광 손실률 5% 미만의 구 소형 반사경 설계를 진행하였고, 설계 분석 결과에 따라 광학계 제작 시에도 오차 영향이 적은 소형 반사경으로 구체 형상을 제시하였다.
Multi-object tracking (MOT) is a vital component in understanding the surrounding environments. Previous research has demonstrated that MOT can successfully detect and track surrounding objects. Nonetheless, inaccurate classification of the tracking objects remains a challenge that needs to be solved. When an object approaching from a distance is recognized, not only detection and tracking but also classification to determine the level of risk must be performed. However, considering the erroneous classification results obtained from the detection as the track class can lead to performance degradation problems. In this paper, we discuss the limitations of classification in tracking under the classification uncertainty of the detector. To address this problem, a class update module is proposed, which leverages the class uncertainty estimation of the detector to mitigate the classification error of the tracker. We evaluated our approach on the VisDrone-MOT2021 dataset,which includes multi-class and uncertain far-distance object tracking. We show that our method has low certainty at a distant object, and quickly classifies the class as the object approaches and the level of certainty increases.In this manner, our method outperforms previous approaches across different detectors. In particular, the You Only Look Once (YOLO)v8 detector shows a notable enhancement of 4.33 multi-object tracking accuracy (MOTA) in comparison to the previous state-of-the-art method. This intuitive insight improves MOT to track approaching objects from a distance and quickly classify them.
검지기 자료의 품질은 동일한 교통 조건이라도 검지기의 종류, 보정 및 유지 보수의 노력, 도로의 기하구조 등에 의해 내재적으로 10% 이상 변수 값 차이를 보일 수 있다. 이러한 내재적인 변수 값 차이로 인해 성능이 검증된 돌발상황 자동감지알고리즘을 사용하더라도 검지율(DR)이 낮아지고 오보율(FAR)이 높아지는 문제가 야기될 수 있다. 본 연구는 교통특성 변수의 간단한 산술계산기법(SAO)를 활용하여 새로운 AIDA를 개발하는데 목적이 있다. SAO는 내재적으로 존재하는 변수 값 차이를 보정하여 AIDA의 성능 저하를 극복하기 위해 개발되었다. AIDA 모형의 개발 및 검증을 위해 내부순환도로와 경부고속도로에서 수집된 30초 단위의 점유율을 사용하였다. SAO 기반 알고리즘 분석 결과 100% 돌발상황을 검지하는 높은 검지율을 보였고, 검지시간(MTTD)은 1분 이내로 나타났다. 오보율의 경우 본 연구에서 개발된 SAO 기반 AIDA의 오보율이 기개발된 AIDA의 오보율보다 3.5%~31.0% 감소하는 것을 확인하였다. SAO 기반의 알고리즘은 돌발상황의 지속성 분석에서도 탁월한 능력을 보였다.
위협의 핵심정보 추출을 위해 활용되는 전자전 지원시스템은 경로손실 등의 환경 상 제약으로 인해 수신신호의 전력이 낮은 미약신호 환경 하에서 운용될 수 있다. 이러한 상황에서 위협신호를 신속하고 정확하게 검출하기 위해서는 기존의 단일 샘플 에너지 검출 기법이 아닌 수신 신호의 전체 에너지를 최대한 활용함으로써 검출 성능을 향상시키는 기법이 요구된다. 하지만 신호원에 대한 사전정보가 존재하지 않는 전자전 환경에서 신호의 전체 에너지를 활용하기 위해서는 모든 신호원의 길이를 고려할 수 있도록 크기가 다양한 다수의 윈도우를 가지는 검출기를 설계해야 하므로 연산량이 과도하게 증가하는 문제점이 존재한다. 이러한 문제를 현실적으로 해결하기 위해 적은 수의 대표 윈도우를 사용하여 윈도우의 수를 줄이는 방법이 활용되지만 결과적으로 하나의 윈도우가 일정 구간의 미상신호를 고려해야 하므로 수신되는 신호의 길이와 검출기의 윈도우 크기의 불일치로 인해 검출 성능이 저하되는 문제점이 여전히 존재한다. 따라서 본 논문에서는 수신신호의 길이와 검출기의 윈도우 길이가 일치하지 않을 경우의 성능 저하를 분석하고, 성능향상이 가능한 상황인 수신신호의 길이가 검출기의 윈도우 길이보다 작은 경우에는 검출성능을 향상시킬 수 있고, 이외의 상황에는 기존의 에너지 검출기의 성능과 유사한 가중에너지 검출기를 제안하고 그 성능을 분석한다.
Stator coil of rotating machinery has shown different characteristics according to impregnated with coil or not. And this is major determinant of equipment's life. In this paper, PD characteristics is studied as a classification scheme between two specimens. Processing of the coil impregnation is very important thing because that influences on thermal and electrical characteristics of the coil. And then PD is occurring at the coil and causing insulation degradation. For processing statistical processing, PD data acquired from PD detector using PDASDA(partial discharge acquisition, storage and display system). And also these statistical distribution and parameter are applied to classify PD sources by neural networks. As a result of, Neural Networks have a good discrimination rate for classification PD sources.
Headspace volatile compounds of cold-stored and freeze-dried Krill Eupausia superba were analyzed to investigate their flavor qualities using a system combining a dynamic headspace isolator, an automatic thermal desorber, and a gas chromatograph-mass-selective detector. Levels of oxidation products of polyunsaturated fatty acids such as aldehydes, alcohols, and ketones, which are known to give seafood a nasty smell because of their low flavor threshold values, increased during cold storage of krill. Notably, levels of 2-methylpropanal, 3-methylbutanal, 2-methylbutanal and 2-butanone increased during its storage. They can be considered index compounds of off-odor according to freshness degradation during storage. By contrast, in freeze-dried krill powder, levels of aldehydes, ketones, and aromatic compounds decreased rapidly. Only alcohols, which did not greatly affect the food flavor, were isolated in large amounts. It was confirmed that levels of oxidized compounds of krill increased during cold storage, but decreased in freeze-dried krill.
To found out the degradation characteristic of transformer insulation, insulation materials and electrodes are deposited into transformer oil. They used to heated and make flashover. Due to the thermal and electrical stress added to insulation materials, the density of carbon dioxide and hydrogen included in transformer oil was increased. The gas density can measured by using the gas density detection equipment of gas sensor and air circulation method.
A measurement-based time-domain noise simulation of radiation detector-preamplifier (front-end) noise in nuclear spectroscopy is described. The time-domain noise simulation was performed by generating "noise random numbers" using Monte Carlo's inverse method. The probability of unpredictable noise was derived from the empirical cumulative distribution function via the sampled noise, which was measured from a preamplifier output. Results of the simulated noise were investigated as functions of time, frequency, and statistical domains. Noise behavior was evaluated using the signal wave-shaping function, and was compared with the actual noise. Similarities between the response characteristics of the simulated and the actual preamplifier output noises were found. The simulated noise and the computed nuclear pulse signal were also combined to generate a simulated preamplifier output signal. Such simulated output signals could be used in nuclear spectroscopy to determine energy resolution degradation from front-end noise effect.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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