최근 시장이 확대되고 있는 SMART TV에는 다양한 기능을 위하여 내장형 카메라가 들어가게 된다. 하지만, 이로 인한 불량 또한 발생하게 되며, 특히 TV power up sequence 문제로 인한 내장형 카메라의 화면 무감 불량현상은 기존 검사장비에서 검출되기 힘든 특징을 가지고 있다. 이를 위해 오디오 쪽 컨트롤 신호를 재현할 수 있는 새로운 검사장비가 필요하지만, 시간과 많은 비용이 소요되며, 생산에 큰 영향을 준다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하고자 FPGA (Field Programmable Gate Array)를 활용한 불량 검출 장비를 개발하여 문제점을 빠르고 정확하게 검출하는 방법을 제시한다. 이를 통해 새로운 장비를 대체하는 비용 절감 효과와 기존 검출 테스트 시간을 약 20여초에서 10초미만으로 크게 단축시킴으로써 개발기간의 최소화 및 공정에 적용을 통한 불량률 감소를 이룰 수 있다.
In this paper, an integrated fault section detection and isolation strategy is proposed based on the application of the Distribution Automation System(DAS) utilizing advanced IT and communication technologies. The Feeder Remote Terminal Unit(FRTU) has been widely used to collect data in the Korean distribution system. The achieved data is adopted in this method for detecting multiple fault types. Especially in the case of single phase-to-ground fault, the fault section is detected by comparison of the zero-sequence current phase angle. The test results have verified the effectiveness of the proposed method in a radial distribution system through extensive simulations in Matlab/Simulink. Furthermore, a communication-based demo system identical to the simulation model has been developed, and it can be applied as an online monitoring and control program for fault section detection and isolation.
본 논문은 영상 검지기에서 얻은 영상을 이용하여 화면상에 보이는 차량의 사고상황을 자동 검출하는데 목적이 있다. 사고 검지를 위해 별도의 장비 설치 없이 영상 검지기를 통해 얻은 도로 영상을 토대로 추돌사고, 고장으로 인한 정차, 갓길 불법 정차 등의 돌발 상황을 자동으로 검지 하는 알고리즘을 구현한다. 차량 사고가 발생할 가능성이 높은 관심 영역을 설정하여 화면에 가상의 트랩을 설치하고, 가상의 트랩상에서 발생하는 화소값의 변화와 차량의 움직임을 분석하여 사고상황을 자동 검지 하도록 한다. 제안된 방식의 효과를 검증하기 위해 도로에서 사고 상황을 재현하고 설치된 영상 검지기를 통해 사고상황 영상을 획득하여 사고상황에 대한 자동 검지 결과를 제시한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제6권2호
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pp.150-153
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2008
In the blind Maximum-likelihood (ML) detection for Orthogonal Space-Time Block Codes (OSTBC), the problem of ambiguity in determining the symbols has been a great concern. A possible solution to this problem is to apply semi-blind ML detection, i.e. the blind ML decoding with pilot symbols or training sequence. In order to increase the performance, the number of pilot symbols or length of training sequence should be increased. Unfortunately, this leads to a significantly decrease in system spectral efficiency. This work presents an approach to resolve the aforementioned issue by introducing a new method for constructing transmitted information symbols, in which transmitting information symbols drawn form different modulation constellations. Therefore, the ambiguity can be easily eliminated. In addition, computer simulation is implemented to verify the performance of the proposed approach.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권1호
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pp.21-26
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2011
In this paper, we suggest the object-oriented methodology for the design and implementation scheme for the program development in the application of control and instrumentation such as the detection system of RFID defective tags which needs the embedded programming. We apply the design methodology of UML in the system design phase, and suggest the implementation scheme of LabVIEW programs using LVOOP(LabVIEW Object Oriented Programming)in which make it possible to write the object-oriented programming. We design the class diagram and the sequence diagram using UML, and write the classes of LVOOP from the designed class diagram and the main VI from the sequence diagram, respectively. We show that it is possible to develop the embedded programs such as the RFID application through the implementation example of the detection system of RFID defective tags in this paper. And, we obtain the advantages based on the object-oriented design and implementation using the LVOOP approach such as the development of LabVIEW programs by adding the classes and the concept of object of the object-oriented language to LabVIEW.
This paper describes a new parameter for voice activity detection which serves as a front-end part for automatic speech recognition systems. The new parameter called run-ratio is derived from the runs test statistic which is used in the statistical test for randomness of a given sequence. The run-ratio parameter has the property that the values of the parameter for the random sequence are about 1. To apply the run-ratio parameter into the voice activity detection method, it is assumed that the samples of an inputted audio signal should be converted to binary sequences of positive and negative values. Then, the silence region in the audio signal can be regarded as random sequences so that their values of the run-ratio would be about 1. The run-ratio for the voiced region has far lower values than 1 and for fricative sounds higher values than 1. Therefore, the parameter can discriminate speech signals from the background sounds by using the newly derived run-ratio parameter. The proposed voice activity detector outperformed the conventional energy-based detector in the sense of error mean and variance, small deviation from true speech boundaries, and low chance of missing real utterances
A method for faulted line detection of four parallel lines on the same tower is presented, based on four-summing and double-differential sequences of one terminal current. Four-summing and double-differential sequences of fault current can be calculated using a certain transformation matrix for parameter decoupling of four parallel transmission lines. According to fault boundary conditions, the amplitude and phase characteristics of four-summing and double-differential sequences of fault current is studied under conditions of different types of fault. Through the analysis of the relationship of terminal current and fault current, a novel methodology for fault line detection of four parallel transmission line on the same tower is put forward, which can pick out the fault lines no matter the fault occurs in single line or cross double lines. Simulation results validate that the methodology is correct and reliable under conditions of different load currents, transient resistances and fault locations.
압축된 비디오 데이터에서 내용기반 컷 검출을 위해 다양한 특징 벡터 추출 방법이 연구되고 있다. 특징 벡터로써 화소값의 히스토그램을 이용한 방법의 경우 화소의 공간적 특성을 고려하지 않아 정확히 컷 검출을 기대하기 어렵다. 그래서 CCV(Color Coherent Vector)나 Color Correlogram등의 계산량이 복잡한 알고리즘이 많이 사용된다. 그러나 이러한 기법들은 정확한 컷 검출을 가능하게 하나 계산량이 너무 복잡하기 때문에 검출 시간이 많이 소요되는 단점이 있다. 본 논문에서는 MPEG 비디오 시퀀스에서 휘도성분의 DC값들의 공간적 상관도를 이용한 컷 검출 기법을 제안한다. 이 기법은 비교적 간단하기 때문에 처리 시간이 빠르며 또한 개선된 특징차 비교방법을 이용하여 검출율을 더 높일 수 있다.
동영상 데이터를 내용기반 검색을 하기 위해 비디오 시퀀스를 계층적 분할해야 한다. 컷 검출 알고리즘은 샷을 분류하는 중요한 처리이다. 일반적인 컷 검출 알고리즘은 이전 프레임과 현재 프레임을 비교하기 때문에 카메라의 움직임이나 물체의 움직임에 의해 화면변화가 크면 컷을 오검출 할 수도 있다. 본 논문에서는 컷 예상지점을 먼저 선정하고 컷 예상지점이 실제의 컷인가를 판별한다. 컷 예상지점의 프레임과 이웃 프레임의 특징차를 비교하므로써 실제 컷을 검출하므로 기존 알고리즘보다 오검출을 줄일 수 있다. MPEG비디오 시퀀스에서 DC영상을 추출하여 비교 프레임으로 사용하였다. 실험 결과, 제안한 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 컷 검출율이 높은 것을 확인하였다.
In a previous work we have done, we presented a monitoring system to automatically detect some dogs' behaviors from videos. However, the input video data used by that system was pre-trimmed to ensure it contained a dog only. In a real-life situation, the monitoring system would continuously receive video data, including frames that are empty and ones that contain people. In this paper, we propose a YOLOv4-based system for automatic object detection and trimming of dog videos. Sequences of frames trimmed from the video data received from the camera are analyzed to detect dogs and people frame by frame using a YOLOv4 model, and then records of the occurrences of dogs and people are generated. The records of each sequence are then analyzed through a rule-based decision tree to classify the sequence, forward it if it contains a dog only or ignore it otherwise. The results of the experiments on long untrimmed videos show that our proposed method manages an excellent detection performance reaching 0.97 in average of precision, recall and f-1 score at a detection rate of approximately 30 fps, guaranteeing with that real-time processing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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