Despite the continuous advancement of science and technology, fire accidents continue to occur without decreasing over time, so there is a constant need for a system that can accurately detect fires at an early stage. However, because most existing fire detection systems detect fire in the early stage of combustion when smoke is generated, rapid fire prevention actions may be delayed. Therefore we propose an early fire detection system that can perform early fire detection at a reasonable cost using LSTM, a deep learning model based on multi-gas sensors with high selectivity in the early stage of decomposition rather than the smoke generation stage. This system combines multiple gas sensors to achieve faster detection speeds than traditional sensors. In addition, through window sliding techniques and model light-weighting, the false alarm rate is low while maintaining the same high accuracy as existing deep learning. This shows that the proposed fire early detection system is a meaningful research in the disaster and engineering fields.
The purpose of this study was to assess the ability of this device during clinically important episodes of extravasation. The extravasation detection accessory (EDA) system was based of infrared ray with detection sensor, an amplifier, alarm device, receiver, cable and a computer based system. This study was a prospective, observational study in which the EDA system was used to monitor the automated mechanical injection of contrast media. Three hundred patients referred for contrast media enhanced body computed tomography studied in a prospective, observation study in which the EDA system was used to identify and interrupt any injection associated with clinically important extravasation. There were 8 true-positive cases, 276 true-negative cases, 15 false-positive cases and 1 false-negative cases. The EDA system had a sensitivity of 88.8% and a specificity of 94.8% for the detection of clinically important extravasation. The EDA system had good sensitivity for the detection of clinically important extravasation and the EDA system has the clinical potential for the early detection of extravasation of the contrast medium that is administered with power injectors.
Change detection using aerial and satellite images is one of the important research topics in photogrammetry and image interpretation. It is of particular importance especially in the fields of military, political and administrative affairs. When there is a need to detect changes in multi-temporal images, the most efficient methods for change detection and thresholds of change/no change area need to be chosen. Also, the images obtained from the various methods need to be analyzed. To do so, we need a system that can support our decision making process. Therefore, in this paper, we propose the Decision Support System for Change Detection. This system is composed of Data Base, Model Base and Graphic User Interface(GUI). Data base is a compilation of previous change detection results, and Model Base comprise of numerous operations. The data can be input and have the results of change detection analyzed by using GUI. In this paper, we will explain the entire operation of the system and demonstrate the level of its effectiveness.
컴퓨터네트워크의 확대 및 인터넷 이용의 급격한 증가에 따른 부작용으로 컴퓨터 보안문제가 중요하게 대두되고 있다. 따라서. 침입자들로부터 위험을 줄이기 위해 침입탐지시스템에 관한 연구가 활발하다. 특히, 본 논문은 침입탐지시스템을 바탕으로 한 새로운 보안정책 기반 침입탐지 시스템 모델을 제안하고, 이를 설계 및 프로토타입을 구현하여 그 타당성을 보인다. 제안한 모델에서 보안정책 기반 침입탐지시스템들은 여러 컴퓨터에 분산되고, 분산된 보안정책 기반 침입탐지시스템들 중에서 어느 하나가 특정 프로세스에 의해 발생된 시스템 호출 순서 중 비정상적인 시스템 호출을 탐지한 경우에 이를 다른 보안정책 기반 탐지시스템들과 서로 동적으로 공유하여 새로운 침입에 대하여 대응책을 향상시킨다.
In this paper, we propose a novel anchor shot detection system, named to MASD (Multi-phase Anchor Shot Detection), which is a core step of the preprocessing process for the news video analysis. The proposed system is composed of four modules and operates sequentially: 1) skin color detection module for reducing the candidate face regions; 2) face detection module for finding the key-frames with a facial data; 3) vector representation module for the key-frame images using a non-negative matrix factorization; 4) one class SVM module for determining the anchor shots using a support vector data description. Besides the qualitative analysis, our experiments validate that the proposed system shows not only the comparable accuracy to the recently developed methods, but also more faster detection rate than those of others.
In this study, an airborne alpha detection system, which consists of a passivated implanted planar silicon (PIPS) detector and an air filter, was developed. A collimator applied to the alpha detection system showed an enhancement in resolution and a degradation in detection efficiency. The resolution and detection efficiency were compared and analyzed to evaluate the performance of the collimator. Thus, the resolution was found to be more important than the efficiency as a determining factor of the detection system performance, from the viewpoint of radionuclide identification. The performance was evaluated on three properties of the collimator: hole shape, hole length, and the ratio between the hole and frame pitches. From the hole shape performance evaluation, a hexagonal collimator showed the highest resolution. Further, the collimator with a hole pitch of 14 mm was found to have the highest resolution while that with a frame pitch of 4-6 mm (i.e., 1.2-1.4 times longer than the hole pitch) showed the highest resolution.
In recent years, Tracking-Learning-Detection(TLD) system has been widely used as a detection and tracking algorithm for vision sensors. While conventional algorithms are vulnerable to occlusion, and changes in illumination and appearances, TLD system is capable of robust tracking by conducting tracking, detection, and learning in real time. However, the detection and tracking algorithms of TLD system utilize rotation-variant features, and the margin of tracking error becomes greater when an object makes a full out-of-plane rotation. Thus, we propose a rotation-invariant TLD system(RI-TLD). we propose a simplified average orientation histogram and rotation matrix for a rotation inference algorithm. Experimental results with various tracking tests demonstrate the robustness and efficiency of the proposed system.
International Journal of Air-Conditioning and Refrigeration
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제11권3호
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pp.125-131
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2003
The fault detection and diagnosis technology may be applied in order to decrease the energy consumption and the maintenance cost of the air-conditioning system. In this paper, two fault detection methods were considered. One is a generic neural network, and the other is an moving average neural network. In order to compare the performance of fault detection results from these methods, two different types of faults in an air-conditioning system were applied. These are the condenser 30% fouling and the evaporator fan 25% slowdown. Test results showed that the moving average neural network was more effective for the detection of partial faults in the air-conditioning system.
This study presents an analysis of comparison of P-type fire detection system with fuzzy logic-applied fire detection system. The fuzzy logic-applied fire detection system has input variables obtained by fire experiment of small scale with K-type temperature sensor and optical smoke sensor. And the antecedent part of fuzzy rules consists of temperature and smoke density, and the consequent part consists of fire probability. Also triangular fuzzy membership function is used for input variables and fuzzy rules. To calculate the final fire probability a centroid method is introduced. A fire experiment is conducted with controlling wood crib layer, cigarette to simulate actual fire and false alarm situation. The results show that peak fire probability is 25[%] for non-fire and is more than 80[%] for fire situation, respectively. The fuzzy logic-applied fire detection system suggested here is able to distinguish fire situation and non-fire situation very precisely.
본 논문에서 다중 경로 T-DMB 환경에서 신호검출 알고리즘을 적용하여 성능을 분석하였다. 가우시안, Rayleigh, COST 207 채널을 각각 적용하여 다중 환경에서 다양한 파라미터를 변화시켜 연구하였다. 최종 실험결과는 주파수 유무에 따라 비트화로 정의하여 비교 분석하였으며, 검출하기 위한 신호는 T-DMB 표준을 참고하여 생성하였다. 실험에 있어서 적용된 신호검출 기법은 에너지 검출 기법을 적용하였으며, 생성 신호의 길이에 따라 실험을 하였다. 실험결과로써는 다중 환경에 따른 다양한 결과값을 얻을 수 있었으며, 뿐만 아니라 신호 길이에 따른 성능 분석을 할 수 있었다. 신호의 길이가 증가할수록 검출시간이 길어져 성능과 비례함을 확인할 수 있었다. 우리는 이번 신호검출 실험을 실제 T-DMB 환경에서 적용할 수 있도록 연구를 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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