본 연구는 실시간 MOT(Multiple-Object-Tracking)의 성능을 향상시키기 위해 다양한 기법을 적용한 MOT 모델을 설계한다. 연구에서 사용하는 Backbone 모델은 TBD(Tracking-by-Detection) 기반의 Tracking 모델을 사용한다. Heatmap Detection을 통해 객체를 검출하고 Transformer 기반의 Feature를 연결하여 Tracking 한다. 제안하는 방법은 Anchor 기반의 Detection의 장시간 문제와 추적 객체 정보 전달손실을 감소하여 실시간 객체 추적에 도움이 될 것으로 사료된다.
네트워크 패킷의 메타데이터를 학습한 침입탐지시스템이 최근 많이 제안되었다. 그러나 이러한 방식은 모델 학습에 사용할 메타데이터 생성을 위해 패킷을 분석하는 시간, 그리고 학습 전 메타데이터를 전처리하는 시간이 필요하다. 또한, 특정 메타데이터를 학습한 모델은 실제 네트워크로 유입되는 원본 패킷을 그대로 사용하여 침입을 탐지하는 것이 불가능하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 패킷 페이로드를 하나의 문장으로 학습시켜 침입을 탐지하는 자연어 처리 기반의 침입탐지시스템을 제안하였다. 제안하는 기법의 성능 검증을 위해 UNSW-NB15와 Transformer 모델을 활용하였다. 먼저, 데이터세트의 PCAP 파일에 대한 라벨링을 실시한 후 2종의 Transformer 모델(BERT, DistilBERT)에 문장 형태로 직접 학습시켜 탐지성능을 분석하였다. 실험 결과 이진분류 정확도는 각각 99.03%, 99.05%로 기존 연구에서 제안한 기법들과 유사하거나 우수한 탐지성능을 보였으며, 다중분류는 각각 86.63%, 86.36%로 더 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
The research for detecting of insulating deterioration in transformer has been studied from long ago. Analysis method of combustible gas, which is included in insulating oil, has been widely used in detection of transformer pre-fault detection due to the effectiveness of its method. Recently the fault effect of the large transformer is very critical in a power system, therefore the on-line monitoring and diagnostic system is needed. In addition, the more accurate method of detecting a Partial Discharge (PD) location should be developed. For preventive maintenance against discharge failures, it is important not only to detect the discharges, but also to accurately estimate their positions. However ...
A Method for detection of saturation of a current transformer(CT) is proposed. The algorithm is initiated when the end point of a saturation period is detected. This detection is achieved by checking the time interval between the adjacent zero-crossing points of the second derivative of the secondary current. Once the end point of the saturation period is detected, the beginning point of the corresponding saturation period is determined by backward examination of the sum of the secondary current from the end point. The performance of the algorithm was evaluated for a-g faults on a 345 kV 100km overhead transmission line. The Electromagnetic Transient Program(EMTP) was used to generate fault current signals for different fault inception angles and different remanent fluxes. The performance evaluation shows that the proposed algorithm successfully detects the saturation period even in the presence of a remanent flux.
Heating, Ventilating, and Air Conditioning(HVAC) 시스템은 난방(Heating), 환기(Ventilating), 공기조화(Air Conditioning)를 제공하는 공조시스템으로, 실내 환경의 온도, 습도 조절 및 지속적인 순환 및 여과를 통해 실내 공기 질을 개선한다. 이러한 HVAC 시스템에 이상이 생기는 경우 공기 여과율이 낮아지며, COVID-19와 같은 법정 감염병 예방에 취약해진다. 또한 장비의 과부하를 유발하여, 시스템의 효율성 저하 및 에너지 낭비를 불러올 수 있다. 따라서 본 논문에서는 HVAC 시스템의 이상 탐지 및 조기 조치를 위한 Transformer 기반 이상 탐지 기법의 적용을 제안한다. Transformer는 기존 시계열 데이터 처리를 위한 기법인 Recurrent Neural Network(RNN)기반 모델의 구조적 한계점을 극복함에 따라 Long Term Dependency 문제를 해결하고, 병렬처리를 통해 효율적인 Feature 추출이 가능하다. Transformer 모델이 HVAC 시스템의 이상 탐지에서 RNN 기반의 비교군 모델보다 약 1.31%의 향상을 보이며, Transformer 모델을 통한 HVAC의 이상 탐지에 효율적임을 확인하였다.
Since fires in uncontrolled environments pose serious risks to society and individuals, many researchers have been investigating technologies for early detection of fires that occur in everyday life. Recently, with the development of deep learning vision technology, research on fire detection models using neural network backbones such as Transformer and Convolution Natural Network has been actively conducted. Vision-based fire detection systems can solve many problems with physical sensor-based fire detection systems. This paper proposes a fire detection method using the latest YOLOv8, which improves the existing fire detection method. The proposed method develops a system that detects sparks and smoke from input images by training the Yolov8 model using a universal fire detection dataset. We also demonstrate the superiority of the proposed method through experiments by comparing it with existing methods.
This paper presents a diagnostic technique using ultrasonic for operating power transformer. Two methods are used as a base for detecting a partial discharge. One is a analysis of PD trend using counted ultrasonic signal, the other is a estimation of PD location source using cross-correlation. In this paper we implement detection equipment of partial discharge in power transformer. The desired system is utilized to two methods for PD detection and operated by graphical user interface(GUI). The results of test showed that the system can be adopted to real power transformer.
Viet-Tuan Le;Khuong G. T. Diep;Tae-Seok Kim;Yong-Guk Kim
한국정보처리학회:학술대회논문집
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한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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pp.648-651
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2023
Video anomaly detection aims to detect abnormal events. Motivated by the power of transformers recently shown in vision tasks, we propose a novel transformer-based network for video anomaly detection. To capture long-range information in video, we employ a multi-scale transformer as an encoder. A convolutional decoder is utilized to predict the future frame from the extracted multi-scale feature maps. The proposed method is evaluated on three benchmark datasets: USCD Ped2, CUHK Avenue, and ShanghaiTech. The results show that the proposed method achieves better performance compared to recent methods.
본 논문에서는 부분방전에 의해 발생되는 초음파를 이용하여 변압기 절연성능을 예방진단하기 위하여 실 변압기 구조물이 있을 경우에 변압기 고압권선의 표면과 철심사이에서 초음파를 임의로 발생시킨 후 변압기 외함에서 초음파 신호 측정 시스템으로 이를 검출하여 분석함으로써 실 변압기에 적용시킬 경우 발생될 수 있는 문제점에 대하여 연구하였다. 실 변압기에서 구조물이 있을 경우에 고압권선의 표면이나 권선과 철심 사이에서 발생되는 초음파 탐촉자의 위치를 적절히 선정함으로써 변압기 외함에서 측정 가능하였다.
This paper describes an efficient location detection algorithm for a partial discharge(PD) source in the transformer. The algorithm is previously proposed is not suitable for PD source detection because ultrasonic signal is diminished through the inner structure. In this paper, the proposal algorithm find PD source using geometry method and 3th sensor on the one side of transformer without diminution of ultrasonic signal. The proposed algorithm demonstrates the effectiveness and validity on model transformer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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