To establish a detection method of irradiated perilla and sesame seeds, studies were performed with pulsed photostimulated luminescence (PPSL) and thermoluminescence (TL). The PPSL photon counts of the mineral separated from irradiated sesame and perilla seeds were higher than unirradiated one and exhibited an increase with increasing irradiation dose and mineral content. Also TL intensities of minerals separated from irradiated sesame and perilla seeds increased with increasing irradiation dose. In all samples, detection was possible with shapes and maximum TL temperatures of the second glow curves showing lower regions than those of the first glow curves and correctly classified as irradiated samples. Glow curve ratios of irradiated samples were higher than 0.5. These results suggest that PPSL and TL are applicable methods for the detection of irradiated perilla and sesame seeds.
In this paper, a new speech endpoint detector in noisy environment is proposed. According to the previous research, the energy feature in the speech region is easily distinguished from that in the speech absent region. In conventional method, the endpoint can be found by applying the edge detection filter that finds the abrupt changing point in feature domain. However, since the frame energy feature is unstable in noisy environment, the accurate edge detection is not possible. Therefore, in this paper, the novel feature extraction method based on spectrum envelop pattern is proposed. Then, the edge detection filter is applied to the proposed feature for detection of the endpoint. The experiments are performed in the car noise environment and a substantial improvement was obtained over the conventional method.
Kim, Jeong-Tae;Park, Jae-Hyung;Yoon, Han-Sam;Yi, Jin-Hak
Smart Structures and Systems
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제3권3호
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pp.263-280
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2007
In this paper, an improved GA-based damage detection algorithm using a set of combined modal features is proposed. Firstly, a new GA-based damage detection algorithm is formulated for beam-type structures. A schematic of the GA-based damage detection algorithm is designed and objective functions using several modal features are selected for the algorithm. Secondly, experimental modal tests are performed on free-free beams. Modal features such as natural frequency, mode shape, and modal strain energy are experimentally measured before and after damage in the test beams. Finally, damage detection exercises are performed on the test beam to evaluate the feasibility of the proposed method. Experimental results show that the damage detection is the most accurate when frequency changes combined with modal strain-energy changes are used as the modal features for the proposed method.
The detection properties of gamma-irradiated (0~10 kGy) dried seaweed, dried shrimp, and seasoned dried filefish were investigated by photo-stimulated luminescence (PSL) and electron spin resonance (ESR). PSL could be used as a detection method on irradiated dried seaweed and dried shrimp as they showed photon counts greater than 5,000 counts/60 s (positive) in the irradiated samples with doses above l kGy. However, PSL could not be applied to detect irradiated seasoned dried filefish, because gamma-irradiated sample at 10 kGy even yielded photon counts less than 700 counts/60 s (negative). The ESR spectroscopy for only dried shrimp revealed specific signals derived from free radicals captured in the shell of shrimp. As a result, it is considered that PSL or ESR methods for detection of gamma-irradiated dried shrimp and only PSL can be used to detect gamma-irradiated seaweed. Furthermore, it is considered that hydrocarbon analysis of seasoned dried filefish containing fat by GC/MS and Thermo Luminance (TL) analysis of dried seaweed should be studied for detection of irradiation.
Structural damage detection, damage localization and severity estimation of jacket platforms, based on calculating modal strain energy is presented in this paper. In the structure, damage often causes a loss of stiffness in some elements, so modal parameters; mode shapes and natural frequencies, in the damaged structure are different from the undamaged state. Geometrical location of damage is detected by computing modal strain energy change ratio (MSECR) for each structural element, which elements with higher MSECR are suspected to be damaged. For each suspected damaged element, by computing cross-modal strain energy (CMSE), damage severity as the stiffness reduction factor -that represented the ratios between the element stiffness changes to the undamaged element stiffness- is estimated. Numerical studies are demonstrated for a three dimensional, single bay, four stories frame of the existing jacket platform, based on the synthetic data that generated from finite element model. It is observed that this method can be used for damage detection of this kind of structures.
N. Nithiyanandam;C. Mahesh;S.P. Raja;S. Jeyapriyanga;T. Selva Banu Priya
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권6호
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pp.1706-1727
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2023
Under Water Sensor Networks (UWSN) has gained attraction among various communities for its potential applications like acoustic monitoring, 3D mapping, tsunami detection, oil spill monitoring, and target tracking. Unlike terrestrial sensor networks, it performs an acoustic mode of communication to carry out collaborative tasks. Typically, surface sink nodes are deployed for aggregating acoustic phenomena collected from the underwater sensors through the multi-hop path. In this context, UWSN is constrained by factors such as lower bandwidth, high propagation delay, and limited battery power. Also, the vulnerabilities to compromise the aquatic environment are in growing numbers. The paper proposes an Energy-Efficient standalone Intrusion Detection System (EEIDS) to entail the acoustic environment against malicious attacks and improve the network lifetime. In EEIDS, attributes such as node ID, residual energy, and depth value are verified for forwarding the data packets in a secured path and stabilizing the nodes' energy levels. Initially, for each node, three agents are modeled to perform the assigned responsibilities. For instance, ID agent verifies the node's authentication of the node, EN agent checks for the residual energy of the node, and D agent substantiates the depth value of each node. Next, the classification of normal and malevolent nodes is performed by determining the score for each node. Furthermore, the proposed system utilizes the sheep-flock heredity algorithm to validate the input attributes using the optimized probability values stored in the training dataset. This assists in finding out the best-fit motes in the UWSN. Significantly, the proposed system detects and isolates the malicious nodes with tampered credentials and nodes with lower residual energy in minimal time. The parameters such as the time taken for malicious node detection, network lifetime, energy consumption, and delivery ratio are investigated using simulation tools. Comparison results show that the proposed EEIDS outperforms the existing acoustic security systems.
Lianjun Zhang;Mengjiao Tang;Chen Zhang;Yulai Zheng;Yong Li;Chao Liu;Qiang Wang;Guobao Wang
Nuclear Engineering and Technology
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제55권7호
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pp.2483-2488
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2023
Differential die-away analysis (DDAA) technology is a special nuclear material (SNM) active detection analysis technology. Be a nuclear material shielded or not, the technology can reveal the existence of nuclear materials by inducing fission from an external pulsed neutron source. In this paper, a detection model based on DDAA analysis technology was established by geant4 Monte Carlo simulation software, and the optimal sensitivity of the detection system is achieved by optimizing different configurations. After the geant4 simulation and optimization, a prototype was established, and experimental research was carried out. The result shows that the prototype can detect 200 g of 235U in a steel cylinder shield that's of 1.5 cm in inner diameter, 10 cm in thickness and 280 kg in weight.
One of the critical issues in a sensor network concerns the detection of changes in data streams. Recently presented change detection schemes primarily use a sliding window model to detect changes. In such a model, a distance function is used to compare two sliding windows. Therefore, the performance of the change detection scheme is greatly influenced by the distance function. With regard to sensor nodes, however, energy consumption constitutes a critical design concern because the change detection scheme is implemented in a sensor node, which is a small battery-powered device. In this paper, we present a comparative study of various distance functions in terms of execution time, energy consumption, and detecting accuracy through simulation of speech signal data. The simulation result demonstrates that the Euclidean distance function has the highest performance while consuming a low amount of power. We believe our work is the first attempt to undertake a comparative study of distance functions in terms of execution time, energy consumption, and accuracy detection.
In this paper, we developed an algorithm to detect arc of PV power plant through frequency analysis. For arc detection based on frequency analysis, the filter should be designed to emphasize the difference between the arc state and the normal state. Therefore, in this paper, we analyzed the arc detection performance according to various filter structures. The arc detection algorithm developed in this paper extracts the filtering signal on current by using various filters and then calculates the frequency components and total energy using the FFT. In the final step, the arc is detected using the calculated energy magnitude. In order to verify the performance of the proposed arc detection algorithm, experiments were conducted on 51 kW solar inverters connected to power line. Through various experiments, it was confirmed that the proposed method effectively detects the arc.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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