Ma Chang-Jin;Tohno Susumu;Kasahara Mikio;Kang Gong-Unn
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.20
no.E1
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pp.29-33
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2004
In environmental studies, decisions are often made on the analytical data indicating certain contaminants as being 'detected' or 'non-detectible.' Since detection limits are analytical method specific, one has to first review the concepts and definitions associated with analytical method systems and specifications. In this study, the experimental analytical values for a series of low level standards (for an ionic species) were used as an example to estimate two different method detection limits (MDL). The scores of EPA's MDL and Pallesen's MDL determined by real analytical scores are 0.0575 and 0.0561 mg/L, respectively for our nitrate data. These scores determined by two different MDL models are roughly similar, while there are apparent differences between two methods with respect to statistical and systematical procedure. However, determination of MDL for one's laboratory provides some practical applications which helps to assure one's regulating authorities that one's measured scores are accurate.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.3
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pp.980-998
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2023
In Low Earth Orbit (LEO) satellite networks, satellites operate fast and the inter-satellite link change period is short. In order to sense the spectrum state in LEO satellite networks in real-time, a space-based satellite network intelligent spectrum sensing algorithm based on artificial neural network (ANN) is proposed, while Geosynchronous Earth Orbit (GEO) satellites are introduced to make fast and effective judgments on the spectrum state of LEO satellites by using their stronger arithmetic power. Firstly, the visibility constraints between LEO satellites and GEO satellites are analyzed to derive the inter-satellite link building matrix and complete the inter-satellite link situational awareness. Secondly, an ANN-based energy detection (ANN-ED) algorithm is proposed based on the traditional energy detection algorithm and artificial neural network. The ANN module is used to determine the spectrum state and optimize the traditional energy detection algorithm. GEO satellites are used to fuse the information sensed by LEO satellites and then give the spectrum decision, thereby realizing the inter-satellite spectrum state sensing. Finally, the sensing quality is evaluated by the analysis of sensing delay and sensing energy consumption. The simulation results show that our proposed algorithm has lower complexity, the sensing delay and sensing energy consumption compared with the traditional energy detection method.
Park Jae-Hyung;Ryu Yeon-Sun;Yi Jin-Hak;Kim Jeong-Tae
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.19
no.3
s.73
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pp.313-322
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2006
In the genetic algoricm (GA) based damage detection methods using vibration of structures, the selection of modal properties is important to improve the accuracy of damage detection. The objective of this study is to improve the accuracy of damage detection using natural frequency and modal strain energy, The following approaches are used to achieve the goal. First, modal strain energy is formulated and a new GA-based damage detection technique using natural frequency and modal strain energy is proposed. Next, to verify the efficiency of proposed technique, damage scenarios for free-free beam are designed and vibration modal tests of the target structure are conducted. Finally, the feasibility of the proposed technique is verified in comparison with other GA-based damage detection technique using natural frequency and mode shape.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.62
no.7
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pp.994-1002
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2013
This study suggests a generalized availability and safety evaluation model to evaluate the influences to the system's fault tolerant capabilities depending on automatic fault detection function such as the automatic periodic testings. The conventional evaluation model of automatic fault detection function deals only with the self diagnostics, and supposes that the fault detection coverage of self diagnostics is always constant. But all of the fault detection methods could be degraded. For example, the periodic surveillance test has the potential human errors or test equipment errors, the self diagnostics has the potential degradation of built-in logics, and the automatic periodic testing has the potential degradation of automatic test facilities. The suggested evaluation models have incorporated the loss or erroneous behaviors of the automatic fault detection methods. The availability and the safety of each module of the safety grade platform have been evaluated as they were applied the automatic periodic test methodology and the fault tolerant evaluation models. The availability and safety of the safety grade platform were improved when applied the automatic periodic testing. Especially the fault tolerant capability of the processor module with a weak self-diagnostics and the process parameter input modules were dramatically improved compared to the conventional cases. In addition, as a result of the safety evaluation of the digital reactor protection system, the system safety of the digital parts was improved about 4 times compared to the conventional cases.
This paper introduces the method for detect voices and exact end point at low SNR by maximizing voice energy. Conventional VAD (Voice Activity Detection) algorithm estimates noise level so it tends to detect the end point inaccurately. Moreover, because it uses relatively long analysis range for reflecting temporal change of noise, computing load too high for application. In this paper, the SEM-VAD (Speech Energy Maximization-Voice Activity Detection) method which uses psycho-acoustical bark scale filter banks to maximize voice energy within frames is introduced. Stable threshold values are obtained at various noise environments (SNR 15 dB, 10 dB, 5 dB, 0 dB). At the test for voice detection in car noisy environment, PHR (Pause Hit Rate) was 100%accurate at every noise environment, and FAR (False Alarm Rate) shows 0% at SNR15 dB and 10 dB, 5.6% at SNR5 dB and 9.5% at SNR0 dB.
Kim, Chanho;Kim, Jaehyo;Hong, Wooseong;Yeom, Jung-Yeol;Kim, Geehyun
Nuclear Engineering and Technology
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v.54
no.10
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pp.3833-3840
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2022
A method for calibrating the energy scale and detection efficiency of stilbene scintillators is presented herein. This method can be used to quantitatively analyze the Compton continuum of gamma-ray spectra obtained using such scintillators. First, channel-energy calibration was conducted by fitting a semi-empirical equation for the Compton continuum to the acquired energy spectrum and a new method to evaluate the intrinsic detection efficiency, called intrinsic Compton efficiency, of stilbene scintillators was proposed. The validity of this method was verified by changing experimental conditions such as the number of sources being measured simultaneously and the detector-source distance. According to the energy calibration, the standard error for the estimated Compton edge position was ±1.56 keV. The comparison of the intrinsic Compton efficiencies calculated from the single- and two-source spectra showed that the mean absolute difference and the mean absolute percentage difference are 0.031 %p and 0.557%, respectively, demonstrating reasonable accuracy of this method. The feasibility of the method was confirmed for an energy range of 0.5-1.5 MeV, showing that stilbene scintillators can be used to quantitatively analyze gamma rays in mixed-radiation fields.
We Designed and Conduct a study on the basic intrusion detection research for outside intruder, which can determine the location and the weight of an intruder into infrastructure, by using Fiber-Optic ROTDR( Rayleigh Optical Time Domain Reflectometer) sensor, which are buried in the sand, were prepared to respond the intruder effects. The signal of ROTDR was analyzed to confirm the detection performance. The weight could be detected as 4 grades, such as 20kg, 40kg, 60kg, and 80kg. which used long distance fiber for intruder detection on wide area. This sensor was possible for application of real-time monitoring of infrastructures.
In this research, a radiation detection backpack to be used discreetly or by a wide range of users was developed using array silicon-photomultiplier (SiPM) and CsI (Tl), and its characteristics were evaluated. The R-squared value, which indicates the responsiveness of a detector based on the signal intensity, was determined to be 0.981, indicating a good linear responsivity. The energy resolutions for gamma radiation energies of Co-57 (122 keV), Ba-133 (356 keV), Cs-137 (662 keV), and Co-60 (1332 keV) were found to be 13.40, 10.50, 6.77, and 3.16%, respectively. These results confirm good energy resolution characteristics. Furthermore, in the case of mixed sources, the gamma radiation peaks were readily distinguishable, and the R-squared value for energy linearity was calculated to be 0.999, demonstrating an exceptional energy linearity. Further research based on the results of this study would enable the commercialization of lightweight SiPM-based wireless radiation detection backpacks that can be used for longer durations by replacing the photomultiplier tube, which is mainly used as the optical sensor in existing radiation detection backpacks.
Kim, Heegwang;Park, Jinho;Park, Hasil;Paik, Joonki
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.5
no.5
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pp.327-330
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2016
Currently, the world's elderly population continues to grow at a dramatic rate. As the number of senior citizens increases, detection of someone falling has attracted increasing attention for visual surveillance systems. This paper presents a novel fall-detection algorithm using motion estimation and an integrated spatiotemporal energy map of the object region. The proposed method first extracts a human region using a background subtraction method. Next, we applied an optical flow algorithm to estimate motion vectors, and an energy map is generated by accumulating the detected human region for a certain period of time. We can then detect a fall using k-nearest neighbor (kNN) classification with the previously estimated motion information and energy map. The experimental results show that the proposed algorithm can effectively detect someone falling in any direction, including at an angle parallel to the camera's optical axis.
Huang, Shaonian;Huang, Dongjun;Khuhroa, Mansoor Ahmed
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.8
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pp.3769-3789
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2018
Social pedestrian groups are the basic elements that constitute a crowd; therefore, detection of such groups is scientifically important for modeling social behavior, as well as practically useful for crowd video understanding. A social group refers to a cluster of members who tend to keep similar motion state for a sustained period of time. One of the main challenges of social group detection arises from the complex dynamic variations of crowd patterns. Therefore, most works model dynamic groups to analysis the crowd behavior, ignoring the existence of stationary groups in crowd scene. However, in this paper, we propose a novel unified framework for detecting social pedestrian groups in crowd videos, including dynamic and stationary pedestrian groups, based on spatiotemporal-oriented energy measurements. Dynamic pedestrian groups are hierarchically clustered based on energy flow similarities and trajectory motion correlations between the atomic groups extracted from principal spatiotemporal-oriented energies. Furthermore, the probability distribution of static spatiotemporal-oriented energies is modeled to detect stationary pedestrian groups. Extensive experiments on challenging datasets demonstrate that our method can achieve superior results for social pedestrian group detection and crowd video classification.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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