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.
In this paper, a new speech endpoint detection method in noisy environments for moving robot platforms is proposed. In the conventional method, the endpoint of speech is obtained by applying an edge detection filter that finds abrupt changes in the feature domain. However, since the feature of the frame energy is unstable in such noisy environments, it is difficult to accurately find the endpoint of speech. Therefore, a novel feature extraction method based on the twice-iterated fast fourier transform (TIFFT) and statistical models of speech is proposed. The proposed feature extraction method was applied to an edge detection filter for effective detection of the endpoint of speech. Representative experiments claim that there was a substantial improvement over the conventional method.
Statement of the problem: Implant systems result in gaps and cavities between implant and abutment that can act as a trap for bacteria and thus possibly cause inflammatory reactions in the peri-implant soft tissues. Purpose: Porphyromonas gingivalis, Prevotella intermedia, Tannerella forsythia, Treponema denticola, and Aggregatibacter actinomycetemcomitans, related to implant-abutment interface microleakage. Material and methods: Samples were taken from 27 subjects with sterilized paper points and were transported in $1{\times}PBS$. The detection of periodontopathogens were performed by polymerase chain reaction with species-specific primers based on 16S rDNA. Results: Our data showed that the detection rate of P. gingivalis and P. intermedia in implant fixture was 59% and 82% in patients respectively. Detection rate of P. gingivalis and P. intermedia in implant crevice was 44% and 82% in patients. Detection rate of P. gingivalis and P. intermedias in tongue was 82% and 82% in patients. Conclusion: Current implant systems cannot safely prevent microbial leakage and bacterial colonization of the inner part of the implant.
This paper presents the system interface standard that are associated with additional devices like sensor nodes as well as fire monitoring panel, panic button and emergency call in city railroad environment. Existing fire monitoring panel, panic button and emergency call system is responsible for fire detection and alarm, emergency alarm and communication with the manager. Recently, researches that are associated with NVR-based intelligent integrated surveillance systems and existing alarm system are activated but most of the system is dedicated to it existing. In order to expand devices that is supported other monitoring function, separate device configuration or modification of integrated surveillance system are inevitable. In this study, interface standard between standard controller, integrated command center and each device that facilitate additional expansion of integrated surveillance system and avoid the extra cost is presented.
Friction Welds are formed by the mechanisms of diffusion as well as mechanical inter-locking. The severe plastic flow at the interface by the forge action of the process brings the subsurface so close together that detection of any unbounded area becomes very difficult. No reliable method is available so fat to determine the weld quality nondestructively. The paper presents an attempt to determine weld strength quantitatively using the ultrasonic pulseecho method. The new approach calculates the coefficient of reflection based on measured amplitudes of the echoes. This coefficient provides a single quantitative measurement which involves both acoustic energy reflected at the welded interface as well as transmitted across the interface. As a result, it was known that the quantitative relationship between the coefficient and the weld strength (torsional strength) could be drawn.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.20
no.3
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pp.318-322
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2014
A kind of field bus called Actuator and Sensor interface bus(AS-i) was designed in this paper. The configuration of AS-i network system used Application Specific Integrated Circuit(ASIC) SAP5S chip and PLC S7-200 station, which included CPU 224 and AS-i master module CP 243-2. We also created an example program for PLC S7-200 to control AS-i network. The fire and smoke detection system was made with AS-i network system that was designed. This system had got more advantages than other system such as number of stations, easy installation, wide working area, etc. And designed system can be used as a partner network for higher level field bus networks.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers C
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v.51
no.5
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pp.199-204
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2002
In order to recognize the deterioration of insulation system by partial discharge (PD), the characteristics of PD patterns which are occurring at the interface between epoxy and rubber materials in extra high voltage cable joints, have been investigated. The artificial defects such as voids, metal particles, insulation fiber and water impregnated insulation fiber are planted between the interfaces. A high frequency partial discharge detection system was used for measuring PD signals. An analysis of the PD patterns is focused on the shape of PD pattern, phase, width and time-dependence for each artificial defect. The PD Patterns in each defect show the different behaviors and it is suggested that the precise discrimination of PD patterns could be used for the diagnosis of deterioration in the insulation systems.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.30
no.1
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pp.38-43
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2016
Recent social needs for promoting traffic safety increased and the demand social security in economic, increasing the demand for environmentally friendly rail transport. In particular, when train express such as to secure reliability KTX(Korea Train eXpress) from potential disaster(fire) in the train operation caused by the train express running has been very important. Railroad fire extinguishing system is operated to fire exploding before reaching the flashing point more important than early to quickly detect because of CAN(Controller Area Network) communication to fire suppression and fire receiver, interface, fire fighting equipment from HMI((Human Machine Interface) and fire high-performance to research and development for intelligent composite fire receiver is required.
This paper presents a study on the analysis of fire detection system using fuzzy logic with input variables of temperature and smoke density. The input variables for the fuzzy logic algorithm are measured by fire experiment of small scale with temperature detector and smoke detector. The antecedent part of fuzzy rules consists of temperature and smoke density, and the consequent part consists of fire possibility. Also the triangular fuzzy membership function is chosen for input variables and fuzzy rules to simplify computation. In order to calculate fuzzy values of such fuzzy system, a computer program is developed with Matlab based on graphics user interface. The experiment was conducted with paper and ethanol to simulate flaming fire and with plastic and sawdust to model smoldering fire. The results showed that the fire detection system presented here was able to diagnose fire very precisely. With the help of algorithms using fuzzy logic we could distinguish whether fire or not.
Anti-debugging is one of the techniques implemented within the computer code to hinder attempts at reverse engineering so that attackers or analyzers will not be able to use debuggers to analyze the program. The technique has been applied to various programs and is still commonly used in order to prevent malware or malicious code attacks or to protect the programs from being analyzed. In this paper, we will suggest an automatic detection scheme for anti-debugging routines. With respect to the automatic detection, debuggers and a simulator were used by which trace information on the Application Program Interface(API) as well as executive instructions were extracted. Subsequently, the extracted instructions were examined and compared so as to detect points automatically where suspicious activity was captured as anti-debugging routines. Based on experiments to detect anti-debugging routines using such methods, 21 out of 25 anti-debugging techniques introduced in this paper appear to be able to detect anti-debugging routines properly. The technique in the paper is therefore not dependent upon a certain anti-debugging method. As such, the detection technique is expected to also be available for anti-debugging techniques that will be developed or discovered in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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