This paper dealt with the acoustic detection of partial discharge (PD) in insulation oil for insulation diagnostics of oil immersed transformers. Electrode systems such as needle to plane, plane to plane, and floating were fabricated to simulate some defects in transformers. A wide band acoustic emission(AE) sensor with the frequency ranges of 100 kHz~1 MHz and a narrow band AE sensor with the resonant frequency of 140 kHz were used in the experiment. Also, a decoupler and an amplifier were designed to detect and amplify the acoustic signal only. The decoupler separates acoustic signal from DC source without any distortion, and the amplifier has the gain of 40 dB in frequency ranges of 11 kHz~4 MHz. In the experiment, frequency components and propagation characteristics of acoustic signal were analyzed, and an algorithm of positioning of PD occurrence by the time difference of arrival was proposed. From the results, the frequency components of the acoustic signal exist from 50 kHz to 200 kHz and the positioning error of PD calculated by three AE sensors was within 1%.
Damage detection algorithms based on a one-dimensional beam model can detect damage within a beam span caused by flexure only but cannot detect damage at a joint with prescribed boundary conditions or at the middle part of a beam section where the neutral axis is located. Considering the damage at a welded joint of beam elements in steel structures and modeling the damage with twodimensional plane elements, this study presents a new approach to detecting damage in the depth direction of the joint and beam section. Three damage scenarios at the upper, middle, and lower parts of a welded joint of a rectangular symmetric section are investigated. The damage is detected by evaluating the difference in the receptance magnitude between the undamaged and damaged states. This study also investigates the effect of measurement locations and noise on the capability of the method in detecting damage. The numerical results show the validity of the proposed method in detecting damage at the beam's welded joint.
This study was to analyze the difference in pilot error by using the Signal Detection Theory. The task was to detect the targeted aircraft(signal) which is different shape from many other aircraft(noise). From the two experiments, we differentiated the task difficulty followed by change in noise stimuli. Experiment 1 was to search the signal stimuli(fighter plane) while the noise stimuli(cargo plane) were increasing. The results from the Experiment 1 showed the tendency to decrease the hit rate by increasing the number of noise stimuli. However, the false alarm rate was not increased. The sensitivity(d') showed quite high. In Experiment 2, a disturbance stimulus(helicopter) was added to noise stimuli. The result was generally similar to those of Experiment 1. However, the hit rate was lower than that of Experiment 1.
A novel computational integral imaging technique with enhanced depth sensitivity is proposed. For each lateral position at a given depth plane, the dissimilarity between corresponding pixels of the elemental images is measured and used as a suppressing factor for that position. The intensity values are aggregated to determine the correct depth plane of each plane object. The experimental and simulation results show that the reconstructed depth image on the incorrect depth plane is effectively suppressed, and that the depth image on the correct depth plane is reconstructed clearly without any noise. The correct depth plane is also exactly determined.
제어로봇시스템학회 1995년도 Proceedings of the Korea Automation Control Conference, 10th (KACC); Seoul, Korea; 23-25 Oct. 1995
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pp.240-243
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1995
In excavating tunnels, shield tunneling machines having many cutters on their cutter planes are used. Not many observation data being available in the detection system, optimal observation policy is very important. From this viewpoint, we previously considered the optimal location of acoustic sensors on the cutter plane and also the optimal observation policy for the case where three receiving transducers were used, and showed that the optimal sensor location was given as arbitrary equally-spaced points on the cutter plane circle, and that the optimal rotating angles were also found to be arbitrary. In application, however, it is often difficult to locate sensors at arbitrary positions or to use three sensors from the viewpoints of machine structure and cost. This paper considers the optimal observation policy for detecting anomlous plane objects for the case where two receiving transducers are used and the case where three receiving transducers are located only on a diameter of the cutter plane.
This paper proposes a method to extract accurate plane of an object in unstructured environment for a humanoid robot by using a laser scanner. By panning and tilting 2D laser scanner installed on the head of a humanoid robot, 3D depth map of unstructured environment is generated. After generating the 3D depth map around a robot, the proposed plane extraction method is applied to the 3D depth map. By using the hierarchical clustering method, points on the same plane are extracted from the point cloud in the 3D depth map. After segmenting the plane from the point cloud, dimensions of the planes are calculated. The accuracy of the extracted plane is evaluated with experimental results, which show the effectiveness of the proposed method to extract planes around a humanoid robot in unstructured environment.
In this paper, we propose an enhanced LiDAR-camera calibration method that extracts the marker plane from 3D point cloud information. In previous work, we estimated the straight line of each board to obtain the vertex. However, the errors in the point information in relation to the z axis were not considered. These errors are caused by the effects of user selection on the board border. Because of the nature of LiDAR, the point information is separated in the horizontal direction, causing the approximated model of the straight line to be erroneous. In the proposed work, we obtain each vertex by estimating a rectangle from a plane rather than obtaining a point from each straight line in order to obtain a vertex more precisely than the previous study. The advantage of using planes is that it is easier to select the area, and the most point information on the board is available. We demonstrated through experiments that the proposed method could be used to obtain more accurate results compared to the performance of the previous method.
본 연구에서는 이차원 인접 심볼간 간섭(2D ISI) 및 인접 페이지간 간섭 (IPI)을 줄이며, 고립된 픽셀이 발생하지 않는 홀로그래픽 저장장치를 위한 이차원 변조부호를 선택하는 문제를 고려한다. 본 연구에서 고려하는 2D ISI 및 IPI를 줄이기 위한 변조부호 선택문제에서는 코드 내부에서 인접 셀간 심볼값의 차이를 최소화하고, 사용된 심볼의 분포가 균등하고, 선택된 코드워드가 임의로 이차원에 배열될 때, 고립된 픽셀이 발생할 수 없는 코드워드를 선택한다. 코드워드 선택 문제와 선택된 코드워드에서 고립된 픽셀의 발생여부를 검색하는 모형은 정수계획법 모형으로 형성되고, 두 모형을 결합하는 절단평면(cutting plane) 알고리즘을 개발하였다. 제안된 알고리즘을 사용하여 $4{\times}2$ 6/8 변조부호에서 고립된 픽셀이 발생하지 않으면서, 2D ISI와 IPI를 줄일 수 있는 코드워드를 계산하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권11호
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pp.5436-5458
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2017
Automatic Video Surveillance System (AVSS) has become important to computer vision researchers as crime has increased in the twenty-first century. As a new branch of AVSS, baggage detection has a wide area of security applications. Some of them are, detecting baggage in baggage restricted super shop, detecting unclaimed baggage in public space etc. However, in this paper, a detection & classification framework of baggage is proposed. Initially, background subtraction is performed instead of sliding window approach to speed up the system and HSI model is used to deal with different illumination conditions. Then, a model is introduced to overcome shadow effect. Then, occlusion of objects is detected using proposed mirroring algorithm to track individual objects. Extraction of rotational signal descriptor (SP-RSD-HOG) with support plane from Region of Interest (ROI) add rotation invariance nature in HOG. Finally, dynamic human body parameter setting approach enables the system to detect & classify single or multiple pieces of carried baggage even if some portions of human are absent. In baggage detection, a strong classifier is generated by boosting similarity measure based multi layer Support Vector Machine (SVM)s into HOG based SVM. This boosting technique has been used to deal with various texture patterns of baggage. Experimental results have discovered the system satisfactorily accurate and faster comparative to other alternatives.
CT 스캔에서 치아 신경관 식별은 치과 임플란트에서 중요하다. 임플란트 계획 전에, 치과 의사들은 신경관을 수동으로 식별하기 위해 신경관 경로가 최대로 관찰되는 시상면을 찾는다. 그러나 이는 시간 소모적이며 많은 임상 경험을 필요로 한다. 위 논문에서 우리는 원하는 시상면을 자동으로 검출하기 위한 깊은 학습 기반의 프레임 워크를 제안한다. 이는 두가지 주요 기술들을 사용하여 획득된다: 1) 초기 평면들을 획득하기 위한 반복 변환 네트워크 (ITN) 방법의 수정 버전과 2) 원하는 시상면을 검출하기 위한 합성곱 신경망 기반의 정밀 탐색 법. 이 기술들의 결합은 ITN 방법을 단독으로 사용하였을 때의 한계인, 정확한 평면 검출을 용이하게 한다. 우리는 여러 개의 CT 데이터 셋에서 실험하여 우리가 제안한 방법이 ITN 방법과 비교하여 훨씬 뛰어난 결과를 얻을 수 있음을 증명하였다. 이는 치과 의사들이 신경관 경로를 효율적으로 식별할 수 있어 보다 효율적인 자동신경관 검출법에 대한 향후 연구의 기반을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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