To assist operators to properly assess the current situation of the plant, accurate fault diagnosis methodology should be available and used. A reliable fault diagnosis method is beneficial for the safety of nuclear power plants. The major idea proposed in this work is integrating the merits of different fault diagnosis methodologies to offset their obvious disadvantages and enhance the accuracy and credibility of on-line fault diagnosis. This methodology uses the principle component analysis-based model and multi-flow model to diagnose fault type. To ensure the accuracy of results from the multi-flow model, a mechanical simulation model is implemented to do the quantitative calculation. More significantly, mechanism simulation is implemented to provide training data with fault signatures. Furthermore, one of the distance formulas in similarity measurement-Mahalanobis distance-is applied for on-line failure degree evaluation. The performance of this methodology was evaluated by applying it to the reactor coolant system of a pressurized water reactor. The results of simulation analysis show the effectiveness and accuracy of this methodology, leading to better confidence of it being integrated as a part of the computerized operator support system to assist operators in decision-making.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.14
no.1
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pp.46-56
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2015
The purpose of this study is to find out the effectiveness of drivers' satisfaction over protected and permissive left-turn (PPLT) traffic signal operation. A structural equation model was established for analyzing the effectiveness of various drivers' factors (e.g., personal characteristics, driving attitude, expectation to PPLT, etc.) on the PPLT preference based on questionnaire survey. As a result, the analysis is satisfied with the critical values, such as Q value, RMR, GIF, AGIF, and NFI. The study reveals that PPLT preference increases in case of driver who is male with long social carrier related to transportation affaire and long driving experience without traffic accident involvement. Moreover, PPLT preference increases as the expectation of PPLT to improvement of traffic safety, traffic operation, and traffic environment increases. Therefore, it is recommended that the PPLT should be preferentially operated in urban area of less traffic accidents and the promotion of PPLT be actively conducted for positive effectiveness.
Human posture recognition has attracted tremendous attention in ubiquitous environment, performing arts and robot control so that, recently, many researchers in pattern recognition and computer vision are working to make efficient posture recognition system. However the most of existing studies is very sensitive to human variations such as the rotation or the translation of body. This is why the feature, which is extracted from the feature extraction part as the first step of general posture recognition system, is influenced by these variations. To alleviate these human variations and improve the posture recognition result, this paper presents 3D Star Skeleton and Principle Component Analysis (PCA) based feature extraction methods in the multi-view environment. The proposed system use the 8 projection maps, a kind of depth map, as an input data. And the projection maps are extracted from the visual hull generation process. Though these data, the system constructs 3D Star Skeleton and extracts the rotation invariant feature using PCA. In experimental result, we extract the feature from the 3D Star Skeleton and recognize the human posture using the feature. Finally we prove that the proposed method is robust to human variations.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.19
no.6
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pp.46-54
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2018
In the 21st century, the Earth has continued its efforts to reduce carbon emissions to overcome the crisis caused by climate change. The construction industry, which is a representative industry that produces large amounts of the environmental load during construction, should actively reduce the amount of the environmental load. From the planning stage of the construction facility, it is necessary to consider the environmental load such as route selection and structure type selection to reduce the environmental load. However, the environmental load can be estimated based on the input resource amount. However, in the planning stage, it is difficult to accurately calculate the environmental load due to lack of information on the construction amount. The purpose of this study is to select the environmental load factors for IPC girder bridges to be used in the environmental load estimation model in the planning stage. Specific information related to the environmental load was selected from a list of information available in the planning stage, reflecting the Life Cycle Assessment(LCA), correlation, principal components analysis and expert opinion. The list of selected planning stage information is 10 such as span length and bridge extension, and it is expected to be used as a basic data for the future development of environmental load estimation model.
Face tracking and recognition are difficult problems because the face is a non-rigid object. The main reasons for the failure to track and recognize the faces are the changes of a face pose and environmental illumination. To solve these problems, we propose a nonlinear manifold framework for the face pose and the face illumination normalization processing. Specifically, to track and recognize a face on the video that has various pose variations, we approximate a face pose density to single Gaussian density by PCA(Principle Component Analysis) using images sampled from training video sequences and then construct the GMM(Gaussian Mixture Model) for each person. To solve the illumination problem for the face tracking and recognition, we decompose the face images into the reflectance and the illuminance using the SSR(Single Scale Retinex) model. To obtain the normalized reflectance, the reflectance is rescaled by histogram equalization on the defined range. We newly approximate the illuminance by the trained manifold since the illuminance has almost variations by illumination. By combining these two features into our manifold framework, we derived the efficient face tracking and recognition results on indoor and outdoor video. To improve the video based tracking results, we update the weights of each face pose density at each frame by the tracking result at the previous frame using EM algorithm. Our experimental results show that our method is more efficient than other methods.
In this paper, we propose a method for construction of robust 3D statistical shape model in the mandible CT datasets. Our method consists of following four steps. First, we decompose a 3D input shape Into patches. Second, to generate a corresponding shape of a floating shape, all shapes in the training set are parameterized onto a disk similar to the patch topology. Third, we generate the corresponding shape by one-to-one mapping between the reference and the floating shapes. We solve the problem failed to generate the corresponding points near the patch boundary Finally, the corresponding shapes are aligned with the reference shape. Then statistical shape model is generated by principle component analysis. To evaluate the accuracy of our 3D statistical shape model of the mandible, we perform visual inspection and similarity measure using average distance difference between the floating and the corresponding shapes. In addition, we measure the compactness of statistical shape model using the modes of variation. Experimental results show that our 3D statistical shape model generated by the mandible CT datasets with various characteristics has a high similarity between the floating and corresponding shapes and is represented by the small number of modes.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.47
no.5
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pp.183-191
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2010
Unique and invariant biometric characteristics have been used for secure user authentication. Storing original biometric data is not acceptable due to privacy and security concerns of biometric technology. In order to enhance the security of the biometric data, the cancelable biometrics was introduced. Using revocable and non-invertible transformation, the cancelable biometrics can provide a way of more secure biometric authentication. In this paper, we present a new cancelable bits extraction method for the facial data. For the feature extraction, the Subpattern-based Principle Component Analysis (PCA) is adopted. The Subpattern-based PCA divides a whole image into a set of partitioned subpatterns and extracts principle components from each subpattern area. The feature extracted by using Subpattern-based PCA is discretized with a helper data based method. The elements of the obtained bits are evaluated and ordered according to a measure based on the fisher criterion. Finally, the most discriminative bits are chosen as the biometric bits string and used for authentication of each identity. Even if the generated bits string is compromised, new bits string can be generated simply by changing the helper data. Because, the helper data utilizes partial information of the feature, the proposed method does not reveal privacy sensitive biometric information of the user. For a security evaluation of the proposed method, a scenario in which the helper is compromised by an adversary is also considered.
Organic farming system in rice paddy is rapidly expanding in Korea. This study was to find out optimum japonica rice cultivars for organic farming. A field research was conducted to evaluate the characteristics of japonica rice cultivars under no-tillage paddy at Doo-ryangmyeon, Sacheon, Gyeongsangnam-do, Korea. The experimental soil was Juggog series (silty clay loam: 56.0% silt, 31.2% clay and 12.8% sand). In experiment, ten lines of Japanese rice cultivars were tested under no-tillage amended with rye (NTR) and no-tillage without cover crop treatment (NTNT). In addition, two Korean japonica rice cultivars as check cultivars were used in this study. The grain yield in NTR was significantly higher in 6.13 Mg $ha^{-1}$ for Kinuhikari, 5.30 Mg $ha^{-1}$ for Komekogane, 5.25 Mg $ha^{-1}$ for Kosihikari, 5.22 Mg $ha^{-1}$ for Mazizbare and 5.12 Mg $ha^{-1}$ for Akitakomachi compared to two Korean rice cultivars (4.57 Mg $ha^{-1}$ for Hwayoungbyeo and 4.00 Mg $ha^{-1}$ for Ilmibyeo) in that order. While, grain yield in NTNT was significantly higher in 4.90 Mg $ha^{-1}$ for Akitakomachi 3.81 Mg $ha^{-1}$ for Hinohikari, 3.74 Mg $ha^{-1}$ for Umezkusi, 3.67 Mg $ha^{-1}$ for Kosihikari and 3.54 Mg $ha^{-1}$ for Dondokuri compared to 3.02 Mg $ha^{-1}$ for Ilmibyeo and 2.36 Mg $ha^{-1}$ for Hwayoungbyeo, respectively. The number of panicle per $m^2$ and grain number per panicle were indispensible for increasing the yield of rice. These results were able to find out optimum japonica rice cultivar Akitakomachi for organic farming in no-tillage paddy.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.25
no.6
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pp.1477-1484
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2015
With the growth of financial industry with smartphone, interest on user authentication using smartphone has been arisen in these days. There are various type of biometric user authentication techniques, but gait recognition using accelerometer sensor in smartphone does not seem to develop remarkably. This paper suggests the method of user authentication using accelerometer sensor embedded in smartphone. Specifically, calibrate the sensor data from smartphone with 3D-transformation, extract features from transformed data and do principle component analysis, and learn model with using gaussian mixture model. Next, authenticate user data with confidence interval of GMM model. As result, proposed method is capable of user authentication with accelerometer sensor on smartphone as a high degree of accuracy(about 96%) even in the situation that environment control and limitation are minimum on the research.
Terai H.;Sumiyoshi S.;Kitaizumi T.;Omori H.;Ogura K.;Chandhaket S.;Nakaoka M.
Proceedings of the KIPE Conference
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2001.10a
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pp.668-672
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2001
The utility interactive sinewave modulated inverter for the solar photovoltaic (PV) power conversion and conditioning with a new high frequency pulse modulated link is presented for domestic residential applications. As compared with the conventional full-bridge hard switching PWM inverter with a high frequency AC link, the simplest single-ended quasi-resonant soft switching sinewave modulated inverter with a duty cycle pulse control is implemented, resulting in size and weight reduction and low-cost. This paper presents a prototype circuit of the single-ended zero voltage soft switching sinewave inverter for solar power conditioner and its operating principle. In addition, this paper proposes a control system to deliver high quality output current. Major design of each component and the power loss analysis under actual power processing is also discussed from an experimental point of view. A newly developed interactive sinewave power processor which has $92.5\%$ efficiencty at 4kW output is demonstrated. It is designed 540mm-300mm-125mm in size, and 20kg in weight.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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