Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.10
no.1
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pp.23-28
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2006
Pitch period that is a important factor in speech signal processing is used in various applications such as speech recognition, speaker identification, speech analysis and synthesis. So many pitch detection algorithms have been studied until now. AMDF which is one of pitch period detection algorithms chooses the time interval from valley point to valley point as pitch period. In selection of valley point to detect pitch period, complexity of the algorithm is increased. So in this paper we proposed the simple algorithm using rotation transform of AMDF that detects global minimum valley point as pitch period of speech signal and compared it with existing methods through simulation.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.5
no.6
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pp.663-673
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2007
This paper presents a new moving obstacle detection method using an optical flow in mobile robot with an omnidirectional camera. Because an omnidirectional camera consists of a nonlinear mirror and CCD camera, the optical flow pattern in omnidirectional image is different from the pattern in perspective camera. The geometry characteristic of an omnidirectional camera has influence on the optical flow in omnidirectional image. When a mobile robot with an omnidirectional camera moves, the optical flow is not only theoretically calculated in omnidirectional image, but also investigated in omnidirectional and panoramic images. In this paper, the panoramic image is generalized from an omnidirectional image using the geometry of an omnidirectional camera. In particular, Focus of expansion (FOE) and focus of contraction (FOC) vectors are defined from the estimated optical flow in omnidirectional and panoramic images. FOE and FOC vectors are used as reference vectors for the relative evaluation of optical flow. The moving obstacle is turned out through the relative evaluation of optical flows. The proposed algorithm is tested in four motions of a mobile robot including straight forward, left turn, right turn and rotation. The effectiveness of the proposed method is shown by the experimental results.
We proposed similarity detection method of the video frame data that extracts the feature data of own video frame and creates the 1-D signal in this paper. We get the similar frame boundary and make the representative frames within the frame boundary to extract the similarity extraction between video. Representative frames make blurring frames and extract the feature data using DOG values. Finally, we convert the feature data into the 1-D signal and compare the contents similarity. The experimental results show that the proposed algorithm get over 0.9 similarity value against noise addition, rotation change, size change, frame delete, frame cutting.
Damage detection methods using structural dynamic responses have received much attention in the past decades. For bridge and offshore structures, these methods are usually based on beam models. To ensure the successful application of these methods, it is necessary to examine the sensitivity of modal properties to structural damages. To this end, an analytic solution is presented of the modal properties of simply-supported Euler-Bernoulli beams that contain a general damage with no additional assumptions. The damage can be a reduction in the bending stiffness or a loss of mass within a beam segment. This solution enables us to thoroughly discuss the sensitivities of different modal properties to various damages. It is observed that the lower natural frequencies and mode shapes do not change so much when a section of the beam is damaged, while the mode of rotation angle and curvature modes show abrupt change near the damaged region. Although similar observations have been reported previously, the analytical solution presented herein for clarifying the mechanism involved is considered a contribution to the literature. It is helpful for developing new damage detection methods for structures of the beam type.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.20
no.2
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pp.185-190
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2010
Condition monitoring(CM) is a method based on non-destructive test(NDT). So, recently many kind of NDT were applied for CM. Acoustic emission(AE) is widely used for the early detection of faults in rotating machinery in these days because of high sensitivity than common accelerometers and detectable low energy vibration signals. And crack is considered one of severe fault in the rotating machine. Therefore, in this paper, study on early detection using AE has been accomplished for the crack of the low-speed shaft. There is a seeded initial crack on the shaft then the AE signal had been measured with low-speed rotation as the applied load condition. The signal detected from crack in rotating machine was detected by the AE transducer then the trend of crack growth had found out by using some of feature values such as peak value, skewness, kurtosis, crest factor, frequency center value(FC), variance frequency value(VF) and so on.
Park, Hyunwoo;Kang, Jiwoo;Kim, Yong Oock;Lee, Sanghoon
Journal of International Society for Simulation Surgery
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v.2
no.1
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pp.33-39
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2015
Purpose The head of infants under 24 months old who has Craniosynostosis grows extraordinarily that makes head shape unusual. To diagnose the Craniosynostosis, surgeon has to inspect computed tomography(CT) images of the patient in person. It's very time consuming process. Moreover, without a surgeon, it's difficult to diagnose the Craniosynostosis. Therefore, we developed technique which detects Craniosynostosis automatically from the CT volume. Materials and Methods At first, rotation correction is performed to the 3D CT volume for detection of the Craniosynostosis. Then, cranial area is extracted using the iterative thresholding method we proposed. Lastly, we diagnose Craniosynostosis by analyzing centroid relationships of clusters of cranial bone which was divided by cranial suture. Results Using this automatical cranial detection technique, we can diagnose Craniosynostosis correctly. The proposed method resulted in 100% sensitivity and 90% specificity. The method perfectly diagnosed abnormal patients. Conclusion By plugging-in the software on CT machine, it will be able to warn the possibility of Craniosynostosis. It is expected that early treatment of Craniosynostosis would be possible with our proposed algorithm.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.20
no.12
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pp.1-7
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2021
The deep learning image processing technique was used to prevent accidents in lathe work caused by worker negligence. During lathe operation, when the chuck is rotated, it is very dangerous if the operator's hand is near the chuck. However, if the chuck is stopped during operation, it is not dangerous for the operator's hand to be in close proximity to the chuck for workpiece measurement, chip removal or tool change. We used YOLO (You Only Look Once), a deep learning image processing program for object detection and classification. Lathe work images such as hand, chuck rotation and chuck stop are used for learning, object detection and classification. As a result of the experiment, object detection and class classification were performed with a success probability of over 80% at a confidence score 0.5. Thus, we conclude that the artificial intelligence deep learning image processing technique can be effective in preventing incidents resulting from worker negligence in future manufacturing systems.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.41
no.2
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pp.17-25
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2004
In this Paper, new data matrix structure and respective processing algorithm for digital holographic storage are Proposed. Data matrix consists of user data and reference grid which is used to compensate geometrical errors such as magnification, shift and rotation of stored information. Processing algorithm identifies the location of reference grid and extracts user data. As a result of experiment, raw BER in case of shit, rotation and magnification are 3.09${\times}$10$^{-18}$ , 6.14${\times}$10$^{-12}$ , 1.2${\times}$10$^{-7}$ , respectively.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.27
no.1B
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pp.79-89
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2002
A synchronization method is presented for IEEE 802.11a wireless OFDM system. First the coarse symbol synchronization is achieved by measuring the moving power average of the received envelope signal. The detection probabilities and optimum thresholds for the symbol synchronization are derived. By measuring the correlation between the short training signal and received envelope signal, fine symbol synchronization can be acquired. And the frequency synchronization is achieved using long training signal. A symbol synchronization error causes a phase rotation of the constellation. After the compensation for fading channel, the rotation due to the symbol timing error can be corrected. With this method, synchronization can be well achieved over frequency selective channels.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.21
no.6
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pp.361-368
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2018
This paper proposes a grid - connected CTTS system that can be soft switched to meet the government's effective resource allocation policy for emergency generator. In order to eliminate the system instability caused by the large inrush current generation in the system switching, a new virtual rotation coordinate method for the dissimilar power source is proposed. The proposed virtual rotation coordinate method improves the voltage detection accuracy of the voltage difference of the dissimilar power supply, and it is proved that the synchronous switching characteristic is excellent. In addition, zero current and system stabilization can be achieved by realizing zero current when blocking CTTS with instantaneous reactive power control. Simulation was carried out to verify the validity of the proposed method, and the 500[kVA] system was fabricated and verified to demonstrate the superiority of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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