소음원 위치와 방위를 규명하기 위해 다양한 배열처리기술이 발전되어 왔다. 배열처리기술의 기본은 두 개의 수신센서에 수신된 신호의 시간차를 이용하여 소음원의 위치와 방위를 구하는 것으로 응용분야나 신호처리방법에 따라 고유의 특성을 갖는 빔형성기법, 상관함수기법 및 NAH (Near-Field Acoustic Holography) 등이 있다 본 연구에서는 이러한 기법들 중 광대역 소음원 탐지에 적용되는 상관함수기법을 채택하여 소음원의 대역폭과 측정 잡음원 간의 상관 관계가 위치나 방위 탐지 정확도에 미치는 영향을 분석하여 효과적인 소음원 탐지기법을 제안한다. 본 연구에서 채택한 배열의 기하학적 형상은 위치나 방위의 3차원적 모호성을 없애기 위한 3차원 비선형이며 제안된 기법의 타당성은 수치모의 실험 및 실제 실험으로 검증되었다.
In this research, 3D position exploring system was developed to detect direction and position of radiation source by using two general CCD camera. This system consists of a radiation detection device, a controlling device, and a monitoring device. A radiation detection device is composed of a collimator, a scintillator, CCD sensor, and radiation shielding part. Incident radiation is firstly collimated with direction and converted into visual lights in a scintillator. The CCD sensor detect the converted visual light and send a signal as an image. This can explore a radiation source with direction and distance from geometrical structure of two sensors. From these information, the developed 3D position exploring system can provide 3D radiation source information. This research will be useful for managing and processing radioactive materials in remote.
This paper describes 3-dimensional volume array of 4 microphones including a reference microphone which is capable of imaging wideband noise source position in 2-dimensional image plane. The cross correlation function and corresponding imaging function between a reference microphone and other microphone, are derived as a function of noise source position. The magnitude of the imaging function gives noise source mapping in image plane. Since the image plane is selective from a rectangular and a cylindrical plane, noise source position information such as range and bearing relative to the array is identified very much easily. Simulation results for typical source configurations confirms the applicability of the proposed array in noise control field.
이 연구는 불꽃파장 감지기술과 불꽃영상 감지기술을 융합한 도로터널용 자동소화설비의 화재감지성능을 평가하기 위한 실험이다. 화재감지성능을 향상시키기 위한 이 융합기술은 화재 시 화원의 위치를 파악하고, 노즐을 화원으로 향하여 화재가 발생한 장소에만 가압수를 방사함으로서 화재진압에 따른 수손피해를 줄이는 효과를 얻을 수 있었다. 도로터널의 화재 중 불꽃 및 연기가 선행되는 상황에서 각각 15 m, 20 m, 25 m, 30 m, 35 m 거리에 $70cm{\times}70cm$의 목표물을 두었을 때 화원의 위치를 파악하는지를 실험하였다. 실험결과 농연의 간섭으로 인해 자외선 및 삼파장적외선센서의 감지능력이 감쇠되는 결과를 확인하였다. 또한 농연으로 인해 불꽃이 가려진 경우 이미지센서가 농연을 감지하여 화재신호를 발신함을 확인하였다.
Kim, Jinhong;Kim, Seunghyeon;Song, Siwon;Park, Jae Hyung;Kim, Jin Ho;Lim, Taeseob;Pyeon, Cheol Ho;Lee, Bongsoo
Nuclear Engineering and Technology
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제53권10호
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pp.3431-3437
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2021
In this study, one-dimensional gamma ray source positions are estimated using a plastic scintillating optical fiber, two photon counters and via data processing with a machine learning algorithm. A nonlinear regression algorithm is used to construct a machine learning model for the position estimation of radioactive sources. The position estimation results of radioactive sources using machine learning are compared with the theoretical position estimation results based on the same measured data. Various tests at the source positions are conducted to determine the improvement in the accuracy of source position estimation. In addition, an evaluation is performed to compare the change in accuracy when varying the number of training datasets. The proposed one-dimensional gamma ray source position estimation system with plastic scintillating fiber using machine learning algorithm can be used as radioactive leakage scanners at disposal sites.
본 논문에서는 어레이 센서 위치보정 알고리즘을 적용한 광대역 다중 신호원 빔형성 및 추적에 있어서 새로운 신호원이 검출되었을 때 초기 도래방향을 추정하는 새로운 방법을 제안한다. 초기 도래방향 추정에 있어 빔패턴 형성식을 이용함으로써 추정오차를 추적범위 내에 있도록 한다. 제안한 방법은 추정 도래방향 각의 해상도를 조정할 수 있으므로 주엽폭 특성이 다른 다양한 빔형성기에 적용할 수 있다. 모의 시험을 통하여 양호한 신호원 검출 및 추적성능을 확인하였다.
Sound generated from a moving vehicle often carries information on the condition of vehicle, for example, whether it has faults or not, where the fault exists. The latter is possible especially by MFAH(moving frame acoustic holography) and beamforming method. MFAH is applicable to the sound source of pure tone or narrow band noise. For the beamforming method, we have to know what kind of wave the sound source radiates, for example, plane wave or spherical wave. That is, whether the above methods are applicable depends on the characteristics of sound source. To apply these methods to the fault detection, we have to know the characteristics of wave from faults. In this research, a machine diagnosis technique based on the above holographic approaches is introduced to find the position of faults. The signal due to faults is modeled based on the fact that the faults radiate impulsive noise, and analyzed in time and frequency domain. The way how MFAH and beamforming method can be used is introduced to find the position of source.
Event detection based on using features from a static grid can give poor results from the viewpoint of two main aspects: the position of the camera and the position of the event that is occurring in the scene. The former causes problems when training and test events are at different distances from the camera to the actual position of the event. The latter can be a source of problems when training events take place in any position in the scene, and the test events take place in a position different from the training events. Both issues degrade the accuracy of the static grid method. Therefore, this work proposes a method called a dynamic grid for event detection, which can tackle both aspects of the problem. In our experiment, we used the dynamic grid method to detect four types of event patterns: implosion, explosion, two-way, and one-way using a Multimedia Analysis and Discovery (MAD) pedestrian dataset. The experimental results show that the proposed method can detect the four types of event patterns with high accuracy. Additionally, the performance of the proposed method is better than the static grid method and the proposed method achieves higher accuracy than the previous method regarding the aforementioned aspects.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권7호
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pp.1817-1839
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2024
To solve the problem of insufficient recognition of key nodes in the existing software defect detection process, this paper proposes a key node recognition algorithm based on node expansion degree and improved K-shell position, shortened as SDD_KNR. Firstly, the calculation formula of node expansion degree is designed to improve the degree that can measure the local defect propagation capability of nodes in the software network. Secondly, the concept of improved K-shell position of node is proposed to obtain the improved K-shell position of each node. Finally, the measurement of node defect propagation capability is defined, and the key node recognition algorithm is designed to identify the key function nodes with large defect impact range in the process of software defect detection. Using real software systems such as Nano, Cflow and Tar to design three sets of experiments. The corresponding directed weighted software function invoke networks are built to simulate intentional attack and defect source infection. The proposed SDD_KNR algorithm is compared with the BC algorithm, K-shell algorithm, KNMWSG algorithm and NMNC algorithm. The changing trend of network efficiency and the strength of node propagation force are analyzed to verify the effectiveness of the proposed SDD_KNR algorithm.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제9권2호
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pp.114-120
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2008
In the vision-based recovery phase, a terminal guidance for the blended-wing UAV requires visual information of high accuracy. This paper presents the light source target design and detection algorithm for vision-based UAV recovery. We propose a recovery target design with red and green LEDs. This frame provides the relative position between the target and the UAV. The target detection algorithm includes HSV-based segmentation, morphology, and blob processing. These techniques are employed to give efficient detection results in day and night net recovery operations. The performance of the proposed target design and detection algorithm are evaluated through ground-based experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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