This paper Introduces three well-known blind watermarking algorithms in terms of signal processing aspects. Those three methods include correlation-based, echo-hiding, and patchwork algorithms. Those algorithms can be applied either in time-domain (or equivalently spatial-domain) or frequency-domain (or equivalently transform-domain). This paper describes watermark embedding and detection algorithms as well as basic ideas for those watermarking algorithms. In addition, we include some experimental results.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.30
no.1
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pp.67-76
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2013
We present an innovative real-time laser welding monitoring technique employing the correlation analysis of the plasma plume optical emission generated during the process. The plasma optical radiation emitted during Nd:YAG laser welding of S45C steel samples has detected with a Photodiode and analyzed under different process conditions. The discrete DC voltage difference, filter methods and wavelet transform has been used to decompose the optical signal into various discrete series of sequences over different frequency bands. Considering that wavelet analysis can decompose the optical signals, extract the characteristic information of the signals and define the defects location accurately, it can be used to implement process-control of laser welding.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2018.05a
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pp.562-565
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2018
A wide range of IoT applications use information collected from networks of sensors for monitoring and controlling purposes. However, the frequent appearance of fault data makes it difficult to extract correct information, thereby sending incorrect commands to actuators that can threaten human privacy and safety. For this reason, it is necessary to have a mechanism to detect fault data collected from sensors. In this paper, we present a trend-adaptive multi-scale principal component analysis (Trend-adaptive MS-PCA) model for data fault detection. The proposed model inherits advantages of Discrete Wavelet Transform (DWT) in capturing time-frequency information and advantages of PCA in extracting correlation among sensors' data. Experimental results on a real dataset show the high effectiveness of the proposed model in data fault detection.
The present work studies a nondestructive evaluation of the degradation of modified 9Cr-1Mo steel using a magnetic method based on the existence of the peaks of reversible permeability (RP) in the differential magnetization around the coercive force. The apparatus is based on detection of the voltage induced in a coil using a lock-in amplifier tuned to the frequency of the AC perturbing field. Results obtained for the reversible permeability and Vickers hardness on the aged samples showed the peak interval of reversible permeability (PIRP) and Vickers hardness decrease as aging time increased. The correlation between Vickes hardness and the PIRP could be used to evaluate degradation of modified 9Cr-1Mo steel.
A GNSS receiver must perform signal acquisition to estimate the code phase and Doppler frequency of the incoming satellite signals, which are essential information for baseband signal processing. Modernized GNSS signals have different modulation schemes and long PRN code lengths from legacy signals, which makes it difficult to acquire the signals and increases the computational complexity and time. This paper proposes a novel FFT/Inverse-FFT with baseband resampling to resolve the aforementioned challenges. The suggested algorithm uses a single block only for the FFT and thereby requires less hardware resources than conventional structures such as Double Block Zero Padding (DBZP). Experimental results based on a MATLAB simulation show this algorithm can successfully acquire GPS L1C/A, GPS L2C, Galileo E1OS, and GPS L5.
Using non-destructive Acoustic Emission (AE) and optical Digital Image Correlation (DIC) methods, the moment-curvature behavior of steel and GFRP bars reinforced concrete beams under flexure was explored in this study. In the tension zone, laboratory studies were carried out on steel-RC and GFRP-RC beams with varying percentages of longitudinal reinforcement ratios of 0.33 %, 0.52%, and 1.11%. The distinct mechanism of cracking initiation and fracture progression of failure in steel-RC and GFRP-RC beams were effectively correlated and picked up using AE waveform characteristics of the number of AE hits and their amplitudes, AE energy as well as average frequency and duration. AE XY event plots and longitudinal strain profiles using DIC gives an online and real-time visual display of progressive AE activity and strains respectively to efficaciously depict the crack evolution and their advancement in steel-RC and GFRP-RC beams. They display a close matching with the micro and macro-cracks visually observed in the actual beams at various stages of loading.
This study attempted to develop an efficient management plan that allows both workers and organizations to coexist by analyzing the factors that influence the level of organizational immersion of engineering students. Analysis methods included frequency analysis, t-test, pearson correlation analysis, and hierarchical analysis. Firstly, self-esteem and transfer of learning were influential factors on organizational commitment. Second, self-esteem and transfer of learning were influencing factors of self-efficacy. Third, self-efficacy was an influential factor in organizational commitment. Fourth, self-efficacy appeared as a mediating effect on self-esteem and organizational immersion in learning transfer. Therefore, it is necessary to look for various factors that can increase self-efficacy, and to find opportunities for students to be highly immersed in the organization while studying at the same time.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.16
no.6
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pp.125-133
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2016
As one of solutions to pursue the efficient use of spectrum resource, we proposed the methodology for the co-channel multi-site radar operations with the synchronous GPS clock. The proposed algorithm, based on a quasi orthogonal property, find a candidate set of the time shifted linear frequency modulation(TSLFM) signals with the minimum acceptable level of the correlation among selected TSLFM signals. To check suggested algorithm, numerical analysis for several radars operating in the same channel with a sawtooth waveform has been performed by using range-Doppler processing for the given system parameters, and computational results are presented and examined in terms of range profile and doppler shift for a targets with velocity and distance. Simulated results have a good agreement with assumed target distance and its velocity, within the error of resolution.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.35
no.1
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pp.31-38
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2015
Intelligent leak detection is an essential component of a underground water supply pipeline network such as a smart water grid system. In this network, numerous leak detection sensors are needed to cover all of the pipelines in a specific area installed at specific regular distances. It is also necessary to determine the existence of any leaks and estimate its location within a short time after it occurs. In this study, the leak signal properties and feasibility of leak location detection were investigated when concurrent leaks occurred at two points in a pipeline. The straight distance between the two leak sensors in the 100A sized cast-iron pipeline was 315.6 m, and their signals were measured with one leak and two concurrent leaks. Each leak location was described after analyzing the frequency properties and cross-correlation of the measured signals.
In this study, we analyzed the relationship between noise and air pollution from 6 residential sites from 6 districts in Seoul. The survey of all noise date obtained from 6 sites were also compared between road and nonroad area and between active (06:00-22:00) and inactive time bands (22:00-06:00). Comparison of the data between two time bands indicates that their differences are not large enough. On the other hand, if comparison of data is made by correlation analysis for road and non-road areas, strong correlations between noise levels and air pollution tend to be prevalent consistently in road area relative to the non-road area. In contrast, a correlation between noise levels and air pollution tends to decrease at the road area in inactive period relative to active period.
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