In this research, we propose a remote speech input unit, a new method of user-friendly speech input in speech recognition system. We focused the user friendliness on hands-free and microphone independence in speech recognition applications. Our module adopts two algorithms, the automatic speech detection and speech enhancement based on the microphone array-based beamforming method. In the performance evaluation of speech detection, within-200msec accuracy with respect to the manually detected positions is about 97percent under the noise environments of 25dB of the SNR. The microphone array-based speech enhancement using the delay-and-sum beamforming algorithm shows about 6dB of maximum SNR gain over a single microphone and more than 12% of error reduction rate in speech recognition.
This paper presents a novel hall sensor fault detection and fault-tolerant control method for a high-speed permanent magnet synchronous motor (PMSM) drive system. A phase locked loop (PLL) type position estimator is used with a conventional interpolation based rotor position estimator to reduce position errors due to misalignment of hall sensors. The expected trigger time of hall sensor's output is used for detecting hall sensor fault condition and the PLL type position estimator is reconfigured for fault-tolerant control at the hall sensor fault condition. The proposed method can minimize current ripples during the transition from sensored control using hall sensors to sensorless control. Experimental results have been proposed to prove the validity of the proposed method.
현재 인터넷 환경에서 크래킹은 보편화되어 있다. 이러한 크래킹을 탐지하거나 방어하기 위한 기법들은 대부분 기존의 불법 침입 유형을 분석하여 대응 알고리즘을 개발하는 것이 대부분이다. 현재 알려진 침입 탐지 기법은 비정상 탐지(Anomaly Detection)와 오용 탐지(Misuse Detection)로 분류할 수 있는데, 전자는 통계적 방법, 특징 추출 등을 이용하며, 후자는 조건부 화률, 전문가 시스템, 상태 전이 분석, 패턴 매칭 둥을 적용한다. 본 연구에서는 상태전이 기반의 연관 마이닝 기법을 이용한 침입 시나리오 탐지 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 본 연구에서는 의사결정지원시스템에서 많이 적용한 연관 마이닝 기법을 여러 가지 불법 침입과 연관된 상태 정보를 분석할 수 있는 수정된 상태전이 알고리즘을 제시한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권4호
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pp.989-1005
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2012
In this paper, throughput of IEEE 802.11 carrier-sense multiple access (CSMA) with collision-avoidance (CA) protocols in non-saturated traffic conditions is presented taking into account the impact of imperfect channel sensing. The imperfect channel sensing includes both missed-detection and false alarm and their impact on the utilization of IEEE 802.11 analyzed and expressed as a closed form. To include the imperfect channel sensing at the physical layer, we modified the state transition probabilities of well-known two state Markov process model. Simulation results closely match the theoretical expressions confirming the effectiveness of the proposed model. Based on both theoretical and simulated results, the choice of the best probability detection while maintaining probability of false alarm is less than 0.5 is a key factor for maximizing utilization of IEEE 802.11.
침입탐지시스템의 침입 여부는 감사로그를 기반으로 판단되며, 그 성능은 감사로그를 바탕으로 침입 패턴에 대해 얼마나 정확하고 효율적으로 기술했느냐에 달려있다. 본 논문에서는 시스템 호출, 네트워크 패킷, Syslog의 정보를 통해 상관성을 도출하고, 상태전이 기반의 패턴과 이에 대한 규칙기반의 상관관계 패턴을 작성하였다. 이러한 상관관계를 이용하여 탐지율의 정확성을 높일 수 있었다. 특히, covert channel의 탐지 실험을 통해 상관관계 패턴을 통한 탐지가 가능함을 보였다.
Stay cables play an essential role in cable-stayed bridges. Severe vibrations and/or harsh environment may result in cable failures. Therefore, an efficient structural health monitoring (SHM) solution for cable damage detection is necessary. This study proposes a data-driven method for immediately detecting cable damage from measured cable forces by recognizing pattern transition from the intact condition when damage occurs. In the proposed method, pattern recognition for cable damage detection is realized by time series classification (TSC) using a deep learning (DL) model, namely, the long short term memory fully convolutional network (LSTM-FCN). First, a TSC classifier is trained and validated using the cable forces (or cable force ratios) collected from intact stay cables, setting the segmented data series as input and the cable (or cable pair) ID as class labels. Subsequently, the classifier is tested using the data collected under possible damaged conditions. Finally, the cable or cable pair corresponding to the least classification accuracy is recommended as the most probable damaged cable or cable pair. A case study using measured cable forces from an in-service cable-stayed bridge shows that the cable with damage can be correctly identified using the proposed DL-TSC method. Compared with existing cable damage detection methods in the literature, the DL-TSC method requires minor data preprocessing and feature engineering and thus enables fast and convenient early detection in real applications.
;Jindo Hongju is an unique red-colored traditional distilled wine of Korea. The unique attractive color of Jindo Hongju is due to the pigments of gromwell (Lithospermum erythrorhizon) root, derivatives of naphtoquinone such as shikonin and acetylshikonin. Which are extracted during the distillation process. The attractive color of the gromwell pigments is easily changed to dark red or to brown causing deterioration of the Quality of Jindo Hongju. Due to the discoloration of the pigments and to the limited supply of gromwell roots, some brewers manufacture spurious Jindo Hongju using artificial colorants. This study was performed to devise a simple method of detecting spurious Jindo Hongju products. The color of the gromwell pigments was greatly affected by pH change and the change could be demonstrated by the change of the absorption spectrum. At pH 4.0 the normal pH of Jindo Hongju, the absorption spectra of gromwell pigments and genuine Hongju products showed an absorption maximum of 520 nm. The absorption maximum was shifted to 570 nm and to 616 nm as the pH was raised to 7.0 and 11.0 respectively. This transition due to the pH change was also demonstrated on em chromaticity diagram. The characteristic transition due to pH change of gromwell pigment solution was not observed with an artificial colorant (red No.2) which was suspected to be used in the manufacture of imitation products. The absorption spectra of most of the Jindo Hongju collected from the market were similar to that of the gromwell pigments and showed the characteristic transition due to pH change with the addition of NaOH. However, with a few of the products, the absorption spectra was similar to that of the artificial colorant and the characteristic transition due to pH change was not observed, indicating these products might have been forged. The result of study suggests that the transition of the absorption spectrum and the change of the color due to pH change be used for the detection of imitation products. Farther more, since, at pH above 9.0, the color of the gromwell pigments and genuine Jindo Hongju could be visually differentiated from that of the artificial colorant and forged products, it might be possible that the forged products be easily detected by raising the pH to above 9.0 and visually comparing the color with that of the gromwell pigment at the same pH.me pH.
본 논문에서는 효율적인 접합 영상 검출을 위한 마르코프 천이 및 동시발생 확률에 대한 선택적 특징 추출 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 이산 코사인 변환 영역에서 블록간 계수의 차이를 이용하여 특징들을 구성하고, 특징들의 각 위치에서 원 영상과 접합영상의 특징 분포의 상이성을 확인하기 위해 Kullback-Leibler 수렴값을 구한다. 이를 바탕으로, 마르코프 확률 특징과 동시발생 확률 특징 가운데 해당 위치에서 가장 큰 차이값을 갖는 특징을 선택하여 최종 특징으로 선택하고, SVM 분류기를 이용하여 학습 및 테스트한 후 그 유효성을 판별한다. 실험 결과를 바탕으로 제안하는 방법이 기존의 방법보다 제한된 특징수로 높은 영상접합 조작 결과를 보임을 확인하였다.
메모리 사용에 관련한 오류는 해당 프로그램뿐 아니라 시스템의 오작동을 유발할 수 있다. 특히 발생 빈도가 매우 낮은 일부 메모리 오류의 경우 제대로 된 동작 테스트를 할 수 없어, 오류에 대한 파악 및 수정이 힘들다. 이에 본 논문에서는 실행 프로그램을 역어셈블(Dis-Assemble)하여 만들어진 어셈블리어 코드를 구문 분석하여 명령어 전이도를 도출하고 이에 기반을 두어 메모리 사용 오류 가능성을 검출하는 방법을 제안하였다. 몇 가지 프로그램을 검사대상으로 선정하여 Local Memory Return Error, Null Pointer Access Error, Uninitialized Pointer Access Error를 검출하였으며 그 중 오픈 소스 프로젝트(Open Source Project)인 아파치 웹 서버와 PHP 스크립트 해석기에서도 메모리 사용 오류의 가능성이 있는 코드가 검출되었다.
One of the widely used applications of remote sensing studies is environmental change detection and biodiversity conservation. The study area Hustai Mountain is situated in the transition zone between the Siberian taiga forest and Central Mongolian arid steppe. Hustai National Park carries out one of several reintroduction programs of takhi (wild horse or Equus ferus przewalskii) from various zoos in the world and it represents one of a few textbook examples of successful reintroduction of an animal extinct in the wild. In this paper we describe the results of an analysis on the change of remaining forest area over the 7-year period since Hustai Mountain was designated as a protected area for reintroduction to wild horses. Today the forested area covers approximately 5% of the Hustai National Park, mostly the north-facing slopes above 1400 m altitude. Birch (Betula platyphylla) and aspen (Populus tremula) trees are predominant in the forest. We used Landsat ETM+ images from two different years and multi temporal MODIS NDVI data. Land types were determined by supervised classification methods (Maximum Likelihood algorithm) verified with ground-truthing data and the Land Change Modeler (LCM) which was developed by Clark Labs. Forested area was classified into three different land types, namely the forest land, mountain meadow and mountain steppe. The study results illustrate that the remaining birch forest has rapidly changed to fragmented forest land and to open areas. Underlying causes for such a rapid change during the 15-year period may be manifold. However, the responsible factors appear to be the drying off and outbreak of forest pest species (such as gypsy moth or Lymantria dispar) in the area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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