A passive infrared or pyroelectric infrared (PIR) sensor is mainly used to sense the existence of moving objects in an indoor environment. However, in an outdoor environment, there are often outbreaks of false alarms from environmental changes and other sources. Therefore, it is difficult to provide reliable detection outdoors. In this paper, two algorithms are proposed to reduce false alarms and provide trustworthy quality to surveillance systems. We gather PIR signals outdoors, analyze the collected data, and extract the target features defined as window energy and alarm duration. Using these features, we model target and false alarms, from which we propose two target decision algorithms: window energy detection and alarm duration detection. Simulation results using real PIR signals show the performance of the proposed algorithms.
A false alarm, which is an incorrect report of an emergency, could trigger an unnecessary action. The predictive maintenance framework developed in our previous work has a feature whereby a machine alarm is triggered based on sensor data evaluation. The sensor data evaluator performs three essential evaluation steps. First, it evaluates each sensor data value based on its threshold (lower and upper bound) and labels the data value as "alarm" when the threshold is exceeded. Second, it calculates the duration of the occurrence of the alarm. Finally, in the third step, a domain expert is required to assess the results from the previous two steps and to determine, thereby, whether the alarm is true or false. There are drawbacks of the current evaluation method. It suffers from a high false-alarm ratio, and moreover, given the vast amount of sensor data to be assessed by the domain expert, the process of evaluation is prolonged and inefficient. In this paper, we propose a method for automatic false-alarm labeling that mimics how the domain expert determines false alarms. The domain expert determines false alarms by evaluating two critical factors, specifically the duration of alarm occurrence and identification of anomalies before or while the alarm occurs. In our proposed method, Hierarchical Temporal Memory (HTM) is utilized to detect anomalies. It is an unsupervised approach that is suitable to our main data characteristic, which is the lack of an example of the normal form of sensor data. The result shows that the technique is effective for automatic labeling of false alarms in sensor data.
In this study, we developed the drowziness prevention system to detect the driver's drowziness and relieve the driver. A computer vision method was proposed to detect the driver's drowziness. We extracted the eyes and mouth in the face image and tracked the positions from the image sequencies in real time. The eye blink duration and yawning was used as the parameters of drowziness. Wehn the drowziness state of a driver is detected, the driver is refreshed by the scent generator and the alarm. Also, the driver's bio-signal is acquired and analysed the vigilance state.
The black-tailed gull chicks, Larus crassirostris, recognize various adult voice signal base on the simple patterns. We investigated behavior change in black-tailed gull chicks through physical manipulation of mew call. They were playback in four situations differing in physical character: 1) frequency manipulation only, 2) duration manipulation only, 3) call intensity(dB) manipulation only, and 4) call interval manipulation only. We observed occurrence of different response of the chicks, which were categorized into two behaviors(hidden and return behavior). The manipulated frequency, duration, and intensity were directly correlated. The chicks exposed to only manipulated call interval(0.5, 1sec) made significantly more hidden and return behavior. Adult black-tailed gull only increased flight time on manipulated call interval. The results suggest that black-tailed gulls use short call interval for alarm signal. The analysis of alarm signal provides an important on basic study of bird strike.
Horse breeders suffer massive economic losses due to dystocia, abortion, and stillbirths. In Thoroughbred mares, breeders often miss the foaling process because approximately 86% of the foaling events occur from 19:00 to 7:00; consequently, breeders cannot assist mares experiencing dystocia. To solve this problem, various foaling alarm systems have been developed. However, there is a need to develop a new system to overcome the shortcomings of the existing devices and improve their accuracy. To this end, the present study aimed to (1) develop a novel foaling alarm system and (2) compare its accuracy with that of the existing FoalertTM system. Specifically, eighteen Thoroughbred mares (11.9 ± 4.0 years old) were included. An accelerometer was used to analyze specific foaling behaviors. Behavioral data were transmitted to a data server every second. Depending on the acceleration value, behaviors were automatically classified by the server as categorized behaviors 1 (behaviors without change in body rotation), 2 (behaviors with sudden change in body rotation, such as rolling over), and 3 (behaviors with long-term change in body rotation, such as lying down laterally). The system was designed to alarm when the duration of categorized behaviors 2 and 3 was 12.9% and that of categorized behavior 3 was 1% during 10 min. The system measured the duration of each categorized behavior every 10 min and transmitted an alarm to the breeders when foaling was detected. To confirm its accuracy, the foaling detection time of the novel system was compared with that of FoalertTM. The novel foaling alarm system and FoalertTM alarmed foaling onset respectively 32.6 ± 17.9 and 8.6 ± 1.0 min prior to foal discharge, and the foaling detection rate of both systems was 94.4%. Therefore, the novel foaling alarm system equipped with an accelerometer can precisely detect and alert foaling onset.
The study of the Rana plancyi, was done during the calling period at a pond in Osong, Chungbuk, Korea from May to the middle of August of 1996 and 1997. Five basic types of call-A, B, C, D, E, - were identified in Rana plancyi according to the structure of call types. The structure of A type call has only one pulse, B type call has two pulses and C, D type call has one separated pulse which is called introductory call and pulse group as follow it. On the other hand, E type call has 3-6 separate pulses. The interval between introductory call and pulse group is $0.73{\pm}0.29$ s(n=159) in C type call and $0.60{\pm}0.21$ s (n=48) in D type call. The number of pulses in the pulse group is $30.08{\pm}8.69$ in C type call and $15.78{\pm}2.40$ in D type call. An increase in water temperature induces a decrease in C and D type call duration (C type call r= -0.4153, p<0.001, D type call r=-0.7064, p<0.001). In case of C and D type call, the interval between introductory call and pulse group influenced more call duration than pulse group duration. We regarded A, B type call as a territorial call and C, D type call as a mating call and we recognized that E type call has the function of threat or alarm.
본 논문에서는 IMT2000(FPLMTS)의 CAI(common air interface)의 방식으로 활발한 연구가 이루어지고 있는 CDMA방식에 대해서 가장 핵심이 되는 초기동기성능 분석을 Rician fading channel에서 수행하였다. false alarm probability, detection probability, test PN chip의 적 분구간을 변수로하여 double dwell방식에서 초기적분 구간길이에 대한 평균 최소동기획득 시간 및 신호검출 엄계값에 대한 평균 최소동기획득 시간을 분석한 결과에서 신호판정 임계치가 커짐에 따라 동기획득 소요시간은 그다지 증가하지 않음을 알 수 있다.
본 논문에서는 DS-CDMA 시스템을 위한 적응 혼합 검색형 동기획득 알고리즘의 성능을 저속 페이딩 환경에서 해석한다. 먼저, CDMA 순방향 링크에서의 간섭의 불안정성 (nonstationarity)에 효율적으로 대처하기 위해 CFAR (constant false alarm rate) 특성을 갖도록 동기획득 알고리즘을 설계한다. 설계된 알고리즘의 평균 동기획득 시간 (mean acquisition time)을 이론적으로 해석하고 주파수 선택성 레일라이 페이딩 환경에서 신호탐지 확률, 탐지실패 확률, 및 오경보 율을 유도한다. 성능 해석 시 저속 페이딩 환경을 고려해, 수신 신호의 포락선이 PDI(post-detection integration) 구간 동안 일정하다고 가정한다. 끝으로 설계된 동기획득 알고리즘 대하여 부 윈도우 (sub-window)의 크기, PDI 크기, 판정 임계치 등에 따른 동기획득 성능의 변화를 cdma2000 환경을 고려하여 분석한다.
수문모형 기반의 강우강도-지속시간-홍수량(IDQ) 곡선을 이용하여 홍수예보에 활용하는 기법을 소개하고 그 성능을 평가하였다. 이를 위하여 계측된 유역의 자료를 이용하여 집중형 모형의 검보정을 실시하고 하천의 특보 홍수량에 준하는 등가강우량을 산정하였다. 특보홍수량과 선행함수상태별 IDQ 곡선을 산정되면 발생 가능한 여러 시나리오에 대비할 수 있다. 시범대상유역은 강원도에 위치한 원주천 유역 ($94.4km^2$)이며 주의보 수위(계획홍수량의 50%)와 경보 수위(계획홍수량의 70%)에 해당하는 IDQ 곡선이 산정되었다. 과거 10년간의 자료로부터 선행함수 조건별 IDQ곡선의 홍수예보능력을 평가한 결과, 탐지확률은 0.704, 경보실패율은 0.136, 임계성공지수는 0.633으로 나타났으며, 단일 조건의 IDQ 곡선을 적용한 홍수예보능력에 비해 더 나은 평가지수를 얻을 수 있었다.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.96-99
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2008
The MRE (Monitoring Reconfiguration Electronics) board included inside the SCU (Spacecraft Computer Unit) in the COMS (Communication, Ocean and Meteorological Satellite) spacecraft is used to monitor the battery voltage and to detect a battery under voltage (low battery capacity) or a battery overvoltage (overcharge). In case of alarm detection, a reconfiguration is initiated by the MRE board. The MRE configures the overall spacecraft in the survival mode to protect the Li-Ion (lithium ion) battery from overcharge and over discharge. For the EPS (Electrical Power Subsystem) point of view, the survival mode can be trigged from hardware wired thresholds. The aim of this paper to provide and to justify the low and high threshold levels which are associated to the MRE battery voltage monitoring. The MRE trig guarantees minimum battery energy to available for the required 48 hours autonomy duration of the spacecraft after MRE trig in the survival mode.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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