The properties of pulsed photostimulated luminescence (PPSL) were measured to use as basis data for the detection of irradiated foodstuffs (34 different foods). Samples were packed in polyethylene bags and irradiated at 1, 5, and 10 kGy with a dose rate of 10 kGy/h. The samples irradiated were introduced in the sample chamber without other preparation and measured PPSL photon counts for 60 and 120 s. The PPSL photo counts of the irradiated samples were higher than the unirradiated, increased with increasing irradiation dose, and showed a good relationship between irradiation doses and photon counts in a multinomial expression. These results suggest that the detection of irradiated foodstuffs was possible by PPSL. Therefore, PPSL can be proposed as the method for the detection of irradiated foodstuffs.
Park, Jin-Soo;Lee, Yoon-Jae;Lee, In-Ho;Ko, Han-Seok
Phonetics and Speech Sciences
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v.1
no.4
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pp.111-117
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2009
In this paper, a new speech endpoint detector in noisy environment is proposed. According to the previous research, the energy feature in the speech region is easily distinguished from that in the speech absent region. In conventional method, the endpoint can be found by applying the edge detection filter that finds the abrupt changing point in feature domain. However, since the frame energy feature is unstable in noisy environment, the accurate edge detection is not possible. Therefore, in this paper, the novel feature extraction method based on spectrum envelop pattern is proposed. Then, the edge detection filter is applied to the proposed feature for detection of the endpoint. The experiments are performed in the car noise environment and a substantial improvement was obtained over the conventional method.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.35
no.2
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pp.71-88
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2010
A density-based outlier detection such as an LOF (Local Outlier Factor) tries to find an outlying observation by using density of its surrounding space. In spite of several advantages of a density-based outlier detection method, the computational complexity of outlier detection has been one of major barriers in its application. In this paper, we present an LOF algorithm that can reduce computation time of a density based outlier detection algorithm. A kd-tree indexing and approximated k-nearest neighbor search algorithm (ANN) are adopted in the proposed method. A set of experiments was conducted to examine performance of the proposed algorithm. The results show that the proposed method can effectively detect local outliers in reduced computation time.
Kim, Jin-Sung;Lee, Youhak;Lee, Kyujoong;Lee, Hyuk-Jae
Journal of Multimedia Information System
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v.6
no.4
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pp.203-208
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2019
Fast operation of a CNN based object detection is important in many application areas. It is an efficient approach to reduce the size of an input image. However, it is difficult to find an area that includes a target object with minimal computation. This paper proposes a ROI detection method that is fast and robust to noise. The proposed method is not affected by a flicker line noise that is a kind of aliasing between camera and LED light. Fast operation is achieved by using down-sampling efficiently. The accuracy of the proposed ROI detection method is 92.5% and the operation time for a frame with a resolution of 640 × 360 is 0.388msec.
In the field of industrial applications, the real-time performance of the target detection problem is very important. The most serious time consumption in the pedestrian detection process is the extraction phase of the candidate window. To accelerate the speed, in this paper, a fast extraction of pedestrian candidate window based on the BING (Binarized Normed Gradients) algorithm replaces the traditional sliding window scanning. The BING features are extracted with the positive and negative samples and input into the two-stage SVM (Support Vector Machine) classifier for training. The obtained BING template may include a pedestrian candidate window. The trained template is loaded during detection, and the extracted candidate windows are input into the classifier. The experimental results show that the proposed method can extract fewer candidate window and has a higher recall rate with more rapid speed than the traditional sliding window detection method, so the method improves the detection speed while maintaining the detection accuracy. In addition, the real-time requirement is satisfied.
This paper proposes a fault detection and isolation metho by combining the parameter estimation method[4] with the observer method[2] to use merits of both methods. To verify the performance of the method proposed some simulations applied to remotely piloted vehicle are performed.
In this paper a novel method for voltage disturbance detection is presented. This is a instantaneous detection method using normalized error get in synchronous reference frame and also it is implemented in digital. Feedback noise the problem of digital implementation is removed by a digital filter of which the time delay is compensated through numerical analysis.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.9
no.3
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pp.13-20
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2013
In this paper, we propose a multi-scale crack detection method. This method uses decomposition, composition, and shape properties. It is based on morphology algorithm, crack features. We use a morphology operator which extracts patterns of crack. It segments cracks and background using opening and closing operations. Morphology based segmentation is better than existing integration methods using subtraction in detecting a crack it has small width. However, morphology methods using only one structure element could detect only fixed width crack. Thus, we use decomposition and composition methods. We use a decimation method for decomposition. After decomposition and morphology operation, we get edge images given by binary values. Our method calculates values of properties such as the number of pixels and the maximum length of the segmented region. We decide whether the segmented region belongs to cracks according to those data. Experimental results show that our proposed multi-scale crack detection method has better results than those of existing detection methods.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.63
no.9
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pp.1253-1258
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2014
In this paper, we propose the fast and efficient detection method using the continuous measurement technique for the gamma-ray signal acquisition. This method is improved than the conventional method for the getting information of the radiation distribution. First, we implement the stereo radiation detection system using gamma-ray sensors and the motion controller. We apply continuous measurement technique to the gamma-ray detector and conduct gamma-ray irradiation test for the comparison of detection techniques. The results show that the continuous measurement technique has the high efficient performance than the conventional method.
This paper presents a precise edge detection algorithm for the critical dimension (CD) measurement of a Thin-Film Transistor Liquid-Crystal Display (TFT-LCD) pattern. The sigmoid surface function is proposed to model the blurred step edge. This model can simultaneously find the position and geometry of the edge precisely. The nonlinear least squares fitting method (Levenberg-Marquardt method) is used to model the image intensity distribution into the proposed sigmoid blurred edge model. The suggested algorithm is verified by comparing the CD measurement repeatability from high-magnified blurry and noisy TFT-LCD images with those from the previous Laplacian of Gaussian (LoG) based sub-pixel edge detection algorithm and error function fitting method. The proposed fitting-based edge detection algorithm produces more precise results than the previous method. The suggested algorithm can be applied to in-line precision CD measurement for high-resolution display devices.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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