Active electronically scanning antennas are faster and more flexible in beam-scheduling than mechanical antennas. Thus, they require an advanced resource management or detection methods to operate efficiently. In a surveillance radar performing periodic detection, alert-confirm detection is an excellent method to improve the cumulative detection probability by reducing the period while maintaining the detection probability. This paper proposes a design method for alert-confirm detection based on the parameters of the conventional design. We developed a simulator based on simulink@matworks and verified the result through Monte Carlo simulation.
장면 전환 검출은 비디오 데이터의 효율적인 관리를 위한 주요 기술로서 다양한 영상에 실제적으로 적용하기 위해서 적응적인 검출 기술이 요구된다. 본 논문에서는 가변 참조 구간의 평균 특징값을 이용한 적응적인 장면 전환 검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 비디오 프레임에서 추출한 특징값들 중에서 가변 구간 동안의 평균 특징값을 참조하여 적응적 임계값을 정의하고, 특징값과 임계값을 비교하여 장면 전환 유무를 판단한다. 동일한 비디오 데이터를 사용한 실험을 통해서 제안한 방법이 기존의 방법들보다 검출 결과가 최대 15%이상 향상되었음을 확인하였다. 제안한 방법은 여러 가지 특징 추출 방법에 대해서도 좋은 성능을 나타내었으며, 홈캐스트사의 TVUS 모델에서 구현함으로써 하드웨어 성능이 낮은 플랫폼에서 실시간 장면 전환 검출이 가능한 것을 확인하였다. 따라서 제안하는 방법은 휴대용 미디어 장치나 유사 휴대형기기에서 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
Kim, Jungrae;Sul, Hyewon;Song, Jung-Min;Kim, Geon-Yoon;Kang, Chang-Hee
분석과학
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제33권1호
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pp.42-48
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2020
Bromate is a disinfection by-product generated mainly from the oxidation of bromide during the ozonation and disinfection process in order to remove pathogenic microorganism of drinking water, and classified as a possible human carcinogen by International Agency for Research of Cancer (IARC) and World Health Organization (WHO). For the purpose of determining the trace level concentration of bromate, several sensitive techniques are applied mostly based on suppressed conductivity detection and UV/Visible detection after postcolumn reaction (PCR). In this study, the suppressed conductivity detection method and the PCR-UV/Visible detection method through the triiodide reaction were compared to analyze the trace bromate in water samples and estimated for the availability of these analytical methods. In addtion, the state-of-the-art techniques was applied for the determination of trace level bromate in various water matrices, i.e., soft drinking water, hard drinking water, mineral water, swimming pool water, and raw water. In comparison of two analytical methods, it was found that the conductivity detection had the suitable advantage to simultaneously analyze bromate and inorganic anions, however, the bromate might not be precisely quantified due to the matrix effect especially by chloride ion. On the other hand, the trace bromate was analyzed effectively by the method of PCR-UV/Visible detection through triiodide reaction to satisfactorily minimize the matrix interference of chloride ion in various water samples, showing the good linearity and reproducibility. Furthermore, the method detection limit (MDL) and recovery were 0.161 ㎍/L and 101.0-108.1 %, respectively, with a better availability compared to conductivity detection.
Seo, Suk-Tae;Sivakumar, Krishnamoorthy;Kwon, Soon-Hak
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제11권1호
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pp.19-24
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2011
Edges represent significant boundary information between objects or classes. Various methods, which are based on differential operation, such as Sobel, Prewitt, Roberts, Canny, and etc. have been proposed and widely used. The methods are based on a linear convolution of mask with pre-assigned coefficients. In this paper, we propose an edge detection method based on Dempster-Shafer's evidence theory to evaluate edgeness of the given pixel. The effectiveness of the proposed method is shown through experimental results on several test images and compared with conventional methods.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제26권6호
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pp.575-582
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2019
The problem of selecting variables in the presence of outliers is considered. Variable selection and outlier detection are not separable problems because each observation affects the fitted regression equation differently and has a different influence on each variable. We suggest a simultaneous method for variable selection and outlier detection in a linear regression model. The suggested procedure uses a sequential method to detect outliers and uses all possible subset regressions for model selections. A simplified version of the procedure is also proposed to reduce the computational burden. The procedures are compared to other variable selection methods using real data sets known to contain outliers. Examples show that the proposed procedures are effective and superior to robust algorithms in selecting the best model.
The number of measured degrees of freedom for detecting the damage of any structures is usually less than the number of model degrees of freedom. It is necessary to expand the measured data to full set of model degrees of freedom for updating modal data. This study presents the expansion methods to estimate all static displacements and dynamic modal data of finite element model from the measured data. The static and dynamic methods are derived by minimizing the variation of the potential energy and the Gauss's function, respectively. The applications illustrate the validity of the proposed methods. It is observed that the numerical results obtained by the static approach correspond with the Guyan condensation method and the derived static and dynamic approaches provide the fundamental idea for damage detection.
본 논문에서는 변화점 문제(change-point problem)에 대한 통계적 방법들을 사용하여 에지를 검출하고자 한다. 이를 위해 $n\timesn$ 부분영상을 선택하고 선택된 영상이 농도값에서 유의한 차이가 있는 두 개의 영역으로 분할하는 경계에 대응되는 에지점(edge point)을 포함하는지에 대해 가설 검정을 한다. 에지 검출에 사용되는 통계적 방법은 이표본 Kolmogorov-Smirnov 검정에 기초해서 얻은 제안된 방법과 기존의 우도비(likelihood ratio)방법,비모수적인 Wolfe-Schechtman 방법 등이다. 위 방법들의 성능을 평가하기 위해 접음영상과 잡음없는 영상에 대해 실험을 실시하고 비교 분석한다.
In this paper, structural damage in PSC bridges is monitored by using model-based damage detection methods. First numerical experiments on the test structure are described. Dynamic responses of the test structures are obtained fur several damage scenarios. The change in natural frequency and the change in nude shape curvature are selected as features to represent the states of the structure. Next a damage localization algorithm from monitoring the changes in natural frequency is outlined. Also, the damage localization algorithm from monitoring the changes in nude shapes is outlined. Finally, the damage localization algorithms are used to predict damage in the test structure. The results of the analysis indicate that the model-based damage detection methods correctly predicted damage in the test structure.
Journal of International Society for Simulation Surgery
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제3권1호
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pp.9-11
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2016
Purpose In this paper we proposed bi-directional hierarchical regression for accurate human finger landmark detection with only using depth information.Materials and Methods Our algorithm consisted of two different step, initialization and landmark estimation. To detect initial landmark, we used difference of random pixel pair as the feature descriptor. After initialization, 16 landmarks were estimated using cascaded regression methods. To improve accuracy and stability, we proposed bi-directional hierarchical structure.Results In our experiments, the ICVL database were used for evaluation. According to our experimental results, accuracy and stability increased when applying bi-directional hierarchical regression more than typical method on the test set. Especially, errors of each finger tips of hierarchical case significantly decreased more than other methods.Conclusion Our results proved that our proposed method improved accuracy and stability and also could be applied to a large range of applications such as augmented reality and simulation surgery.
In this paper, we propose detection methods for gradual scene changes such as dissolve, pan, and zoom. The proposal method to detect a dissolve region uses scene features based on spatial statistics of the image. The spatial statistics to define shot boundaries are derived from squared means within each local area. We also propose a method of the camera motion detection using four representative motion vectors in the background. Representative motion vectors are derived from macroblock motion vectors which are directly extracted from MPEG streams. To reduce the implementation time, we use DC sequences rather than fully decoded MPEG video. In addition, to detect the gradual scene change region precisely, we use all types of the MPEG frames(I, P, B frame). Simulation results show that the proposed detection methods perform better than existing methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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