최근 시장이 확대되고 있는 SMART TV에는 다양한 기능을 위하여 내장형 카메라가 들어가게 된다. 하지만, 이로 인한 불량 또한 발생하게 되며, 특히 TV power up sequence 문제로 인한 내장형 카메라의 화면 무감 불량현상은 기존 검사장비에서 검출되기 힘든 특징을 가지고 있다. 이를 위해 오디오 쪽 컨트롤 신호를 재현할 수 있는 새로운 검사장비가 필요하지만, 시간과 많은 비용이 소요되며, 생산에 큰 영향을 준다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하고자 FPGA (Field Programmable Gate Array)를 활용한 불량 검출 장비를 개발하여 문제점을 빠르고 정확하게 검출하는 방법을 제시한다. 이를 통해 새로운 장비를 대체하는 비용 절감 효과와 기존 검출 테스트 시간을 약 20여초에서 10초미만으로 크게 단축시킴으로써 개발기간의 최소화 및 공정에 적용을 통한 불량률 감소를 이룰 수 있다.
본 논문에서는 격자망식 전선배치에 의한 침출수 누출감지시스템을 개발하기 위하여 현장모형시험을 통하여 적용성을 평가하였으며, 전기회로시험을 통하여 격자망 전선 배치에서 발생하는 전기회로적 효과를 파악하고자 하였다. 침출수는 전기저항을 감소시키기 때문에 누출지점에서는 다른 지점에 비해 낮은 전기저항값을 나타내었다. 따라서, 전기저항을 측정하는 본 누출감지시스템에 의하여 임의 지점에서 발생하는 침출수의 누출 감지가 가능하였으며, 평면적 분포도를 통하여 누출위치의 파악이 가능하였다. 전기저항이 감소된 지점과 동일한 전선상에 위치한 다른 센서에 서의 측정값도 약간 감소하는 경향을 나타내었으나, 이는 저항이 작은 곳으로 전류의 흐름이 발생하는 전기회로적 효과로 설명할 수 있었다.
Network security is an interesting area in Information Technology. It has an important role for the manager monitor and control operating of the network. There are many techniques to help us prevent anomaly or malicious activities such as firewall configuration etc. Intrusion Detection System (IDS) is one of effective method help us reduce the cost to build. The more attacks occur, the more necessary intrusion detection needs. IDS is a software or hardware systems, even though is a combination of them. Its major role is detecting malicious activity. In recently, there are many researchers proposed techniques or algorithms to build a tool in this field. In this paper, we improve the performance of IDS. We explore and analyze the impact of activation functions applying to recurrent neural network model. We use to KDD cup dataset for our experiment. By our experimental results, we verify that our new tool of IDS is really significant in this field.
Maintenance of power distribution facilities is a significant subject in the power supplies. Fault caused by deterioration in power distribution facilities may damage the entire power distribution system. However, current methods of diagnosing power distribution facilities have been manually diagnosed by the human inspector, resulting in continuous pole accidents. In order to improve the existing diagnostic methods, a thermal image analysis model is proposed in this work. Using a thermal image technique in diagnosis field is emerging in the various engineering field due to its non-contact, safe, and highly reliable energy detection technology. Deep learning object detection algorithms are trained with thermal images of a power distribution facility in order to automatically analyze its irregular energy status, hereby efficiently preventing fault of the system. The detected object is diagnosed through a thermal intensity area analysis. The proposed model in this work resulted 82% of accuracy of detecting an actual distribution system by analyzing more than 16,000 images of its thermal images.
본 논문에서는 FPGA(Field Programmable Gate Array)와 DSP(Digital Signal Processor)를 이용하는 실시간 차선 및 차량인식 시스템의 구현에 대하여 기술한다. 실시간 시스템의 구현을 위해서 FPGA와 DSP의 역할을 효율적으로 분할할 필요성이 있다. 시스템의 알고리즘을 특정요소 추출부분을 기준으로 분할하여 대량의 영상정보를 이용하여 소량의 특정요소를 추출하는 과정을 FPGA로 구현하고 추출된 특정요소를 사용하여 차선과 차량을 정의하고 추적하는 부분을 DSP에서 수행하게 하고, FPGA와 DSP의 효율적 연동을 위한 인터페이스 구성을 제안함으로써 실시간 처리가 가능한 시스템 구조를 제안한다. 실험 결과 제안한 실시간 차선 및 차량인식 시스템은 $640{\times}480$ 크기를 갖는 비디오 영상 입력에 대해 약 15 (frames/sec)로 동작하여 실시간 응용으로 충분함을 알 수 있다.
Park, Chung Youl;Park, Jeongran;Lee, Geunsik;Yi, Seung-In;Kim, Byeong Hoon;Eom, Jung Sik;Lee, Som Gyeol;Kim, Hongsup
식물병연구
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제24권3호
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pp.233-236
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2018
A multiplex RT-PCR (mRT-PCR) assay was developed for the detection of the recently reported viruses, Cherry virus A (CVA), Little cherry virus 1 (LChV-1), and Little cherry virus 2 (LChV-2), in cherry plants in Korea. Eight sets of primers were designed for each virus and their specificity was tested by using various combinations of mixed primer sets. From the designed primer sets, one combination was selected and further evaluated to estimate the optimum temperature and detection limits of the mRT-PCR. A newly developed mRT-PCR assay was also tested using 20 cherry samples collected in the field. This mRT-PCR assay may be a useful tool for field surveys of diseases and the rapid detection of these three viruses in cherry plants.
The Planar Hall effect in a spin valve structure has been applied as a biosensor being capable of detecting $Dynabeads^{(R)}$ M-280. The sensor performance was tested under the application of a DC magnetic field where the output signals were obtained from a nanovoltmeter. The sensor with the pattern size of $50{\times}100{\mu}m^2$ has produced high sensitivity; especially, the real-time profiles by using that sensor revealed significant performance at external applied magnetic field of around 7.0 Oe with the resolution of 0.04 beads per $\mu m^2$. Finally, a successful array including 24 patterns with the single sensor size of $3{\times}3{\mu}m^2$ has shown the uniform and stable signals for single magnetic bead detection. The comparison of this sensor signal with the others has proved feasibility for biosensor application. This, connecting with the advantages of more stable and high signal to noise of PHR sensor's behaviors, can be used to detect the biomolecules and provide a vehicle for detection and study of other molecular interaction.
The emergence of new nanoscale technologies has imposed significant challenges to designing reliable electronic systems in radiation environments. A few types of radiation like Total Ionizing Dose (TID) can cause permanent damages on such nanoscale electronic devices, and current state-of-the-art technologies to tackle TID make use of expensive radiation-hardened devices. This paper focuses on a novel and different approach: using machine learning algorithms on consumer electronic level Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) to tackle TID effects and monitor them to replace before they stop working. This condition has a research challenge to anticipate when the board results in a total failure due to TID effects. We observed internal measurements of FPGA boards under gamma radiation and used three different anomaly detection machine learning (ML) algorithms to detect anomalies in the sensor measurements in a gamma-radiated environment. The statistical results show a highly significant relationship between the gamma radiation exposure levels and the board measurements. Moreover, our anomaly detection results have shown that a One-Class SVM with Radial Basis Function Kernel has an average recall score of 0.95. Also, all anomalies can be detected before the boards are entirely inoperative, i.e. voltages drop to zero and confirmed with a sanity check.
Xin Zhou;Feng-Liang Zhang;Yoshinao Goi;Chul-Woo Kim
Smart Structures and Systems
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제31권1호
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pp.29-43
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2023
This study investigates the possibility of damage detection of a real bridge by means of a modal parameter-based finite element (FE) model update. Field moving vehicle experiments were conducted on an actual steel plate girder bridge. In the damage experiment, cracks were applied to the bridge to simulate damage states. A fast Bayesian FFT method was employed to identify and quantify uncertainties of the modal parameters then these modal parameters were used in the Bayesian model update. Material properties and boundary conditions are taken as uncertainties and updated in the model update process. Observations showed that although some differences existed in the results obtained from different model classes, the discrepancy between modal parameters of the FE model and those experimentally obtained was reduced after the model update process, and the updated parameters in the numerical model were indeed affected by the damage. The importance of boundary conditions in the model updating process is also observed. The capability of the MCMC model update method for application to the actual bridge structure is assessed, and the limitation of FE model update in damage detection of bridges using only modal parameters is observed.
PVDF 및 P(VDF-TrFE) 고분자 압전박막을 이용하여 고주파수 수침용 초음파 탐촉자를 제작한 다음 그 특성을 비교 평가하였다. 탐촉자와 탐상기 사이의 신호전송용 동축케이블의 길이가 고주파수 초음파 검출장에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 초음파 빔의 초점이 형성되는 반사체가 편평할수록 고주파수 초음파 검출장은 감소하는 것으로 나타났으며 3mm 직경의 PVDF 탐촉자의 경우 0.5mm 강구에서 약 100MHz의 광대역 고주파수 초음파 검출장을 형성하였다. PVDF와 P(VDF-TrFE) 탐촉자를 비교한 결과 반사신호의 피크 값과 빔 폭은 P(VDF-TrFE)가 PVDF 보다 크게 나타났으나 고주파수 초음파 검출장은 PVDF가 P(VDF-TrFE)보다 광대역 특성을 나타내었다. 개발된 3mm 직경의 PVDF 탐촉자를 이용하여 표면의 깊이균열 크기가 $30{\sim}100{\mu}m$인 수소유기균열(HIC) 강재 시편을 C-scan한 결과 고감도의 분해능으로 미세 균열의 검출이 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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