Fixed radiation portal monitors (RPMs) deployed at border, seaport, airport and key traffic checkpoints have played an important role in preventing the illicit trafficking and transport of nuclear and radioactive materials. However, the RPM is usually large and heavy and can't easily be moved to different locations. These reasons motivate us to develop a mobile radiation detection system. The objective of this paper is to report our experience on developing the mobile radiation detection system for search and detection of nuclear and radioactive materials during road transport. Field tests to characterize the developed detection system were performed at various speeds and distances between the radioactive isotope (RI) transporting car and the measurement car. Results of measurements and detection limits of our system are described in this paper. The mobile radiation detection system developed should contribute to defending public's health and safety and the environment against nuclear and radiological terrorism by detecting nuclear or radioactive material hidden illegally in a vehicle.
Human detection is an important aspect in many video-based sensing and monitoring systems. Studies have been actively conducted for the automatic detection of humans in camera images, and various methods have been proposed. However, there are still problems in terms of performance and computational cost. In this paper, we describe a method for efficient human detection in the field of view of a camera, which may be static or moving, through multiple processing steps. A detection line is designated at the position where a human appears first in a sensing area, and only the one-dimensional gray pixel values of the line are monitored. If any noticeable change occurs in the detection line, corner detection and optical flow computation are performed in the vicinity of the detection line to confirm the change. When significant changes are observed in the corner numbers and optical flow vectors, the final determination of human presence in the monitoring area is performed using the Histograms of Oriented Gradients method and a Support Vector Machine. The proposed method requires processing only specific small areas of two consecutive gray images. Furthermore, this method enables operation not only in a static condition with a fixed camera, but also in a dynamic condition such as an operation using a camera attached to a moving vehicle.
In this paper, intrusion detection technique based on the sound field variation of audio frequency in the security space is proposed. The sound field formed by sound source can be detected with the microphone when the obstacle or intruder is positioned. The sound field variation due to the intruder is based on the interference of audio wave. With the help of numerical simulation of sound field formations, the increase or decrease of sound pressure level is analyzed not only the obstacle, but also the intruder. Even the microphone is positioned behind the source, sound pressure level can be increase or decrease due to the interference. Frequency response test is performed with Gaussian white noise signal to get the whole frequency response from 0 to half of sampling frequency. There are three security cases. Case 1 is the situation of empty space with and without intruder, case 2 is the situation of blocking obstacle with and without intruder, and case 3 is the situation of side blocking obstacle with and without intruder. At each case, the frequency response is obtained first at the security space without intruder, and second with intruder. From the experiment, intruder size of $50cm{\times}50cm$ can be successfully detected with the proposed technique. Moreover, the case 2 or case 3 bring about bigger sound field variation. It means that the proposed technique have the potential of more credible security sensing in real situation.
In this paper, intrusion detection technique based on the sound field variation of audio frequency in the security space is proposed. The sound field formed by sound source can be detected with the microphone when the obstacle or intruder is positioned. The sound field variation due to the intruder is mainly caused by the interference of audio wave. With the help of numerical simulation of sound field formations, the increase or decrease of sound pressure level is analyzed not only by the obstacle, but also by the intruder. Even the microphone is positioned behind the source, sound pressure level can be increased or decreased due to the interference of sound wave. Frequency response test is performed with Gaussian white noise signal to get the whole frequency response from 0 to half of sampling frequency. There are three security cases. Case 1 is the situation of empty space with and without intruder, case 2 is the situation of blocking obstacle with and without intruder, and case 3 is the situation of side blocking obstacle with and without intruder. At each case, the frequency response is obtained first at the security space without intruder, and second with intruder. From the experiment, intruder size of diameter of 50 cm pillar can be successfully detected with the proposed technique. Moreover, the case 2 and case 3 bring about bigger sound field variation. It means that the proposed technique have the potential of more credible security guarantee in real situation.
Early-detection and monitoring of toxic chemical gas cloud with chemical detector is essential for reducing the number of casualties. Conventional method for chemical detection and reconnaissance has the limitation in approaching to chemically contaminated site and prompt understanding for the situation. Stand-off detector can detect and identify the chemical gas at a long distance but it cannot know exact distance and position. Chemical detection UAV is an emerging platform for its high mobility and operation safety. In this study, we have conducted chemical gas cloud detection with the stand-off chemical detector and the chemical detection UAV. DMMP vapor was generated in the area where the cloud can be detected through the field of view(FOV) of stand-off chemical detector. Monitoring the vapor cloud with standoff detector, the chemical detection UAV moved back and forth at the area DMMP vapor being generated to detect the chemical contamination. The hybrid detection system with standoff cloud detection and point detection by chemical sensors with UAV seems to be very efficient as a new concept of chemical detection.
보안관제 분야의 실제 업무활동에 대해서는 거의 연구가 없는 실정이다. 이에 본 논문에서는 보안관제의 위협정보 탐지 대응시간 모델링을 통해 적정 투입인력 규모 산정에 기여하고 최신 보안솔루션 투입시의 효과성 분석 등에 활용할 수 있는 실질적인 연구 방법론을 제시하고자 한다. 보안관제센터에서 수행하는 전체 위협정보 탐지대응시간은 TIDRT(Total Intelligence Detection & Response Time)로 정의한다. 전체 위협정보 탐지 대응시간(TIDRT)는 내부 위협정보 탐지대응시간(IIDRT, Internal Intelligence Detection & Response Time)과 외부 위협정보(EIDRT, External Intelligence Detection & Response Time)의 합으로 구성된다. 내부위협정보 탐지대응시간(IIDRT)는 다섯 단계의 소요시간의 합으로 계산할 수 있다. 본 연구의 궁극적인 목표는 보안관제센터의 주요한 업무활동들을 수식으로 모델링하여 보안관제센터의 사이버 위협정보 탐지대응시간 계산식을 산정하는데 있다. 2장에서는 선행연구를 살펴보고, 3장에서는 전체 위협정보 탐지대응시간의 계산식을 모델링한다. 4장에서 결론으로 끝을 맺는다.
In this paper, modeling and design of a distributed detection system are considered for an active sonar sensor network. The sensor network has a parallel configuration and it consists of a fusion center and a set of receiver nodes. A system with two receiver nodes is considered to investigate a theoretical aspect of design. To be specific, AND rule and OR rule are considered as the fusion rules of the sensor network. For the fusion rules, it is shown that a threshold rule of each sensor node has uniformly most powerful properties. Optimum threshold for each sensor is obtained that maximizes the probability of detection given probability of false alarm. Numerical experiments were also performed to investigate the detection characteristics of a distributed detection system with multiple sensor nodes. The experimental results show how signal strength, false alarm probability, and the distance between nodes in a sensor field affect the system detection performances.
A novel concept of transmissibility based on a wavelet transform for structural damage detection is presented in this paper. The main objective of the research was the development of a method for detecting slight damage at the incipient stage. As a vibration-based approach, the concept of transmissibility has attracted considerable interest because of its advantages and effectiveness in damage detection. However, like other vibration-based methods, transmissibility-based approaches suffer from insensitivity to slight local damage because of the regularity of the traditional Fourier transform. Therefore, the powerful signal processing techniques must be found to solve this problem. Wavelet transform that is able to capture subtle information in measured signals has received extensive attention in the field of damage detection in recent decades. In this paper, we first propose a novel transmissibility concept based on the wavelet transform. Outlier analysis was adopted to construct a damage detection algorithm with wavelet-based transmissibility. The feasibility of the proposed method was numerically investigated with a typical six-degrees-of-freedom spring-mass system, and comparative investigations were performed with a conventional transmissibility approach. The results demonstrate that the proposed transmissibility is more sensitive than conventional transmissibility, and the former is a promising tool for structural damage detection at the incipient stage.
Composite materials, composed of multiple constituent materials with dissimilar properties, are actively adopted in a wide range of industrial sectors due to their remarkable strength-to-weight and stiffness-to-weight ratio. Nevertheless, the failure mechanism of composite materials is highly complicated due to their sophisticated microstructure, making it much harder to predict their residual material lives in real life applications. A promising solution for this safety issue is structural damage detection. In the present paper, damage detection of composite material via electrical resistance-based technique and infrared thermography is reviewed. The operating principles of the two damage detection methodologies are introduced, and some research advances of each techniques are covered. The advancement of IR thermography-based non-destructive technique (NDT) including optical thermography, laser thermography and eddy current thermography will be reported, as well as the electrical impedance tomography (EIT) which is a technology increasingly drawing attentions in the field of electrical resistance-based damage detection. A brief comparison of the two methodologies based on each of their strengths and limitations is carried out, and a recent research update regarding the coupling of the two techniques for improved damage detection in composite materials will be discussed.
Jongmin, Lee;Yongwan, Kim;Jinsung, Choi;Ki-Hong, Kim;Daehwan, Kim
Journal of information and communication convergence engineering
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제21권1호
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pp.98-102
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2023
This paper presents a study on how augmenting semi-synthetic image data improves the performance of human detection algorithms. In the field of object detection, securing a high-quality data set plays the most important role in training deep learning algorithms. Recently, the acquisition of real image data has become time consuming and expensive; therefore, research using synthesized data has been conducted. Synthetic data haves the advantage of being able to generate a vast amount of data and accurately label it. However, the utility of synthetic data in human detection has not yet been demonstrated. Therefore, we use You Only Look Once (YOLO), the object detection algorithm most commonly used, to experimentally analyze the effect of synthetic data augmentation on human detection performance. As a result of training YOLO using the Penn-Fudan dataset, it was shown that the YOLO network model trained on a dataset augmented with synthetic data provided high-performance results in terms of the Precision-Recall Curve and F1-Confidence Curve.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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