International Journal of Advanced Culture Technology
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제8권4호
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pp.119-128
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2020
Object detection is an important field of computer vision and is applied to applications such as security, autonomous driving, and face recognition. Recently, as the application of artificial intelligence technology including deep learning has been applied in various fields, it has become a more powerful tool that can learn meaningful high-level, deeper features, solving difficult problems that have not been solved. Therefore, deep learning techniques are also being studied in the field of object detection, and algorithms with excellent performance are being introduced. In this paper, a deep learning-based object detection algorithm used to detect multiple objects in an image is investigated, and future development directions are presented.
Two different sensors (here, KOMPSAT and RADARSAT) are considered for ship detection, and are used to delineate the detection performance for their data. The experiments are set for coastal regions of Mokpo Port and Ulsan Port and field experiments on board pilot boat are conducted to collect in situ ship validation information such as ship type and length. This paper introduce mainly the experiment result of ship detection by both RADARSAT SAR imagery and landbased RADAR data, operated by the local Authority of South Korea, so called vessel traffic system (VTS) radar. Fine imagery of Ulsan Port was acquired on June 19, 2004 and in-situ data such as wind speed and direction, taking pictures of ships and natural features were obtained aboard a pilot ship. North winds, with a maximum speed of 3.1 m/s were recorded. Ship's position, size and shape and natural features of breakwaters, oil pipeline and alongside ship were compared using SAR and VTS. It is shown that KOMPSAT/EOC has a good performance in the detection of a moving ship at a speed of 7 kts or more an hour that ship and its wake can be imaged. The detection capability of RADARSAT doesn't matter how fast ship is running and depends on a ship itself, e.g. its material, length and type. Our results indicate that SAR can be applicable to automated ship detection for a VTS and SAR combination service.
This paper introduces a implementation of fault detection for national highway line 3. Fault detection system was installed and operated on national highway line 3, environmental elements caused by abnormal status or faults has often happened. Therefore, the function of fault detection system is to speedy notify fault site, cause as well as scale of fault to manager. Though the fault detection and diagnosis system has been imported in the field of process of water and electric power, it is just beginning step in the field of ITS(Intelligent Transportation Systems). In general, Maintenance system is performed the online/offline process of detection, diagnosis and measure. This paper is studied online detection process, which is realtime remote detection.
Leakage detection system can possibly locate leak point without laboratory analysis. Several different types of sensors provide these benefits. But the use of these technologies is not widespread, mainly because of cost. Each of the leakage detection systems available has different advantages and disadvantages. The ideal system would be affordable, durable enough to last through the life of the landfill, automated, and applicable to all types of landfills. The laboratory tests were performed to investigate the relationship between electrical resistivity and the unsaturated subsurface condition and to evaluate the contamination due to leachate based on measuring electrical resistivity. The results of experiment show that the electrical resistivity of soil decreases as moisture density increases. The electrical resistivity of soil decreases as the concentration of leachate in pore fluid increases. These facts indicate that electrical resistivity method can be a promising tool in detecting of leachate. Also, the field model tests were conducted to verify that detection of leachate leak point on detection system using electrical characteristics is accurate. Field model test results of leakage detection system imply that the leakage detection system using electrical characteristics have the great potential of detecting exactly the leak point of leachate.
The effectiveness of system identification, damage detection, condition assessment and other structural analyses relies heavily on the accuracy and reliability of the measured data in structural health monitoring (SHM) systems. However, data anomalies often occur in SHM systems, leading to inaccurate and untrustworthy analysis results. Therefore, anomalies in the raw data should be detected and cleansed before further analysis. Previous studies on data anomaly detection mainly focused on just single type of data anomaly for denoising or removing outliers, meanwhile, the existing methods of detecting multiple data anomalies are usually time consuming. For these reasons, recognising multiple anomaly patterns for real-time alarm and analysis in field monitoring remains a challenge. Aiming to achieve an efficient and accurate detection for multi-type data anomalies for field SHM, this study proposes a pattern-recognition-based data anomaly detection method that mainly consists of three steps: the feature extraction from the long time-series data samples, the training of a pattern recognition neural network (PRNN) using the features and finally the detection of data anomalies. The feature extraction step remarkably reduces the time cost of the network training, making the detection process very fast. The performance of the proposed method is verified on the basis of the SHM data of two practical long-span bridges. Results indicate that the proposed method recognises multiple data anomalies with very high accuracy and low calculation cost, demonstrating its applicability in field monitoring.
Sakurai, T.;Fujimoto, K.;Okubo, S.;Ohta, H.;Uwatoko, Y.
Journal of Magnetics
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제18권2호
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pp.168-172
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2013
We have developed a high-field and high-frequency ESR system using a commercially available magnetometer equipped with the superconducting quantum interference device (SQUID). This is magnetization detection type ESR and ESR is observed as a change of the magnetization at the resonance condition under irradiation of the electromagnetic wave. The frequency range is from 70 to 315 GHz and the maximum magnetic field is 5 T. The sensitivity is estimated to be $10^{13}$ spins/G. The advantage of this system is that the high-field ESR measurements can be made very easily and quantitatively. Moreover, this high-field ESR can be applied to the measurements under pressure by using a widely used piston-cylinder pressure cell.
Kim, Do-Kyun;Choi, Yong-Sung;Murakami, Yuji;Tamiya, Eiichi;Kwon, Young-Soo
KIEE International Transactions on Electrophysics and Applications
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제11C권3호
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pp.85-90
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2001
The determination of DNA hybridization reaction can apply the molecular biology research, clinic diagnostics, bioengineering, environment monitoring, food science and other application area. So, the improvement of DNA detection system is very important for the determination of this hybridization reaction. In this study, we report the characterization of the probe and target oligonucleotide hybridization reaction using the evanescent field microscopy. First, we have fabricated DNA chip microarray. The particles which were immobilized oligonucleotides were arranged by the random fluidic self-assembly on the pattern chips, using hydrophobic interaction. Second, we have detected DNA hybridization reaction using evanescent field microscopy. The 5'-biotinylated probe oligonucleotides were immobilized on the surface of DNA chip microarray and the hybridization reaction with the Rhodamine conjugated target oligonucleotide was excited fluorescence generated on the evanescent field microscopy. In the foundation of this result, we could be employed as the basis of a probe olidonucleotide, capable of detecting the target oligonucleotide and monitoring it in a large analyte concentration range and various mismatching condition.
비파괴검사는 탐지물체에 물리적 손상을 가하지 않고 내부 정보를 파악할 수 있어 다양한 분야에서 이용되고 있다. 그 중 전자기를 이용한 물체의 형상추정방법의 경우 역 유한요소법을 이용하여야 하지만 이는 비선형성이 강하고 수치계산이 복잡하고 측정 센서의 개수가 미지수의 개수보다 훨씬 적어 정확한 결과를 얻는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 탐지물체에 의한 자기장 변화 신호만을 이용하여, 물체의 시스템 내 각 센서별 위치에서 물체와 등가면적의 원의 비교를 통해 비교적 간편하게 자성물체의 부피를 판정하고 형상추정을 위한 다양한 보정과정을 거쳐 탐지물체의 형상판정이 가능한 알고리즘을 제안하고 검증하였다.
본 논문에서는 근접장-분자반응 간의 중첩을 이용한 표면 플라스몬 공명 (SPR) 바이오센서의 측정감도 평가방법을 연구하였다. 전달행렬 방법을 사용하여 다양한 형태의 중첩적분으로 정의된 광학자취 값을 계산하였고, 샌드위치 및 역샌드위치 면역글로뷸린 (IgG) 어세이에 대해서 실험적으로 측정된 수치와 비교하였다. 이론 및 실험적인 결과와의 비교를 통하여 접선 방향의 전기장을 사용한 광학자취의 경우 그 연속성으로 말미암아 가장 높은 상관계수를 얻을 수 있었으며 이때 광학자취와 측정감도 사이에 97% 이상의 높은 상관계수가 존재함을 보았다. 이러한 상관관계는 SPR 바이오센서의 측정 감도에 관한 메커니즘을 분명하게 설명하며, 분자 스케일 감도를 가지는 SPR 바이오센서 개발에 기여하게 될 것이다.
Providakis, Costas;Stefanaki, K.;Voutetaki, M.;Tsompanakis, J.;Stavroulaki, M.
Structural Monitoring and Maintenance
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제1권2호
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pp.159-171
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2014
Real-time near and far-field monitoring of concrete structural components gives enough information on the time and condition at which damage occurs, thereby facilitating damage detection while in the same time evaluate the cause of the damage. This paper experimentally investigates an integrated monitoring technique for near and far-field damage detection in concrete structures based on simultaneous use of electromechanical admittance technique in combination with guided wave propagation. The proposed sensing system does not measure the electromechanical admittance itself but detect time variations in output voltages of the response signal obtained across the electrodes of piezoelectric transducers bonded on surfaces of concrete structures. The damage identification is based on the spectral estimation MUSIC algorithm. Experimental results show the efficiency and performance of the proposed measuring technique.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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