• 전기학회논문지
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• 제65권5호
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• pp.895-901
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• 2016

Nowadays, the axle counter has been developed to the wide range of the track circuit blocks as well as the wheel detection device. The axle counter, as becoming an important device for the high speed railway, must be guaranteed in accordance with the safety. With considering the safety and the high speed, performance evaluation a wheel detection sensor is described in this paper. To increase the safety, digital proximity sensor instead of analog is employed in the wheel detection sensor. Therefor the wheel detection sensor can minimize noisy signals caused by the harsh railway environments. And, to meet the high speed railway requirements, the performance of the wheel detection sensor is also successfully verified using the speed simulator at the velocity 500Km/h.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권5호
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• pp.1597-1610
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• 2022

At present, the main method of high-speed train chassis detection is using computer vision technology to extract keypoints from two related chassis images firstly, then matching these keypoints to find the pixel-level correspondence between these two images, finally, detection and other steps are performed. The quality and accuracy of image matching are very important for subsequent defect detection. Current traditional matching methods are difficult to meet the actual requirements for the generalization of complex scenes such as weather, illumination, and seasonal changes. Therefore, it is of great significance to study the high-speed train image matching method based on deep learning. This paper establishes a high-speed train chassis image matching dataset, including random perspective changes and optical distortion, to simulate the changes in the actual working environment of the high-speed rail system as much as possible. This work designs a convolutional neural network to intensively extract keypoints, so as to alleviate the problems of current methods. With multi-level features, on the one hand, the network restores low-level details, thereby improving the localization accuracy of keypoints, on the other hand, the network can generate robust keypoint descriptors. Detailed experiments show the huge improvement of the proposed network over traditional methods.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제4권4호
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• pp.237-250
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• 2015

This paper describes a hardware-oriented algorithm and its conceptual implementation in a real-time speed limit traffic sign detection system on an automotive-oriented field-programmable gate array (FPGA). It solves the training and color dependence problems found in other research, which saw reduced recognition accuracy under unlearned conditions when color has changed. The algorithm is applicable to various platforms, such as color or grayscale cameras, high-resolution (4K) or low-resolution (VGA) cameras, and high-end or low-end FPGAs. It is also robust under various conditions, such as daytime, night time, and on rainy nights, and is adaptable to various countries' speed limit traffic sign systems. The speed limit traffic sign candidates on each grayscale video frame are detected through two simple computational stages using global luminosity and local pixel direction. Pipeline implementation using results-sharing on overlap, application of a RAM-based shift register, and optimization of scan window sizes results in a small but high-performance implementation. The proposed system matches the processing speed requirement for a 60 fps system. The speed limit traffic sign recognition system achieves better than 98% accuracy in detection and recognition, even under difficult conditions such as rainy nights, and is implementable on the low-end, low-cost Xilinx Zynq automotive Z7020 FPGA.

• 대한교통학회지
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• 제19권6호
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• pp.7-17
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• 2001

본 연구는 교통관리 시스템의 유고검지 체계를 검토하여 기존 체계의 문제점과 한계점을 극복할 수 있는 새로운 검지체계를 구축하고 새로 구축된 검지 체계에 맞는 알고리즘을 개발하는데 연구 목적이 있다. 새로운 검지체계는 검지기 1개소의 설치로 다차로를 검지할 수 있으며 특히 1개 차로 내에서도 검지영역을 여러 개 검지할 수 있는 다 검지체계의 장점을 최대한 살린 시스템이므로 기존 체계의 한계성인 단일 검지영역 문제를 해소할 수 있으며 경제적으로 교통관리 시스템을 구축할 수 있는 장점을 가지고 있다. 이 시스템으로 고속도로와 국도상에서 유고 검지율을 기존의 APID와 DES를 비교하여 현장 시험 평가한 결과 이 시스템이 제일 높은 유고 검지율을 나타내어 기존 시스템보다 우수한 것으로 판명되었다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제11C권2호
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• pp.157-162
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• 2004

최근 정보통신기반이 급속히 발달하고 사용자가 늘어남에 여러가지 사이버 공격이 늘어나고 있다. 침해사고를 예방하고 효과적인 대응방법이 마련된 침입탐지시스템들은 저속 환경에서의 실시간 분석에 적합하도록 설계되고 구현되었기 때문에, 증가하는 트래픽 양을 처리하는데 어려움이 있다. 또한, 기가비트 이더넷(Gigabit Ethernet) 환경과 같은 고속 네트워크 환경이 현실화되므로 대용량의 데이터를 처리할 수 있는 효과적인 보안 분석 기법들이 필요하다. 본 논문에서는 고속 네트워크 환경에 필요한 침입탐지 및 그 대응 방법에 위한 고속 침입탐지 메커니즘 적용 시스템을 제안한다 이는 패킷 헤더 기반의 패턴 매칭 기능과 시스템 커널 영역에서 수행되는 패킷 데이터 기반의 패턴 매칭 기능을 통해서, 고속 네트워크 환경에 적합한 침입탐지 메커니즘을 제안하며, 시스템의 성능을 기존 운용 시스템과 비교 분석함으로써, 제안한 침입탐지 메커니즘이 트래픽 처리성능면에서 최대 20배까지 우수했다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제2권3호
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• pp.135-149
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• 2008

Traditional attack detection schemes based on packets or flows have very high computational complexity. And, network based anomaly detection schemes can reduce the complexity, but they have a limitation to figure out the pattern of the distributed global scale network attack. In this paper, we propose an efficient and fast method for detecting distributed global-scale network attack symptoms in high-speed backbone networks. The proposed method is implemented at the aggregate traffic level. So, our proposed scheme has much lower computational complexity, and is implemented in very high-speed backbone networks. In addition, the proposed method can detect attack patterns, such as attacks in which the target is a certain host or the backbone infrastructure itself, via collaboration of edge routers on the backbone network. The effectiveness of the proposed method are demonstrated via simulation.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제25권4호
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• pp.481-490
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• 2008

반작용휠은 인공위성의 기동 및 자세제어에 사용되는 주요 구동기 중의 하나로 회전체의 속도를 변화시켜 발생하는 토크로 위성의 자세제어를 수행하므로 정밀한 자세제어를 위해서는 정확한 회전속도의 측정이 요구된다. 타코 펄스를 이용한 고속 회전모터의 대표적인 속도 측정방법에는 Elapsed-time측정방법과 Pulse-count측정방법의 두 가지가 있으며 이 연구에서는 반작용휠의 속도 측정을 하는 동안 발생할 수 있는 속도 측정의 오차 및 정밀도를 두 가지 방법에 대해 분석, 비교하였다. 그 결과 Pulse-count측정방법은 반작용휠의 등속 구동 시 회전속도에 상관없는 일정한 오차를 가지는데 비해 Elapsed-time측정방법은 회전속도가 작을수록 오차가 줄어드나 저속일 때 오차가 현저히 커질 수 있음을 해석적으로 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제39권5호
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• pp.74-86
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• 2002

본 논문은 결정 궤환 구조를 갖는 차동 위상 검출기의 고속 데이터 처리를 위한 VLSI 구조를 제안한다. 기존 차동 위상 검출 방식의 낮은 BER 성능을 극복하기 위해 DF-DPD, DPD-RGPR, DFDPD-SA 등의 다중 심볼 검출 방식이 제시되었다. 이러한 검출 방식들은 참조 위상으로 사용되는 이전 심볼에서의 잡음 효과를 작게 하기 위하여 검출된 위상을 궤환시키는 구조를 갖고 있다. 하지만, 검출된 위상을 궤환시키는 작용은 데이터 처리 속도를 기존의 차동 위상 검출기보다 느리게 한다. 본 논문에서는 결정 궤환 구조를 갖는 차동 위상 검출기가 기존의 차동 위상 검출 방식처럼 고속으로 데이터를 처리할 수 있는 VLSI 구조를 제안하였다. 제안된 구조는 'M-1' 번째 과정에서 'M' 번째 과정을 미리 계산하는 선계산(pre-calculation) 방식과 'M-1'번째 과정에서 예견 위상들을 궤환시키는 선결정 궤환(pre-decision feedback) 방식을 갖는다. 본 논문에서 제안된 구조는 VHDL(Very-high-speed-IC Hardware Description Language)를 사용하여 RTL(Register Transfer Level)로 구현되었다. 시뮬레이션 결과, 제안된 구조는 고속으로 데이터를 처리함을 확인하였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2008년도 추계학술대회 논문집
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• pp.473-474
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• 2008

• Smart Structures and Systems
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• 제29권3호
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• pp.421-431
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• 2022

Concrete slab cracks monitoring of modern high-speed railway is important for safety and reliability of train operation, to prevent catastrophic failure, and to reduce maintenance costs. This paper proposes a curvature filtering improved crack detection method in concrete slabs of high-speed railway via graph-based anomalies calculation. Firstly, large curvature information contained in the images is extracted for the crack identification based on an improved curvature filtering method. Secondly, a graph-based model is developed for the image sub-blocks anomalies calculation where the baseline of the sub-blocks is acquired by crack-free samples. Once the anomaly is large than the acquired baseline, the sub-block is considered as crack-contained block. The experimental results indicate that the proposed method performs better than convolutional neural network method even under different curvature structures and illumination conditions. This work therefore provides a useful tool for concrete slabs crack detection and is broadly applicable to variety of infrastructure systems.