Any system has the possibility of an error occurrence. Even if trivial errors were occurred, the original system would be fatally affected by the occurring errors. Accordingly, the error detection must be demanded. In this paper, we developed a real-time error detection system would be able to apply to an electronic Jacquard system. A Jacquard is a machine, which controls warps while weaving textiles, for manufacturing patterned cloth. There are two types of mechanical and electronic Jacquard. An electronic Jacquard is better than a mechanical Jacquard in view of the productivity and realizability for weaving various cloths. Recent weaving industry is growing up increasingly due to the electronic Jacquard. But, the problem of wrong weaving from error data exists in the electronic Jacquard. In this research, a real-time error detection system for an electronic Jacquard is developed for detecting errors in an electronic Jacquard in real-time. The real-time system is constructed using PC-based embedded system architecture. The system detects the occurring errors in real-time by storing 1344 data transferred in serial from an electronic Jacquard into memory, and then by comparing synchronously 1344 data stored into memory with 1344 data in a design file before the next data would be transferred to the Jacquard for weaving. The information of detected errors are monitored to the screen and stored into a file in real-time as the outputs of the system. In this research, we solve the problem of wrong weaving through checking the weaving data and detecting the occurred errors of an electronic Jacquard in real-time.
Jo, Woo Jin;Jeong, Manhee;Kim, Han Soo;Kim, Sang Yeol;Ha, Jang Ho
Journal of Radiation Protection and Research
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제41권2호
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pp.81-86
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2016
Background: For positron emission tomography (PET) application, cadmium zinc telluride (CZT) has been investigated by several institutes to replace detectors from a conventional system using photomultipliers or Silicon-photomultipliers (SiPMs). The spatial and energy resolution in using CZT can be superior to current scintillator-based state-of-the-art PET detectors. CZT has been under development for several years at the Korea Atomic Energy Research Institute (KAERI) to provide a high performance gamma ray detection, which needs a single crystallinity, a good uniformity, a high stopping power, and a wide band gap. Materials and Methods: Before applying our own grown CZT detectors in the prototype PET system, we investigated preliminary research with a developed discrete type data acquisition (DAQ) system for coincident events at 128 anode pixels and two common cathodes of two CZT detectors from Redlen. Each detector has a $19.4{\times}19.4{\times}6mm^3$ volume size with a 2.2 mm anode pixel pitch. Discrete amplifiers consist of a preamplifier with a gain of $8mV{\cdot}fC^{-1}$ and noise of 55 equivalent noise charge (ENC), a $CR-RC^4$ shaping amplifier with a $5{\mu}s$ peak time, and an analog-to-digital converter (ADC) driver. The DAQ system has 65 mega-sample per second flash ADC, a self and external trigger, and a USB 3.0 interface. Results and Discussion: Characteristics such as the current-to-voltage curve, energy resolution, and electron mobility life-time products for CZT detectors are investigated. In addition, preliminary results of gamma ray imaging using 511 keV of a $^{22}Na$ gamma ray source were obtained. Conclusion: In this study, the DAQ system with a CZT radiation sensor was successfully developed and a PET image was acquired by two sets of the developed DAQ system.
Recent years, explosive welding structures have been widely used in many engineering fields. The bonding state detection of explosive welding structures is significant to prevent unscheduled failures and even catastrophic accidents. However, this task still faces challenges due to the complexity of the bonding interface. In this paper, a new method called dual-tree complex wavelet transform based permutation entropy (DTCWT-PE) is proposed to detect bonding state of such structures. Benefiting from the complex analytical wavelet function, the dual-tree complex wavelet transform (DTCWT) has better shift invariance and reduced spectral aliasing compared with the traditional wavelet transform. All those characters are good for characterizing the vibration response signals. Furthermore, as a statistical measure, permutation entropy (PE) quantifies the complexity of non-stationary signals through phase space reconstruction, and thus it can be used as a viable tool to detect the change of bonding state. In order to more accurate identification and detection of bonding state, PE values derived from DTCWT coefficients are proposed to extract the state information from the vibration response signal of explosive welding structure, and then the extracted PE values serve as input vectors of support vector machine (SVM) to identify the bonding state of the structure. The experiments on bonding state detection of explosive welding pipes are presented to illustrate the feasibility and effectiveness of the proposed method.
노인 음성은 연령에 따른 호흡, 발성, 공명 등의 생리적 변화에 의하여 다량의 잡음이 발생된다. 따라서 노인 음성으로 음성인식 및 합성, 분석 소프트웨어등과 같은 융복합 헬스케어 기기를 동작시키고자 할 때, 성능을 저하시키는 결과를 야기한다. 그러므로 노인 음성을 분석하여 그들의 목소리로 다양한 헬스케어 기기를 잘 운영할 수 있는 위한 연구 개발이 필요하다. 따라서 본 연구는 노인 음성 잡음을 고려하여 기존의 대칭 구조 고차 미분 에너지 함수를 이용하여 노인 음성에서의 음성 구간 검출 알고리즘을 연구하였으며, 자기상관함수와 AMDF 방법과 비교하여 노인 음성에서의 음성 구간 검출에 보다 우수한 성능을 가지는 것을 확인하였다. 본 논문에서 제시하는 음성 구간 검출 알고리즘은 노인을 위한 음성 인터페이스에 적용함으로써 노인들의 스마트 기기에의 접근성을 높이고, 더 나아가 노인들을 위한 융복합 웨어러블 디바이스 성능 개선 및 다양한 개발이 가능할 것으로 전망한다.
웨어러블 컴퓨터의 개발로 인해 인간과 컴퓨터간의 전통적인 인터페이스는 점차 사용하기 불편하게 되었고 이는 새로운 형태의 인터페이스에 대한 요구로 이어지게 되었다. 본 논문에서는 이러한 추세에 맞추어 디지털 카메라를 통해 인간의 제스처를 인식하는 새로운 인터페이스를 연구하였다. 카메라를 통해 손 제스처를 인식하는 방법은 빛과 같은 주변 환경에 영향을 받기 때문에 탐지기는 덜 민감해야 한다. 최근에 Viola 탐지기는 얼굴 탐지에 좋은 결과를 보여 주었으며, 이는 적분 이미지로부터 추출한 하얼 특징을 이용한 Adaboost 학습 알고리즘을 사용하였다. 본 논문에서는 이 방법을 손 영역 탐지에 적용하였으며 피부색을 이용한 고전적인 방법들과 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과는 빛과 같은 방해 요소가 있는 환경에서 Viola 탐지기가 피부색을 이용한 탐지 방법보다 더 견고함을 보여 주었다.
색상 정보를 이용한 프로젝션 화면(projection display)상의 전경물체 검출(foreground object detection)은 조명 변화나 복잡한 배경 때문에 어렵다고 알려져 있다. 본 논문에서는 프로젝터의 입력 영상과 프로젝션 화면을 촬영한 카메라 영상들로부터 얻어진 색상 정보를 이용한 전경물체 검출 방법을 제안한다. 두 영상사이에 기하 왜곡과 색상 왜곡이 존재한다고 가정한다. 두 영상사이의 관련된 화소를 찾기 위해 투영변환방법(projective transformation)을 사용하여 기하 왜곡을 보정한다. 프로젝션화면상에 전경물체가 없을 때 관련된 화소사이의 색상 차이를 프로젝션 화면상의 자연스러운 왜곡으로 모델링한다. 이를 다항식 근사 방법(polynomial fitting)으로 모델링한다. 영상 내 어떤 위치에서 관련된 화소 사이의 차이가 주어진 다항식에서 예측된 색상차이보다 클 때 전경물체가 있는 것으로 간주한다. 실험 및 결과에서 제안된 전경물체 검출 방법이 디지털 데스크(DigitalDesk)같은 프로젝션 화면 시스템에 적용 가능하다는 것을 보였다.
본 논문에서는 일반적으로 사용되고 있는 개발 및 분석용 프로그램을 이용하여 시험요구서가 개발되지 않은 ASIC을 대상으로 결함을 검출하는 방법을 제안한다. 시험요구서가 없는 경우, 회로의 동작을 파악하기 힘들어 어떤 칩에서 결함이 발생하였는지 발견하기 어렵다. 따라서 ASIC의 로직 데이터를 분석하여 결함 검출을 위한 시험요구서를 작성하고, 시험요구서에 따라 제작된 Dynamic Pattern 신호를 이용하여 게이트 레벨에서 입출력 핀 신호 제어를 통해 고장진단을 한다. 실험결과 제안된 기법을 비메모리 회로에 적용하여 우수한 결함 검출능력을 확인하였다.
본 연구에서는 구간통행시간 정보를 기반으로 하는 신호교차로의 신호시간 산정모형을 개발하였다. 도시교통정보시스템 UTIS와 같이 구간통행시간 정보를 수집할 수 있는 검지체계를 적용하였으며, 결정적 지체모형을 이용하여 통행시간 정보로 부터 포화도 및 수요교통량을 산정하기 위한 모형을 정립하였다. 또한 본 모형은 수요교통량을 이용하여 Webster 모형 기반의 신호최적화를 수행함으로써 교차로 지체를 최소화 시키는 신호시간을 산정할 수 있다. 알고리즘의 효과평가를 위해 VISSIM과 API 도구인 ComInterface를 적용한 미시적 시뮬레이션 분석을 시행하였으며, 이동류의 포화상태를 확인하여 지체 최소화를 위한 신호시간이 산정됨을 확인하였다. 최근 국내 교통관리분야에서는 도시교통정보시스템 UTIS, 첨단교통관리시스템 ATMS와 같아 구간통행시간을 수집할 수 있는 검지체계가 급격히 확산되고 있으며, 본 연구에서는 교통신호운영 분야에서 교통정보시스템을 적용하였다는데 의의가 있겠다.
본 논문에서는 모바일 산업 프로세서 인터페이스(MIPI:mobile industry processor interface)의 C-PHY 사양 버전 1.1을 지원하는 3-GSymbol/s/lane 송수신기가 제안된다. 제안한 송수신기는 3 개 채널에서 3 개 레벨 신호의 사용으로 인해 저하된 신호 보존성을 개선하기 위해 채널 부정합 보정을 수행한다. 제안된 채널 부정합 보정은 수신기에서 채널 부정합을 검출하고, 검출 결과에 따라 송신기에서 전송 데이터의 지연 시간을 조정함으로써 수행된다. 수신기에서 채널 불일치 검출은 송신기로부터 전송된 정해진 데이터 패턴에 대하여 수신된 신호의 위상을 비교함으로써 수행된다. 제안된 MIPI C-PHY 송수신기는 1.2 V 공급 전압의 65 nm CMOS 공정을 사용하여 설계되었다. 각 송수신기 레인의 면적과 전력소모는 각각 0.136 ㎟와 17.4 mW/GSymbol/s이다. 제안된 채널 부정합 보정은 채널 부정합으로 인한 88.6 ps의 시간 지터를 34.9 ps로 줄인다.
잠금화면은 현대인들이 모바일 플랫폼에서 가장 자주 대면하는 인터페이스 중 하나이다. 조사에 따르면 스마트폰 사용자들은 일일 평균 150번 잠금해제를 수행하지만[1], 패턴인식, 비밀번호와 같은 잠금화면 인터페이스등은 보안 및 인증의 목적을 제외하곤 별 다른 이익을 제공하지 못하는 것이 현 실정이다. 본 논문에서는 보안용도의 기존 잠금화면을 전방 카메라를 활용한 얼굴 및 표정인식 어플리케이션으로 대체하여 표정 데이터를 수집한 뒤 실시간 표정 및 감정 변화 피드백을 제공하는 인터페이스를 제시한다. 본 연구에선 Quantified Lockscreen 어플리케이션을 통한 실험을 통해 1) 잠금화면을 활용한 비침습적인 인터페이스를 통해 연속적인 표정데이터 획득과 감정패턴을 분석할 수 있는 것을 검증했으며 2) 개인화된 학습 및 분석으로 표정인식 및 감정 검출의 정확도를 개선하였으며 3) 표정으로부터 추론된 감정 데이터의 타당성을 강화하기 위한 양괄식 검증기법을 도입하여 감정 검출의 다중채널 및 다중입력 방법론의 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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