The air traffic control service in the domestic airports and approach control centers is provided using data from flight plan and a variety of surveillance sensors such as SSR, ADS-B and MLAT, etc. The physical connection methods and data types of the sensors are various, as so using these data directly may cause a lot of cost in development and maintenance of air traffic control equipment. As a method for solving such a problem, we propose a system that can convert the data from the heterogeneous sensors to the unified format which can be processed by the air traffic control devices. In this paper, the analysis results for the physical characteristics and data formats of the typical surveillance sensors are described. Also, the system design and the system implementation result for the multi-sensor interface system to interoperate the sensors are explained in detail.
In this paper, an USB-OTG (Uiversal Serial Bus On-the-go) interface module was designed with the iris information for personal identification. The image recognition algorithm which was searching face and iris areas, was proposed with pixel differences from eye blinking after several facial images were captured and then detected without any activities like as pressing the button of smart phone. The region of pupil and iris could be fast involved with the proper iris area segmentation from the pixel value calculation of frame difference among the images which were detected with two adjacent open-eye and close-eye pictures. This proposed iris recognition could be fast processed with the proper grid size of the eye region, and designed with the frame difference between the adjacent images from the USB-OTG interface with this camera module with the restrict of searching area in face and iris location. As a result, the detection time of iris location can be reduced, and this module can be expected with eliminating the standby time of eye-open.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.18
no.2
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pp.251-256
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2008
Many researchers are studying about human Brain-Computer Interface(BCI) that it based on electroencephalogram(EEG) signals of multichannel. The researches of EEG signals are used for detection of a seizure or a epilepsy and as a lie detector. The researches about an interface between Brain and Computer have been studied robots control and game of using human brain as engineering recently. Especially, a field of brain studies used EEG signals is put emphasis on EEG artifacts elimination for correct signals. In this paper, we measure EEG signals as human emotions and divide it into five frequence parts. They are calculated related the percentage of selecting range to total range. the calculating values are compared standard values by Bayesian Network. lastly, we show the human face avatar as human Emotion.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.8
no.1
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pp.1-12
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1997
The acousto-optical spectrometer as a new type backend of the receiver system for radio astronomical observations is manufactured for radio signal analysis. We studied on the effect of Acousto-Optic and Acousto-Optic devices and designed the optics system. We manufactured the optical mount and the CCD detector for deflected beam and interface card. This acousto-optical spectrometer consisted of a laser, optics, acousto-optic deflector, CCD detector and Interface card. This system use He-Ne laser as a light source and use optics to get parallel beam and to focus the deflected beam. Acousto-optic deflector converts IF signal to ultrasonic wave and deflect the laser beam according to the Bragg deflection. The ultra wide band acousto-optic deflector has 1 GHz bandwidth and a total of 2,048 channel Charge Coupled Device for signal detection. In this study, we discuss the theoretical description on the effect of Acousto-optics, the design of the optics, manufacture of optical mount, CCD detector, interface card and we presented the results of experiment. As a result of measurement, we have 1,000 channels bandwidth from CCD channels.
In this paper, we propose a vision and depth information based real-time hand gesture interface method using finger joint estimation. For this, the areas of left and right hands are segmented after mapping of the visual image and depth information image, and labeling and boundary noise removal is performed. Then, the centroid point and rotation angle of each hand area are calculated. Afterwards, a circle is expanded at following pattern from a centroid point of the hand to detect joint points and end points of the finger by obtaining the midway points of the hand boundary crossing and the hand model is recognized. Experimental results that our method enabled fingertip distinction and recognized various hand gestures fast and accurately. As a result of the experiment on various hand poses with the hidden fingers using both hands, the accuracy showed over 90% and the performance indicated over 25 fps. The proposed method can be used as a without contacts input interface in HCI control, education, and game applications.
Telematics system includes the "vehicle remote diagnosis technology", "driving pattern analysis technology" which are commercially attractive in the real life. To implement those technologies, we need vehicle signal interface, vehicle diagnosis interface, accelerometer/yaw-rate sensor interface, GPS data processing, driving pattern analysis, and CDMA data processing technique. Based on these technologies, we analyze the error existence by diagnosing the EMS(Engine Management System), TMS(Transmission Management System), ABS/TCS, A/BAG in real time. And we are checking about a driving pattern and management of the vehicle, which are sent to the information center through the wireless communication. These database results will make the efficient vehicle and driver management possible. We show the effectiveness of our results by field driving test after completing the H/W & S/W design and implementation for vehicle remote diagnosis and driving pattern analysis.
We developed an analysis software that automatically detects incoming isotopes for multi-purpose gamma-ray detectors. The software is divided into three major parts; Network Interface Module (NIM), Spectrum Analysis Module (SAM), and Graphic User Interface Module (GUIM). The main part is SAM that extracts peak information of energy spectrum from the collected data through network and identifies the isotopes by comparing the peaks with pre-calibrated libraries. The proposed peak detection algorithm was utilized to construct libraries of standard isotopes with two peaks and to identify the unknown isotope with the constructed libraries. We tested the software by using GammaPro1410 detector developed by NuCare Medical Systems. The results showed that NIM performed 200K counts per seconds and the most isotopes tested were correctly recognized within 1% error range when only a single unknown isotope was used for detection test. The software is expected to be used for radiation monitoring in various applications such as hospitals, power plants, and research facilities etc.
Park, Ji-Koon;Lee, Mi-Hyun;Choi, Young-Zoon;Jung, Bong-Zae;Choi, Il-Hong;Kang, Sang-Sik
Journal of the Korean Society of Radiology
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v.4
no.2
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pp.21-25
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2010
Recently, various semiconductor compounds as radiation detection material have been researched for a diagnostic x-ray detector application. In this paper, we have fabricated the CdS detecton sensor that has good photosensitivity and high x-ray absorption efficiency among other semiconductor compounds, and evaluated the application feasibility by investigating the detection properties about energy range of diagnostic x-ray generator. We have fabricated the line voltage selector(LCV) for a signal acquisition and quantities of CdS sensor, and designed the voltage detection circuit and rectifying circuit. Also, we have used a relative relation algorithm according to x-ray exposure condition, and fabricated the interface board with DAC controller. Performance evaluation was investigated by data processing using ANOVA program from voltage profile characteristics according to resistive change obtained by a tube voltage, tube current, and exposure time that is a exposure condition of x-ray generator. From experimental results, an error rates were reduced according to increasing of a tube voltage and tube current, and a good properties of 6%(at 90 kVp) and 0.4%(at 320 mA) ere showed. and coefficient of determination was 0.98 with relative relation of 1:1. The error rate according to x-ray exposure time showed exponential reduction because of delayed response velocity of CdS material, and the error rate has 2.3% at 320 msec. Finally, the error rate according to x-ray dose is below 10%, and a high relative relation was showed with coefficient of determination of 0.9898.
Kim, Young-Seop;Hong, Sung-Ho;Chi, Yong-Seok;Lee, Myeong-Seok;Noh, Hack-Youp
Journal of The Institute of Information and Telecommunication Facilities Engineering
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v.11
no.2
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pp.29-33
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2012
ECG widely used in cardiac function test is a graph that is recorded by measuring the electrical impulses occurred in the heart. Normal ECG has the form of similar sections that are repeated, and each section has the information occurred in a heart beat. Thus, In order to make the correct diagnosis, correct grasp of the sections and formed analysis must be done. In this research, a system that detects the sections of ECG is proposed. The system is based on ECG stored in the form of files. The ECG can easily have a noise caused by an outside factor. The noise of ECG is easily caused by external factors. Through a band-pass filter, it can be removed. and then, to get this ECG without a noise, interval detection algorithm using R-peak is applied. The clean, intuitive interface will help the above functions to be used without any difficulties.
Jang, Seon Woong;Kim, Dae Hyun;Chung, Yong Hyun;Seong, Ki Taek;Yoon, Hong-Joo
Korean Journal of Remote Sensing
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v.30
no.3
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pp.351-366
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2014
The aim of this study was to develop software for beach litter detection that includes a Graphical User Interface (GUI) and uses images taken by a micro-unmanned aerial vehicle. Videos were taken over Doomo pebble beach, Sogye pebble beach, and Heungnam sand beach on the northeast coast of Geojedo (Geoje Island), Korea. Still images of actual beach litter were obtained from the videos. The image processing involved preprocessing, morphological image processing, and image recognition. Comparison with still images showing beach litter demonstrated that the software could generally detect litter larger than 50 cm in size such as Styrofoam buoys and circular fish traps (excluding small pixel-size ropes). Combining the proposed method with the conventional surveying approach is expected to enhance the accuracy of beach litter detection. The new technique will also aid in predicting the amount of beach litter generated along coastlines, which is currently difficult to monitor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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