• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 1995년도 가을 학술발표회 논문집
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• pp.87-94
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• 1995

In highway bridges robust damage detection exercises are mandatory to secure the safety of the structures from hostile environmental conditions such as fatigue earthquake, wind, and corrosion. This paper presents a damage detection practice in a full-scale highway bridge by utilizing modal response parameters of as-built and damaged states of the structure. first the test structure is described and modal testing procedures are outlined. Next, a damage detection model which yields information on the location of damage directly from changes in mode shapes is outlined. Finally, the damage detection model is implemented to predict the location of damage in the ten structure. From the results, it was found that the damage detection model accurately locates damage in the test structures for which modal parameters of only a single mode are available for pre-damage (as-built) and post-damage stages.

• 한국안전학회지
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• 제19권1호
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• pp.49-55
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• 2004

This study presents an analysis of comparison of P-type fire detection system with fuzzy logic-applied fire detection system. The fuzzy logic-applied fire detection system has input variables obtained by fire experiment of small scale with K-type temperature sensor and optical smoke sensor. And the antecedent part of fuzzy rules consists of temperature and smoke density, and the consequent part consists of fire probability. Also triangular fuzzy membership function is used for input variables and fuzzy rules. To calculate the final fire probability a centroid method is introduced. A fire experiment is conducted with controlling wood crib layer, cigarette to simulate actual fire and false alarm situation. The results show that peak fire probability is 25[%] for non-fire and is more than 80[%] for fire situation, respectively. The fuzzy logic-applied fire detection system suggested here is able to distinguish fire situation and non-fire situation very precisely.

• Current Optics and Photonics
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• 제3권3호
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• pp.204-209
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• 2019

In an optical interferometer that uses sinusoidal modulation and quadrature detection, the amplitude and offset of the interference signal vary with time, even without considering system noise. As a result, the circular Lissajous figure becomes elliptical, with wide lines. We propose and experimentally demonstrate a method for compensating quadrature detection error, based on digital signal processing to deal with scaling and fitting. In scaling, fluctuations in the amplitudes of in-phase and quadrature signals are compensated, and the scaled signals are fitted to a Lissajous unit circle. To do so, we scale the average fluctuation, remove the offset, and fit the ellipse to a unit circle. Our measurements of a target moving with uniform velocity show that we reduce quadrature detection error from 5 to 2 nanometers.

• The Plant Pathology Journal
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• 제20권2호
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• pp.142-146
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• 2004

Woody plant tissues contain great amounts of phenolic compounds and polysaccharides. These substances inhibit the activation of reverse transcriptase and/or Taq polymerase in RT-PCR. The commonly used multiple-step protocols using several additives to diminish polyphenolic compounds during nucleic acid extraction are time consuming and laborious. In this study, sodium sulfite was evaluated as an additive for nucleic acid extraction from woody plants and the efficiency of RT-PCR assay of commercial nucleic acid extraction kits and small-scale dsRNA extraction was compared. Sodium sulfite was used as an inhibitor against polyphenolic oxidases and its effects were compared in RNA extraction by commercial extraction kit and small-scale double-stranded RNA (dsRNA) extraction method for RT-PCR. During nucleic acid extraction, addition of 0.5%-1.5%(w/v) of sodium sulfite to lysis buffer or STE buffer resulted in lighter browning by oxidation than extracts without sodium sulfite and improved the RT-PCR detection. When commercial RNA extraction kit was used, optimal concentrations of sodium sulfite were variable according to the tested plant. However, with dsRNA as RT-PCR template, sodium sulfite 1.5% in STE buffer improved the detection efficiency of Apple chlorotic leaf spot virus (ACLSV) and Apple stem grooving virus (ASGV) in fruit trees, and reduced the unspecific amplifications signi-ficantly. Furthermore, when viruses existed at low titers in host plant, small-scale dsRNA extractions were very reliable.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권4호
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• pp.12-20
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• 2011

본 논문은 비디오 감시 장치에 사용되는 효율적인 물체 검출 및 분류 알고리즘을 제안한다. 이전 연구는 주로 Scale Invariant Feature Transform (SIFT)나 Speeded Up Robust Feature (SURF)와 같은 특정 형태의 특징을 이용해 물체를 검출하거나 분류하였다. 본 논문에서는 물체 검출 및 분류에 상호 작용하는 알고리즘을 제안한다. 이는 로컬 패치들로부터 얻어지는 텍스쳐나 컬러 분포 같은 서로 다른 특성을 갖는 특징값을 이용해 물체의 검출 및 분류율을 높인다. 물체 검출에는 특징점들의 공간적인 클러스터링을, 이미지 표현이나 분류에는 Bag of Words 모델과 Naive Bayes 분류기를 사용한다. 실험을 통해 제안한 기법이 로컬 기술자를 사용한 물체 분류기법보다 우수한 성능을 나타냄을 보인다.

• 비파괴검사학회지
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• 제32권4호
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• pp.369-375
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• 2012

기존 비파괴평가 기술의 결함 탐지 한계를 극복하기 위하여 비선형 초음파공명 특성을 이용한 미세 균열 진단 기술을 개발하였다. 가진 전압에 따른 초음파공명 주파수의 천이현상과 정규화 공명 진폭 감소 현상을 비선형 초음파공명 특성 파라미터로 제안하였으며 이를 실험적으로 확인하였다. CT 시편에 피로시험을 통하여 미세한 자연 균열을 생성하였으며 피로 사이클 단계마다 초음파공명주파수와 정규화 공명진폭의 변화를 측정하였다. 무결함 또는 10 ${\mu}m$ 정도의 매우 미세한 균열이 존재하는 시편에서는 초음파공명 주파수 천이현상이나 정규화 공명 진폭의 변화가 나타나지 않는 반면에 30 ${\mu}m$급 이상의 미세 균열 시편에서는 균열 크기가 증가함에 따라 초음파공명주파수의 천이 현상이나 정규화 공명 진폭의 감소량이 증가함을 확인하였다.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제14권2호
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• pp.284-289
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• 2004

A PCR assay for the rapid detection of Vibrio vulnificus strains was developed using a virulence gene for elastase found in various Vibrio species. The DNA sequences in the elastase gene facilitated the identification of a species-specific probe for pathogenic V. vulnificus strains from both clinical and environmental sources. Using an elastase gene-based PCR reaction, a species-specific 507-bp PCR product was visualized by agarose gel electrophoresis. Three different DNA extraction methods were then compared to improve the simplicity and rapidity of detection. A PCR assay using the conventional DNA extraction or boiling method was able to detect as few as 25 V. vulnificus cells, making the detection limits at least 1-log-scale lower than that for the EDT A-treated DNA extraction method. In particular, the boiling method, which does not require purification of the chromosomal DNA, was very effective in terms of simple and rapid detection. Meanwhile, the detection limit in a mixed bacterial culture that included other bacteria, such as Escherichia coli or Bacillus subtilis, was two V. vulnificus cells, which was 1-log-scale lower than that for the control. Accordingly, when coupled with a new DNA extraction method, the elastase gene-based PCR can provide a rapid, specific, and sensitive method for identifying V. vulnificus in clinical and environmental samples.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.412-421
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• 2022

5G NR 모든 기기는 기지국과 통신을 위해 가장 먼저 셀 탐색 및 동기화 과정을 진행해야 한다. 이 과정에서 PSS 검출이 제일 먼저 성공적으로 수행되어야 하므로, PSS 검출은 5G NR 통신에서 가장 중요하고 어려운 문제 중 하나이다. 다양한 PSS 검출 방법 중 본 논문에서는 교차상관관계 기반의 검출 방법에 대해 소개하고 복잡도와 검출 속도를 고려한 하드웨어 구조에 대해서 설명한다. 또한, PSS 검출기를 포함하는 시스템 구성을 위해 필요한 인터페이스와 효율적이고 유연한 동작을 위한 구동 소프트웨어 동작도 제안하고, 이를 구현하였을 때 Xilinx사의 UltraScale+ FPGA의 자원 사용량을 다양한 구조에 따라 비교 분석한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.1794-1799
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• 2022

최근 증가하고 있는 도로 위 적재 불량 화물차는 비정상적인 무게 중심으로 인해 물체 낙하, 도로 파손, 연쇄 추돌 등 교통안전에 위해가 되고 한번 사고가 발생하면 큰 피해가 유발할 수 있다. 하지만 이러한 비정상적인 무게 중심은 적재 불량 차량 인식을 위한 주행 중 축중 시스템으로는 검출이 불가능하다는 한계점이 있다. 본 논문에서는 이러한 사회 문제를 야기하는 적재 불량 차량을 관리하기 위한 객체 인식 기반 AI 모델을 구축하고자 한다. 또한 AI-Hub에 공개된 약 40만 장의 데이터셋을 비교 분석하여 전처리를 통해 적재 불량 차량 검지 AI 모델의 성능을 향상시키는 방법을 제시한다. 또한 객체 추적을 통해 실시간 검지를 수행하는 방법을 제안한다. 이를 통해, 원시 데이터를 활용한 학습 성능 대비 약 23% 향상된 적재 불량 차량의 검출 성능을 나타냄을 보였다. 본 연구 결과를 통해 공개 빅데이터를 보다 효율적으로 활용하여, 객체 인식 기반 적재 불량 차량 탐지 모델 개발에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.185-189
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• 2004

For face recognition system, a face detector which can find exact face region from complex image is needed. Many face detection algorithms have been developed under the assumption that background of the source image is quite simple . this means that face region occupy more than a quarter of the area of the source image or the background is one-colored. Color-based face detection is fast but can't be applicable to the images of which the background color is similar to face color. And the algorithm using neural network needs so many non-face data for training and doesn't guarantee general performance. In this paper, A multi-scale, multi-face detection algorithm using PCA is suggested. This algorithm can find most multi-scaled faces contained in static images with small number of training data in reasonable time.