In this paper, we propose a web inspection system (WIS) for real-time detection of paper defects which can cause critical fractures during papermaking process. Our system incorporates high speed line-scan camera, lighting system, and detection algorithm to provide robust and precise detection of paper defects in real-time. Since edge defects are very crucial to the paper fractures, our system focuses on the edge region of the paper instead of inspecting the whole paper area. In our algorithm, image projection and sub-pixel operation are utilized to detect the edge defects precisely and connected component labeling and shape analysis techniques are adopted to extract various kinds of the region defects. Experimental results revealed that our web inspection system is very efficient for detecting paper defects during papermaking processes.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제28권5호
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pp.41-50
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2021
As COVID-19 spread widely, and rapidly, the number of misinformation is also increasing, which WHO has referred to this phenomenon as "Infodemic". The purpose of this research is to develop detection and rectification of COVID-19 misinformation based on Open-domain QA system and text similarity. 9 testing conditions were used in this model. For open-domain QA system, 6 conditions were applied using three different types of dataset types, scientific, social media, and news, both datasets, and two different methods of choosing the answer, choosing the top answer generated from the QA system and voting from the top three answers generated from QA system. The other 3 conditions were the Closed-Domain QA system with different dataset types. The best results from the testing model were 76% using all datasets with voting from the top 3 answers outperforming by 16% from the closed-domain model.
Despite the automatic fire alarm system, according to the national fire data system of national emergency management agency, the fires account for 40,932 incidents, 2,184 injuries and about 430 billion won in property losses in 2013. Since the conventional automatic fire alarm system has several weaknesses related to electrical signal such as noise, surge, lighting, etc. Most fires are mainly caused by electrical faults, mechanical problem, chemical, carelessness and natural. The electrical faults such as line to ground fault, line to line fault, electrical leakage and arc are one of the major problems in fire. This paper describes the development of a novel real-time fire monitoring system algorithm including fault detection function which puts the existing optic smoke and heat detectors for fire detection with current and voltage sensors in order to utility fault monitoring using high accuracy DAQ measurement system with LabVIEW program. The fire detection and electrical fault monitoring with a proposed a new detection algorithm are implemented under several test. The fire detection and monitoring system operates according to the proposed algorithm well.
This paper proposes a moving object detection algorithm for active camera system that can be applied to mobile robot and intelligent surveillance system. Most of moving object detection algorithms based on a stationary camera system. These algorithms used fixed surveillance system that does not consider the motion of the background or robot tracking system that track pre-learned object. Unlike the stationary camera system, the active camera system has a problem that is difficult to extract the moving object due to the error occurred by the movement of camera. In order to overcome this problem, the motion of the camera was compensated by using SURF and Pseudo Perspective model, and then the moving object is extracted efficiently using stochastic Label Cluster transport model. This method is possible to detect moving object because that minimizes effect of the background movement. Our approach proves robust and effective in terms of moving object detection in active camera system.
This paper presents the development of an electrical fire detection system using digital temperature and current detectors in order to sound for electrical fire in advance. As the demand for electricity is increasing and industrial facilities are getting more complex and larger in size, the losses of human life and property are on the increase by electrical fires. In order to prevent electrical fires, it is required to find out fire signatures, or electric signal of the overcurrent and overheating. Therefore, in this paper, developed is an electrical fire detection system based on the detection of signal for overcurrent and overheating to prevent electrical accidents in advance that happen in electrical wires. The developed system gives an alarm by computer monitor, speaker system and mobile phone before electrical fires occur and give severe damages to human beings and properties, and the system can be implemented and supplied for business and residental buildings at a low price. The usefulness and validity of the system, also, verified in this paper by case study and experiments.
본 논문에서는 화력발전소 보일러-터빈 제어시스템의 고장검출 시스템을 설계한다. 이를 위하여 보일러-터빈의 비선형 동특성을 측정 가능한 시변 파라메터를 갖는 T-S 퍼지시스템으로 나타내고 관측기 기반의 고장검출 필터를 사용하여 오차발생기를 설계한다. 고장발생 측정기를 식별하기 위하여 고장검출 필터 출구에 근사적인 역시스템을 연결하였다. 제시한 방법의 효용성을 컴퓨터 모의실험을 통하여 입증한다.
본 논문은 저장장치 전용 네트워크인 SAN 상에서 운영되는 공유 파일 시스템 $SANique^{TM}$의 개괄적인 설계 방법과 공유 파일 시스템내의 오류노드탐지 및 회복 기법에 대한 방법을 설명한다. SAN 기반공유 파일 시스템의 특징 및 구조를 설명하고 $SANique^{TM}$의 구성요소와 개괄적 설계방법을 기술한다. 또한, 공유 파일 시스템에 참여하고 있는 컴퓨팅 노드의 오류로 인한 서비스 지연 또는 중지를 방지하기 위하여 오류 노드 탐지 및 회복기법을 설명한다. 대규모 컴퓨팅 노드로 구성된 공유 파일 시스템상에서 발생할 수 있는 오류의 종류를 나열하고, 오류로 인한 분할된 서브 그룹들 간의 오류 상황을 상호 탐지 할 수 있는 방법을 설명하고 이를 해결하기 위한 기법을 제안한다.
In this paper, we proposed a river water level detection and tracking of the river or dams based on image processing system. In past, most of the water level detection system used various water sensors. Those water sensors works perfectly but have many drawbacks such as high cost and harsh weather. Water level monitoring system helps in forecasting early river disasters and maintenance of the water body area. However, the early river disaster warning system introduces many conflicting requirements. Surveillance camera based water level detection system depends on either the area of interest from the water body or on optical flow algorithm. This proposed system is focused on water scaling area of a river or dam to detect water level. After the detection of scale area from water body, the proposed algorithm will immediately focus on the digits available on that area. Using the numbers on the scale, water level of the river is predicted. This proposed system is successfully tested on different water bodies to detect the water level area and predicted the water level.
In this paper, the details and design process of an optical system for space target detection cameras are introduced. The whole system is divided into three structures. The first structure is a short-focus visible light system for rough detection in a large field of view. The field of view is 2°, the effective focal length is 1,125 mm, and the F-number is 3.83. The second structure is a telephoto visible light system for precise detection in a small field of view. The field of view is 1°, the effective focal length is 2,300 mm, and the F-number is 7.67. The third structure is an infrared light detection system. The field of view is 2°, the effective focal length is 390 mm, and the F-number is 1.3. The visible long-focus narrow field of view and visible short-focus wide field of view are switched through a turning mirror. Design results show that the modulation transfer functions of the three structures of the system are close to the diffraction limit. It can further be seen that the short-focus wide-field-of-view distortion is controlled within 0.1%, the long-focus narrow-field-of-view distortion within 0.5%, and the infrared subsystem distortion within 0.2%. The imaging effect is good and the purpose of the design is achieved.
International journal of advanced smart convergence
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제9권1호
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pp.113-120
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2020
Recently, the license plate OCR system has been commercialized in a variety of fields and preferred utilizing low-cost embedded systems using only cameras. This system has a high recognition rate of about 98% or more for the environments such as parking lots where non-vehicle is restricted; however, the environments where non-vehicle objects are not restricted, the recognition rate is about 50% to 70%. This low performance is due to the changes in the environment by non-vehicle objects in real-time situations that occur anomaly data which is similar to the license plates. In this paper, we implement the appropriate anomaly detection based on semi-supervised learning for the license plate OCR system in the real-time environment where the appearance of non-vehicle objects is not restricted. In the experiment, we compare systems which anomaly detection is not implemented in the preceding research with the proposed system in this paper. As a result, the systems which anomaly detection is not implemented had a recognition rate of 77%; however, the systems with the semi-supervised learning based on anomaly detection had 88% of recognition rate. Using the techniques of anomaly detection based on the semi-supervised learning was effective in detecting anomaly data and it was helpful to improve the recognition rate of real-time situations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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