To protect workers from industrial accidents, IoT hazard detection system using LoRa network was designed and fabricated. LoRa networks can operate with low power consumption, wide coverage, and low usage fees. The hazard detection system consists of a sensor unit, a transceiver module, a LoRa base station, ThingPlug, and a monitoring device. We have designed an optimal risk-determining algorithm that can send information quickly in a working environment. As measured by TTA, the implemented system has been found to be able to deliver the worker's location, ambient temperature, and carbon monoxide density to the administrator through the user interface. The implemented system showed a bit rate of 290bps and a maximum application range of 6 km.
This paper presents a dynamics failure detection algorithm developed for the two-motor-driven electric vehicle system. The algorithm is based on the application of the fault detection filter. The fault detection includes the identification of sudden pressure drops of the two rear tires in driving axis and dynamics faults of the two inverter-motor-paired actuators An E.V. dynamics simulator is developed, which includes the modeling of the E.V. dynamics as well as the driving dynamics. The simulator, which allows the generation of various fault situations, is utilized in the verification of the developed fault detection algorithm. The results of the simulations are also presented.
This paper describes an implementation of face detection technology for a real-time application on the Android platform. Java class of Face-Detection for detection of human face is provided by the Android API. However, this function is not suitable to apply for the real-time applications due to inadequate detection speed and accuracy. In this paper, the AdaBoost based classification method which utilizes Local Binary Pattern (LBP) histogram is employed for face detection. The face detection module has been developed by C/C++ language for high-speed image processing, and this module is included to the Android platform using the Java Native Interface (JNI). The experiments were carried out in the Java-based environment and JNI-based environment. The experimental results have shown that the performance of JNI-based is faster than Java-based method and our system is well enough to apply for real-time applications.
최근의 네트워크 침입탐지 시스템은 기존의 시그너처(또는 패턴) 기반 탐지 기법에 비정상행위 탐지 기법이 새롭게 결합되면서 더욱 발전되고 있다. 일반적으로 시그너처 기반 침입 탐지 시스템들은 기계학습 알고리즘을 활용함에도 불구하고 사전에 이미 알려진 침입 패턴만을 탐지할 수 있었다. 이상적인 네트워크 침입탐지 시스템을 구축하기 위해서는 침입 패턴이 저장된 시그너처 데이터베이스를 항상 최신의 정보로 유지해야 한다. 따라서 시스템은 유입되는 네트워크 데이터를 모니터링하고 분석하는 과정에서 새로운 공격에 대한 시그너처를 생성할 수 있는 기능이 필요하다. 본 논문에서는 이를 위해 밀도(또는 영향력) 함수를 이용한 새로운 아웃라이어 클러스터 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 네트워크 침입 패턴을 하나의 객체가 아닌 유사 인스턴스들의 집합 형태인 아웃라이어 클러스터로 가정하였다. 본 논문에서는 KDD 1999 Cup 침입탐지 데이터 집합을 이용한 실험을 수행하여, 침입이 자주 발생하는 상황에서 본 논문의 방법이 유클리디언 거리를 이용한 기존의 아웃라이어 탐지 기법에 비해서 좋은 성능을 보임을 증명하였다.
교통신호등 검출과 인식 시스템은 운전자에게 경고와 보조시스템으로 필요한 장치이다. 본 논문에서는 칼라 비젼시스템을 이용한 주행중 실시간 교통신호등의 검출과 인식법에 대해 제안하고 있다. 제안하는 방법은 크게 네 가지로 구분된다 유사색 환경에서도 신호등 빛 검출이 용이하도록 HSI 색 공간에서 채도와 밝기값의 차를 이용하여 신호등의 빛을 검출하는 신호등 검출, 신호등 외곽검출과 검출된 신호 빛을 바탕으로 교통신호등 외곽 후보영역 설정과 세 검출 결과를 토대로 교통신호등을 인식하는 부분이다. 주행중 영상을 비디오 카메라로 녹화하여 제안하는 방법에 적용하여 결과를 제시하였다. 녹화시 카메라의 줌기능을 이용하여 줌에 의한 입력 영상변화시에도 신호등을 검출 및 인식한 결과를 제시하였다.
The purpose of this study is to develop a gait-event detection system, which is necessary for the cycle-to-cycle FES control of locomotion. Proposed gait event detection system consists of a signal measurement part and gait event detection part. The signal measurement was composed of the sensors and the LabVIEW program for the data acquisition and synchronization of the sensor signals. We also used a video camera and a motion capture system to get the reference gait events. Machine learning technique with ANN (artificial neural network) was adopted for automatic detection of gait events. 2 cycles of reference gait events were used as the teacher signals for ANN training and the remnants ($2\sim5$ cycles) were used fur the evaluation of the performance in gait-event detection. 14 combinations of sensor signals were used in the training and evaluation of ANN to examine the relationship between the number of sensors and the gait-event detection performance. The best combinations with minimum errors of event-detection time were 1) goniometer, foot-switch and 2) goniometer, foot-switch, accelerometer x(anterior-posterior) component. It is expected that the result of this study will be useful in the design of cycle-to-cycle FES controller.
Objectives : In most developed countries there has been a substantial decrease in the prevalence of dental caries in children of 12 years old over the past 40 years. This change in epidemiology highlights the importance of preventive management in dentistry. For successful management of early caries lesions, it is essential to detect and assess the pathological changes of dental caries. Therefore, the purpose of this study was to investigate the overview of International Caries Detection and Assessment System(ICDAS) criteria for the detection and assessment of early caries lesions by literature reviews. Methods : The author reviewed the MEDLINE search by the key words of 'caries assessment', 'caries detection', 'caries measurement', and 'ICDAS'. Results : This literature review provided an overview of International Caries Detection and Assessment System(ICDAS) criteria for the detection and assessment of early caries lesions. This article showed the principles, concept, and primary caries detection criteria of the ICDAS. The ICDAS can macroscopically measure the enamel surface changes and potential histological depth of caries lesions by the surface characteristics of the teeth. The ICDAS criteria allow researchers and clinicians to choose the stage of dental caries and characteristics for assessment. Conclusions : ICDAS can be an adjunct method to clinical decision making and preventive treatment planning.
Ubiquitous computing is a novel paradigm that is rapidly gaining in the scenario of wireless communications and telecommunications for realizing smart world. As rapid development of sensor technology, smart sensor system becomes more popular in automobile or vehicle. In this study, a new vehicle detection mechanism in real-time for blind spot area is proposed based on imaging sensors. To determine the position of other vehicles on the road is important for operation of driver assistance systems (DASs) to increase driving safety. As the result, blind spot detection of vehicles is addressed using an automobile detection algorithm for blind spots. The proposed vehicle verification utilizes the height and angle of a rear-looking vehicle mounted camera. Candidate vehicle information is extracted using adaptive shadow detection based on brightness values of an image of a vehicle area. The vehicle is verified using a training set with Haar-like features of candidate vehicles. Using these processes, moving vehicles can be detected in blind spots. The detection ratio of true vehicles was 91.1% in blind spots based on various experimental results.
본 연구는 도로 위의 객체를 분류하고 그 위치를 추정하기 위해 카메라와 레이저스캐너를 이용한 이종센서 검지 시스템의 연구를 다루고 있다. 이러한 도로인프라에서의 검지시스템은 ADAS(Advanced Driver Assist System) 및 (반)자동제어 서비스 등의 새로운 C-ITS 서비스에서 요구되는 객체의 위치 정보를 검지할 수 있다. 본 연구에서는 국외 관련 사례를 살펴보고, 카메라와 레이저스캐너를 이용한 검지시스템의 가능성을 살펴보았다. 그 후 이종센서 처리 알고리즘을 제안하고, 실 도로환경에서 몇 가지 도로상황 시나리오를 설정하여 시험검증을 실시하였다. 그 결과 이종센서 검지시스템으로 차량, 보행자 및 기타 장애물에 대한 검지 및 위치 추정에 대하여 비교적 용이하게 이용될 수 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구의 경우 매우 이상적인 조건에서 실험이 실시되었으며, 조도, 날씨 등의 외부환경 조건의 변화에 따른 알고리즘의 평가가 필요하다. 이러한 연구는 향후 미래의 C-ITS 환경 하에서 객체 검지 기술로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구에서는 망혼용단말(Multi-homed host)이 사라지지 않는 근본원인과 위험성을 알아보았다. 또한, 지금까지 연구 개발된 망혼용단말 탐지방법에 대해 비교 분석하여 개선사항을 도출하였다. 도출한 개선사항을 반영하여 망혼용단말을 효과적으로 탐지할 수 있는 자동 탐지시스템 모델을 제안하고 구현하였다. 아울러, 개발한 탐지시스템을 실제 망분리 기관과 유사한 가상실험환경에 설치한 후, 망혼용단말을 유형별로 발생시켜가며 탐지시스템의 기능과 성능을 측정하였다. 본 연구 범위에서는 오탐과 미탐 없이 정상 작동됨을 확인하였다. 제안한 탐지시스템은 에이전트(Agent) 기반 방식 중, 망혼용단말 탐지를 목표로한 최초의 학술 연구이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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