In this paper, a miniaturized sensor interface circuit for the respiration detection system is proposed. Respiratory diagnosis is one of the main ways to predict various diseases. The proposed system consists of respiration detection sensor, temperature sensor, and interface circuits. Electrochemical type gas sensor using solid electrolytes is adopted for respiration detection. Proposed system performs sensing, amplification, analog-to-digital conversion, digital signal processing, and i2c communication. And also proposed system has a small form factor and low-cost characteristics through optimization and miniaturization of the circuit structure. Moreover, technique for sensor degradation compensation is introduced to obtain high accuracy. The size of proposed system is about 1.36 cm2.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권10호
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pp.3475-3489
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2014
Here we present a simple flame detection method for an infrared (IR) thermal camera based real-time fire surveillance digital signal processor (DSP) system. Infrared thermal cameras are especially advantageous for unattended fire surveillance. All-weather monitoring is possible, regardless of illumination and climate conditions, and the data quantity to be processed is one-third that of color videos. Conventional IR camera-based fire detection methods used mainly pixel-based temporal correlation functions. In the temporal correlation function-based methods, temporal changes in pixel intensity generated by the irregular motion and spreading of the flame pixels are measured using correlation functions. The correlation values of non-flame regions are uniform, but the flame regions have irregular temporal correlation values. To satisfy the requirement of early detection, all fire detection techniques should be practically applied within a very short period of time. The conventional pixel-based correlation function is computationally intensive. In this paper, we propose an IR camera-based simple flame detection algorithm optimized with a compact embedded DSP system to achieve early detection. To reduce the computational load, block-based calculations are used to select the candidate flame region and measure the temporal motion of flames. These functions are used together to obtain the early flame detection algorithm. The proposed simple algorithm was tested to verify the required function and performance in real-time using IR test videos and a real-time DSP system. The findings indicated that the system detected the flames within 5 to 20 seconds, and had a correct flame detection ratio of 100% with an acceptable false detection ratio in video sequence level.
Conventional fire detection systems use physical sensors to detect fire. Chemical properties of particles in the air are acquired by sensors and are used by conventional fire detection systems to raise an alarm. However, this can also cause false alarms; for example, a person smoking in a room may trigger a typical fire alarm system. In order to manage false alarms of conventional fire detection systems, a computer vision-based fire detection algorithm is proposed in this paper. The proposed fire detection algorithm consists of two main parts: fire color modeling and motion detection. The algorithm can be used in parallel with conventional fire detection systems to reduce false alarms. It can also be deployed as a stand-alone system to detect fire by using video frames acquired through a video acquisition device. A novel fire color model is developed in CIE $L^*a^*b^*$ color space to identify fire pixels. The proposed fire color model is tested with ten diverse video sequences including different types of fire. The experimental results are quite encouraging in terms of correctly classifying fire pixels according to color information only. The overall fire detection system's performance is tested over a benchmark fire video database, and its performance is compared with the state-of-the-art fire detection method.
Preceding vehicle detection is a crucial issue for driver assistance system as well as for autonomous vehicle guidance function and it has to be performed with high reliability to avoid any potential collision. The vision-based preceded vehicle detection systems are regarded promising for this purpose because they require little infrastructure on a highway. However, the feasibility of these systems in passenger car requires accurate and robust sensing performance. In this paper, an preceded vehicle detection system is developed using stereo vision sensors. This system utilizes feature matching, epipoplar constraint and feature aggregation in order to robustly detect the initial corresponding pairs. After the initial detection, the system executes the tracking algorithm for the preceded vehicles including a leading vehicle. Then, the position parameters of the preceded vehicles or leading vehicles can be obtained. The proposed preceded vehicle detection system is implemented on a passenger car and its performances is verified experimentally.
This paper describes the application results of an ultrasonic detection system for the power transformer. The ultrasonic detection system with 6 sensors was applied to detect partial discharge in a 154kV transformer with a dangerous levels of $C_{2}H_{2},\;C_{2}H_4$ and $CH_{4}$ gases. The ultrasonic detection tests were carried out 2 times, respectively, to confirm the existence and location of the partial discharge in the transformer. As a result of internal inspection, the arc trace between the pressure ring and core due to the partial discharge was found at the estimated position based on the amplitude and arriving time of the ultrasonic signals. Therefore, it was verified that the ultrasonic detection system is effective as a preventive diagnosis method for the power transformer. Also, the reliability of the ultrasonic detection system in detecting partial discharges in the transformer was also confirmed. It is expected, therefore, that the ultrasonic detection system will have beneficial effects on applications and verifications in detecting partial discharges for the power transformer.
This paper proposes a system that can detect the data leakage pattern using a convolutional neural network based on defining the behaviors of leaking data. In this case, the leakage detection scenario of data leakage is composed of the patterns of occurrence of security logs by administration and related patterns between the security logs that are analyzed by association relationship analysis. This proposed system then detects whether the data is leaked through the convolutional neural network using an insider malicious behavior graph. Since each graph is drawn according to the leakage detection scenario of a data leakage, the system can identify the criminal insider along with the source of malicious behavior according to the results of the convolutional neural network. The results of the performance experiment using a virtual scenario show that even if a new malicious pattern that has not been previously defined is inputted into the data leakage detection system, it is possible to determine whether the data has been leaked. In addition, as compared with other data leakage detection systems, it can be seen that the proposed system is able to detect data leakage more flexibly.
Journal of information and communication convergence engineering
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제8권5호
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pp.560-565
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2010
In this study, the existence of chaotic characteristics in snoring signals obtained in the form of time series data was checked through quantitative and qualitative analysis methods, and a snoring signal detection system was designed applied with detection algorithms considering diverse parameters of occurring signals in order to enhance the accuracy and reliability of detections and the performance of the system was checked. The system was tested with certain snoring patients and thereby the results as follows could be obtained.
Park, Jun-Boum;Kwon, Ki-Bum;Oh, Myoung-Hak;Mishra, Anil Kumar
한국지반공학회:학술대회논문집
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한국지반공학회 2007년 가을학술발표회
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pp.558-569
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2007
It is important to obtain real-time data from long-term monitoring of landfills and develop leachate leakage detection system for the integrated management of landfills. A novel real time monitoring system and early leakage detection system was suggested in this study. The suggested monitoring system is composed of two parts; (1) a set of moisture sensors which monitor the areas surrounding the landfill, and (2) a set of moisture and temperature sensors which monitor the landfill inside. For the assessment for landfills stabilization, real-time monitoring system was evaluated in dry and wet cell of pilot-site. In addition, the grid-net electrical conductivity measurement system was also suggested as early leakage detection system. In this study, the field applicability of suggested systems was evaluated through pilot-scale field tests. The results of pilot-scale field model tests indicate that the grid-net electrical conductivity measurement method can be applicable to the detection of landfill leachate at the initial stage of intrusion, and thus has a potential for monitoring leachate leakage at waste landfills.
In order to minimize casualties from marine vessel accidents that occur frequently at home and abroad, it is important to ensure the safety of the passengers aboard the vessel in the event of an accident. There is an EPIRB system as a system for disaster preparedness in the marine situation currently on the market, but there is a problem that the price is very expensive. In order to overcome the cost problem, which is a disadvantage of previous system, LoRaWAN-based communication is used. LoRaWAN communication-based vessel positioning and risk detection system based on LoRaWAN communication transmits measurement data of each module using two Beacon and GPS modules to stably perform position measurement for both indoor and outdoor situations. The rider danger situation detection system can detect the safety status of the rider using the 3-axis acceleration sensor, collect data from the rider positioning system and the rider safety status detection system, and send to server using LoRa communication. When conducting communication experiments in the long-distance maritime situation and actual communication experiments using the implemented system, it was found that the two experiments showed over 90% communication success rate on average.
This study deals with on-line fault detection and diagnosis for heat exchanger of variable speed refrigeration system. Conventional studies about fault of heat exchanger in refrigeration system have used temperature and pressure information. The temperature and pressure are able to be used valuably for faults detection of constant speed refrigeration system. However in case of variable speed refrigeration system, the temperature and pressure are no longer useful information for fault detection due to compensation effect of feedback controller. While current information is possible to detect faults of variable speed refrigeration system. The current information was detected in an inverter, it was used after transforming rms value. The faults of variable speed refrigeration system are divided into electrical faults and mechanical faults. We performed fault detection and diagnosis about heat exchanger among mechanical faults such as condenser fouling and evaporator fan fouling through some experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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