본 논문에서는 감시 카메라를 통해 입력된 영상 정보로 연기와 화염을 실시간 검출하는 알고리즘을 제안한다. 산불은 막대한 인명, 재산피해를 불러오기 때문에 조기 감지에 따른 초기 진화가 매우 중요하다. 제안하는 산불 감시 알고리즘은 화염 감지와 연기 감지로 나뉘는데, 화염 감지는 단일 프레임에서 YCbCr 컬러 모델에서의 조건 검사를 통하여 화염을 검출한다. 연기 감지를 위해서는 먼저 현재 영상과 인접한 프레임들의 평균 영상사이의 차를 가중치로 이용하여 배경 범위를 설정하고, 이 범위를 벗어나면서 회색조를 갖는 픽셀만을 연기영역으로 검출한다. 제안하는 화염 감지 알고리즘은 기존의 알고리즘보다 일조량에 따른 조도의 변화에 강건하고, 연기 검출 알고리즘은 단위 시간동안의 변화량을 고려하여 회색조의 픽셀만을 연기로 감지하기 때문에 효과적인 조기 산불 탐지가 가능하다. 실험 결과는 제안하는 산불 감시 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 우수한 성능을 나타냄을 보여준다.
The purpose of this study is to estimate the design flood runoff for ungaged forest watershed to reduce the flood damage in national park. Daewonsa watershed in Jirisan National Park was selected as study watershed, of which characteristic factors were obtained from GIS data. Flood runoff was simulated using SCS unit hydrograph module in HEC-HMS model. SCS Curve Number (CN) was calculated from forest type area weighted average method. Huff's time distribution of second-quartile storm of the Sancheong weather station, which is nearest from study watershed, was used for design flood runoff estimation. Critical storm duration for the study watershed was 3 hrs. Based on the critical duration, the peak runoff for each sub-watershed were simulated. It is recommended to monitor the long-term flow data for major stream stations in National Park for a better reliable peak runoff simulation results.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권4호
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pp.651-669
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2013
In this paper, we study a novel routing algorithm based on load balancing for multi-channel wireless mesh networks. In order to increase the network capacity and reduce the interference of transmission streams and the communication delay, on the basis of weighted cumulative expected transmission time (WCETT) routing metric this paper proposes an improved routing metric based on load balancing and channel interference (LBI_WCETT), which considers the channel interference, channel diversity, link load and the latency brought by channel switching. Meanwhile, in order to utilize the multi-channel strategy efficiently in wireless mesh networks, a new channel allocation algorithm is proposed. This channel allocation algorithm utilizes the conflict graph model and considers the initial link load estimation and the potential interference of the link to assign a channel for each link in the wireless mesh network. It also utilizes the channel utilization percentage of the virtual link in its interference range as the channel selection standard. Simulation results show that the LBI_WCETT routing metric can help increase the network capacity effectively, reduce the average end to end delay, and improve the network performance.
본 연구에서는 천수방정식을 이용하여 2차원 개수로에서 하상과 하폭이 급격히 변화하는 경우에 발생하는 천이류를 해석하였다. 불연속점 근처에서 발생하는 수치진동을 제어하면서 시간과 공간에 대한 2차 정확도를 확보하기 위하여 WAF 기법에 TVD 조건을 갖는 흐름률 제한자를 도입하였으며, Riemann해를 계산하기 위하여 3개의 전파속도를 고려하는 HLLC 방법을 이용하였다. 개수로에서 단면변화를 고려한 2차원 해석을 할 경우, 격자 구성과 경계 처리에서 어려움이 발생한다. 이와 같은 어려움을 해결하기 위하여 일반좌표계를 도입하여 하폭이 변화하는 구간에 발생하는 천이류를 수치모의하였다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제11권4호
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pp.26-30
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2019
This paper proposes a new voice activity detection (VAD) method which is based on SNR and non-intrusive speech intelligibility estimation. In the conventional SNR-based VAD methods, voice activity probability is obtained by estimating frame-wise SNR at each spectral component. However these methods lack performance in various noisy environments. We devise a hybrid VAD method that uses non-intrusive speech intelligibility estimation as well as SNR estimation, where the speech intelligibility score is estimated based on deep neural network. In order to train model parameters of deep neural network, we use MFCC vector and the intrusive speech intelligibility score, STOI (Short-Time Objective Intelligent Measure), as input and output, respectively. We developed speech presence measure to classify each noisy frame as voice or non-voice by calculating the weighted average of the estimated STOI value and the conventional SNR-based VAD value at each frame. Experimental results show that the proposed method has better performance than the conventional VAD method in various noisy environments, especially when the SNR is very low.
Different from general operating policies to be applied for controllable queueing models, two of three well-known simple N, T and D operating policies are applied alternatingly to the single server controllable queueing models, so called alternating (NT), (ND) and (TD) policies. For example, the alternating (ND) operating policy is defined as the busy period is initiated by the simple N operating policy first, then the next busy period is initiated by the simple D operating policy and repeats the same sequence after that continuously. Because of newly designed operating policies, important system characteristic such as the expected busy and idle periods, the expected busy cycle, the expected number of customers in the system and so on should be redefined. That is, the expected busy and idle periods are redefined as the sum of the corresponding expected busy periods and idle periods initiated by both one of the two simple operating policies and the remaining simple operating policy, respectively. The expected number of customers in the system is represented by the weighted or pooled average of both expected number of customers in the system when the predetermined two simple operating policies are applied in sequence repeatedly. In particular, the expected number of customers in the system could be used to derive the expected waiting time in the queue or system by applying the famous Little's formulas. Most of such system characteristics derived would play important roles to construct the total cost functions per unit time for determination of the optimal operating policies by defining appropriate cost elements to operate the desired queueing systems.
Passive samplers have been used for many years for the sampling of organic vapors in work environment atmospheres. Currently, all passive samplers used in domestic occupational monitoring are foreign products. This study was performed to evaluate variable parameters for the development of passive organic samplers, which include the geometry of the device and diffusive length for the sampler design. Four prototype diffusive lengths; A-1(4.5 mm), A-2(7.0 mm), A-3(9.5 mm), A-4(12.0 mm) were tested for adsorption performances to a chemical mixture (benzene, toluene, trichloroethylene, and n-hexane) according to the US-OSHA's evaluation protocol. A dynamic vapor exposure chamber developed and verified by related research was used for this study. The results of study are as follows. The results in terms of sampling rate and recommended sampling time test indicate that the most suitable model was A-3 (9.5 mm diffusive lengths on both sides) for passive sampler design in time weighted average (TWA) assessment. Sampling rates of this A-3 model were 45.8, 41.5, 41.4, and 40.3 ml/min for benzene, toluene, trichloroethylene, and n-hexane, respectively. The A-3 models were tested on reverse diffusion and conditions of low humidity air (35% RH) and low concentrations (0.2 times of TLV). These conditions had no affect on the diffusion capacity of samplers. In conclusion, the most suitable design parameters of passive sampler are: 1) Geometry and structure - 25 mm diameter and 490 $mm^2$ cross sectional area of diffusion face with cylindrical form of two-sided opposite diffusion direction; 2) Diffusive length - 9.5 mm in both faces; 3) Amount of adsorbent - 300 mg of coconut shell charcoal; 4) Wind screen - using nylon net filters (11 ${\mu}m$ pore size).
Objectives: Time-activity studies have become an integral part of comprehensive exposure assessment and personal exposure modeling. The aims of this study were to estimate exposure levels to nitrogen dioxide($NO_2$) and volatile organic compounds(VOCs), and to compare estimated exposures by using time-activity patterns and indoor air concentrations. Methods: The major microenvironments for office workers were selected using the Time-Use Survey conducted by the National Statistical Office in Korea in 2009. A total of 9,194 and 6,130 workers were recruited for weekdays and weekends, respectively, from the Time-Use Survey. It appears that workers were spending about 50% of their time in the house and about 30% of their time in other indoor areas during the weekdays. In addition, we analyzed the time-activity patterns of 20 office workers and indoor air concentrations in Daegu using a questionnaire and time-activity diary. Estimated exposures were compared with measured concentrations using the time-weighted average analysis of air pollutants. Conclusions: According to the time-activity pattern for the office workers, time spent in the residence indoors during the summer and winter have been shown as $11.12{\pm}2.20$ hours and $12.48{\pm}1.77$ hours, respectively, which indicates higher hours in the winter. Time spent in the office in the summer has been shown to be 1.5 hours higher than in the winter. The target pollutants demonstrate a positive correlation ($R^2=0.076{\sim}0.553$)in the personal exposure results derived from direct measurement and estimated personal exposure concentrations by applying the time activity pattern, as well as measured concentration of the partial environment to the TWA model. However, these correlations were not statistically significant. This may be explained by the difference being caused by other indoor environments, such as a bar, cafe, or diner.
본 논문에서는 네트워크 환경에서 원격사용자들의 몰입형 상호작용을 위한 딥러닝 기반의 그룹 동기화 기법을 제안한다. 그룹 동기화의 목적은 사용자의 몰입감을 높이기 위해서 모든 참여자가 동시에 상호작용이 가능하게 하는 것이다. 기존 방법은 시간 정확도를 향상을 위해 대부분 NTP(Network Time Protocol) 기반의 시간 동기화 방식에 초점이 맞추어져 있다. 동기화 서버에서는 미디어 재생 시간을 제어하기 위해 이동 평균 필터를 사용한다. 그 한 예로서, 지수 가중평균 방법은 입력 데이터의 변화가 크지 않으면 정확하게 재생 시간을 추종하고 예측하나 네트워크, 코덱, 시스템 상태의 급격한 변화가 있을 때는 안정화를 위해 더 많이 시간이 필요하다. 이런 문제점을 개선하기 위해서 데이터의 특성을 반영할 수 있는 딥러닝 기반의 그룹 동기화 기법인 DeepGroupSync를 제안한다. 제안한 딥러닝 모델은 시계열의 재생 지연 시간을 이용하여 최적의 재생 시간을 예측하는 두 개의 GRU(gated recurrent unit) 계층과 하나의 완전 연결 계층으로 구성된다. 실험에서는 기존의 지수 가중평균 기반 방법과 제안한 DeepGroupSync 방법에 대한 성능을 평가한다. 실험 결과로부터 예상하지 못한 급격한 네트워크 조건 변화에 대해서 제안한 방법이 기존 방법보다 더 강건함을 볼 수 있다.
This paper proposes a selectively cumulative sum (S-CUSUM) control chart with variable sampling intervals (VSI) for detecting shifts in the process mean. The basic idea of the VSI S-CUSUM chart is to adjust sampling intervals and to accumulate previous samples selectively in order to increase the sensitivity. The VSI S-CUSUM chart employs a threshold limit to determine whether to increase sampling rate as well as to accumulate previous samples or not. If a standardized control statistic falls outside the threshold limit, the next sample is taken with higher sampling rate and is accumulated to calculate the next control statistic. If the control statistic falls within the threshold limit, the next sample is taken with lower sampling rate and only the sample is used to get the control statistic. The VSI S-CUSUM chart produces an 'out-of-control' signal either when any control statistic falls outside the control limit or when L-consecutive control statistics fall outside the threshold limit. The number L is a decision variable and is called a 'control length'. A Markov chain model is employed to describe the VSI S-CUSUM sampling process. Some useful formulae related to the steady state average time-to signal (ATS) for an in-control state and out-of-control state are derived in closed forms. A statistical design procedure for the VSI S-CUSUM chart is proposed. Comparative studies show that the proposed VSI S-CUSUM chart is uniformly superior to the VSI CUSUM chart or to the Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) chart with respect to the ATS performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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