Journal of information and communication convergence engineering
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제9권5호
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pp.510-514
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2011
To detect the insulator in the fault state on the electric poles, we first measured radiation sounds from normal state insulators and error state insulators in the anechoic chamber. We processed the signals in frequency domain to find the features with filter bank, narrow band and wide band analysis. So we could found two apparent results from their frequency spectrums - one was 120Hz harmonic components, the other was high average noise level than normal state ones. Then we also introduced a technique for the direction detection of the fault state insulator using the cross correlation from the three dimensional array microphones. To eliminate the noise signal from unexpected directions, we suggested the zero padding technique in cross correlation function. From these, we could conclude that acoustic fault detection techniques are useful of the detection of insulators' faults and the estimation of the direction of the fault state insulators.
본 논문에서는 3차원 일대일 충돌 감지, 충돌 회피 및 경로점 유도를 위한 알고리듬에 대해 다룬다. 항공기는 질점 모델로 가정하였다. 충돌 감지는 최근접점까지 남은 시간과 그 때의 거리를 기준 값과 비교하여 수행하였다. 충돌 회피는 최적 제어 이론을 이용하여 최종 시간에서의 상대 거리를 최대화하는 가속도 입력을 계산하여 수행하였다. 경로점 유도는 잘 알려진 비례항법유도를 적용하였다. 제안된 알고리듬의 성능은 두 개의 시나리오를 통하여 검증하였다.
This study is devote to developing navigation filter for detecting sensor failure in multi-sensor navigation system. In multi-sensor navigation system, Kalman filter is generally used to fuse data of each sensors. Sensor failure is fatal in case that the sensor is used as external measurement of Kalman filter therefore detection and recovery of sensor failure is one the important feature of navigation filter. Generally each sensors have its specific feature in measuring navigational information. Fuzzy theory is proposed to detect external sensor failure and provide valid external measurement to Kalman filter avoiding filter divergence and instability. This idea is applied to Autonomous Underwater Vehicle(AUV) which has two navigation sensor i. e self contained inertial sensor and acoustic external sensor. 2 dimensional simulation result shows acceptable failure detection and recovery
This paper presents a vision-based fall detection system to automatically monitor and detect people's fall accidents, particularly those of elderly people or patients. For video analysis, the system should be able to extract both spatial and temporal features so that the model captures appearance and motion information simultaneously. Our approach is based on 3-dimensional convolutional neural networks, which can learn spatiotemporal features. In addition, we adopts a thermal camera in order to handle several issues regarding usability, day and night surveillance and privacy concerns. We design a pan-tilt camera with two actuators to extend the range of view. Performance is evaluated on our thermal dataset: TCL Fall Detection Dataset. The proposed model achieves 90.2% average clip accuracy which is better than other approaches.
Three dimensional (3-D) object detection and pose estimation from a single view query image has been an important issue in various fields such as medical applications, robot vision, and manufacturing automation. However, most of the existing methods are not appropriate in a real time environment since object detection and pose estimation requires extensive information and computation. In this paper, we present a fast 3-D object detection and pose estimation scheme based on surrounding camera view-changed images of objects. Our scheme has two parts. First, we detect images similar to the query image from the database based on the shape feature, and calculate candidate poses. Second, we perform accurate pose estimation for the candidate poses using the scale invariant feature transform (SIFT) method. We earned out extensive experiments on our prototype system and achieved excellent performance, and we report some of the results.
In the last few years, detection has become a powerful methodology for network protection and security. This paper presents a new detection scheme for data recorded over a computer network. This approach is applicable to the broad scientific field of information security, including intrusion detection and prevention. The proposed method employs bidimensional (time-frequency) data representations of the forms of the short-time Fourier transform, as well as the Wigner distribution. Moreover, the method applies matrix factorization using singular value decomposition and principal component analysis of the two-dimensional data representation matrices to detect intrusions. The current scheme was evaluated using numerous tests on network activities, which were recorded and presented in the KDD-NSL and UNSW-NB15 datasets. The efficiency and robustness of the technique have been experimentally proved.
DNA addicts induced by putative chemical related to carcinogenesis were detected and determined by $^{32}$P-Postlabelling assay after exposure of 4 compounds comprising two auto dyes (amaranth, new coccine) and two flavonoid compounds (rutin, quercetin) to ICR mouse. DNA was isolated from mouse liver and digested enzymatically to deoxyribonucleoside 3'-monophosphate. The postincubation of DNA digests with nuclease Pl before $^{32}$P-labelling enhanced the technique's sensitivity. Nuclease Pl cleaves deoxyribonucleoside 3'-mono-phosphates of normal nucleotides to deoxyrihonucleosides which do not serve as substrates for polynucleotide kinase, while most of addicts were found to be totally or partially resistant to the 3'-dephosphorylating action of nuclease Pl. The adducted deoxyribonucleoside 3'-monophosphate was converted to 5'-$^{32}$P-labelled deoxynucleoside 3',5'-bisphosphate by T4 polynucleotide kinase. The nucleotides were separated by anion-exchange thin layer chromatography(TLC) on polyethyleneimine cellulose by 4-dimensional or 2-dimensional TLC then detected by autoradiography. The results show that DNA addicts were detected in liver DNA of ICR mouse after administration of amaranth and quercetin by 2-dimensional and/or 4-dimensional TLC.
본 논문에서는 전자파를 이용하여 인체 내 암 조직을 찾아내기 위해 역산란 방법인 BIM(Born Iterative Method)에 적용되는 순방향 해석 알고리즘을 MoM(Method of Moment)으로 구현하였다. 특히 유방암의 전자파 산란 해석을 위해 2차원 유방 단면 구조를 이용하였다. 이 단면 구조를 적분방정식과 2차원 그린함수를 이용하여 정식화한 후 MoM을 적용하여 해석하고 산란 전장을 구하였다. 또한, 유방암 측정 실험 장치를 통해 얻은 모사구조에 대한 측정값과 MoM을 이용한 수치해석 계산 값을 비교하여 결과를 분석하였다.
본 연구에서는 이차원 인접 심볼간 간섭(2D ISI) 및 인접 페이지간 간섭 (IPI)을 줄이는 홀로그래픽 저장장치를 위한 이차원 변조부호를 선택하는 문제를 고려한다. 변조부호 선택문제는 목적함수로 코드내부와 코드 상호간 인접심볼값의 차이를 최소화하고, 제약식으로는 사용된 심볼의 분포가 균등하며, 최소 해밍거리 조건이 주어진 이차정수계획법 모형으로 수식화되었다. 선택된 코드워드에서 고립된 픽셀의 발생여부를 검색하는 모형은 정수계획법 모형으로 수식화되었다. 제안된 모형들은 4-레벨 6/8 코드 및 2-레벨 6/8 코드에 적용되어 성능을 계산하였다.
Addition of plant growth hormones [0.01 mg/L NAA and 0.2mg/L benzyladenine (BA)] to a woody plant medium stimulated the adventitious bud formation of poplar explants during culture. Endogenous IAA content increased rapidly at the initial culture stage and then decreased, being followed by rapid increment again at the late culture. But the content of trans-zeatin riboside (t-ZR) increased continuously during the culture. Cytoplasmic soluble proteins were analyzed by one- and two-dimensional SDS-PAGE. Increased amount of 40 kD band was detected by one-dimensional electrophoresis using Coomassie Blue staining during the culture and two distinctive proteins whose mol wt is 40,000 were detected by two-dimensional electrophoresis using autoradiography and these proteins were synthesized continuously prior to the adventitious bud formation. When the midvein segments were transferred to the actinomycin D-containing medium, the spots of adventitious bud-related proteins(ABRPs) did not disappeared but weakened in intensity. So, it is concluded that genes coding for the ABRPs are regulated to some degree at the transcriptional level. Also, they were not observed in BA-free medium, suggesting that these proteins be regulated by cytokinin, which made then possible to form the adventitious bud.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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