Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.13
no.3
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pp.461-469
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2010
In this paper, we have proposed an improved fusion method of detection features which can enhance the detection probability under the given false alarm rate in the prescreening stage of SAR ATR(Synthetic Aperture Radar Automatic Target Recognition) system. Since the detection features have the positive correlation, the detection performance can be improved if the joint probability distribution of detection features is considered in the fusion process. The detection region is designed as a simple piecewise linear function which can be represented by few parameters. The parameters for the detection region can be derived by training the sample SAR images to maximize the detection probability with the given false alarm rate. Simulation result shows that the detection performance of the proposed method is improved for all combinations of detection features.
This paper suggests a detection scheme of a secondary arc extinction using the peak value of a fault voltage estimated by correlation algorithms. The system implemented in this paper is based on a Korean 765 kV system and the suggested proposed scheme is tested on the system. The performance of the method is analyzed by using Electro-Magnetic Transients Program (EMTP)/ATPDraw.
Despite the simplicity of processing, conventional autocorrelation function (ACF) method for the precise determination of fetal heart rate (FHR) has many problems. In the case of weak or noise corrupted Doppler ultrasound singnals, the ACF method is very sensitive to the threshold level and data window length. It is real troublesome to extract FHR when there is a data loss. To overcome these problems, the high resolution pitch detection algorithm is adapted to estimate the FHR. The FHR is determined from the correlation of two interconnected segments by its maximum correlation value. FHR is compensated with a constant correlation threshold in a greatly smeared noise signal. This method yields more accurate, robust and reliable than the ACF method.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.7C
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pp.715-723
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2009
In this paper, we propose a new detection method called dual-cell combining (DCC) detection for the acquisition in time of spread spectrum codes in the presence of residual frequency offset (RFO). When the RFO exists, the correlation peak used for detection during the acquisition process is split into two neighboring peaks with smaller amplitudes, resulting in considerable degradation in the overall acquisition performance of conventional methods. In the DCC detection method, the decision variable for detection is formed by combining two consecutive correlator outputs so that the influence of the reduction in the correlation peak due to the RFO can be alleviated. Numerical results show that the DCC detection method can offer better mean-time-to-synchrouization performance than the conventional method based on the cell-by-cell detection.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.22
no.12
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pp.55-61
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2017
In this paper, we propose a novel tracking method using target separation and detection that are based on discriminative correlation filter (DCF), which is studied a lot recently. 'Retainability' is one of the most important factor of tracking. There are some factors making retainability of tracking worse. Especially, fast movement and occlusion of a target frequently occur in image data, and when it happens, it would make target lost. As a result, the tracking cannot be retained. For maintaining a robust tracking, in this paper, separation of a target is used so that normal tracking is maintained even though some part of a target is occluded. The detection algorithm is executed and find new location of the target when the target gets out of tracking range due to occlusion of whole part of a target or fast movement speed of a target. A variety of experiments with various image data sets are conducted. The algorithm proposed in this paper showed better performance than other conventional algorithms when fast movement and occlusion of a target occur.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.10
no.6
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pp.25-44
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1973
The please relation between motive force and result is reviewed in view point of the correlation function as well as the redundancy in a continuous signal which permits the sampled treatment. A new correlation function (to be named Time Dependent Correlation Function) which is a functon of time, is defined in order to indicate the variation of the correlation between two signals. As application a phase looked loop is analysed which shows the increase of correlation between input signal and output signal of the loop after the application of the input signal. Finally again the T.D.Correlation Function method is used to show how the polyphase envelope detection-method is justifiable by this method.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.13
no.3
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pp.81-90
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2003
The presence of the intrusion is judged by intrusion detection system based on the audit log and the Performance of this system depends on how correctly and effectively it has been described about the intrusion pattern with audit log. In this paper, the relativity concerning intrusion is demonstrated among the information those are ‘System call, Network packet and Syslog’ and the related pattern of the state-transition-based method and those rule-based pattern is identified. By applying this correlation to them, the accuracy rate of detection was able to be improved. Especially, the availability of detection with correlation pattern through Covert Channel detection test has been substantiated.
In Korea, fires are the second most common type of disaster, causing large-scale damages. The installation of fire detectors is legislated to prevent fires and minimize damage. Conventional fire detectors have limitations in initial suppression of failures because they detect fires when large amounts of smoke and heat are generated. Additionally, frequent malfunctions in fire detectors may cause users to turn them off. To address these issues, recent studies focus on accurately detecting even small-scale fires using multi-sensor and deep-learning technologies. They also aim at quick fire detection and thermal decomposition using gas. However, these studies are not practical because they overlook the heavy computations involved. Therefore, we propose a fast and accurate fire detection system based on multi-sensor and deep-learning technologies. In addition, we propose a computation-reduction method for selecting sensors suitable for detection using the Pearson correlation coefficient. Specifically, we use a moving average to handle outliers and two-stage labeling to reduce false detections during preprocessing. Subsequently, a deep-learning model is selected as LSTM for analyzing the temporal sequence. Then, we analyze the data using a correlation analysis. Consequently, the model using a small data group with low correlation achieves an accuracy of 99.88% and a false detection rate of 0.12%.
Various array processing techniques to identify the noise source position or bearing have been developed. Typical array processing techniques which are based on time delay between received signals at two sensors, are classified as conventional beamforming, correlation function and NAH (Near-Field Acoustic Holography) techniques which have their own characteristics with respect to application field and signal processing method. In this study, correlation function technique which could be applied for broadband noise source detection, is adopted and the effective detection technique is proposed considering the effects of source bandwidth and measurement noise correlation of noise sources. The validity of the Proposed technique is evaluated using the 3-dimensional nonlinear any which does not give 3-dimensional Position or bearing ambiguity
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[게시일 2004년 10월 1일]
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