• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.1418-1429
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• 2014

In this paper we suggest a new two-wheelers detection algorithm using local cell features. The first, we propose new feature vector matrix extraction algorithm using the correlation two cells based on local cell histogram and shifting from the result of histogram of oriented gradients(HOG). The second, we applied new weighting values which are calculated by the modified histogram intersection showing the similarity of two cells. This paper applied the Adaboost algorithm to make a strong classification from weak classification. In this experiment, we can get the result that the detection rate of the proposed method is higher than that of the traditional method.

• 말소리와 음성과학
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• 제4권3호
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• pp.103-110
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• 2012

In this paper, a target signal detection method using multiple signal classification (MUSIC) algorithm is proposed. The MUSIC algorithm is a subspace-based direction of arrival (DOA) estimation method. Using the inverse of the eigenvalue-weighted eigen spectra, the algorithm detects the DOAs of multiple sources. To apply the algorithm in target signal detection for GSC-based beamforming, we utilize its spectral response for the DOA of the target source in noisy conditions. The performance of the proposed target signal detection method is compared with those of the normalized cross-correlation (NCC), the fixed beamforming, and the power ratio method. Experimental results show that the proposed algorithm significantly outperforms the conventional ones in receiver operating characteristics (ROC) curves.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.107-111
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• 2010

차량 주행 중에 타이어에서 발생하는 초음파를 이용하여 손상 물질에 의한 타이어의 손상을 검출하는 방법에 대해 연구하였다. 손상이 있는 타이어는 회전 주기성이 있는 초음파 신호가 발생하므로 주기성을 검출하기 위해 포락선 검출 전처리 과정을 거친 후 자기상관함수를 사용하였다. 실험에서는 손상된 타이어의 1회전 시간과 자기상관함수를 이용해 구한 주기가 같은 것으로 나타났다. 이로 인해 타이어의 손상 유무를 분별할 수 있는 결과를 도출하였다.

• 전자공학회논문지B
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• 제30B권12호
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• pp.12-20
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• 1993

In a conventional adaptive echo canceller, an ADF(Adaptive Digital Filter) with TDL(Tapped-Delay Line) structure modelling the echo path uses the LMS(Least Mean Square) algorithm to compute the coefficients, and NET detector using energy comparison method prevents the ADF to update the coefficients during the periods of the NET signal presence. The convergence speed of the LMS algorithm depends on the eigenvalue spread ratio of the reference signal and NET detector using the energy comparison method yields poor detection performance if the magnitude of the NET signal is small. This paper presents a new adaptive echo canceller which uses the pre-whitening filter to improve the convergence speed of the LMS algorithm. The pre-whitening filter is realized by using a low-order lattice predictor. Also, a new NET signal detection algorithm is presented, where the start point of the NET signal is detected by computing the cross-correlation coefficient between the primary input and the ADF output while the end point is detected by using the energy comparison method. The simulation results show that the convergence speed of the proposed adaptive echo canceller is faster than that of the conventional echo canceller and the cross-correlation coefficient yields more accurate detection of the start point of the NET signal.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제4권3호
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• pp.73-82
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• 1996

Vehicle movement detection by high order correlation analysis of optical sensor array signals is introduced. The optical sensors observe the road which is assumed to be a non-uniform speckle-like texture. The measurement system is applicable to general robotic movement detection because : 1) It employs a non-contact measurement method, 2) The system can be made very compact, and 3) It enables approximation of the movement trace with a sequence of arcs instead of the conventional connection of simple line segments. In this work, we have looked into estimation of running trace of an autonomous vehicle by observing the ground pattern.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.32-36
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• 2021

This paper presents a novel collided tag signals's periodic characteristic based radio frequency identification (RFID) tag collision detection method for the ultra high frequency (UHF) RFID. The proposed method utilizes that periodicity of tag signals is maintained even under tag collision. In the proposed method, the correlation between received signal and reference edge signal is used. Simulation result shows that the detection performance using the proposed method is about 10 dB better than that of existing method. In addition, the detection performances with different magnitude difference, phase difference, delay, number of tags are analyzed.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제18권4호
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• pp.357-364
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• 1997

유방암은 그 조기 발견이 암환자의 사망률을 줄이는 데 있어서 가장 중요한 요소임을 알려져 있다. 스크리닝 검사에 의해 발견되는 유방암의 20%정도를 차지하는 DCIS(ductal carcinoma in situ)의 경우 미세석회화만이 필름 상에서 볼 수 있는 유일한 소견이다. 따라서 미세석회화를 발견하고 그 형태와 분포의 분석을 통한 진단이 암의 조기 발견에 매우 중요하다. 이 검출과정을 자동화하려는 시도가 디지털 영상처리 기술의 관심이 되어 왔다. 본 연구에서는 상관계수를 특징(feature)으로 사용하여 성능을 향상시킨 통계적 패턴 분류법을 제안하였다. 결과적인 검출율은 통계적 문턱치 설정에 의한 이진호 방법과 비교하여 48%에서 83%로 향상되었다. 성능은 TP와 FP로 평가되었으며 클래스 구분시의 오차도 함께 나타내었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.27-35
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• 2008

무선 장치의 확산으로, 무선 애드 혹 망(MANETs, Mobile Ad-hoc NETworks)은 매우 흥미롭고 중요한 기술이 되고 있다. 그러나 MANET은 유선망 보다 더 견고하지 못하다. 유선망을 위하여 설계된 기존의 보안 메커니즘은 새로운 패러다임에서 재 설계되어야 한다. 본 논문에서, 우리는 MANET에서 비정상 행위 탐지 문제를 논의한다. 우리의 연구의 초점은 새로운 또는 알려지지 않은 공격을 탐지할 수 있는 비정상 행위 탐지 모델을 자동적으로 구축하는 기법에 있다. 제안하는 방법은 정상 트래픽에서 특징간 상관 관계 패턴을 포착하기 위하여 러프 집합에 기초한 교차 특징 분석을 수행한다. 제안하는 방법의 성능은 시뮬레이션을 통하여 평가되었다. 그 결과, 제안하는 방법의 성능이 특징 속성값의 확률에 기반 하는 교차 특징 분석을 사용하는 Huang의 방법 보다 성능이 우수함을 보였다. 따라서 제안하는 방법이 비정상 행위를 효율적으로 탐지한다는 것을 알 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권6A호
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• pp.586-592
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• 2006

대역확산 시스템에서 나머지 도플러 주파수 오프셋이 (residual Doppler frequency offset, RDFO) 있으면 부호 동기가 정확히 맞을 때에도 표본화된 최고 상관값은 실제 상관값의 꼭지값보다 낮다. 이로 말미암아 기존 단일 주파수 셀 (single frequency cell, SFC) 검파기법의 성능은 떨어진다. 이 논문에서는 RDFO가 있을 때 실제 꼭지값 근처에 상관값이 큰 여러 표본이 존재하는 것에 착안하여 새로운 탐색기법을 제안한다. 이를 위해 먼저 대역 확산 시스템에서 RDFO가 성능을 떨어뜨리는지 분석한다. 그 뒤, 기존 기법과 제안한 기법의 검파확률과 오경보확률을 얻고, 모의실험을 수행하여 RDFO가 있을 때 제안한 기법이 기존 기법보다 성능이 뛰어남을 보인다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권2호
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• pp.381-404
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• 2022

Forest fires inflict great losses of human lives and serious damages to ecological systems. Hence, numerous fire detection methods have been proposed, one of which is fire detection based on sensors. However, these methods reveal several limitations when applied in large spaces like forests such as high cost, high level of false alarm, limited battery capacity, and other problems. In this research, we propose a novel forest fire detection method based on image processing and correlation coefficient. Firstly, two fire detection conditions are applied in RGB color space to distinguish between fire pixels and the background. Secondly, the image is converted from RGB to YCbCr color space with two fire detection conditions being applied in this color space. Finally, the correlation coefficient is used to distinguish between fires and objects with fire-like colors. Our proposed algorithm is tested and evaluated on eleven fire and non-fire videos collected from the internet and achieves up to 95.87% and 97.89% of F-score and accuracy respectively in performance evaluation.