Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.9
no.1
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pp.19-28
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2007
Tunnel management is a time-consuming and expensive task. In particular, visual analysis of tunnel inspection often requires extended time and cost and shows problems on data gathering, storage and analysis. This study proposes a new approach to extract information for tunnel management by using a laser scanning technology. A prototype tunnel laser scanner developed was used to obtain point clouds of a railway tunnel surface. Initial processing of laser scanning data was to separate those laser pulses returned from the installations attached to tunnel liner using radiometric and geometric characteristics of laser returns. Once the laser returns from the installations were separated and removed, physically damaged parts on tunnel lining are detected. Based on the plane formed by laser scanner data, damaged parts are detected by analysis of proximity. The algorithms presented in this study successfully detect the physically damaged parts which can be verified by the digital photography of the corresponding location on the tunnel surface.
Time-series models like AR-ARX and ARMAX, provide a robust way to capture the dynamic properties of structures, and their residuals can be effectively used as features for damage detection. Even though several research papers discuss the implementation of AR-ARX and ARMAX models for damage diagnosis, they are basically been exploited so far for detecting the time instant of damage and also the spatial location of the damage. However, the inverse problem associated with damage quantification i.e. extent of damage using time series models is not been reported in the literature. In this paper, an approach to detect the extent of damage by combining the ARMAX model by formulating the inverse problem as a multi-constrained optimization problem and solving using a newly developed hybrid adaptive differential search with dynamic interaction is presented. The proposed variant of the differential search technique employs small multiple populations which perform the search independently and exchange the information with the dynamic neighborhood. The adaptive features and local search ability features are built into the algorithm in order to improve the convergence characteristics and also the overall performance of the technique. The multi-constrained optimization formulations of the inverse problem, associated with damage quantification using time series models, attempted here for the first time, can considerably improve the robustness of the search process. Numerical simulation studies have been carried out by considering three numerical examples to demonstrate the effectiveness of the proposed technique in robustly identifying the extent of the damage. Issues related to modeling errors and also measurement noise are also addressed in this paper.
This paper presents an approach for detecting and measuring human skin pigmentation. In the proposed scheme, we extract a skin area by a GMM-EM clustering based skin color model that is estimated from the statistical analysis of training images and remove tiny noises through the morphology processing. A skin area is decomposed into two components of hemoglobin and melanin by an independent component analysis (ICA) algorithm. Then, we calculate the intensities of hemoglobin and melanin by using the projection transformed block coefficient and determine the existence of skin pigmentation according to the global and local distribution of two intensities. Furthermore, we measure the area and density of the detected skin pigmentation. Experimental results verified that our scheme can both detect the skin pigmentation and measure the quantity of that and also our scheme takes less time because of the location histogram.
Active sonar has been commonly used to detect targets existing in the shallow water. When a signal is transmitted and returned back from a target, it has been distorted by various properties of acoustic channel such as multipath arrivals, scattering from rough sea surface and ocean bottom, and refraction by sound speed structure, which makes target detection difficult. It is therefore necessary to consider these channel properties in the target signal simulation in operational performance system of active sonar. In this paper, a monostatic active sonar system is considered, and the target echo, reverberation, and ambient noise are individually simulated as a function of time, and finally summed to simulate a total received signal. A 3-dimensional highlight model, which can reflect the target features including the shape, position, and azimuthal and elevation angles, has been applied to each multipath pair between source and target to simulate the target echo signal. The results are finally compared to those obtained by the algorithm in which only direct path is considered in target signal simulation.
Kim, Min-Jee;Kim, Min-Jung;Chung, Se-Mo;Cho, Hyung-Rae
Journal of Navigation and Port Research
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v.28
no.1
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pp.23-29
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2004
This paper deals with Reed-Solomon Coding for EUROFIX system EUROFIX is an integrated navigation and communication system, which combines Differential GNSS and Loran-C EUROFIX transmits DGNSS(Differential Global Navigation Satellite Systems) (data by pulse position modulation of Loran-C pulses. Loran-C system is regarded as a satellite backup system in recent. And now, it is important to detect and correct much errors in communication systems. Error corrections or correction algorithm is actively studied nowadays because of this. In this paper, we study and design encoder and decoder of Reed Solomon Code using Finite Galois Field Fourier Transformation for error corrections in EUROFIX data transmission. Through extensive simulation, the designed Reed Solomon code is shown to be effective for error correction in EUROFIX data transmission.
Park, Eun-Soo;Kim, Seunghwan;Lee, Sangsoon;Ryu, Eun-Seok
Journal of Broadcast Engineering
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v.25
no.1
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pp.13-24
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2020
There are about nine million power line poles and 1.3 million kilometers of the power line for electric power distribution in Korea. Maintenance of such a large number of electric power facilities requires a lot of manpower and time. Recently, various fault diagnosis techniques using artificial intelligence have been studied. Therefore, in this paper, proposes a power line deflection detect system using artificial intelligence and computer vision technology in images taken by vision system. The proposed system proceeds as follows. (i) Detection of transmission tower using object detection system (ii) Histogram equalization technique to solve the degradation in image quality problem of video data (iii) In general, since the distance between two transmission towers is long, a panoramic video stitching process is performed to grasp the entire power line (iv) Detecting deflection using computer vision technology after applying power line detection algorithm This paper explain and experiment about each process.
In this paper, we present the design and implementation of new execution environment named Customizable Architecture for Flexible Execution Environment(CAFEs) that supports the mechanism of protocol customization and service referencing. We introduce a new concept as micro protocols and active services to enhance software reusability. Micro protocol represents a specific algorithm or functionality of existing network protocol and the active service is in charge of binding legacy application and releasing the active network oriented services. The pro-posed active network execution environment is made up of three parts, virtual network system, protocol and service manager, event engine. First, the virtual network system is used to connect each active nodes using virtual network channels which are based on multiple existing protocol layers. Second, the protocol and service manager is responsible for composing micro protocols and active services to develop new network proto-col and service easily. Finally, the event engine is used to detect the automatic transition of system components using event delegation model. To verify the CAFTs, we have an experiment about the delivery of web contents which are suitable for the user's terminals in the wireless Internet environment. As a result. we are able to obtain the availability of developed execution environment.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.10
no.3
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pp.65-70
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2010
Steel frame construction in high places entails many risk factors. In order to improve the safety and productivity of steel frame construction, a project to develop a robotic tower-crane has been undertaken. As the first step, a real-time lifting-path tracking system is being developed. In a previous study, a laser-based tracking system was proposed. While a laser-based tracking system requires at least three laser sensors to detect the x, y, z coordinates of a lifted steel member, a GPS-based system has an advantage over the laser-based system, in that the x, y, z coordinates of a lifted steel member can be detected by a single GPS sensor. To improve the accuracy, arelative positioning method using two GPS sensors was proposed in a previous study. This paper reports an improved GPS-based lifting-path tracking system of a tower crane based on an integrated RF modem and GPS system. The results showedthat the RF modem could successfully send the identifier information to a server a maximum distance of 1 km away from the lifted steel beam, and the lifting path information of each beam captured by the GPS-based tracking system was successfully saved together. Also, byusing an improved algorithm for the GPS relative positioning method, the deviation was reduced to 0.61 m on average.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.4
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pp.781-788
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2013
In this paper, we introduce a quadruped robot-based alarm system for monitoring the emergency situation due to falling in the elderly. Quadruped robot includes the FPGA Board(Field Programmable Gate Array) applying a red-color tracking algorithm. To detect a falling of the elderly, a sensor node is worn on chest and accelerations and angular velocities measured by the sensor node are transferred to quadruped robot, and then the emergency signal is transmitted to manager if a fall is detected. Manager controls the robot and then he judges the situation by monitoring the real-time images transmitted from the robot. If emergency situation is decided by the manager, he calls 119. When the fall detection system using only sensor nodes is used, sensitivity of 100% and specificity of 98.98% were measured. Using the combination of the fall detection system and portable camera (robot), the emergency situation was detected to 100 %.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.3
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pp.705-711
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2013
QRS detection of ECG is the most popular and easy way to detect cardiac-disease. But it is difficult to analyze the ECG signal because of various noise types. Also in the healthcare system that must continuously monitor people's situation, it is necessary to process ECG signal in realtime. In other words, the design of algorithm that exactly detects QRS wave using minimal computation and classifies PVC by analyzing the persons's physical condition and/or environment is needed. Thus, efficient QRS detection and PVC classification based on profiling method is presented in this paper. For this purpose, we detected QRS through the preprocessing method using morphological filter, adaptive threshold, and window. Also, we applied profiling method to classify each patient's normal cardiac behavior through hash function. The performance of R wave detection, normal beat and PVC classification is evaluated by using MIT-BIH arrhythmia database. The achieved scores indicate the average of 99.77% in R wave detection and the rate of 0.65% in normal beat classification error and 93.29% in PVC classification.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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