In this paper, we propose a digital image stabilization technique using edge detection and Lucas-Kanade optical flow in order to minimize the motion of the shaken image. The accuracy of motion estimation based on block matching technique depends on the size of search window, which results in long calculation time. Therefore it is not applicable to real-time system. In addition, since the size of vector depends on that of block, it is difficult to estimate the motion which is bigger than the block size. The proposed method extracts the trust region using edge detection, to estimate the motion of some critical points in trust region based on Lucas-Kanade optical flow algorithm. The experimental results show that the proposed method stabilizes the shaking of motion image effectively in real time.
In this paper, a miniaturized sensor interface circuit for the respiration detection system is proposed. Respiratory diagnosis is one of the main ways to predict various diseases. The proposed system consists of respiration detection sensor, temperature sensor, and interface circuits. Electrochemical type gas sensor using solid electrolytes is adopted for respiration detection. Proposed system performs sensing, amplification, analog-to-digital conversion, digital signal processing, and i2c communication. And also proposed system has a small form factor and low-cost characteristics through optimization and miniaturization of the circuit structure. Moreover, technique for sensor degradation compensation is introduced to obtain high accuracy. The size of proposed system is about 1.36 cm2.
Devesh K. Jaiswal;Goutam Mondal;Suresh R. Dash;Mayank Mishra
Structural Monitoring and Maintenance
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제10권1호
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pp.63-86
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2023
Structural health monitoring and damage detection are essential for assessing, maintaining, and rehabilitating structures. Most of the existing damage detection approaches compare the current state structural response with the undamaged vibrational structural response, which is unsuitable for old and existing structures where undamaged vibrational responses are absent. One of the approaches for existing structures, numerical model updating/inverse modelling, available in the literature, is limited to numerical studies with high-end software. In this study, an attempt is made to study the effectiveness of the model updating technique, simplify modelling complexity, and economize its usability. The optimization-based detection problem is addressed by using programmable open-sourced code, OpenSees® and a derivative-free optimization code, NOMAD®. Modal analysis is used for damage identification of beam-like structures with several damage scenarios. The performance of the proposed methodology is validated both numerically and experimentally. The proposed method performs satisfactorily in identifying both locations and intensity of damage in structures.
Sentinel-2A satellite imagery provides VNIR (Visible Near InfraRed) and SWIR (ShortWave InfraRed) wavelength bands, and it is known to be effective for land cover classification, cloud detection, and environmental monitoring. Greenhouse is one of the middle classification classes for land cover map provided by the Ministry of Environment of the Republic of Korea. Since greenhouse is a class that has a lot of changes due to natural disasters such as storm and flood damage, there is a limit to updating the greenhouse at a rapid cycle in the land cover map. In the present study, we utilized Sentinel-2A satellite images that provide both VNIR and SWIR bands for the detection of greenhouse. To utilize Sentinel-2A satellite images for the detection of greenhouse, we produced high-resolution SWIR bands applying to the fusion technique performed in two stages and carried out the detection of greenhouse using SVM (Support Vector Machine) supervised classification technique. In order to analyze the applicability of SWIR bands to greenhouse detection, comparative evaluation was performed using the detection results applying only VNIR bands. As a results of quantitative and qualitative evaluation, the result of detection by additionally applying SWIR bands was found to be superior to the result of applying only VNIR bands.
Human error (HE) is an important concern in safety-critical systems such as nuclear power plants (NPPs). HE has played a role in many accidents and outage incidents in NPPs. Despite the increased automation in NPPs, HE remains unavoidable. Hence, the need for HE detection is as important as HE prevention efforts. In NPPs, HE is rather rare. Hence, anomaly detection, a widely used machine learning technique for detecting rare anomalous instances, can be repurposed to detect potential HE. In this study, we develop an unsupervised anomaly detection technique based on generative adversarial networks (GANs) to detect anomalies in manually collected surveillance data in NPPs. More specifically, our GAN is trained to detect mismatches between automatically recorded sensor data and manually collected surveillance data, and hence, identify anomalous instances that can be attributed to HE. We test our GAN on both a real-world dataset and an external dataset obtained from a testbed, and we benchmark our results against state-of-the-art unsupervised anomaly detection algorithms, including one-class support vector machine and isolation forest. Our results show that the proposed GAN provides improved anomaly detection performance. Our study is promising for the future development of artificial intelligence based HE detection systems.
본 논문에서는 클러스터 단위로 센서 노드의 키와 그룹키를 생성한 후 분배하는 KGDC(Key Generation and Distribution based on Cluster) 모듈과 이 키를 이용하여 시빌 공격과 웜홀 공격을 탐지할 수 있는 SWAD(Sybil & Wormhole Attack Detection) 모듈로 구성되는 SWAD-KNH(Sybil & Wormhole Attack Detection using Key, Neighbor list and Hop count) 기법을 제안한다. KGDC 모듈은 ECDH 알고리즘, 해시함수, 키 체인 기법을 이용하여 그룹키와 센서 노드의 키들을 생성하고 안전하게 배포한다. SWAD 모듈은 2단계 키 확인절차를 수행함으로써 시빌 공격 탐지를 강화시키고, 근원지와 목적지 노드의 공동이웃노드들의 수와 홉 카운트를 이용하여 웜홀 공격을 탐지한다. 그 결과 SWAD-KNH 기법은 시빌 공격 탐지율은 91.2%, 평균 FPR(False Positive Rate)은 3.82%이고, 그리고 웜홀 공격 탐지율은 90%, 평균 FPR(False Positive Rate)은 4.64%으로 평가되므로 시빌과 웜홀 공격 탐지율 및 시빌과 웜홀 공격 탐지의 신뢰성을 향상시켰다.
MANET은 노드들의 이동성으로 인한 동적 토폴로지와 hop-by-hop 데이터 전달 방식의 특징으로 인해 많은 공격들의 대상이 된다. 그리고 MANET에서는 침입탐지시스템의 위치 설정이 어렵고, 지역적으로 수집된 정보로는 공격 탐지가 더욱 어렵다. 또한 트래픽 양이 많아지면 침입탐지 성능이 현저히 떨어지게 된다. 따라서 본 논문에서는 MANET을 zone 형태로 구성한 후 대용량의 트래픽에도 안정된 침입탐지를 수행할 수 있도록 하기 위하여 정보 손실 없이 차원을 축소할 수 있는 random projection 기법을 사용하였다. 그리고 지역적인 정보만으로 탐지가 어려운 공격 탐지를 위해서 전역 탐지 노드를 이용하였다. 전역 탐지 노드에서는 IDS 에이전트들로부터 수신한 정보와 노드들의 패턴을 이용하여 공격 탐지를 수행하게 된다. 본 논문에서 제안한 기법의 성능 평가를 위하여 k-NN 기법과 ZBIDS 기법과 비교 실험하였으며, 실험을 통해 성능의 우수성을 확인하였다.
침입탐지 분야에서 딥러닝과 머신러닝을 이용한 탐지성능이 검증되면서 이를 활용한 사례가 나날이 증가하고 있다. 하지만, 학습에 필요한 데이터 수집이 어렵고, 수집된 데이터의 불균형으로 인해 머신러닝 성능이 현실에 적용되는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 이에 대한 해결책으로 불균형 데이터 처리를 위해 t-SNE 시각화를 이용한 혼합샘플링 기법을 제안한다. 이를 위해 먼저, 페이로드를 포함한 침입탐지 이벤트에 대해서 특성에 맞게 필드를 분리한다. 분리된 필드에 대해 TF-IDF 기반의 피처를 추출한다. 추출된 피처를 기반으로 혼합샘플링 기법을 적용 후 t-SNE를 이용한 데이터 시각화를 통해 불균형 데이터가 처리된 침입탐지에 최적화된 데이터셋을 얻게 된다. 공개 침입탐지 데이터셋 CSIC2012를 통해 9가지 샘플링 기법을 적용하였으며, 제안한 샘플링 기법이 F-score, G-mean 평가 지표를 통해 탐지성능이 향상됨을 검증하였다.
본 논문에서는 Rician 페이딩 채널에서 16 QAM 신호에 대한 최적 검파(OTD) 기볍을 제안하고 선택 합성 다이버시티를 도입할 때와 도입하지 않을 때 16 QAM 신호에 대한 최적 검파(OTD)시의 오율 성능을 해석하 였다. 그리고 최적 검파(OTD)의 오율 성능을 기존의 검파(CTD)시의 오융 성능과 비교하였다. 선택 합성 다이버시티 수신을 행할 경우, 오율이 $10_5$이고 페이딩 심도의 값 K가 5에서 30까지 변할 때 본 논문에서 제안하는 최적 검파(OTD) 기법이 기존의 검파(CTD)시보다 CNR면에서 1.8-3.2[dB]의 성능개선 이 있었다. 수치 해석 결과로부터, 제안하는 최적 검파(OTD)의 성능이 기존의 검파(CTD)에 비해 Rician 페이딩 채널 에서 우수하고, 최적 검파에 선택 합성 다이버시티 기법을 도입하면 Rician 페이딩에 대해 우수한 대웅책이 되리라는것을 알 수 있었다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제15권4호
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pp.300-304
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2015
A low bit rate speech coder based on the non-uniform sampling technique is proposed. The non-uniform sampling technique is based on the detection of inflection points (IP). A speech block is processed by the IP detector, and the detected IP pattern is compared with entries of the IP database. The address of the closest member of the database is transmitted with the energy of the speech block. In the receiver, the decoder reconstructs the speech block using the received address and the energy information of the block. As results, the coder shows fixed data rate contrary to the existing speech coders based on the non-uniform sampling. Through computer simulation, the usefulness of the proposed technique is shown. The SNR performance of the proposed method is approximately 5.27 dB with the data rate of 1.5 kbps.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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