Kim, Chang-Joo;Jin, Eun Sook;Cheon, Kyung-yul;Kim, Seon-Hwan
ETRI Journal
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v.41
no.2
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pp.176-183
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2019
Spectrum sensing plays an important role in spectrum sharing. Energy detection is generally used because it does not require a priori knowledge of primary user (PU) signals; however, it is sensitive to noise uncertainty. An order statistics (OS) detector provides inherent protection against nonhomogeneous background signals. However, no analysis has been conducted yet to apply OS detection to spectrum sensing in a wireless channel to solve noise uncertainty. In this paper, we propose a robust spectrum sensing scheme based on generalized order statistics (GOS) and analyze the exact false alarm and detection probabilities under noise uncertainty. From the equation of the exact false alarm probability, the threshold value is calculated to maintain a constant false alarm rate. The detection probability is obtained from the calculated threshold under noise uncertainty. As a fusion rule for cooperative spectrum sensing, we adopt an OR rule, that is, a 1-out-of-N rule, and we call the proposed scheme GOS-OR. The analytical results show that the GOS-OR scheme can achieve optimum performance and maintain the desired false alarm rates if the coefficients of the GOS-OR detector can be correctly selected.
Electric scooters are used by many people as a means of transportation because they are easy to operate and get around quickly. Although electric scooters can move at high speeds, they lack safety measures such as seat belts and blocked car body, which can lead to serious injury in the event of an accident. If there are two people on board, the braking speed will be slower and the weight of the vehicle will increase its braking distance during sudden stops, leading to even more serious damage. Therefore, this paper proposes the illuminance sensors based multiuser boarding detection scheme for electric scooter, which is expected to decrease the risk of accidents and to lessen the likelihood of injury. From the performance evaluation results, it has been shown that the proposed scheme has higher detection ratio than existing schemes and has the detection accuracy of about 83% by means of the machine learning based foot position estimation for the sensed data.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.39
no.2
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pp.144-152
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2011
This paper presents a new scheme for fault detection and isolation in the satellite system. The purpose of this paper is to develop a fault detection, isolation and diagnosis algorithm based on the bank of interacting multiple model (IMM) filter for both total and partial faults in a satellite attitude control system (ACS). In this paper, IMM are utilized for detection and diagnosis of anticipated actuator faults in a satellite ACS. Other fault detection, isolation (FDI) schemes using conventional IMM are compared with the proposed FDI scheme. The FDI procedure is developed in two stages. In the first stage, 11 EKFs actuator fault models are designed to detect wherever actuator faults occur. In the second stage of the FDI scheme, two filters are designed to identify the fault type which is either the total or partial fault. An important feature of the proposed FDI scheme can decrease fault isolation time and figure out not only fault detection and isolation but also fault type identification.
The RFID group proof is an extension of the yoking proof proving that multiple tags are scanned by a reader simultaneously. Existing group proof schemes provide only delayed tag loss detection which detects loss of tag response in a verification phase. However, delayed tag loss detection is not suitable for real-time applications where tag loss must be detected immediately. In this study, I propose a tag response loss detection scheme which detects loss of tag response in the proof generation process quickly. In the proposed scheme, the tag responds with the sequence number assigned to the tag group, and the reader detects the loss of the tag response through the sequence number. Through an experiment for indistinguishability, I show that the sequence number is secure against an analyzing message attack to distinguish between specific tags and tag groups. In terms of efficiency, the proposed scheme requires fewer transmissions and database operations than existing techniques to determine which tags response is lost.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.14
no.1
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pp.1-8
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2016
Spectrum sensing in cognitive radio networks allows secondary users to sense the unused spectrum without causing interference to primary users. Cognitive radio requires more accurate sensing results from unused portions of the spectrum. Accurate spectrum sensing techniques can reduce the probability of false alarms and misdetection. In this paper, a two-stage spectrum sensing scheme is proposed for cooperative spectrum sensing in cognitive radio networks. In the first stage, spectrum sensing is executed for each secondary user using energy detection based on double adaptive thresholds to determine the spectrum condition. If the energy value lies between two thresholds, a fuzzy logic scheme is applied to determine the channel conditions more accurately. In the second stage, a fusion center combines the results of each secondary user and uses a fuzzy logic scheme for combining all decisions. The simulation results show that the proposed scheme provides increased sensing accuracy by about 20% in some cases.
Many image hiding schemes based on least significant bit (LSB) transformation have been proposed. One of the LSB-based image hiding schemes that employs diamond encoding was proposed in 2008. In this scheme, the binary secret data is converted into base n representation, and the converted secret data is concealed in the cover image. Here, we show that this scheme has two vulnerabilities: noticeable spots in the stego-image, i.e., a non-smooth embedding result, and inefficiency caused by rough re-adjustment of falling-off-boundary value and impractical base translation. Moreover, we propose a new scheme that is efficient and produces a smooth and high quality embedding result by restricting n to power of 2 and using a sophisticated re-adjustment procedure. Our experimental results show that our scheme yields high quality stego-images and is secure against RS detection attack.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.59
no.2
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pp.445-451
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2010
This paper presents a threshold adaptation based voice query transcription scheme for music information retrieval. The proposed scheme analyzes monophonic voice signal and generates its transcription for diverse music retrieval applications. For accurate transcription, we propose several advanced features including (i) Energetic Feature eXtractor (EFX) for onset, peak, and transient area detection; (ii) Modified Windowed Average Energy (MWAE) for defining multiple small but coherent windows with local threshold values as offset detector; and finally (iii) Circular Average Magnitude Difference Function (CAMDF) for accurate acquisition of fundamental frequency (F0) of each frame. In order to evaluate the performance of our proposed scheme, we implemented a prototype music transcription system called AMT2 (Automatic Music Transcriber version 2) and carried out various experiments. In the experiment, we used QBSH corpus [1], adapted in MIREX 2006 contest data set. Experimental result shows that our proposed scheme can improve the transcription performance.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.29B
no.11
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pp.111-119
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1992
In this paper, we propose an edge detection scheme for noisy images based on the co-occurrence matrix. In the proposed scheme based on the step edge model, the gray level information is simply converted into a bit-map, i.e., the uniform and boundary regions of an image are transformed into a binary pattern by using the local mean. In this binary bit-map pattern, 0 and 1 densely distributed near the boundary region while they are randomly distributed in the uniform region. To detect the boundary region, the co-occurrence matrix on the bit-map is introduced. The effectiveness of the proposed scheme is shown via a quantitative performance comparison to the conventional edge detection methods and the simulation results for noisy images are also presented.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.4
no.5
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pp.330-339
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2015
Power quality (PQ) problems are becoming a big issue, since delicate complex electronic devices are widely used. We present a new denoising technique using discrete wavelet transform (DWT), where a modified correlation thresholding is used in order to reliably detect the PQ disturbances. We consider various PQ disturbances on the basis of IEEE-1159 standard over noisy environments, including voltage swell, voltage sag, transient, harmonics, interrupt, and their combinations. These event signals are decomposed using DWT for the detection of disturbances. We then evaluate the PQ disturbance detection ratio of the proposed denoising scheme over Gaussian noise channels. Simulation results also show that the proposed scheme has an improved signal-to-noise ratio (SNR) over existing scheme.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2005.05a
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pp.599-606
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2005
Novelty detection involves identifying novel patterns. They are not usually available during training. Even if they are, the data quantity imbalance leads to a low classification accuracy when a supervised learning scheme is employed. Thus, an unsupervised learning scheme is often employed ignoring those few novel patterns. In this paper, we propose two ways to make use of the few available novel patterns. First, a scheme to determine local thresholds for the Self Organizing Map boundary is proposed. Second, a modification of the Learning Vector Quantization learning rule is proposed so that allows one to keep codebook vectors as far from novel patterns as possible. Experimental results are quite promising.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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