KIEE International Transactions on Power Engineering
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제3A권2호
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pp.85-92
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2003
When a current transformer (CT) is saturated, the wave-shape of the secondary current is distorted and contains points of inflection, which correspond to the start or end of each saturation period. Discontinuity in the first-difference function of the current arises at points of inflection, where the second and third differences convert into pulses that can be used to detect saturation. This paper describes the design and evaluation of a CT saturation detection technique using the third-difference function and includes the countermeasure for a spike signal. Test results clearly demonstrate that the algorithm successfully detects the start and end of each saturation period irrespective of the remanent flux and magnetization inductance in the saturated region. This paper concludes by describing the results of hardware implementation of the algorithm using a DSP.
One of the most widely studied protocols for tactical ad-hoc networks is Optimized Link State Routing Protocol (OLSR). As for OLSR research, most research work focus on reducing control traffic overhead and choosing relay point. In addition, because OLSR is mostly dependent on link detection and propagation, dynamic Hello timer become research challenges. However, different timer interval causes imbalance of link validity time by affecting link lifetime. To solve this problem, we propose a weighted topology graph model for constructing a robust network topology based on the link validity time. In order to calculate the link validity time, we use control message timer, which is set for each node. The simulation results show that the proposed mechanism is able to achieve high end-to-end reliability and low end-to-end delay in small networks.
Wireless networks have become integral to society as they provide mobility and scalability advantages. However, their disadvantage is that they cannot control the media, which makes them vulnerable to various types of attacks. One example of such attacks is the evil twin access point (AP) attack, in which an authorized AP is impersonated by mimicking its service set identifier (SSID) and media access control (MAC) address. Evil twin APs are a major source of deception in wireless networks, facilitating message forgery and eavesdropping. Hence, it is necessary to detect them rapidly. To this end, numerous methods using clock skew have been proposed for evil twin AP detection. However, clock skew is difficult to calculate precisely because wireless networks are vulnerable to noise. This paper proposes an evil twin AP detection method that uses a multiple-feature-based machine learning classification algorithm. The features used in the proposed method are clock skew, channel, received signal strength, and duration. The results of experiments conducted indicate that the proposed method has an evil twin AP detection accuracy of 100% using the random forest algorithm.
The speech detection is one of the important problems in real-time speech recognition. The accurate detection of speech boundaries is crucial to the performance of speech recognizer. In this paper, we propose a speech detector based on Mel-band selection through training. In order to show the excellence of the proposed algorithm, we compare it with a conventional one, so called, EPD-VAA (EndPoint Detector based on Voice Activity Detection). The proposed speech detector is trained in order to better extract keyword speech than other speech. EPD-VAA usually works well in high SNR but it doesn't work well any more in low SNR. But the proposed algorithm pre-selects useful bands through keyword training and decides the speech boundary according to the energy level of the sub-bands that is previously selected. The experimental result shows that the proposed algorithm outperforms the EPD-VAA.
Etching endpoint detection with plasma impedance monitoring (PIM) is demonstrated for small area dielectric layers inductive coupled plasma etching. The endpoint is determined by the impedance harmonic signals variation from the I-V monitoring system. Measuring plasma impedance has been examined as a relatively simple method of detecting variations in plasma and surface conditions without contamination at low cost. Cluster analysis algorithm is modified and applied to real-time endpoint detection for sensitivity enhancement in this work. For verification, the detected endpoint by PIM and real-time cluster analysis is compared with widely used optical emission spectroscopy (OES) signals. The proposed technique shows clear improvement of sensitivity with significant noise reduction when it is compared with OES signals. This technique is expected to be applied to various plasma monitoring applications including fault detections as well as end point detection.
The current paper presents a technique to detect crack in non-uniform cantilever-type pipe beams, that have step changes in the properties of their cross sections, restrained by a translational and rotational spring with a tip mass at the free end. An equation for estimating the natural frequencies for the non-uniform beams is derived using the boundary and continuity conditions, and an equivalent bending stiffness for cracked beam is applied to calculate the natural frequencies of the cracked beam. An experimental study for a step-changed non-uniform cantilever-type pipe beam restrained by bolts with a tip mass is carried out to verify the proposed method. The translational and rotational spring constants are updated using the neural network technique to the results of the experiment for intact case in order to establish a baseline model for the subsequent crack detection. Then, several numerical simulations for the specimen are carried out using the derived equation for estimating the natural frequencies of the cracked beam to construct a set of training patterns of a neural network. The crack locations and sizes are identified using the trained neural network for the 5 damage cases. It is found that the crack locations and sizes are reasonably well estimated from a practical point of view. And it is considered that the usefulness of the proposed method for structural health monitoring of the step-changed non-uniform cantilever-type pipe beam-like structures elastically restrained in the ground and have a tip mass at the free end could be verified.
임피던스 위상각 적정법을 산화환원적정, 산염기적정, 착화적정 그리고 침전적정에 적용하여 정확한 종말점 검출법을 연구하였다. 일정한 교류전류가 두 백금전극사이를 통과하도록 하였고 그중 하나는 $0.1cm^2$ 또는 $0.026cm^2$의 표면적을 가진 초소형 분극전극이었고 다른 하나는 $1cm^2$의 표면적을 비분극전극을 사용하였다. 과망간산칼륨에 의한 옥살산의 산화환원적정에서 임피던스 위상각 적정법을 적용하였을때 $50{\mu}A$, 0.0005 M 이상의 농도에서 뚜렷한 종말점을 얻었고, 50 Hz 근방의 주파수 영역에서 가장 확실한 종말점을 얻을 수 있었다. NaOH에 의한 인산의 산염기 적정에서 0.001 M 수산화나트륨에 의한 0.001 M 인산의 적정시 임피던스 위상각 적정법을 적용하여 $50{\mu}A$, 주파수 25-97 Hz의 넓은 주파수 영역에서 뚜렷한 제1당량점을 얻었다. 이는 전도도의 반대 개념으로서의 임피던스의 변화량이 종말점을 기점으로 변곡하고 이에따라 위상각이 변화하는데 원인됨을 알았다. 또한 제2당량점에서는 임피던스 위상각 적정법으로 뚜렷한 종말점을 얻지 못하였다. 이는 $Na_2HPO_4$의 가수분해를 막기 위하여 적정시 과량으로 첨가되는 NaCl에 의한 방해로 생각된다. 0.1 M EDTA에 의한 0.01 M 황산구리의 착화적정시에는 위상각 측정으로 적정종말점을 찾기 보다는 "다른위상" 임피던스 Z"을 측정하여 종말점을 알아내는 것이 유리함을 알았다. $AgNO_3$에 의한 $Cl^-$의 침전적정에 있어 $100{\mu}A$, 0.1 M 농도에서 임피던스 위상각 적정법을 적용하여 명확한 종말점을 얻었고, 15-30Hz 범위에서 가장 안정적인 뚜렷한 변화를 볼 수 있었다. 그러나 0.01 M 농도에서는 임피던스 위상각의 뚜렷한 변화를 볼 수 없었다. 본 연구에서 임피던스 위상각 적정법을 산화환원적정, 산염기적정, 착화적정 그리고 침전적정시의 종말점 검출을 위해 사용하였을 때 대부분 성공적이었으며 이는 적정시 종말점을 정확히 측정하는 목적에 활용 할수 있음을 보여주는 것이다.
The automated ECG diagnostic systems that are odd in hospitals have low performance of P-wave detection when faced with some diseases such as conduction block. So, the purpose of this study was the improvement of detection performance in conduction block which is low in P-wave detection. The first procedure was removal of baseline drift by subtracting the median filtered signal of 0.4 second length from the original signal. Then the algorithm detected R peak and T end point and cancelled the QRS-T complex to get'p prototypes'. Next step was magnification of P prototypes with dispersion and detection of'p candidates'in the magnified signal, and then extraction of contextual information concerned with P-waves. For the last procedure, the CIR was applied to P candidates to confirm P-waves. The rule base consisted of three rules that discriminate and confirm P-waves. This algorithm was evaluated using 500 patient's raw data P-wave detection perFormance was in- creased 6.8% compared with the QRS-T complex cancellation method without application of the rule base.
Confocal microscopy is very popular technology in bio-medical inspection due to its ability to reject background signals and to measure very thin slide of thick specimens, which is called optical sectioning. But intensity of detected signal in fluorescence type confocal microscopy is so small that only 0.2% of emitted fluorescence light can be detected in the best case. In this paper, we proposed the reflecting optical system to improve the detection intensity and designed the optical system by optimal design method. At the end of the paper, we analyzed the characteristics of the proposed reflecting optical system.
시점기반 복합 이벤트 처리는 각 이벤트에 하나의 타임스탬프를 사용하여 즉각적인 이벤트를 처리한다. 하지만, 시점기반의 이벤트 처리로는 이벤트의 활동 기간이 중요한 역할을 하는 금융, 멀티미디어, 의학, 기상학 같은 분야에서 복합적인 시제 관계를 표현하기에는 불충분하다. 실세계의 애플리케이션 분야에서, 이벤트는 기간을 가지며, 두 종류 이상의 이벤트는 시간적으로 겹쳐질 수도 있고, 하나의 이벤트가 다른 이벤트를 포함할 수도 있다. 이런 종류의 이벤트들에 대한 관계는 시점기반 이벤트처럼 연속적이지 않을 수도 있다. 본 논문에서는 기간기반 이벤트를 사용하여 복합 이벤트의 패턴을 검출하는 방법을 설계하고 구현한다. 기간기반 이벤트는 시점기반 이벤트가 다룰 수 없는 이벤트들 사이의 겹침과 포함관계를 표현할 수 있다. 기간기반 이벤트 연산자는 시작 끝점과 종료 끝점을 사용하여 이벤트의 기간을 나타내고, 기간기반 이벤트의 시퀀스를 표현하여 복합 이벤트 패턴을 검출할 수 있다. 본 논문에서는 복합 이벤트 패턴 검출의 효율성을 높이기 위해 활성 인스턴스 스택을 사용하는 알고리즘을 제시하며, 이벤트의 시퀀스를 구성할 때 중간 결과의 개수를 줄이기 위해 윈도우 푸시다운 기법을 적용하여 수행시간과 메모리의 효율을 높인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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