In this paper, discrete wavelet transform using a PV system covers how the detection of a islanding. Connection point occur exclusively in Grid when the grid voltage and current operation of the wavelet coefficients by changing features will determine if islanding operation. The proposed method has simple computation and fast decision time has the advantage. DSP-based controller through the experiment proved the validity of the proposed method.
본 논문에서는 현재 사용하고 있는 아날로그 방식의 감시 시스템에서 발생하는 자원 낭비와 효율성 저하 문제를 극복하기 위해 MPEG-2 국제 표준을 이용한 영상 데이터의 인코딩 기법과 압축 기법을 적용한 새로운 방식의 디지털 감시 시스템의 설계 및 구현 기법에 대해 기술하였다. 또한, 기존의 디지털 감시 카메라 시스템에서 적용하지 못한 고속 움직임 추정 알고리듬을 적용하여, 보다 실시간적인 시스템을 제안한다. 고속 움직임 추정 알고리듬은 MPEG-2 비디오 인코딩을 위해서 제안되었다 이 알고리듬은 블록 매칭 기법과 그래디언트 기법의 혼합적인 사용에 기반한다. 또한 MPEG-2 비디오 데이터를 직접적으로 사용하여 움직이는 물체를 추출하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 매우 간단하고 종래의 물체 검출 방법들 보다 계산 시간이 훨씬 덜 요구된 다. 본 논문에서 제안한 시스템은 특정한 하드웨어 없이 단지 소프트웨어만으로 영상데이터를 실시간으로 인코딩 및 디코딩 한다.
We propose an overall procedure for measuring and unfolding fast neutron spectra using a trans-stilbene scintillation detector. Detector characterization was described, including the information on energy calibration, detector resolution, and nonproportionality response. The digital charge comparison method was used for the investigation of neutron-gamma Pulse Shape Discrimination (PSD). A pair of values of 600 ns pulse width and 24 ns delay time was found as the optimized conditions for PSD. A fitting technique was introduced to increase the trans-stilbene Proton Response Function (PRF) by 28% based on comparison of the simulated and experimental electron-equivalent distributions by the Cf-252 source. The detector response matrix was constructed by Monte-Carlo simulation and the spectrum unfolding was implemented using the iterative Bayesian method. The unfolding of simulated and measured spectra of Cf-252 and AmBe neutron sources indicates reliable, stable and no-bias results. The unfolding technique was also validated by the measured cosmic-ray induced neutron flux. Our approach is promising for fast neutron detection and spectroscopy.
The early localization of a fuel subassembly with a failed (wet rupture) fuel pin is very important in reactors to limit the associated radiological and operational consequences. This requires a fast and reliable system for failure detection and their localization in the core. In the Prototype Fast Breeder Reactor, the system specially designed for this purpose is Failed Fuel Location Modules (FFLM) housed in the control plug region. It identifies a failed sub-assembly by detecting the presence of delayed neutrons in the sodium from a failed sub-assembly. During the commissioning phase of PFBR, it is mandatory to demonstrate the FFLM effectiveness. The paper highlights the engineering and physics design aspects of FFLM and the integrated simulation towards its function demonstration with a source assembly containing a perforated metallic fuel pin. This test pin mimics a MOX pin of 1 cm2 of geometrical defect area. At 10% power and 20% sodium flow rate, the counts rate in the BCCs of FFLM system range from 75 cps to 145 cps depending upon the position of DN source assembly. The model developed for the counts simulation is applicable to both metal and MOX pins with proper values of k-factor and escape coefficient.
The sensitivity-based finite element model updating method has received increasing attention in damage detection of structures based on measured modal parameters. Finding an optimization technique with high efficiency and fast convergence is one of the key issues for model updating-based damage detection. A new simple and computationally efficient optimization algorithm is proposed and applied to damage detection by using finite element model updating. The proposed method combines the Gauss-Newton method with region truncation of each iterative step, in which not only the constraints are introduced instead of penalty functions, but also the searching steps are restricted in a controlled region. The developed algorithm is illustrated by a numerically simulated 25-bar truss structure, and the results have been compared and verified with those obtained from the trust region method. In order to investigate the reliability of the proposed method in damage detection of structures, the influence of the uncertainties coming from measured modal parameters on the statistical characteristics of detection result is investigated by Monte-Carlo simulation, and the probability of damage detection is estimated using the probabilistic method.
Two different sensors (here, KOMPSAT and RADARSAT) are considered for ship detection, and are used to delineate the detection performance for their data. The experiments are set for coastal regions of Mokpo Port and Ulsan Port and field experiments on board pilot boat are conducted to collect in situ ship validation information such as ship type and length. This paper introduce mainly the experiment result of ship detection by both RADARSAT SAR imagery and landbased RADAR data, operated by the local Authority of South Korea, so called vessel traffic system (VTS) radar. Fine imagery of Ulsan Port was acquired on June 19, 2004 and in-situ data such as wind speed and direction, taking pictures of ships and natural features were obtained aboard a pilot ship. North winds, with a maximum speed of 3.1 m/s were recorded. Ship's position, size and shape and natural features of breakwaters, oil pipeline and alongside ship were compared using SAR and VTS. It is shown that KOMPSAT/EOC has a good performance in the detection of a moving ship at a speed of 7 kts or more an hour that ship and its wake can be imaged. The detection capability of RADARSAT doesn't matter how fast ship is running and depends on a ship itself, e.g. its material, length and type. Our results indicate that SAR can be applicable to automated ship detection for a VTS and SAR combination service.
Face detection is the first step in a wide range of face applications. However, detecting faces in the wild is still a challenging task due to the wide range of variations in pose, scale, and occlusions. Recently, many deep learning methods have been proposed for face detection. However, further improvements are required in the wild. Another important issue to be considered in the face detection is the computational complexity. Current state-of-the-art deep learning methods require a large number of patches to deal with varying scales and the arbitrary image sizes, which result in an increased computational complexity. To reduce the complexity while achieving better detection accuracy, we propose a fully convolutional network-based face detection that can take arbitrarily-sized input and produce feature maps (heat maps) corresponding to the input image size. To deal with the various face scales, a multi-scale network architecture that utilizes the facial components when learning the feature maps is proposed. On top of it, we design multi-task learning technique to improve detection performance. Extensive experiments have been conducted on the FDDB dataset. The experimental results show that the proposed method outperforms state-of-the-art methods with the accuracy of 82.33% at 517 false alarms, while improving computational efficiency significantly.
Lane detection is a key function in developing autonomous vehicle technology. In this paper, we propose a lane marker detection algorithm robust to environmental variation targeting low cost embedded computing devices. The proposed algorithm consists of two phases: initialization phase which is slow but has relatively higher accuracy; and the tracking phase which is fast and has the reliable performance in a limited condition. The initialization phase detects lane markers using a set of filters utilizing the various features of lane markers. The tracking phase uses Kalman filter to accelerate the lane marker detection processing. In a tracking phase, we measure the reliability of the detection results and switch it to initialization phase if the confidence level becomes below a threshold. By combining the initialization and tracking phases we achieved high accuracy and acceptable computing speed even under a low cost computing resources in which we cannot use the computing intensive algorithm such as deep learning approach. Experimental results show that the detection accuracy is about 95% on average and the processing speed is about 20 frames per second with Raspberry Pi 3 which is low cost device.
실시간 설치가 가능한 움직이는 물체를 추적하는 알고리즘에 관하여 연구하였다. 본 논문에서는 연산자 표현과 variation이 알고리즘[10]에 근거하여 fast 알고리즘을 개발하였다. Variational알고리즘에 대한 초기 추정치는 상호 상관 계수가 최대가 되는 위치를 directed search를 통하여 구하였다. 개발한 fast 알고리즘은 먼저 영상을 16개의 작은 부영상으로 분해하고 새로 제시한 움직임 검출 방법과 variational 알고리즘을 각 부영상에 순차적으로 적웅하는 알고리즘이다. 따라서 부영상을 단위로 하는 recursive 알고리즘이다. 개발한 알고리즘은[10]자 비교하여 평균 7대 1 정도의 계산상의 이득을 얻을 수 있다.
본 논문에서는 FAST와 BRIEF 알고리즘을 기반으로 하는 증강현실을 구현하기 위해서 효율적인 병렬 구조를 제안한다. 객체 인식 알고리즘으로 잘 알려진 SURF 알고리즘은 객체인식에 강인하지만 연산 량이 많아 실시간으로 구현하기에 어려운 단점을 가지고 있다. FAST와 BRIEF 알고리즘을 활용하여 객체를 인식하였고, 임베디드 환경에서 성능을 향상하기 위해 기존의 OpenMP 라이브러리를 사용한 병렬구조를 개선하여 속도를 약 70%에서 100%로 향상 시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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