A fault detection observer with finite time convergence characteristics(FT_FDO) is proposed and applied to a fault detection isolation system for a dynamic control system. The FT_FDO is a kind of dual state-observer scheme that provides with the state estimates insensitive to a specified fault and the corresponding fault estimate. The state estimates are processed to get the residual that will be logically compared with other residuals to detect and isolate the fault of interest, and the fault estimate may be used for fault compensation. The FDIS employing the FT_FDOs can be considered to be a multiple observer schemes(MOS) in which FT_FDOs are parallelly driven to generate a set of residuals to be compared each other. Due to the finite time convergence characteristics of the FT_FDO, the predetermined detection delay can be considered in the design stage of FDIS so that any fault of interest can be detected and identified in that time. It evidently resolves a well known difficulty of threshold selection owing to the transient responses of the fault detection observers(FDO) employed in FDIS. An FDIS is constructed for instruments(2-sensor, 1-actuator) in an inverted pendulum control system, and simulations are performed to show the performance of the FDIS and fault tolerant control system.
$K^+$ currents play multiple roles in the excitability of dorsal root ganglion (DRG) neurons. Influences on these currents change the shape of the action potential, its firing threshold and the resting membrane potential. In this study, whole cell configuration of patch clamp technique had been applied to record the blocking effect of capsaicin, a lipophilic alkaloid, on the delayed rectifier $K^+$ current in cultured small diameter DRG neurons of adult rat. Capsaicin reduced the amplitude of $K^+$ current in dose dependent manner, and the concentration-dependence curve was well described by the Hill equation with $K_D$ value of $19.1{\mu}M.$ The blocking effect of capsaicin was reversible. Capsaicin $(10 {\mu}M)$ shifted the steady-state inactivation curve in the hyperpolarizing direction by about 15 mV and increased the rate of inactivation. The voltage dependence of activation was not affected by capsaicin. These multiple effects of capsaicin may suggest that capsaicin bind to the region of $K^+$ channel, participating in inactivation process.
In the present paper, a Monte Carlo-based framework is developed to investigate the accuracy and reliability of analytical fragility curves of steel moment-resisting frames and simple SDOF systems. It is also studied how the effectiveness of incremental dynamic analysis (IDA) and multiple stripes analysis (MSA) approaches, as two common nonlinear dynamic analysis methods, are influenced by the number of records and analysis stripes in fragility curves producing. Results showed that the simple SDOF systems do not provide accurate and reliable fragility curves compared with realistic steel moment-resisting structures. It is demonstrated that, the effectiveness of nonlinear dynamic analysis approaches is dependent on the fundamental period of structures, where in short-period structures, IDA is found to be more effective approach compared with MSA. This difference between the effectiveness of two analysis approaches decreases as the fundamental period of structures become longer. Using of 2 or 3 analysis stripes in MSA approach leads to significant inaccuracy and unreliability in the estimated fragility curves. Additionally, 15 number of ground motion records is recommended as a threshold of significant unreliability in estimated fragility curves, constructed by MSA.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권2호
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pp.771-789
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2019
Text detection has been a popular research topic in the field of computer vision. It is difficult for prevalent text detection algorithms to avoid the dependence on datasets. To overcome this problem, we proposed a novel unsupervised text detection algorithm inspired by bootstrap learning. Firstly, the text candidate in a novel form of superpixel is proposed to improve the text recall rate by image segmentation. Secondly, we propose a unique text sample selection model (TSSM) to extract text samples from the current image and eliminate database dependency. Specifically, to improve the precision of samples, we combine maximally stable extremal regions (MSERs) and the saliency map to generate sample reference maps with a double threshold scheme. Finally, a multiple kernel boosting method is developed to generate a strong text classifier by combining multiple single kernel SVMs based on the samples selected from TSSM. Experimental results on standard datasets demonstrate that our text detection method is robust to complex backgrounds and multilingual text and shows stable performance on different standard datasets.
멀티레벨 잉크젯 프린터는 다양한 도트 크기 및 다른 농도를 가진 잉크를 사용함으로써 뛰어난 색재현과 부드러운 계조를 표현할 수 있다. 이에 멀티토닝 기법에 관한 많은 연구 노력들이 더 나은 영상 화질을 위해 진행되고 있다. 하지만 멀티토닝은 프린터가 출력할 수 있는 레벨에서 일정 구간 같은 잉크가 찍히는 banding artifact가 발생한다. 이는 특히 부드러운 계조 변화 영역에서 불연속성이나 시각적으로 좋지 않은 결과를 낳게 된다. 따라서 이러한 banding artifact를 줄이기 위하여 본 논문에서는 개선된 임계값 배율 조정함수를 이용하여 프린터 출력 레벨에서 이웃 출력 잉크의 혼합 비율을 제어함으로써 잉크 분포를 조절하는 멀티토닝 방법을 제안한다. Banding artifact가 발생하는 영역에서의 잉크 분포는 이웃 출력 잉크의 혼합 시점을 조절하는 임계값 배율 조정 함수의 두 인자에 의해 달라진다. 따라서 8명의 관찰자를 이용하여 여러 가지 인자 값에 대한 프린터 출력 레벨에서의 잉크 분포를 조사하였다. 그 결과, 특정 인자 값을 가진 임계값 배율 조정 함수를 사용함으로써 시각적으로 부드러운 계조 변화를 표현할 수 있었다. 실험에서는 제안한 방법을 칼라와 회색조 ramp 영상에 적용하여 banding artifact 감소와 색재현성에서의 더 나은 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 선로의 이용률 예측을 기반으로 하여 폴링 주기를 동적으로 변경시킬 수 있는 새로운 폴링 기법을 제시한다. 폴링은 네트워크 모니터링의 가장 중요한 기능이지만, 네트워크가 congestion 상태일 때 과대한 폴링 데이터는 네트워크를 심각한 congestion 상태로 만든다. 따라서 기존의 여러 폴링 기법들이 이전 시점에 폴링 요청했을 때 수신한 응답 메시지의 Round Trip Time 또는 폴링한 값의 선로 이용률을 통해 네트워크 congestion 또는 에이전트의 로드 여부를 판단하여 폴링 주기를 변경하여 폴링 트래픽을 조절하였으나 이는 이전 시점의 폴링을 근거로 폴링 주기를 변경하는 기법이기 때문에 폴링하고자 하는 당 시점의 네트워크 상태를 반영하지 못한다. 본 논문에서 제시하는 기법은 과거의 데이터를 근거로 폴링 시점에 폴링 데이터가 폴링 경로 상의 선로 이용률 임계값을 위반하는지를 예측하여 이를 통해 폴링 주기를 변경시킨다. 본 논문에서는 Box-Jenkins의 AR (Autoregressive) 모델을 사용하여 네트워크를 구성하는 각 선로의 이용률을 예측하였고 임계값 위반 여부를 확률로 제시하였다. 또한, 제시한 선로 이용률 예측 기반의 동적 폴링 기법을 실제 네트워크에 적용하여 적합성 여부를 평가하였고, 실험을 통하여 적절한 수준의 선로 이용률 임계값과 임계값 위반 확률을 판단함으로써 본 기법의 성능을 최대화하였다.
본 논문에서는 영상의 동질성 문턱 값(Homogeneity Threshold:$H_T$)을 이용한 영상분할방법에서 영상의 과분할 발생을 해결하기 위한 개선된 영상분할 방법을 제안한다. $H_T$을 기반으로 한 영역성장(Region Growth) 알고리듬은 선택된 윈도우의 중심화소만을 사용하기 때문에 과 분할이 발생하였으나, 제안한 방법에서는 선택된 윈도우에 대한 동질성 여부를 조사하여 동질성을 만족할 경우 선택된 윈도우 화소전체를 영역병합에 사용하고 선택 윈도우가 동질성 윈도우를 만족하지 않을 때에는 윈도우의 중심화소를 사용함으로써 영역의 과 분할을 현저하게 줄일 수 있었다. 제안한 방법의 타당성을 보이기 위하여 기존방법과 동일한 영상을 동일한 조건으로 실험하였으며, 그 결과 제안한 방법은 기존 방법에 비해 영역의 개수를 40% 이상 줄이면서도 시각적으로 영상의 품질에 차이가 없음을 볼 수 있었다. 특히 분할된 영역의 크기순으로 결합한 영상을 가지고 비교 했을 때, 기존방법에서는 분할된 영역의 큰 영역으로부터 1,000개 이상의 영역을 결합하여도 어떠한 영상인지 구분하기가 힘들었으나, 제안한 방법에서는 10개 내외의 영역만 결합하여도 어떠한 이미지인지 식별할 수 있음을 확인할 수 있었다. 따라서 제안한 방법은 특정 영상으로부터의 객체 추출이나 정보검색 혹은 해부학이나 생물학 분야의 연구 및 영상 시각화와 애니메이션 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
신원기반 암호기법에서 PKC(Private Key Generator)의 권한 남용을 막기 위해 일반적으로 threshold 기법을 사용한다. 하지만 이 방법은 사용자 개인키 발급과정에서 보다 많은 인증, pairing 연산, 통신비용을 요구한다. 이 논문에서는 PKG의 권한을 분산시키는 신원기반 암호기법에서 같은 사용자에게 다수의 개인키를 수시로 발급하거나 만료된 또는 철회된 키를 재발급하는 경우 이를 효율적으로 처리해줄 수 있는 새로운 모델을 제안한다. 새 기법에서 사용자의 개인키는 서로 다른 신뢰기관에 의해서 발급되는 두 개의 요소인 KGK(Key Generation Key)와 KUD(Key Usage Descriptor)로 구성된다. 이 중 KGK는 다수의 신뢰기관인 KIC(Key Issuing Center)가 threshold 방법으로 발급하며, KUD는 단일 신뢰기관인 KUM(Key Usage Manager)이 발급한다. 이 시스템의 장점은 키 재발급 비용이 상수시간이며 공개채널을 통한 키 발급이 가능하다는 것이다. 또한 Gentry가 제안하였던 time-slot 기반의 개인키 철회기법을 다른 신원기반 암호기법보다 효율적으로 적용할 수 있다. 이 논문은 새 시스템의 안전성에 대해서 증명하고 타 시스템과의 비교 분석을 통해 그 효율성을 보여준다.
최소가청역치를 측정하기 위한 기기인 순음청력검사 시스템은 사운드카드를 가진 컴퓨터에서 소프트웨어로 구현될 경우 가격 경쟁력을 가질 수 있다. 본 논문에서는 일반 PC를 기반으로 설계 및 구현된 순음청력검사 시스템을 기술한다. 개발된 PC 기반 순음청력검사 시스템은 기도 및 골도 검사시 지동 차폐 기능도 지원한다. 또한 자가 검사, 자동 검사 및 수동 검사 모드로 구성되는 다중 모드를 제공함으로써 집이나 병원 등 다양한 환경에서 사용될 수 있도록 설계되었다. 본 연구에서는 구현된 시스템의 출력 전압 파형과 출력 음압 측정을 통해 정상적으로 동작함을 검증하였다.
현재 주화의 제조 공정에서는 주화의 표면 품질 진단을 사람이 눈으로 직접 확인하여 수행하고 있다. 본 논문은 컨베이어 벨트에 놓이어 이동하는 주화로부터 획득한 영상을 이용하여 주화 표면의 결함을 검출하는 영상처리 방법을 제시한다. 결함 검출 방법은 영상에서 주화 영역을 분할하고, 분할된 동전을 비교할 모델에 정렬하며, 정렬된 영상을 최적의 고유 영상 공간으로 투영, 투영 오차와 학습된 가변 임계값과 비교하여 결함 부위를 검출한다. 본 논문에서는 이러한 일련의 영상처리 과정 중에서 주화 표면 진단과 관련하여 특화된 새로운 방법을 제시한다. 주화의 정렬을 위하여 분할된 주화의 히스토그램을 사용한다. 이 방법은 2차원 영상의 정렬을 일차원 히스토그램의 정렬로 변환하는 것이다. 다음으로 정렬된 영상을 고유 영상공간에 투영시켜 주화 방향에 따른 휘도 변화를 보정한다. 이 방법은 소수의 고유 영상 벡터들로 구성된 고유 영상 공간을 여러 개 생성하고, 최적의 고유 영상 공간에 정렬된 영상을 투영하여 실시간 구현이 가능하게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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