Time-series models like AR-ARX and ARMAX, provide a robust way to capture the dynamic properties of structures, and their residuals can be effectively used as features for damage detection. Even though several research papers discuss the implementation of AR-ARX and ARMAX models for damage diagnosis, they are basically been exploited so far for detecting the time instant of damage and also the spatial location of the damage. However, the inverse problem associated with damage quantification i.e. extent of damage using time series models is not been reported in the literature. In this paper, an approach to detect the extent of damage by combining the ARMAX model by formulating the inverse problem as a multi-constrained optimization problem and solving using a newly developed hybrid adaptive differential search with dynamic interaction is presented. The proposed variant of the differential search technique employs small multiple populations which perform the search independently and exchange the information with the dynamic neighborhood. The adaptive features and local search ability features are built into the algorithm in order to improve the convergence characteristics and also the overall performance of the technique. The multi-constrained optimization formulations of the inverse problem, associated with damage quantification using time series models, attempted here for the first time, can considerably improve the robustness of the search process. Numerical simulation studies have been carried out by considering three numerical examples to demonstrate the effectiveness of the proposed technique in robustly identifying the extent of the damage. Issues related to modeling errors and also measurement noise are also addressed in this paper.
Active sonar has been commonly used to detect targets existing in the shallow water. When a signal is transmitted and returned back from a target, it has been distorted by various properties of acoustic channel such as multipath arrivals, scattering from rough sea surface and ocean bottom, and refraction by sound speed structure, which makes target detection difficult. It is therefore necessary to consider these channel properties in the target signal simulation in operational performance system of active sonar. In this paper, a monostatic active sonar system is considered, and the target echo, reverberation, and ambient noise are individually simulated as a function of time, and finally summed to simulate a total received signal. A 3-dimensional highlight model, which can reflect the target features including the shape, position, and azimuthal and elevation angles, has been applied to each multipath pair between source and target to simulate the target echo signal. The results are finally compared to those obtained by the algorithm in which only direct path is considered in target signal simulation.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.24
no.7
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pp.555-561
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2014
Acoustic Emission technique is widely applied to develop the early fault detection system, and the problem about a signal processing method for AE signal is mainly focused on. In the signal processing method, envelope analysis is a useful method to evaluate the bearing problems and wavelet transform is a powerful method to detect faults occurred on rotating machinery. However, exact method for AE signal is not developed yet for the rotating machinery diagnosis. Therefore, in this paper two methods which are processed by Hilbert transform and DET for feature extraction. In addition, we evaluate the classification performance with varying the parameter from 2 to 15 for feature selection DET, 0.01 to 1.0 for the RBF kernel function of SVR, and the proposed algorithm achieved 94 % classification of averaged accuracy with the parameter of the RBF 0.08, 12 feature selection.
Kim, Ji-Yeon;Kim, Hyung-Jong;Cho, Young-Duk;Kim, Hwan-Kuk;Won, Yoo-Jae;Kim, Myuhng-Joo
Journal of the Korea Society for Simulation
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v.16
no.3
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pp.75-87
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2007
As the VoIP service quality is getting better and many shortcomings are being overcome, users are getting interested in this service. Also, there are several additional features that provide a convenience to users such as presence service, instant messaging service and so on. But, as there are always two sides of rein, some security issues have users hesitate to make use of it. This paper deals with one of the issues, the VoIP spam problem. We took into account the signal pattern of voice message in spam call and we have constructed voice signal models of normal call, normal call with noise and spam call. Each voice signal case is inserted into our spam decision algorithm which detects the spam calls based on the amount of information in the call signal. We made use of the DEVS-$Java^{TM}$ for our modeling and simulation. The contribution of this work is in suggestion of a way to detect voice spam call signal and testing of the method using modeling and simulation methodology.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.43
no.5
s.311
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pp.48-56
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2006
In this paper, we proposed the high quality audio watermarking algorithm using MDCT/IMDCT (Modified DCT/Inverse Modified DCT) with psychoacoustic model. Generally, a digital audio watermark is embedding the frequency domain after frequency transform of the digital audio data but the digital audio quality is affected by watermarking. In our scheme, the digital audio data is spread with PN((Pseudo Noise) code and then audio watermark is embedded in MDCT processing that refers psychoacoustic model. In MDCT processing, according to the shape of filter bank output, the block switching selects a window sequence that has 256, 1,024 or 2,048 points interval for high quality audio. The author confirm that when watermark weight ${\alpha}$ is 2.5 below, the detection ratio of watermark is a satisfied to SDMI's(Secure Digital Music Initiative) recommendation 50% above and SM is $50{\sim}68dB$ range with mainly 4 kind of attacks(Compression, Cropping, FFT and Echo).
Object tracking in a real time image is one of Interesting subjects in computer vision and many practical application fields past couple of years. But sometimes existing systems cannot find object by recognize background noise as object. This paper proposes a method of object detection and tracking using adaptive background image in real time. To detect object which does not influenced by illumination and remove noise in background image, this system generates adaptive background image by real time background image updating. This system detects object using the difference between background image and input image from camera. After setting up MBR(minimum bounding rectangle) using the internal point of detected object, the system tracks object through this MBR. In addition, this paper evaluates the test result about performance of proposed method as compared with existing tracking algorithm.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.24
no.1
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pp.112-121
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2016
AFLS (Adaptive front lighting system) is being applied to improve safety in driving automotive at night. Safe embedded system design for controlling head-lamps is required to improve noise robust ECU hardware and software simultaneously by considering safety requirement of hardware-dependent software under severe environmental noise. In this paper, we propose an adaptive headlight controller with a newly-designed symmetric angle sensor compensator, especially based on the proposed steering-swivel angle lookup table to determine whether the current controlling target is safe. The proposed system includes an additional backup hardware to compare the system status and provides safe swivel-angle management using a controlling algorithm based on the pre-defined lookup table (LUT), which is a symmetric mapping relationship between the requested steering angle and expected swivel angle target. The implemented system model shows that the proposed architecture effectively detects abnormal situations and restores safe status of controlling the light-angle in AFLS operations under severe noisy environment.
The optimal joint maximum-likelihood sequence estima-for using an array of antennas is derived for synchronous direct sequence-code division multiple access (DS-CDMA) system. Each user employs a rate 1/n convolutional code for channel coding for the additive white Gaussian noise (AWGN) channel. The array re-ceiver structure is composed of beamformers in the users' direc-tions followed by a bank of matched filters. The decoder is imple-mented using a Viterbi algorithm whose states depend on the num-ber of users and the constraint length of the convolutional code. The asymptotic array multiuser coding gain(AAMCG)is defined to encompass the asymptotic multiuser coding gain and the spatial information on users' locations in the system. We derive the upper and lower bounds of the AAMCG. As an example, the upper and lower bounds of AAMCG are obtained for the two user case where each user employes the maximum free distance convolutional code with rate 1/2. The enar-far resistance property is also investigated considering the number of antenna elements and user separations in the space.
In this paper, we introduce a watermarking technique using a block-based wavelet transform. Our objective is to achieve the invisibility of the watermark embedded into an image. That is, the difference between the original image and the watermarked image is perceptually invisible. Also, we propose a scheme that is robust to common Image processing by embedding the watermark into ail frequencies. Especially, we certified that the proposed watermarking algorithm was robust to JPEG compression and noise. In addition, our detection scheme can detect the manipulated area for the purpose of authentication. From the experimental results, we conclude that the proposed watermarking system satisfied the objectives proposed in this paper.
This research proposes measuring of BCG(ballistocardiogram) to monitor heart activities in a non-constrained environment, at home or work. Unlike with ECG, measuring BCG does not require the attachment of leads on the subject's body and allows signal measuring in a non-constrained state. It enables effective long-term monitoring of cardiac conditions. In this study a chair type BCG measurement system to continuous monitor the activity of the heart is implemented. The instrument consists of upper petal and ready for press of chair load cell sensor is attached to measure the change of the object's weight. In order to extract the output ballistic signal from the weight and force sensor signals. Beside the signal processing circuit for the digital conversion, the ballistic signal is detected using DAQ equipment. Signal processing algorithm including wavelet transforms for noise cancellation, template matching for normalization and peak detection in BCG is developed. ECG and BCG were concurrently measured to evaluate the performance of the system, and comparing the characteristics of the two signals verified the possibility of the system in non-constrained and nonconscious health monitoring.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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