This paper proposes an effective algorithm of Korean license plate recognition. By applying Haar-like feature and Canny edge detection on a captured vehicle image, it is possible to find a connected rectangular, which is a strong candidate for license plate. The color information of license plate separates plates into white and green. Then, OTSU binary image processing and foreground neighbor pixel propagation algorithm CLNF will be applied to each license plates to reduce noise except numbers and letters. Finally, through labeling, numbers and letters will be extracted from the license plate. Letter and number regions, separated from the plate, pass through mesh method and thinning process for extracting feature vectors by X-Y projection method. The extracted feature vectors are classified using neural networks trained by backpropagation algorithm to execute final recognition process. The experiment results show that the proposed license plate recognition algorithm works effectively.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.20
no.6
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pp.511-520
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2000
Ultrasonic pulse echo method comes to be difficult to apply to the multi-layered structure with very thin layer, because the echoes from the top and the bottom of the layer are superimposed. We can easily meet this problem when the silicon chip layer in the semiconductor is inspected by a SAM equipment using fairly low frequency lower than 20MHz by which severe attenuation in the epoxy mold compound of packaging material can be overcome. Conventionally, deconvolution technique has been used for the decomposition of superimposed UT signals, however it has disabilities when the waveform of the transmitted signal is distorted according to the propagation. In this paper, the wavelet transform based deconvolution(WTBD) technique is proposed as a new signal processing method that can decompose the superimposed echo signals with superior performances compared to the conventional deconvolution technique. WTBD method uses the wavelet transform in the pre-stage of deconvolution to extract out the common waveform from the transmitted and received signal with distortion. Performances of the proposed method we shown by through computer simulations using model signal with noise and we demonstrated by through experiments for the fabricated semiconductor sample with partial delamination at the top of silicon chip layer.
Ji, Qing;Ho, Michael;Zheng, Rong;Ding, Zhi;Song, Gangbing
Smart Structures and Systems
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v.15
no.1
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pp.135-150
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2015
Large concrete structures are prone to cracks and damages over time from human usage, weathers, and other environmental attacks such as flood, earthquakes, and hurricanes. The health of the concrete structures should be monitored regularly to ensure safety. A reliable method of real time communications can facilitate more frequent structural health monitoring (SHM) updates from hard to reach positions, enabling crack detections of embedded concrete structures as they occur to avoid catastrophic failures. By implementing an unconventional mode of communication that utilizes guided stress waves traveling along the concrete structure itself, we may be able to free structural health monitoring from costly (re-)installation of communication wires. In stress-wave communications, piezoelectric transducers can act as actuators and sensors to send and receive modulated signals carrying concrete status information. The new generation of lead zirconate titanate (PZT) based smart aggregates cause multipath propagation in the homogeneous concrete channel, which presents both an opportunity and a challenge for multiple sensors communication. We propose a time reversal based pulse position modulation (TR-PPM) communication for stress wave communication within the concrete structure to combat multipath channel dispersion. Experimental results demonstrate successful transmission and recovery of TR-PPM using stress waves. Compared with PPM, we can achieve higher data rate and longer link distance via TR-PPM. Furthermore, TR-PPM remains effective under low signal-to-noise (SNR) ratio. This work also lays the foundation for implementing multiple-input multiple-output (MIMO) stress wave communication networks in concrete channels.
When measuring the radiating noise of an underwater moving source, the range information between the acoustic source and the receiver is an important evaluation factor, and the measurement standards such as a receiver position, a moving source depth and a speed are set. Although there is a method of using the cross correlation as a method of finding the range of the underwater moving source, this method requires a time synchronization process. In this paper, we proposed the method to estimate the range by comparing the Doppler frequency difference of the theoretically calculated multipath signal with the Doppler frequency difference of the multipath signal estimated from the received signal. The proposed method does not require a separate time synchronization process. Simulations were performed to verify the performance, and the ranging error of the proposed method reduced by about 95 % than that of the conventional method.
Seismic reflection surveying is one of the most widely used and effective techniques for coal seam structure delineation and risk mitigation for underground longwall mining. However, the ability of the method can be compromised by the presence of volcanic cover. This problem arises within parts of the Bowen and Sydney Basins of Australia and seismic surveying can be unsuccessful. As a consequence, such areas are less attractive for coal mining. Techniques to improve the success of seismic surveying over basalt flows are needed. In this paper, we use elastic wave-equation-based forward modelling techniques to investigate the effects and characteristics of seismic wave propagation under different settings involving changes in basalt properties, its thickness, lateral extent, relative position to the shot position and various forms of inhomogeneity. The modelling results suggests that: 1) basalts with high impedance contrasts and multiple flows generate strong multiples and weak reflectors; 2) thin basalts have less effect than thick basalts; 3) partial basalt cover has less effect than full basalt cover; 4) low frequency seismic waves (especially at large offsets) have better penetration through the basalt than high frequency waves; and 5) the deeper the coal seams are below basalts of limited extent, the less influence the basalts will have on the wave propagation. In addition to providing insights into the issues that arise when seismic surveying under basalts, these observations suggest that careful management of seismic noise and the acquisition of long-offset seismic data with low-frequency geophones have the potential to improve the seismic results.
The fiber Raman amplifier(FRA) is a distinctly advantageous technology. Due to its wider, flexible gain bandwidth, and intrinsically lower noise characteristics, FRA has become an indispensable technology of today. Various FRA modeling methods, with different levels of convergence speed and accuracy, have been proposed in order to gain valuable insights for the FRA dynamics and optimum design before real implementation. Still, all these approaches share the common platform of coupled ordinary differential equations(ODE) for the Raman equation set that must be solved along the long length of fiber propagation axis. The ODE platform has classically set the bar for achievable convergence speed, resulting exhaustive calculation efforts. In this work, we propose an alternative, highly efficient framework for FRA analysis. In treating the Raman gain as the perturbation factor in an adiabatic process, we achieved implementation of the algorithm by deriving a recursive relation for the integrals of power inside fiber with the effective length and by constructing a matrix formalism for the solution of the given FRA problem. Finally, by adiabatically turning on the Raman process in the fiber as increasing the order of iterations, the FRA solution can be obtained along the iteration axis for the whole length of fiber rather than along the fiber propagation axis, enabling faster convergence speed, at the equivalent accuracy achievable with the methods based on coupled ODEs. Performance comparison in all co-, counter-, bi-directionally pumped multi-channel FRA shows more than 102 times faster with the convergence speed of the Average power method at the same level of accuracy(relative deviation < 0.03dB).
The importance of active sonar systems is emerging due to the quietness of underwater targets and the increase in ambient noise due to the increase in maritime traffic. However, the low signal-to-noise ratio of the echo signal due to multipath propagation of the signal, various clutter, ambient noise and reverberation makes it difficult to identify underwater targets using active sonar. Attempts have been made to apply data-based methods such as machine learning or deep learning to improve the performance of underwater target recognition systems, but it is difficult to collect enough data for training due to the nature of sonar datasets. Methods based on mathematical modeling have been mainly used to compensate for insufficient active sonar data. However, methodologies based on mathematical modeling have limitations in accurately simulating complex underwater phenomena. Therefore, in this paper, we propose a sonar signal synthesis method based on a deep neural network. In order to apply the neural network model to the field of sonar signal synthesis, the proposed method appropriately corrects the attention-based encoder and decoder to the sonar signal, which is the main module of the Tacotron model mainly used in the field of speech synthesis. It is possible to synthesize a signal more similar to the actual signal by training the proposed model using the dataset collected by arranging a simulated target in an actual marine environment. In order to verify the performance of the proposed method, Perceptual evaluation of audio quality test was conducted and within score difference -2.3 was shown compared to actual signal in a total of four different environments. These results prove that the active sonar signal generated by the proposed method approximates the actual signal.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.16
no.4
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pp.31-40
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2016
In vehicular ad-hoc networks (VANETs), vehicles sense information on emergency incidents (e.g., accidents, unexpected road conditions, etc.) and propagate this information to following vehicles and a server to share the information. However, this process of emergency message propagation is based on multiple broadcast messages and can lead to broadcast storms. To address this issue, in this work, we use a novel approach to detect the vehicles that are farthest away but within communication range of the transmitting vehicle. Specifically, we discuss a signal-to-noise ratio (SNR)-based linear back-off (SLB) scheme where vehicles implicitly detect their relative locations to the transmitter with respect to the SNR of the received packets. Once the relative locations are detected, nodes that are farther away will set a relatively shorter back-off to prioritize its forwarding process so that other vehicles can suppress their transmissions based on packet overhearing. We evaluate SLB using a realistic simulation environment which consists of a NS-3 VANET simulation environment, a software-based WiFi-IP gateway, and an ITS server operating on a separate machine. Comparisons with other broadcasting-based schemes indicate that SLB successfully propagates emergency messages with latencies and hop counts that is close to the experimental optimal while reducing the number of transmissions by as much as 1/20.
Park, Jae-Seok;Yoon, Byung-Sik;Jang, Chang-Heui;Lee, Jong-Po
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.28
no.5
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pp.436-442
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2008
Graphite material has been recognized as a very competitive candidate for reflector, moderator, and structural material for very high temperature reactor (VHTR). Since VHTR is operated up to $900-950^{\circ}C$, small amount of impurity may accelerate the oxidation and degradation of carbon graphite, which results in increased porosity and lowered fracture toughness. In this study, ultrasonic wave propagation properties were investigated for both as-received and degradated material, and the feasibility of ultrasonic testing (UT) was estimated based on the result of ultrasonic property measurements. The ultrasonic properties of carbon graphite were half, more than 5 times, and 1/3 for velocity, attenuation, and signal-to-noise (S/N) ratio respectively. Degradation reduces the ultrasonic velocity slightly by 100 m/s, however the attenuation is about 2 times of as-receive state. The results of probability of detection (POD) estimation based on S/N ratio for side-drilled-hole (SDHs) of which depths were less than 100 mm were merely affected by oxidation and degradation. This result suggests that UT would be reliable method for nondestructive testing of carbon graphite material of which thickness is not over 100 mm. In accordance with the result produced by commercial automated ultrasonic testing (AUT) system, human error of ultrasonic testing is barely expected for the material of which thickness is not over 80 mm.
This study presents a procedure for discrimination of artificial events from earthquakes occurred in and around the Korean Peninsula using data set in the Wonju KSRS seismograph network, Korea. Two training sets representing natural and artificial earthquakes were constructed with 150 and 56 events, respectively, with high signal to noise ratio. A frequency band, Pg(4-6 Hz)/Lg(5-7 Hz), which is optimal for the discrimination of seismic sources was derived from the two-dimensional grid of Pg/Lg spectral amplitude ratio. The corrections for the effects of earthquake magnitude and hypocentral distance were carried out for improvement of discrimination capability. For correcting the effect of magnitude dependence due to the inverse proportionality of corner frequency to seismic moment, the Brune's source spectrum was subtracted from the observation spectrum. The spectrum was corrected using the optimal damping coefficient to remove damping effect with the hypocentral distance. The effect of locally varying spectrum ratio was cancelled correcting variation of wave propagation along the ray path. The performance in discrimination between training sets of natural and artificial events was compared using the Mahalanobis distance in each step of correction. The procedure of magnitude, distance, and path corrections show clear improvements of the discrimination results with increasing Mahalanobis distance, from 1.98 to 3.01, between two training sets.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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