International Journal of Control, Automation, and Systems
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제5권1호
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pp.61-69
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2007
In this paper, we developed not only a reliable sound localization system including a VAD(Voice Activity Detection) component using three microphones but also a face tracking system using a vision camera. Moreover, we proposed a way to integrate three systems in the human-robot interaction to compensate errors in the localization of a speaker and to reject unnecessary speech or noise signals entering from undesired directions effectively. For the purpose of verifying our system's performances, we installed the proposed audio-visual system in a prototype robot, called IROBAA(Intelligent ROBot for Active Audition), and demonstrated how to integrate the audio-visual system.
Due to structural complicacy, structural health monitoring for civil engineering needs more accurate and effectual methods of damage identification. This study aims to import multi-source information fusion (MSIF) into structural damage diagnosis to improve the validity of damage detection. Firstly, the essential theory and applied mathematic methods of MSIF are introduced. And then, the structural damage identification method based on multi-mode information fusion is put forward. Later, on the basis of a numerical simulation of a concrete continuous box beam bridge, it is obviously indicated that the improved modal strain energy method based on multi-mode information fusion has nicer sensitivity to structural initial damage and favorable robusticity to noise. Compared with the classical modal strain energy method, this damage identification method needs much less modal information to detect structural initial damage. When the noise intensity is less than or equal to 10%, this method can identify structural initial damage well and truly. In a word, this structural damage identification method based on multi-mode information fusion has better effects of structural damage identification and good practicability to actual structures.
In general, CT and Shunt have been traditionally used as a sensor for detecting the partial discharges in order to diagnose the present insulation state of the electric power apparatus. The former is very convenient for the practical application since it is not only non-contact method but its frequency bandwidth and resonance frequency could be designed for its specific application. However, it has been proved to have poor linearity and low sensitivity. For the latter, even though it is an ideal sensor, noise from the power source and the ground could flow into the system. Furthermore, the surge current could be easily come into the measuring systems giving rise to a severe breakdown. In this respect, a hybrid sensor has been designed and fabricated in order to overcome the shortcoming of these two types of sensors. For this purpose, the experimental comparison with commercialized products has been also carried out. In this concept of the hybrid sensor, two different impedances could provide the passage of the signals. In this way, the discrimination of the noise could be accomplished very effectively with high ratio of signal over noise(S/N) under the little influence from the external noises and the breakdown.
Park, Kyunghwan;Park, Seongmo;Choi, Byoung Gun;Kang, Taewook;Kim, Jongbum;Kim, Young-Hee;Jin, Hong-Zhou
ETRI Journal
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제42권6호
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pp.951-964
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2020
This paper presents a lightweight true random number generator (TRNG) using beta radiation that is useful for Internet of Things (IoT) security. In general, a random number generator (RNG) is required for all secure communication devices because random numbers are needed to generate encryption keys. Most RNGs are computer algorithms and use physical noise as their seed. However, it is difficult to obtain physical noise in small IoT devices. Since IoT security functions are required in almost all countries, IoT devices must be equipped with security algorithms that can pass the cryptographic module validation programs of each country. In this regard, it is very cumbersome to embed security algorithms, random number generation algorithms, and even physical noise sources in small IoT devices. Therefore, this paper introduces a lightweight TRNG comprising a thin-film beta-radiation source and integrated circuits (ICs). Although the ICs are currently being designed, the IC design was functionally verified at the board level. Our random numbers are output from a verification board and tested according to National Institute of Standards and Technology standards.
본 연구에서는 음향방출기술을 적용한 실내모형실험을 통하여 강판형교의 피로 취약부위에서의 결함을 효과적으로 검출할 수 있는 AE기법을 제시하였다. 잔존수명의 산정에 의해 부재간의 상대적인 취약도를 비교 분석하면 교량의 안전점검시 점검대상의 우선순위와 범위를 결정할 수 있어 보다 효율적인 AE기술의 적용이 가능함을 알 수 있었다. 경제적이고 효율적인 AE기술의 적용을 연구하기 위하여 실시한 실험을 통한 주파수 분석 결과 차량통행시 잡음은 100~200 kHz사이에 집중되었고 균열에서의 AE신호는 400~500kHz 사이에 편중됨을 알았다. 따라서 R30 센서가 강판형교의 결함검출에 적합한 센서라고 판단되었다. 균열을 도입하여 실험한 결과 모의 AE발생원에 의해 결정된 위치 표정방법이 실제 균열이 발생할 때에도 잘 적용되며, 하중의 증가와 균열의 진전길이 등을 AE신호의 발생빈도와 비교한 결과 거의 선형적으로 비례함이 밝혀졌다. 그리고. 강교량과 같은 대형구조물에 적합한 경제적이고 효율적인 위치표정방법도 실험을 통하여 검증하였다.
2015년 5월 제주 서남부 해역에서 실시된 SAVEX15(Shallow Water Acoustic Variability EXperiment 2015) 데이터를 기반으로 내부파가 소나의 예상탐지확률(Predictive Probability of Detection, PPD)에 미치는 영향에 대하여 분석하였다. 제주 서남부 해역은 내부파, 수중음파채널 등으로 인하여 복잡한 해수 유동이 존재하는 해역이다. 본 논문에서는 확률적인 접근 방법을 통하여 소나의 성능을 예측하였다. SAVEX15 데이터 중 11 kHz ~ 31 kHz 대역대의 LFM(Linear Frequency Modulation), MLS(Maximum Length Sequence) 신호를 데이터 처리 하여 음원과 수신기가 약 2.8 km 떨어진 지점에서의 전달손실(Transmission Loss, TL)과 소음준위(Noise Level, NL) 값을 산출하였다. TL과 NL의 확률밀도함수(Probability Density Function, PDF)를 합성곱하여 신호이득에 대한 확률밀도 함수를 구하고 음원과 수신기의 수심에 따른 예상탐지확률을 산출하였다. 솔리톤 패킷과 내부조석 등의 내부파가 존재할 때 시간에 따른 예상탐지확률의 변화를 분석한 결과 각각 다른 양상으로 예상탐지확률 값에 영향을 주는 것을 확인하였다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제13권1호
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pp.67-72
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2013
Cloud detection and analysis from satellite images has been a topic of research in many atmospheric and environmental studies; however, it still is a challenging task for many reasons. In this paper, we propose a new method for cloud-type classification using fuzzy logic. Knowing that visible-light images of clouds contain thickness related information, while infrared images haves height-related information, we propose a two-layered fuzzy logic based on the input source to provide us with a relatively clear-cut threshold in classification. Traditional noise-removal methods that use reflection/release characteristics of infrared images often produce false positive cloud areas, such as fog thereby it negatively affecting the classification accuracy. In this study, we used the color information from source images to extract the region of interest while avoiding false positives. The structure of fuzzy inference was also changed, because we utilized three types of source images: visible-light, infrared, and near-infrared images. When a cloud appears in both the visible-light image and the infrared image, the fuzzy membership function has a different form. Therefore we designed two sets of fuzzy inference rules and related classification rules. In our experiment, the proposed method was verified to be efficient and more accurate than the previous fuzzy logic attempt that used infrared image features.
유도코일을 5회 감고, 외측 석영관 길이를 일반적인 ICP(Inductively Coupled Plasma) 토오치에서 보다 50 mm 더 길게 제작한 수평형 ICP 방출원을 제작한 후, ICP 방출분광분석기를 구성하였다. 신호대 잡음비 및 바탕선의 세기를 고주파 출력, 시료 유량, 알곤가스 유량 그리고 차단가스 유량변화에 대하여 측정하고 최적조건을 구했다. 이들 조건에서,수직형 플라스마와 비교하여 분광분석학적으로 비슷한 정도의 특징을 가진 바탕선 스펙트럼을 파장범위 200~500 nm에서 얻었다. 납(II), 220.35 nm의 방출선에서 검출한계가 11 ppb로 산출되었으며, 수직형과 비교하여 약 5배 낮은 값을 보였다.
본 연구는 폐쇄된 사무 공간상에서 2개의 마이크로폰을 이용하여 임의의 위치에서 발생한 음성 및 음향의 방향성 (방향각)을 추적하는 새로운 알고리듬을 제안한다. 본 논문에서 제안한 Subband CPSP (Cross Power Spectrum Phase) 알고리듬은 기존의 CPSP 알고리듬을 개선한 것으로서, 마이크로폰에 수신된 2개의 입력 신호에 대해 서브밴드 필터 뱅크를 이 용하여 대역 분할하고 각 서브밴드 대역에서 구해지는 대역별 CPSP 결과의 평균값을 제공한다. 이러한 주파수 대역 분할방식은 잡음의 영향을 각 대역으로 한정 분산시켜 사무 공간내 잡음의 영향을 각 대역으로 한정하여 음원의 방향각 계산시 발생하는 오차를 최소화할 수 있는 보다 강인하고 정확한 음원 추적 시스템을 가능하게 한다. 제안된 알고리듬의 성능을 입증하기 위해 기존의 CPSP 와 Subband CPSP 알고리듬의 실시간 음원 추적 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안된 Subband CPSP가 CPSP에 비해 평균 5% 이상의 성능 향상을 가져옴을 확인할 수 있었다.
수중영상은 수중 잡음과 낮은 해상도로 표적의 형상과 구분이 명확하지 않다. 그리고 딥러닝의 입력으로 수중영상은 전처리가 필요하며 Segmentation이 선행되어야 한다. 전처리를 하여도 표적은 명확하지 않으며 딥러닝에 의한 탐지, 식별의 성능도 높지 않을 수 있다. 따라서 표적을 구분하며 명확하게 하는 작업이 필요하다. 본 연구에서는 수중영상에서 표적 그림자의 중요성을 확인하고 그림자에 의한 물체 탐지 및 표적 영역 획득, 그리고 수중배경이 없는 표적과 그림자만의 형상이 담긴 데이터를 생성하며 더 나아가 픽셀값이 일정하지 않은 표적과 그림자 영상을 표적은 흰색, 그림자는 흑색, 그리고 배경은 회색의 3-모드의 영상으로 변환하는 과정을 제시한다. 이를 통해 딥러닝의 입력으로 명확히 전처리된 판별이 용이한 영상을 제공할 수 있다. 또한 처리는 Open Source Computer Vision(OpenCV)라이브러리의 영상처리 코드를 사용했으면 처리 속도도 역시 실시간 처리에 적합한 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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