As buildings have been constructed higher and more complicated recently, the activities of the residents occurred in those multiplex buildings have also become more various. As a result, possibility and the size of the damage from the disaster like a fire are getting larger. So, many studies for preventing the damage in refuge situation are being conducted. In this study, a new process for finding the optimum refuge path is presented, which is different from existing methods. This new method operates by using the human movement detection system in the building for real time. And the process also shows the new way which can shorten the number of calculation for deciding the optimum refuge path. That new way is to make variables such as the velocity of smoke and person movement into a constant. Finally it will be applied to a multiplex building.
The process equipment for handling high level radioactive materials, such as spent nuclear fuel, is operated within a sealed facility, called a hot cell, due to high radioactivity. Thus, this equipment should be maintained and repaired by remotely operated manipulator. In this study, to carry out the sale and effective maintenance of the process equipment installed in the hot cell by a servo type manipulator, a collision free motion planning method of the manipulator using virtual prototyping technology is suggested. To do this, the parts are modelled in 3-D graphics, assembled, and kinematics are assigned and the virtual workcell is implemented in the graphical environment which is the same as the real environment. The method proposed in this paper is to find the optimal path of the manipulator using the function of the collision detection in the graphic simulator. The proposed path planning method and this graphic simulator of manipulator can be effectively used in designing of the maintenance processes for the hot cell equipment and enhancing the reliability of the spent fuel management.
Recently, in automotive technology area, intelligent safety systems have been actively accomplished for drivers, passengers, and pedestrians. Also, many researches are focused on development of autonomous vehicles. This paper propose the application of LiDAR sensors, which takes major role in perceiving environment, terrain classification, obstacle data clustering method, and local map building for autonomous driving. Finally, based on these results, planning for lane change path that vehicle tracking possible were created and the reliability of path generation were experimented.
In this paper, the detection scheme of the spatial coordinates based on stereo camera for a intelligent path planning of an automatic mobile robot is proposed. In the proposed system, face area of a moving person is detected from a left image among the stereo image pairs by using the YCbCr color model and its center coordinates are computed by using the centroid method and then using these data, the stereo camera embedded on the mobile robot can be controlled for tracking the moving target in real-time. Moreover, using the disparity mad obtained from the left and right images captured by the tracking-controlled stereo camera system and the perspective transformation between a 3-D scene. and an image plane, depth information can be detected. Finally, based-on the analysis of these calculated coordinates, a mobile robot system is derived as a intelligent path planning and a estimation.
In this study, a deep learning-based tillage boundary detection method for autonomous tillage by a tractor was developed, which consisted of image cropping, object classification, area segmentation, and boundary detection methods. Full HD (1920 × 1080) images were obtained using a RGB camera installed on the hood of a tractor and were cropped to 112 × 112 size images to generate a dataset for training the classification model. The classification model was constructed based on convolutional neural networks, and the path boundary was detected using a probability map, which was generated by the integration of softmax outputs. The results show that the F1-score of the classification was approximately 0.91, and it had a similar performance as the deep learning-based classification task in the agriculture field. The path boundary was determined with edge detection and the Hough transform, and it was compared to the actual path boundary. The average lateral error was approximately 11.4 cm, and the average angle error was approximately 8.9°. The proposed technique can perform as well as other approaches; however, it only needs low cost memory to execute the process unlike other deep learning-based approaches. It is possible that an autonomous farm robot can be easily developed with this proposed technique using a simple hardware configuration.
Adaptive K-best 검출 방식은 MIMO system을 위해 제안된 알고리즘이다. 제안된 방식은 각 K-best 단계에서 Zero-Forcing(ZF) 추정치의 신뢰도의 정도를 기반으로 하여, 생존 path들의 개수인 K값을 바꾸는 방식이다. 고정된 K값을 사용하는 K-best 방식의 치명적인 단점은 잘못된 ZF 추정치에 의해 발생하는 불완전한 간섭 제거로 인해 올바른 path임에도 일시적으로 그 거리가 K개의 최소 path 거리들 보다 더 커질 수 있다. 잘못된 ZF 추정치가 발생된 경우에는, path들 간의 거리들이 뚜렷하게 다르지 않다는 것을 관찰을 통해 발견하였다. 본 논문에서는 ZF 추정치의 신뢰도를 나타내는 지표로, 최소값을 갖는 path의 거리와 두 번째 최소값을 가지는 path 거리의 비를 사용한다. 최소값을 가지는 두 path의 거리의 비를 근거로, K값을 적절하게 선택하는 제안된 방식은 기존의 고정된 K값을 사용하는 K-best 방식에 비해, 확연히 개선되었음을 보여준다. 제안된 방식은, 큰 K값을 사용하는 방식에 비해 평균 계산양은 매우 작으면서, 큰 K값을 사용한 방식의 성능을 가진다.
본 논문에서는 다중 사용자 환경의 STBC CDMA 시스템에서 기존의 USE 검출방식이 여러 경로의 수신신호 중에서 가장 전력이 강한 신호만을 사용하므로 상대적으로 검출 능력이 떨어지는 단점이 있어 이를 보완한 검출방식을 제안한다. 제안한 방식은 각각의 다중경로의 수신신호에 여러 가지 방법으로 혼합된 이득을 적용한 뒤 이들을 결합하여 성능을 개선시킨 방식이다. 개선된 검출방식의 성능분석은 비트오율 확률 분포 관점에서 이루어졌으며 이것을 기존 USE방식과 비교하였다. 그 결과 다중경로 이득을 여러 가지 방법으로 혼합하여 적용시킨 개선된 검출방식이 기존의 방식보다 채널의 지연 값, 사용자 수, 신호 대 잡음비에 대한 비트 오율 확률분포의 성능이 더 향상됨을 알 수 있었다.
This paper proposes a simple and systematic method for the generation of the fault detection test sets for the combinational logic networks. Based on tile path sensitizing concept, the test patterns for the primary input gates of the network are defined, and then it is shown that, arranging these predefined test patterns according to the path sensitizing characteristics of the given network sturctures, the minimal complete test sets for the fan-out free combinational networks can be found easily. It is also shown that, taking into account the fan-out paths sensitizing compatibility, the proposed method can be extended to the irredundant reconvergent fan-out networks.
Typical security solutions such as intrusion detection system are not suitable for detecting advanced persistent attack(APT), because they cannot draw the big picture from trivial events of security solutions. Researches on techniques for detecting multiple stage attacks by analyzing the correlations between security events or alerts are being actively conducted in academic field. However, these studies still use events from existing security system, and there is insufficient research on the structure of the entire security system suitable for advanced persistent attacks. In this paper, we propose an attack path and intention recognition system suitable for multiple stage attacks like advanced persistent attack detection. The proposed system defines the trace format and overall structure of the system that detects APT attacks based on the correlation and behavior analysis, and is designed with a structure of detection system using deep learning and big data technology, etc.
본 논문에서 무선 다중경로 채널 환경에서 관심 있는 신호를 효과적으로 탐색하기 위해서 다중 경로 탐색기의 검출 능력을 향상시키기 위한 공-시간 탐색기 구조를 제안한다. 이러한 탐색기는 새롭게 발생한 신호 경로를 탐색하기 위해 공시간 신호 구조를 사용한다. 제안된 다중경로 탐색기는 기존의 탐색기에 비해 보다 나은 검출 능력을 제공하고 다중 경로 신호의 평균 획득 시간(Mean Acquisition Time)을 감소시킨다. 새로운 방식과 기존의 방식의 검출 확률(Detection Probability)과 오경보 확률(False Alarm Probability)을 계산하고 평균 획득 시간의 수학적인 예를 들어서 제안된 방법의 성능을 비교 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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