The vehicle detection method using pulse radar has the advantage of maintenance in comparison with loop detection method. We propose the pulse radar signal processing algorithm in which we devide the trace. data from pulse radar into segments by using SSC concept, and then construct the sectors in accordance with period and amplitude of segments, and finally decide the vehicle detection probability by applying the SSC parameters of each sectors into the discriminant function. We also improve the signal processing time by reducing the quantities of processing data and processing routines.
In this paper, we propose the drowsiness detection method for car driver. This paper determines whether or not the driver's eyes are closed using the depth and infrared videos. The proposed method has the advantage to detect drowsiness without being affected by illumination. The proposed method detects a face in the depth picture by using the fact that the nose is closest to the camera. The driver's eyes are detected by using the extraction of harr-like feature within the detected face region. This method considers to be drowsiness if eyes are closed for a certain period of time. Simulation results show the drowsiness detection performance for the proposed method.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권1호
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pp.69-73
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2011
Twitter is a microblogging service that allows its user to share short messages called tweets with each other. All the tweets are visible on a public timeline. These tweets have the valuable geospatial component and particularly time critical events. In this paper, our interest is in the rapid detection of disaster events such as tsunami, tornadoes, forest fires, and earthquakes. We describe the detection system of disaster events and show the way to detect a target event from Twitter data. This research examines the three disasters during the same time period and compares Twitter activity and Internet news on Google. A significant result from this research is that emergency detection could begin using microblogging service.
Damage detection methodologies based on the direct examination of the nonlinear-nonstationary characteristics of the structure dynamic response may play an important role in online structural health monitoring applications. Different signal processing based damage detection methodologies have been proposed based on the uncovering of spikes in the high frequency component of the structural response obtained via Discrete Wavelet transforms, Hilbert-Huang transforms or high pass filtering. The performance of these approaches in systems subjected to different types of excitation is evaluated in this paper. It is found that in the case of random excitations, like earthquake accelerations, the effectiveness of such methodologies is limited. An alternative damage detection approach using the Continuous Wavelet Transform (CWT) is also evaluated to overcome this limitation. Using the CWT has the advantage that the central frequencies at which it operates can be defined by the user while the frequency bands of the detail functions obtained via DWT are predetermined by the sampling period of the signal.
본 논문은 정수론에 기반하여, PN (Pseudo Noise) 확산부호를 포함한 이원부호의 위상오프셋 오류검출방법을 제안한다. 부호분할다원접속 (code division multiple access : CDMA) 이동 통신 시스템에서는 확산부호의 위상오프셋을 인용하여, 각 기지국을 구분하고 있으므로 위상오프셋을 안다는 것은 매우 중요하다. 부호의 주기가 길지 않을 경우는 한 부호와 이전된 부호 사이의 위상 오프셋은 두 부호를 비교하여 구할 수 있지만, 부호의 주기가 길어지면 이러한 방법으로는 어려움이 따른다. 제안된 방법의 오류검출실패확률 식을 유도하고 시뮬레이션 결과를 이용하여 검증한다. 그리고 회고 구현 방법에 관하여서도 논하며, 간단한 회로로 구현할 수 있음을 보인다.
Gastroenteritis with diarrhea is one of the most infectious diseases in the world following respiratory infections. Notably, diarrhea-causing viruses (DVs) cause more than 70% of such cases. In this study, 3,065 stool specimens from patients with diarrhea (median age, 1.1 years; range, 0.0-91.1 years), who were admitted to the DanKook University Hospital, were examined using multiplex reverse transcription PCR (mRT-PCR). The target viruses were astrovirus (AstV), enteric adenovirus (EAdV), group A rotavirus (RotV), norovirus GI (NoV-GI), and norovirus GII (NoV-GII). The mRT-PCR results were analyzed based on various factors such as seasonality, age, presence of co-infection, and analyzed trends. The detection rate of the DVs during the study period was found to be 30.8% (n = 943/3,065). When the detection rate was analyzed monthly, the DV detection rate was found to be highest between December to January. Of the detected DVs, NoV-GII was the most common, accounting for 45.5% of the detected viruses (n = 446/980). Notably, 86.5% (n = 848/980) of the pathogens were detected in individuals who were less than 5 years of age. During the study period, NoV-GII and RotV showed alternating trends. In addition, both the number and rate of co-infections increased.
This paper presents an algorithm that conducts automatic memory scrubbing operated by dedicated hardwares. The proposed algorithm is designed so that it can scrub entire memory in a given scrub period, while minimally affecting the execution of flight softwares. The scrub controller is constructed in a form of state machines, which have two execution modes - normal mode and burst mode. The deadline event generator and period tick generator are designed in a separate way to support the behavior of the scrub controller. The proposed controller is implemented in VHDL code to validate its applicability. A simple version of the controller is also applied to mass memory modules used in STSAT-3.
Heart rate variability (HRV) in electrocardiogram (ECG) is an important index for understanding the health status of heart and the autonomic nervous system. Most HRV analysis approaches are based on the proper heart rate (HR) data. Estimation of heart rate is thus a key process in the HRV study. In this paper, we report an innovative method to estimate the heart rate. This method is mainly based on the concept of periodicity transform (PT) and instantaneous period (IP) estimate. The method presented is accordingly called the "PT-IP method." It does not require ECG R-wave detection and thus possesses robust noise-immune capability. While the noise contamination, ECG time-varying morphology, and subjects' physiological variations make the R-wave detection a difficult task, this method can help us effectively estimate HR for medical research and clinical diagnosis. The results of estimating HR from empirical ECG data verify the efficacy and reliability of the proposed method.
This paper describes a new system that detects radial pulse wave and allows the diagnosis of malfunctions of cardiovascular system by analyzing the waveforms with the newly proposed algorithm. The system consists of a sensor part and a data processing part within which a new detection algorithm is incorporated In acquiring radial pulse signal noninvasively, the sensor used in this system is a new combinational fiber-optic sensor which has a detecting Part and a transmitting Part. Also, In order to analyze the characteristics of pulsation quantitatively, the algorithm proposed in this paper is a method that runs in parallel with both the data of ECG and differential pulse simultaneously. these concepts are based upon the idea that thfee Q points of ECG give obious discrimination of one entire period of pulse in any abnormal cases, and newly defined feature lines at the differential counterpart can be used to recogrlize sDme significant points in one period of pulses.
A limitation is assumed that In this paper, a generalized method is proposed to extract a period of a motion of on object. To detect a periodic motion, we put restrictions on a stationary camera and on a motion of an object. We ca derive the necessary and sufficient condition that an image sequence consists of the projection of the periodic motion by the affine transformation that is a reasonally good approach to the perspective projection. The difficulty of detecting its periodic motion is to select its have period in sequence and to define its width.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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