This paper deals with the noise source localization of the Korean High Speed Train (KTX) at the speed of 300 km/h. Using Microfonarray system and beamforming technology typical pass-by noise sources and their frequency characteristics are investigated. It is primarily aimed at investigating the location and characteristics of the high speed train emission. The results from the microphone array tests are also analyzed in relation to the remarks from analytic studies and experimental investigations on the high speed train that have been done with the intention of understanding the interior noise mechanism. The acoustical image shows the low frequency noise sources mainly at the position of the under part of the train at high speeds and the related source mechanism are discussed.
Aminu, Ali Ahmad;Agwu, Nwojo Nnanna;Steve, Adeshina
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.9
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pp.203-211
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2021
Image tampering detection and localization have become an active area of research in the field of digital image forensics in recent times. This is due to the widespread of malicious image tampering. This study presents a new method for image tampering detection and localization that combines the advantages of dilated convolution, residual network, and UNET Architecture. Using the UNET architecture as a backbone, we built the proposed network from two kinds of residual units, one for the encoder path and the other for the decoder path. The residual units help to speed up the training process and facilitate information propagation between the lower layers and the higher layers which are often difficult to train. To capture global image tampering artifacts and reduce the computational burden of the proposed method, we enlarge the receptive field size of the convolutional kernels by adopting dilated convolutions in the residual units used in building the proposed network. In contrast to existing deep learning methods, having a large number of layers, many network parameters, and often difficult to train, the proposed method can achieve excellent performance with a fewer number of parameters and less computational cost. To test the performance of the proposed method, we evaluate its performance in the context of four benchmark image forensics datasets. Experimental results show that the proposed method outperforms existing methods and could be potentially used to enhance image tampering detection and localization.
Smartphone-based localization has been widely studied in many different scenarios. But as far as we know, few work has addressed the problem of localization in underground public transportation systems, where GPS signal and wireless infrastructure are not always available. Knowing the location of a train is necessary to develop a useful service for subway passengers. And so, estimation of motion state and stop station by using sensors on a smartphone is being studied for subway passengers. This paper proposes a localization method that uses a barometer and a magnetic sensor on a smartphone. The method proposed in this paper first estimates whether the train runs or stops according to the change in air pressure and the strength of the magnetic field. The altitude value and the magnetic field value are then used to estimate the exact stop station of the train. We evaluated the proposed method using data from the Seoul's subway line 5. Compared with previous methods, the proposed method achieves higher accuracy.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2011.10a
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pp.717-722
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2011
In this paper, noise source localization of the Korean high speed train was conducted by using delay and sum beam-forming method of a microphone array. At first, the microphone array having irregular configuration was designed and the resolution of which was analyzed from parameters such as 3-dB bandwidth and maximum side-lobe level. After the demonstration, the microphone array was applied on the high speed train and noise localization of the high speed train driving at 300 km/h was performed successfully.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.16
no.5
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pp.433-439
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2010
This paper proposes a beacon color code scheduling algorithm for the localization of multiple robots in a multi-block workspace. With the developments of intelligent robotics and ubiquitous technology, service robots are applicable for the wide area such as airports and train stations where multiple indoor GPS systems are required for the localization of the mobile robots. Indoor localization schemes using ultrasonic sensors have been widely studied due to its cheap price and high accuracy. However, ultrasonic sensors have some shortages of short transmission range and interferences with other ultrasonic signals. In order to use multiple robots in wide workspace concurrently, it is necessary to resolve the interference problem among the multiple robots in the localization process. This paper proposes an indoor localization system for concurrent multiple robots localization in a wide service area which is divided into multi-block for the reliable sensor operation. The beacon color code scheduling algorithm is developed to avoid the signal interferences and to achieve efficient localization with high accuracy and short sampling time. The performance of the proposed localization system is verified through the simulations and the real experiments.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.11
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pp.826-833
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2017
It is important to localize trains precisely for the purpose of controlling them and there have been many studies designed to accomplish this without the need for wayside systems. Since trains run on fixed railway lines, it is possible to search in one direction to localize them. Moreover, it is also possible to know the shape of the line in advance. In the case of high speed trains, their speed and, therefore, their Doppler frequency is relatively high and the railway line is either linear or circular with a large radius. In this study, we utilize these features and propose a train localization method using the Doppler frequency of the signals transmitted from two points (base stations). We derive localization equations for a linear line, circular line, and mixed line (linear plus circular) respectively. Though Doppler radars are usually used to measure speed, the proposed method obtains the location information and the speed successively using the ratio of the doppler frequencies of two signals without knowing the location information or the speed. Computer simulations are performed to show the variation of the estimation error according to the train's location and the measurement error level. The conditions required to obtain the target error level and the increase in the estimation error according to the measurement error are compared between the proposed and conventional methods. The results show the superior performance and robustness of the proposed method.
Recently many new subway lines and light rail lines are demanded to build as CBTC system for advanced transportation needs. Already several lines are being installed and some other are planned this days. In early 2008, the first korean CBTC project, Bundang Line Intelligent Train Control System was finished successfully then it showed that many advantage of its functionalities to demonstrate. Nowaday, the technology of CBTC in Korea is not standing alone by itself yet, even though a lot of localization was done last decade include ATS (Automatic Train Supervision) and Radio Communication and manufactures and installations, because the core equipment of CBTC is rely on oversea technologies of major railway signal companies. KRRI has been preparing to develop the core equipment of CBTC (wayside ATP and onboard ATO/ATP) with other 14 local railway signal companies. Now they have consisted two consortiums to develop the core equipment by themselves. In this paper, I will mention about how we should focus on the output for viewpoint of interpretabilities between the two groups and review the case study of front developers efforts considering to standardizations we should be following.
In this paper, noise source localization of the Korean high speed train was conducted by using delay and sum beam-forming method of a microphone array. At first, the microphone array having irregular configuration was designed and the resolution of which was analyzed from parameters such as 3-dB bandwidth and maximum side-lobe level. After the demonstration, the microphone array was applied on the high speed train and noise localization of the high speed train driving at 300 km/h was performed successfully.
In this study, a Lamb-wave based damage detection approach is proposed for damage localization in plate. A sensor network consisting of three PZT wafer type actuators/sensors is used to generate and detect Lamb waves. To minimize the complication resulted from the multimode and dispersive characteristics of Lamb waves, the fundamental symmetric Lamb mode, $S_0$ is selectively generated through designing the excitation frequency of the narrowband input signal. A damage localization algorithm based upon the configuration of the PZT sensor network is developed. Time-frequency analysis method is applied to purify the raw signal and extract damage features. Experimental result obtained from aluminum plate verified the proposed damage localization approach.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2006.11a
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pp.763-766
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2006
The principal of a Maglev train is that floats on a magnetic field and is propelled by a linear induction motor. One of advantages is that it generates less noise compared to the wheel-on-rail train, because there are no wheels running along the rail. However, noises due to aero-dynamic disturbance and electrical system such as VVVF inverter and SLIM still occur. In this study, the Maglev cabin noises are measured during running and zero speed conditions. Pass-by noise measurements are performed to obtain outside noise during the operation of the train on the test tract. Data include a single microphone measurement as well as microphone array measurements. The array data are useful for sound source localization and more detailed noise reduction planning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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