Due to the data processing development by the computer, the early warning system recently has made a remarkable evolution in its functions and performance as a component of the communication and control system which is also supported by the computer communication and intelligence system. In this paper it is presented that a integrated data processing system is designed to integrate the information sent from the various radar systems which constitute an early warning system. The suggested system model of this paper is devided into two types of structures, the centralized model and the distributed model, according to the data processing algorithm. We apply the queueing theory to analyse the performance of the designed models and the OPNET system kernel to make the analysing program with C language. From the analysis of the queueing components by applying the analysis programs to the designed systems, we got the tendancies and characteristics of both models, that is, a fast data processing performance of the distributed model and a stable data processing capability of the centralized model.
Driving is a complex vigilance task that includes improper lookout, excessive speed and inattention. The primary objective of this research is to detect driver drowsiness so that the driver can be alerted to an impending traffic accident in performance. We developed the automatic detection and warning system during drowsy driving. A drowsiness detection system must be able to monitor driver status and detect the detrimental changes of a driver performance. Eyeblink has been found to be a reliable factor of drowsiness detection in earlier studies. As an additional parameter, we also considered the yawning which often occurs in a low vigilance state and predicts the drowsy state. We used a computer vision method to extract the eyeblink and yawning in the face image sequences. When the drowsy state was detected, the driver was refreshed by alarming device and menthol scent generator after deciding the warning level by fuzzy logic. For the evaluation of our system, we measured the physiological parameters such as EOG and EEG. The results indicated that it is possible to detect and alert the driver drowsiness temporarily or continuously by using our system.
수질오염 사고를 판단하기위한 경보모형은 다중퍼셉트론과 다층신경망, 뉴로-퍼지 모형들로 구성되었으며, 개발된 기준축에 따른 안정, 주의, 경고 상태를 학습하였다. 수질예측 모형에 유출예측 모형을 연계하고 경보모형을 결합하여 인공지능 시스템을 구축하였으며, 구축된 시스템을 GUI로 구현하였다. GUI 화면은 초기화면, 자료 전처리 과정, 유량예측 과정, 수질예측 과정, 경보시스템의 순으로 진행된다. 수질오염 사고에 대한 시나리오를 작성하여 시스템의 적용성을 검토하였으며, 인공지능 경보시스템은 이상수질에 대하여 위험 및 안정 상태를 적합하게 구별하는 것으로 나타났다.
특정한 사건의 발생을 감지하기 위해서 인터넷 상의 문서들을 분석하는 소프트웨어는 매우 유용하다. 특히, 오늘 날과 같이 테러의 위협을 감지하는 것이 결정적으로 중요한 시점에서 이러한 시스템의 필요성은 더욱 크다고 할 수 있다. 이러한 소프트웨어의 중요한 응용분야 가운데 하나는, 자동으로 국가 기반의 위기를 탐지해 주는 시스템일 것이다. 본 논문에서는 위기 경보 시스템을 위한 에이전트 기반의 일반적 아키텍처를 제안하고 구현하였다. NIEWS (National Infrastructure Emergency Warning System)라고 명명된 이 시스템은 주어진 문서를 분석하여, 위협을 감지하고, 가능성 있는 위협들을 필요한 정보와 함께 적절한 사용자에게 자동으로 보고해 주도록 설계되었다. 이와 아울러, 본 연구에서는 방어적 정보전에 관련된 위기를 감지하기 위한 체계적인 분석 틀이 고안되고 지식베이스로 구현되었다. 본 연구에서 개발된 시스템과 지식기반은 실제로 구현되고, 미육군 전쟁대학의 전략 시뮬레이션 훈련인 SCE (Strategic Crisis Exercise)에 설치되어 활용 되었으며, 여기서 SCE에 필요한 고비용의 분야별 전문가 (SME: subject matter expert)들을 대체 함으로써 많은 비용을 절감할 수 있었다.
Purpose The purpose of this study is to examine the current operational status and problems of the Public Warning System (PWS) in China, and to propose feasible solutions to improve the performance and efficiency of the PWS through a comparative analysis with the Cell Broadcast Service (CBS)-based disaster SMS system adopted by other developed countries in the world. Design/methodology/approach In this study, the characteristics of PWS using SMS, applications, and CBS, respectively, are analyzed in detail, and compared and analyzed in terms of convenience, standardization, data security, speed, and location accuracy. In addition, CBS-based PWS in developed countries, such as U.S., E.U., Korea and Japan, were studied and their performance on key criteria was evaluated. Findings Based on the results of the study, the problems of China's PWS are summarized and recommendations are made to improve the PWS through the introduction of CBS technology. To this end, specific improvement measures are proposed in terms of the application of CBS technology, system construction and operation, and improvement of data security. In addition, the comparative analysis of PWSs in other developed countries is conducted to provide reference for the direction of PWS's improvement.
본 논문에서는 소형 위협체를 조기에 탐지하여 위치를 알려주는 파노라믹 적외선 영상 경보 장치를 구현하였고, 경보 성능 향상을 위한 적외선 영상 향상 기법을 제안하였다. 구현 장치는 센서 헤드 유닛, 신호 처리 유닛 등으로 구성된다. 센서 헤드 유닛은 1차원 다중 배열 적외선 센서를 정속으로 고속 회전하여 360도의 넓은 시계 영역을 가지는 파노라믹 열영상을 획득한다. 신호 처리 유닛은 파노라믹 영상을 90도의 부영상으로 나누고, 각 부영역의 통계적 특성에 따라 적응적 평탄역값(adaptive plateau value)을 구한다 그리고 적응적 평탄역값으로 히스토그램을 변화시킴으로써 위협체을 두드러지게 하였으며, 실시간 처리를 위하여 DSP와 FPGA를 이용하여 장치를 구현하였다. 구현 시스템에 제안한 영상 향상 기법을 적용한 결과 기존 기법에 비해 오경보율이 낮음과 시각적으로 위협체의 식별이 용이함을 확인하였다.
최근 2층 버스 등 전고가 높은 차량이 증가함에 따라 지정된 경로 이탈 및 운전자 부주의로 인해 교량 및 터널 등에서 차량 상부 충돌 사고가 발생하고 있다. 기존 전방 충돌 경고 시스템의 경우 차량 및 보행자 등에 한정되어 경고를 발생하기 때문에 전고가 높은 차량을 위한 통과 높이 경고 시스템으로는 사용이 어렵다. 이에 본 논문에서는 복수개의 라이다 센서를 사용하여 세그먼트별 데이터의 상관도 및 시계열 특성을 판단한 후 차량 상부 충돌 가능성을 미리 판단하여 경고를 발생시키는 시스템을 제안한다. 또한, 제안하는 시스템은 실도로 주행 테스트 및 한국 자동차 안전 연구원에서 시스템 성능 평가를 통해 정상 동작을 확인하였다.
To effectively predict financial crisis, this paper presents an early warning system based on artificial intelligence technologies. Both Genetic Algorithms and Neural Networks are utilized for the proposed system. First, a genetic algorithm has been developed for the effective selection of economic indices, which are used for monitoring financial crisis. Then, an optimum weight of the selected indices has been determined by a neural network method. To validate the effectiveness of the proposed system, a series of experiments has been conducted by using the Korean economic indices from 2005 to 2008.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제2권1호
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pp.33-37
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2002
Insulation aging diagnosis system provides early warning regarding electrical equipment defects. Early warning is very important in that it can avoid great losses resulting from unexpected shutdown of the production line. Since relations of insulation aging and partial discharge dynamics are non-linear. it is very difficult to provide early warning in an electrical equipment. In this paper, we propose the design method of insulation aging diagnosis system that use a electromagnetic wave and acoustic signal to diagnose an electrical equipment. Proposed system measures the partial discharge on-line from DAS(Data Acquisition System and acquires 2D patterns from analyzing it. For filtering the noise contained in sensor signals we used ICA algorithms. Using this data, we design of the neuro-fuzzy model that diagnoses an electrical equipment and is investigated in this paper. Validity of the new method is asserted by numerical simulation.
This paper presents the signal processing of the panoramic thermal warning system that detects the small target such as aircraft and helicopter from afar. We develope the all round looking thermal imaging system which can scan all the way. This system acquires the panoramic images to reconstruct the IR images by revolving head of sensor typed line sensor at high speed. For detection, where the object of interest may be small, it is sometimes difficult to specify from object and background by conventional contrast enhancement methods. Therefore we use the adaptive plateau equalization algorithm each region to improve the contrast and make the hardware system which consists of the signal processing board for real-time display. We can verify the proposed method by the computer simulation and the hardware implementation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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