Lim, Sung-Mook;Jung, Ki-Chang;Kim, Eung-Sik;Kim, Hong
Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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1997.11a
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pp.590-597
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1997
In this work, a new type of UV flame detection system was developed. In order to measure the performance of UV flame detector, various kinds of experiments was performed. The results show that the maximum response time of the UV flame detector is 0.2 seconds when the detection distance is one meter The advantages of this system include wide area, high speed response and high sensitivity. After testing the W flame detector in engine compartment it detected fire within 0.09 seconds and extinguished within 5 seconds. Hence, the UV flame detector can be applied in automatic fire suppression system for automobiles.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.10a
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pp.1506-1508
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2015
A 2D barcode region localization system for the automatic inspection of a long distance logistics objects has been developed. For the successful 2D barcode localization, variance and frequency of the pixel distribution within average 2D barcodes is modeled and the average model of 2D barcode is combined with the corner features detection to localize the final 2D barcode candidates. An automatic 2D barcode localization software was developed with the multiple features mixture method and we tested our system on real camera images of several popular 2D barcode symbologies.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.15
no.3
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pp.180-185
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2015
Digital infrared thermal imaging is a non-invasive adjunctive diagnostic technique that allows an examiner to visualize and quantify changes in skin surface temperature. The asymmetry of temperature differences between the diseased and the contralateral healthy body parts can be automatically analyzed and has been studied in many areas of medical science. In this paper, we propose a method for intelligent automatic asymmetry detection based on a K-means analysis and a YCbCr color model. The implemented software successfully visualizes an asymmetric distribution of colors with respect to the patients’ health status.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.11
no.3
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pp.577-583
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2007
The character strings on chips and components are so tiny and numerous that it is a very difficult work for people to perform. In this paper, we propose a mark automatic checking system, which will determine whether chip is wrong-mark or not by recognizing characters on chips. Lots of faulty detection conditions and template matching methods are used to inspect the faulty mark items. The faulty detection classifies conditions as five kinds-darkness, matching, area, broken and branch. A series of experimentation show that the method proposed here can offer an effective way to determine wrong-mark on chips.
Yong-Keun Lee;Dong Soo Lee;Byung Mok Yoon;Hoon Hwang
Bulletin of the Korean Chemical Society
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v.12
no.3
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pp.290-295
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1991
A semi-automatic method for the determination of dissolved bismuth at parts per trillion levels is described. The method involves bismuthine generation, in situ collection of bismuthine in a graphite furnace, and atomic absorption detection. In order to facilitate semi-automation of bismuthine generation and separation from aqueous solution, Gore-tex microporous PTEE membrane is used. The absolute detection limit, taken as three times the standard deviation of the instrument noise is 2 pg. The precisions are 3.1% for 100 pg and 1.9% for 1 ng of bismuth, respectively. As many as 90 measurements can be made in an hour.
Automatic Vision Inspection (AVI) systems automatically detect defect features and measure their sizes via camera vision. It has been populated because of the accuracy and consistency in terms of QC (Quality Control) of inspection processes. Also, it is important to predict the performance of an AVI to meet customer's specification in advance. AVI are usually suffered from false negative and positives. It can be overcome by providing extra information such as 3D depth information. Stereo vision processing has been popular for depth extraction of the 3D images from 2D images. However, stereo vision methods usually take long time to process. In this paper, retro optical system using reflectors is proposed and experimented to overcome the problem. The optical system extracts the depth without special SW processes. The vision sensor and optical components such as illumination and depth detecting module are integrated as a unit. The depth information can be extracted on real-time basis and utilized and can improve the performance of an AVI system.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.14
no.8
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pp.49-56
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1997
In recent years, ultrasonic technics has been widely applied to industrial fields and its application range has been expanded as a result of continuous research and development. This paper is concerned with development of post-processor program for ultrasonic test and two-axis automatic ultrasonic system for application of industrial fields. Test results of ultrasonic test post-processor program and two-axis auto- matic ultrasonic system have a good agreement with results of ultrasonic evaluation for defect detection in industrial fields. Therefore we think that the developed ultrasonic test post-processor program and two- axis automatic ultrasonic system in this work is very useful for application of industrial fields.
This paper presents a method for detecting faults in data obtained from the Automatic Identification System (AIS) of surface vessels. The data include latitude, longitude, Speed Over Ground (SOG), and Course Over Ground (COG). We derive two methods that utilize two models: a constant state model and a derivative augmented model. The constant state model incorporates noise variables to account for state changes, while the derivative augmented model employs explicit variables such as first or second derivatives, to model dynamic changes in state. Generally, the derivative augmented model detects faults more promptly than the constant state model, although it is vulnerable to potentially overlooking faults. The effectiveness of this method is validated using AIS data collected at a harbor. The results demonstrate that the proposed approach can automatically detect faults in AIS data, thus offering partial assistance for enhancing navigation safety.
Atrial fibrillation (AF) and Congestive heart failure (CHF) are increasingly widespread, costly, deadly diseases and are associated with significant morbidity and mortality. In this study, we analyzed three statistical methods for automatic detection of AF and CHF based on the randomness, variability and complexity of the heart beat interval, which is RRI time series. Specifically, we used short RRI time series with 16 beats and employed the normalized root mean square of successive RR differences (RMSSD), the sample entropy and the Shannon entropy. The detection performance was analyzed using four large well documented databases, namely the MIT-BIH Atrial fibrillation (n=23), the MIT-BIH Normal Sinus Rhythm (n=18), the BIDMC Congestive Heart Failure (n=13) and the Congestive Heart Failure RRI databases (n=25). Using thresholds by Receiver Operating Characteristic (ROC) curves, we found that the normalized RMSSD provided the highest accuracy. The overall sensitivity, specificity and accuracy for AF and CHF were 0.8649, 0.9331 and 0.9104, respectively. Regarding CHF detection, the detection rate of CHF (NYHA III-IV) was 0.9113 while CHF (NYHA I-II) was 0.7312, which shows that the detection rate of CHF with higher severity is higher than that of CHF with lower severity. For the clinical 24 hour data (n=42), the overall sensitivity, specificity and accuracy for AF and CHF were 0.8809, 0.9406 and 0.9108, respectively, using normalized RMSSD.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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