In this paper, we proposed image-processing technique for automatic real-time fire and smoke detection in tunnel fire environment. To minimize false detection of fire in tunnel we used motion information of video sequence. And this makes it possible to detect exact position of event in early stage with detection, test, and verification procedures. In addition, by comparing false detection elimination results of each step, we have proved the validity and efficiency of proposed algorithm.
Error performance of two modulation schemes of millimeter-wave over fiber (MMoF) system i.e., optical double side band (ODSB) and optical single side band (OSSB) modulations is analyzed under Rician fading. Bit error rates (BER) of two detection techniques i.e., coherent and noncoherent detection are also compared in Rician fading. In aspect of error performance, ODSB modulation scheme has better BER than OSSB modulation scheme has under Rician fading. On the other hand, OSSB modulation scheme is advantageous in case of considering high bandwidth efficiency and small power degradation. Coherent detection technique is proper in Rician fading, because coherent detection provides more SNR gain whether fading is serious or not. Noncoherent detection can be applied when we need a simple receiver structure.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.8
no.2
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pp.41-47
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2012
MANET has vulnerable structure on security owing to structural characteristics as follows. MANET consisted of moving nodes is that every nodes have to perform function of router. Every node has to provide reliable routing service in cooperation each other. These properties are caused by expose to various attacks. But, it is difficult that position of environment intrusion detection system is established, information is collected, and particularly attack is detected because of moving of nodes in MANET environment. It is not easy that important profile is constructed also. In this paper, conformal predictor - support vector machine(CP-SVM) based intrusion detection technique was proposed in order to do more accurate and efficient intrusion detection. In this study, IDS-agents calculate p value from collected packet and transmit to cluster head, and then other all cluster head have same value and detect abnormal behavior using the value. Cluster form of hierarchical structure was used to reduce consumption of nodes also. Effectiveness of proposed method was confirmed through experiment.
We have developed m innovative surface inspection system for automated quality control for steel products in POSCO. We had ever installed the various kinds of surface inspection systems, such as a linear CCD and a laser typed surface inspection systems at cold rolled strips production lines. But, these systems cannot fulfill the sufficient detection and classification rate, and real time processing performance. In order to increase detection and classification rate, we have used the Dark, Bright and Transition Field illumination and area type CCD camera, and fur the real time image processing, parallel computing has been used. In this paper, we introduced the automatic surface inspection system and real time image processing technique using the Object Detection, Defect Detection, Classification algorithms and its performance obtained at the production line.
Preliminary results are reported on ship detection using coherence images computed from cross-correlating images of multi-look-processed dual-polarization data (HH and HV) of ENVISAT ASAR. The traditional techniques of ship detection by radars such as CFAR (Constant False Alarm Rate) rely on the amplitude data, and therefore the detection tends to become difficult when the amplitudes of ships images are at similar level as the mean amplitude of surrounding sea clutter. The proposed method utilizes the property that the multi-look images of ships are correlated with each other. Because the inter-look images of sea surface are covered by uncorrelated speckle, cross-correlation of multi-look images yields the different degrees of coherence between the images and water. The polarimetric information of ships, land and intertidal zone are first compared based on the cross-correlation between HH and HV. In the next step, we examine the technique when the dual-polarization data are split into two multi-look Images.
Preliminary results are reported on ship detection using coherence images computed from crosscorrelating images of multi-look-processed dual-polarization data (HH and HV) of ENVISAT ASAR. The traditional techniques of ship detection by radars such as CFAR (Constant False Alarm Rate) rely on the amplitude data, and therefore the detection tends to become difficult when the amplitudes of ships images are at similar level as the mean amplitude of surrounding sea clutter. The proposed method utilizes the property that the multi-look images of ships are correlated with each other. Because the inter-look images of sea surface are covered by uncorrelated speckle, crosscorrelation of multi-look images yields the different degrees of coherence between the images and water. The polarimetric information of ships, land and intertidal zone are first compared based on the cross-correlation between HH and HV. In the next step, we examine the technique when the dual-polarization data are split into two multi-look images.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.14
no.3
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pp.39-44
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2018
Communication in real-time distributed system should have high reliability. To develop group communication Protocol with high reliability, potential fault should be known and when fault occurs, it should be detected and a necessary action should be taken. Existing detection method by Ack and Time-out is not proper for real time system due to load to Ack which is not received. Therefore, group communication messages from real-time distributed processing systems should be communicated to all receiving processors or ignored by the message itself. This paper can make be sure of transmission of reliable message and deadline by suggesting and experimenting fault detection technique applicable in the real time distributed system based on ring, and analyzing its results. The experiment showed that the shorter the cycle of the heartbeat signal, the shorter the time to propagate the fault detection, which is the time for other nodes to detect the failure of the node.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.20
no.9
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pp.121-128
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2015
In this paper, we proposed and implemented the effective automatic foreground motion detection algorithm that detect the foreground motion by analyzing the digital video data that captured by the network camera. We classified the background as moving background, fixed background and normal background based on the standard deviation of background and used it to detect the foreground motion. According to the result of experiment, our algorithm decreased the fault detection of the moving background and increased the accuracy of the foreground motion detection. Also it could extract foreground more exactly by using the statistic information of background in the phase of our foreground extraction.
Nanocrystalline porous silicon surfaces have been used to detect nitroaromatic compounds in vapor phase. The mode of photoluminescence is emphasized as a sensing attitude or detection technique. Quenching of photoluminescence from nanocrystalline porous surfaces as a transduction mode is measured upon the exposure of nitroaromatic compounds. Reversible detection mode for nitroaromatics is, too, observed. To verify the detection afore-mentioned, photoluminescent freshly prepared porous silicons are functionalized with different groups. The mechanism of quenching of photoluminescence is attributed to the electron transfer behaviors of quantum-sized nano-crystallites in the porous silicon matrix to the analytes(nitroaromatics). An attempt has been done to prove that the surface-derivatized photoluminescent porous silicone surfaces can act as versatile substrates for sensing behaviors due to having a large surface area and highly sensitive transduction mode.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.22
no.4
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pp.266-270
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2016
In this paper, we propose a technique of drowsiness detection using machine vision. The drowsiness of vehicle driver is often the primary cause of motor vehicle accidents. Therefore, the checking of eye images for detecting drowsiness status of driver is critical for preventing these accidents. In our suggested method, we analyze the changes of histogram and edge of eye region images which are acquired using CCD camera. We developed a drowsiness detection system using the histogram and edge change information. The experimental results show that our proposed method enhances the accuracy of detecting drowsiness nearly to 98%, and can be used for preventing vehicle accidents due to the drowsiness of drivers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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