Majority of the damage in engineering structures is nonlinear. Damage sensitive features (DSFs) extracted by traditional methods from linear time series models cannot effectively handle nonlinearity induced by structural damage. A new DSF is proposed based on vector space cosine similarity (VSCS), which combines K-means cluster analysis and Bayesian discrimination to detect nonlinear structural damage. A reference autoregressive moving average (ARMA) model is built based on measured acceleration data. This study first considers an existing DSF, residual standard deviation (RSD). The DSF is further advanced using the VSCS, and then the advanced VSCS is classified using K-means cluster analysis and Bayes discriminant analysis, respectively. The performance of the proposed approach is then verified using experimental data from a three-story shear building structure, and compared with the results of existing RSD. It is demonstrated that combining the linear ARMA model and the advanced VSCS, with cluster analysis and Bayes discriminant analysis, respectively, is an effective approach for detection of nonlinear damage. This approach improves the reliability and accuracy of the nonlinear damage detection using the linear model and significantly reduces the computational cost. The results indicate that the proposed approach is potential to be a promising damage detection technique.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.11
no.5
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pp.277-285
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2016
Moving object detection system has been an emerging research field in various advanced driver assistance systems (ADAS) and surveillance system. In this paper, we propose two optical flow based moving object detection methods at dynamic scenes. Both proposed methods consist of three successive steps; pre-processing, foreground segmentation, and post-processing steps. Two proposed methods have the same pre-processing and post-processing steps, but different foreground segmentation step. Pre-processing calculates mainly optical flow map of which each pixel has the amplitude of motion vector. Dense optical flows are estimated by using Farneback technique, and the amplitude of the motion normalized into the range from 0 to 255 is assigned to each pixel of optical flow map. In the foreground segmentation step, moving object and background are classified by using the optical flow map. Here, we proposed two algorithms. One is Gaussian mixture model (GMM) based background subtraction, which is applied on optical map. Another is adaptive thresholding based foreground segmentation, which classifies each pixel into object and background by updating threshold value column by column. Through the simulations, we show that both optical flow based methods can achieve good enough object detection performances in dynamic scenes.
Quench Detection System (QDS) is essential to guarantee the stable operation of the Korea Superconducting Tokamak Advanced Research (KSTAR) Poloidal Field (PF) magnet system because the stored energy in the magnet system is very large. For the fast response, voltage-based QDS has been used. Co-wound voltage sensors and balanced bridge circuits were applied to eliminate the inductive voltages generated during the plasma operation. However, as the inductive voltages are hundreds times higher than the quench detection voltage during the pulse-current operation, Central Difference Averaging (CDA) and MIK, where I and K stand for mutual coupling indexes of different circuits, which is an active cancellation of mutually generated voltages have been suggested and studied. In this paper, the CDA and MIK technique were applied to the KSTAR magnet for PF magnet quench detection. The calculated inductive voltages from the MIK and measured voltages from the CDA circuits were compared to eliminate the inductive voltages at result signals.
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.25
no.1
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pp.76-83
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2012
In a real-time indoor place recognition system using image features detection, specific markers included in input image should be detected exactly and quickly. However because the same markers in image are shown up differently depending to movement, direction and angle of camera, it is required a method to solve such problems. This paper proposes a technique to extract the features of object without regard to change of the object scale. To support real-time operation, it adopts SURF(Speeded up Robust Features) which enables fast feature detection. Another feature of this system is the user mark designation which makes possible for user to designate marks from input image for location detection in advance. Unlike to use hardware marks, the feature above has an advantage that the designated marks can be used without any manipulation to recognize location in input image.
Taking advantage of the high sensitivity and long-distance detection capability of acoustic emission (AE) technique, this paper focuses on the crack detection in rail head, which is one of the most vulnerable parts of rail track. The AE source location and noise cancellation were studied on the basis of practical rail profile, material and operational noise. In order to simulate the actual AE events of rail head cracks, field tests were carried out to acquire the AE waves induced by pencil lead break (PLB) and operational noise of the railway system. Wavelet transform (WT) was first utilized to investigate the time-frequency characteristics and dispersion phenomena of AE waves. Here, the optimal mother wavelet was selected by minimizing the Shannon entropy of wavelet coefficients. Regarding the obvious dispersion of AE waves propagating along the rail head and the high operational noise, the wavelet transform-based modal analysis location (WTMAL) method was then proposed to locate the AE sources (i.e. simulated cracks) respectively for the PLB-induced AE signals with and without operational noise. For those AE signals inundated with operational noise, the Hilbert transform (HT)-based noise cancellation method was employed to improve the signal-to-noise ratio (SNR). Finally, the experimental results demonstrated that the proposed crack detection strategy could locate PLB-simulated AE sources effectively in the rail head even at high operational noise level, highlighting its potential for field application.
Among various structural health monitoring technologies, impedance-based damage detection has been recognized as a promising tool for diagnosing critical members of civil structures. Since the piezoelectric transducers used in the impedance-based technique should be bonded to the surface of the structure using bonding layers (e.g., epoxy layer), it is hard to maintain the as-built condition of the bonding layers and to reconfigure the devices if needed. This study presents an experimental investigation by using magnetically attached PZT-interface for the impedance-based damage detection in bolted girder connections. Firstly, the principle of the impedance-based damage detection via the PZT-interface device is outlined. Secondly, a PZT-interface attachment method in which permanent magnets are used to replace the conventional bonding layers is proposed. Finally, the use of the magnetic attraction for the PZT-interface is experimentally evaluated via detecting the bolt-loosening events in a bolted girder connection. Also, the sensitivity of impedance signatures obtained from the PZT-interface is analyzed with regard to the interface's material.
Clinicians should looking for techniques that helps to early diagnosis of cancer, because early cancer detection is critical to increase survival and cost effectiveness of treatment, and as a result decrease mortality rate. Medical images are the most important tools to provide assistance. However, medical images have some limitations for optimal detection of some neoplasias, originating either from the imaging techniques themselves, or from human visual or intellectual capacity. Image processing techniques are allowing earlier detection of abnormalities and treatment monitoring. Because the time is a very important factor in cancer treatment, especially in cancers such as the lung and breast, imaging techniques are used to accelerate diagnosis more than with other cancers. In this paper, we outline experience in use of image processing techniques for lung and breast cancer diagnosis. Looking at the experience gained will help specialists to choose the appropriate technique for optimization of diagnosis through medical imaging.
Kim Jae-Hyung;Hwang Seung-Wook;Kim Jung-Keun;Kim Yong-Jae
Journal of Navigation and Port Research
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v.30
no.2
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pp.167-172
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2006
In this paper, the issue of blind detection of Alamouti-type differential space-time (ST) ${\pi}/2$-shifted BPSK modulation in static Rayleigh fading channels is considered. We introduce a novel transformation to the received signal from each receiver antenna such that this binary ST modulation, which has a second-order transmit-diversity, is equivalent to QPSK modulation with second-order receive-diversity. The pre-detection combining of the result of transformation allows us to apply a low complexity detection technique specifically designed for receive-diversity, namely, scalar multiple-symbol differential detection (MSDD). With receiver complexity proportional to the observation window length, our receiver can achieve the performance 1.5dB better than that of conventional differential detection ST and 0.5dB worse than that qf a coherent maximum ratio combining receiver (with differential decoding) approximately.
Spectrum sensing in cognitive radio (CR) has a great role in order to utilize idle spectrum opportunistically, since it is responsible for making available dynamic spectrum access efficiently. In this research area, collaboration among multiple cognitive radio users has been proposed for the betterment of detection reliability. Even though cooperation among them improves the spectrum sensing performance, some falsely reporting malicious users may degrade the performance rigorously. In this article, we have studied the detection and nullifying the harmful effects of such malicious users by applying some well known outlier detection methods based on Grubb's test, Boxplot method and Dixon's test in cooperative spectrum sensing. Initially, the performance of each technique is compared and found that Boxplot method outperforms both Grubb's and Dixon's test for the case where multiple malicious users are present. Secondly, a new algorithm based on reputation and weight is developed to identify malicious users and cancel out their negative impact in final decision making. Simulation results demonstrate that the proposed scheme effectively identifies the malicious users and suppress their harmful effects at the fusion center to decide whether the spectrum is idle.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.22
no.1
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pp.30-39
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1997
In this paper, a new practical coherent detection scheme for biorthogonal signals, which uses multi-symbol observation interval, is proposed and its performances are analyzed and simulated. The technique jointly estimates both the demondulated data and the channel from received signal only while reducing computation complexity by an approximate maximum-likelihood sequence estimation rather than symbol-by-symbol detection as in previous noncoherent detection. The scheme achieves performance close to that of ideal coherent detection with perfect channel estimates when select the appropriate observation symbol interval N in the given symbol alphabet wize M. What is particularly interesting is that the requeired average signal-to-noise ratio per bit ${\gamma}_{b}$ can be reducedd by as much as 1.4dB and the capacity can be increase by as much as 38% when we use this system in the CDMA cellular reverse link.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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