• 제목/요약/키워드: error detection rate

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합성곱 신경망을 이용한 선박 기관실에서의 화재 검출에 관한 연구 (A Study on Fire Detection in Ship Engine Rooms Using Convolutional Neural Network)

  • 박경민;배철오
    • 해양환경안전학회지
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    • 제25권4호
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    • pp.476-481
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    • 2019
  • 화재의 초기 검출은 인명과 재화의 손실을 최소화하기 위한 중요한 요소이다. 불꽃과 연기를 신속하면서 동시에 검출해야 하며 이를 위해 영상 기반의 화재 검출에 관한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 기존의 화재 검출은 불꽃과 연기의 특징을 추출하기 위해 여러 알고리즘을 거쳐서 화재의 검출 유무를 판단하므로 연산량이 많이 소모되었으나, 딥러닝 알고리즘인 합성곱 신경망을 이용하면 별도의 과정이 생략되므로 신속하게 검출할 수 있다. 본 논문에서는 선박 기관실에서 화재 영상을 녹화한 데이터로 실험을 수행하였다. 불꽃과 연기의 특징을 외각 상자로 추출한 후 합성곱 신경망 중 하나인 욜로(YOLO)를 이용하여 학습하고 결과를 테스트하였다. 실험 결과를 검출률, 오검출률, 정확도로 평가하였으며 불꽃은 0.994, 0.011, 0.998, 연기는 0.978, 0.021, 0.978을 나타내었고, 연산시간은 0.009s를 소모됨을 확인하였다.

블록기반 부호화 비디오에서 인과적 블록 경계정합을 이용한 적응적 오류 검출 (Adaptive Error Detection Using Causal Block Boundary Matching in Block-Coded Video)

  • 주용수;김태식;김남철
    • 한국통신학회논문지
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    • 제29권8C호
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    • pp.1125-1132
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    • 2004
  • 본 논문에서는 블록기반으로 부호화된 비디오 영상에서 전송 오류로 인하여 발생하는 화질저하를 개선하기 위하여 인과적 블록경계 정합법을 사용하여 효율적으로 복호가능 오류를 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법에서는 먼저 현재 블록의 경계들과 인과적 주위블록외 경계들간 부정합 전력을 계산한다. 다음, 이렇게 구한 부정합 전력들 중 하나라도 인과적 주위 블록들의 통계적 특성을 사용하여 적응적으로 구한 역치보다 크면 오류가 있는 것으로 판단한다. 실제로 H.263으로 부호화된 비디오를 가지고 $10^{-3}$-$10^{-4}$ BERs에서 16비트 연속적인 비트 에러를 가지는 환경에서 제안한 방법을 적용하였다. 기존의 블록경계정합 오류검출법의 하나인 Zeng의 방법과 비교하면, 에러 검출율의 향상은 최대 20%, 그리고 검출된 오류를 은닉 처리한 결과영상의 PSNR 향상은 최대 3.5㏈임을 보여준다.

A Maximum A Posterior Probability based Multiuser Detection Method in Space based Constellation Network

  • Kenan, Zhang;Xingqian, Li;Kai, Ding;Li, Li
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제22권12호
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    • pp.51-56
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    • 2022
  • In space based constellation network, users are allowed to enter or leave the network arbitrarily. Hence, the number, identities and transmitted data of active users vary with time and have considerable impacts on the receiver's performance. The so-called problem of multiuser detection means identifying the identity of each active user and detecting the data transmitted by each active user. Traditional methods assume that the number of active users is equal to the maximum number of users that the network can hold. The model of traditional methods are simple and the performance are suboptimal. In this paper a Maximum A Posteriori Probability (MAP) based multiuser detection method is proposed. The proposed method models the activity state of users as Markov chain and transforms multiuser detection into searching optimal path in grid map with BCJR algorithm. Simulation results indicate that the proposed method obtains 2.6dB and 1dB Eb/N0 gains respectively when activity detection error rate and symbol error rate reach 10-3, comparing with reference methods.

IR-UWB 레이더를 이용한 비접촉 실시간 심박탐지 (A Non-contact Realtime Heart Rate Estimation Using IR-UWB Radar)

  • 변상선
    • 대한임베디드공학회논문지
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    • 제14권3호
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    • pp.123-131
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    • 2019
  • In recent years, a non-contact respiration and heart rates monitoring via IR-UWB radar has been paid much attention to in various applications - patient monitoring, occupancy detection, survivor exploring in disaster area, etc. In this paper, we address a novel approach of real time heart rate estimation using IR-UWB radar. We apply sine fitting and peak detection method for estimating respiration rate and heart rate, respectively. We also deploy two techniques to mitigate the error caused by wrong estimation of respiration rate: a moving average filter and finding the frequency of the highest occurrence. Experimental results show that the algorithm can estimate heart rate in real time when respiration rate is presumed to be estimated accurately.

신용카드 사기 검출을 위한 신경망 분류기의 진화 학습 (Evolutionary Learning of Neural Networks Classifiers for Credit Card Fraud Detection)

  • 박래정
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제11권5호
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    • pp.400-405
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    • 2001
  • This paper addresses an effective approach of training neural networks classifiers for credit card fraud detection. The proposed approach uses evolutionary programming to trails the neural networks classifiers based on maximization of the detection rate of fraudulent usages on some ranges of the rejection rate, loot minimization of mean square error(MSE) that Is a common criterion for neural networks learning. This approach enables us to get classifier of satisfactory performance and to offer a directive method of handling various conditions and performance measures that are required for real fraud detection applications in the classifier training step. The experimental results on "real"credit card transaction data indicate that the proposed classifiers produces classifiers of high quality in terms of a relative profit as well as detection rate and efficiency.

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환경적 요인에 따른 비파괴 철근 탐사의 오차율에 관한 연구 (A Study on the Error Rate of Non-destructive Rebar Detection Under Different Environmental Factors)

  • 강범주;김영환;김영민;박경한;오홍섭
    • 한국건설순환자원학회논문집
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    • 제9권4호
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    • pp.506-513
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    • 2021
  • 철근콘크리트 구조물의 내구성 및 안전성은 콘크리트의 균열 및 강도와 더불어 철근의 배근상태나 콘크리트 피복 두께에 크게 의존한다. 콘크리트 내에 매립되어 있는 철근 정보를 정확히 파악하는 방법엔 국부 파괴법과 비파괴 철근 탐사 시험이 있다. 일반적으로 부재 손상을 최소화하기 위해 비파괴 철근 탐사 시험을 통해 파악하며, 비파괴 철근 탐사 시험에는 전자파레이더법, 전자기유도법, 방사선법 등이 있다. 콘크리트의 함수율과 온도는 콘크리트의 전기적 특성인 유전율에 영향을 미쳐 비파괴 철근 탐사 시험 결과에 간섭을 방생시킨다. 따라서 본연구에서는 콘크리트의 표면수율과 온도에 따라 전자파레이더법과 전자기유도법이 받는 영향을 분석하였다. 장비와 기술의 발달로 원리와 상관없이 24℃ 시험체에서는 평균 오차율이 5% 이하로 나타났으며 특히 전자기유도법의 경우 매우 높은 정확성을 갖는 것을 확인하였다. 전자파레이더법은 습윤상태보다 건조상태에서 상대적으로 오차율이 작은 특성을 나타내었으며, 고온에서는 다소 높은 오차율이 나타났다. 탐사 대상의 온도가 낮고 건조한 경우 전자파레이더법을 적용하고, 탐사 대상이 습윤상태이거나 고온에서는 전자기유도법을 사용하여 오차를 감소시킬 수 있음이 확인되었다.

ICA와 DNN을 이용한 방송 드라마 콘텐츠에서 음악구간 검출 성능 (Performance of music section detection in broadcast drama contents using independent component analysis and deep neural networks)

  • 허운행;장병용;조현호;김정현;권오욱
    • 말소리와 음성과학
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    • 제10권3호
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    • pp.19-29
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    • 2018
  • We propose to use independent component analysis (ICA) and deep neural network (DNN) to detect music sections in broadcast drama contents. Drama contents mainly comprise silence, noise, speech, music, and mixed (speech+music) sections. The silence section is detected by signal activity detection. To detect the music section, we train noise, speech, music, and mixed models with DNN. In computer experiments, we used the MUSAN corpus for training the acoustic model, and conducted an experiment using 3 hours' worth of Korean drama contents. As the mixed section includes music signals, it was regarded as a music section. The segmentation error rate (SER) of music section detection was observed to be 19.0%. In addition, when stereo mixed signals were separated into music signals using ICA, the SER was reduced to 11.8%.

동영상에서 실시간 얼굴검출에 관한 연구 (A Study on Real-time Face Detection in Video)

  • 김형균;배용근
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제15권2호
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    • pp.47-53
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    • 2010
  • 본 논문은 동영상에서 실시간 얼굴검출을 위하여 Residual Image 검출과 색상정보를 이용한 얼굴검출 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 동영상에서 빠른 처리 속도와 높은 얼굴 검출율을 나타냈으며 기울어진 얼굴영상에 대한 보정작업을 통하여 검출 에러율을 줄였다. 실시간으로 전송된 동영상에서 검출의 대상이 되는 정지영상을 추출한다. 추출된 영상은 기울어진 얼굴검출을 위한 window회전 알고리즘을 사용하고 이렇게 보정된 영상은 얼굴 검출에 필요한 특징을 추출하기 위해 AdaBoost알고리즘을 사용하여 실시간으로 얼굴이 검출된 영상을 획득하게 된다.

해상물체탐지시스템 거리오차 보정에 관한 연구 (A Study on the Distance Error Correction of Maritime Object Detection System)

  • 강병선;정창현
    • 해양환경안전학회지
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    • 제29권2호
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    • pp.139-146
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    • 2023
  • 양식장 부표 등과 같은 해상의 소형 장애물을 탐지하고 거리와 방위를 시각화시켜 주는 해상물체탐지시스템은 선체운동으로 인한 오차를 보정하기 위해 3축 짐벌이 장착되어 있지만, 파도 등에 의한 카메라와 해상물체의 상하운동으로 발생하는 거리오차를 보정하지 못하는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 외부환경에 따른 수면의 움직임으로 발생하는 해상물체탐지시스템의 거리오차를 분석하고, 이를 평균필터와 이동평균필터로 보정하고자 한다. 가우시안 표준정규분포를 따르는 난수를 이미지 좌표에 가감하여 불규칙파에 의한 부표의 상승 또는 하강을 재현하였다. 이미지 좌표의 변화에 따른 계산거리, 평균필터와 이동평균필터를 통한 예측거리 그리고 레이저 거리측정기에 의한 실측거리를 비교하였다. phase 1,2에서 불규칙파에 의한 이미지 좌표의 변화로 오차율이 최대 98.5%로 증가하였지만, 이동평균필터를 사용함으로써 오차율은 16.3%로 감소하였다. 오차보정 능력은 평균필터가 더 좋았지만 거리변화에 반응하지 못하는 한계가 있었다. 따라서 해상물체탐지시스템 거리오차 보정을 위해 이동평균필터를 사용함으로써 실시간 거리변화에 반응하고 오차율을 크게 개선할 수 있을 것으로 판단된다.

저전송률 음성부호화기의 DUAL-TONE MULTIFREQUENCY(DTMF) SIGNALLING (Detection of DTMF Signalling for Low Bit Rate Vocoder)

  • 손상목
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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    • pp.159-164
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    • 1998
  • We proposes a new detecting algorithm of DTMF tone for low bit ate vocoder so that we use DTMF tones for signalling inthe digital network. Using DTMF tones for signalling, we could not change the conventional IS-95 protocol and control the mobile phone. We apply the root finding to detection of formants and bandwidth to search whether DTMF tones or voice and moreover to find what's kinds of DTMF tones, for instance 1, 2, 3, ......., #, *, A, B, ...., etc. Consequently, proposed method has a good result which is 0.000944% average error rate. It is satisfied with rcommended error rate in ITU-T($\pm$1.8%).

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