Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.28B
no.10
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pp.842-913
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1991
The automatic target detection which automatically identifies the location of the target with its input image is one of the significant subjects of image processing field. Then, there are some problems that should be solved to detect the target automatically from the input image. First of all, the ambiguity of the boundary between targets or between a target and background should be solved and the target should be searched adaptively. In other words, the target should be identified by the relative brightness to the background, not by the absolute brightness. In this paper, to solve these problems, a new algorithm which can identify the target automatically is proposed. This algorithm uses the set of fuzzy for solving the ambiguity between the boundaries, and using the weight according to the brightness of data in the input image, the target is identified adaptively by the relative brightness to the background. Applying this algorithm to real images, it is experimentally proved that it is can be effectively applied to the automatic target detection.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2002.04a
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pp.300-307
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2002
Damage estimation methods are classified into two groups according to the dependence on the FE model : signal-based and model-based methods. Signal-based damage estimation methods are generally appropriate for detection of damage location, whereas not effective for estimation of damage severities. Model-based damage estimation methods are difficult to apply directly to the structures with a large number of the probable damaged members. It is difficult to obtain the exact model representing the real bridge behavior due to the modeling errors. The modeling errors even may exceed the modal sensitivity on damage. In this study, Model-based damage detection method which can effectively consider the modeling errors is suggested. Two numerical example analyses on a simple beam and a multi-girder bridge are presented to demonstrate the effectiveness of the presented method.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2015.07a
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pp.279-281
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2015
Location awareness is an important capability for mobile-based indoor services. Those indoor services have motivated the implementation of methods that need high computational load cost and complex mechanisms for positioning prediction. These mechanisms, such as opportunistic sensing and machine learning, require more energy consumption to achieve accuracy. In this paper, we propose the Bluetooth Low Energy indoor zone detection (BLEIZOD) technique. This method exploits the concept of proximity zone to reduce the load cost and complexity. Our proposed method implements the received signal strength indicator (RSSI) function more effectively to gain accuracy and reduce energy consumption.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.1A
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pp.1-6
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2008
TDM-PON has a disadvantage that entire PON system gets into trouble when only one ONU is out of order and sends optical signal constantly. This paper suggests a scheme to find the fault location. TDMA is impossible when upstream traffic is interrupted by continuous wave signal from a troubled ONU. Therefore, CDMA coding is introduced in separating fault ONUs, and detection algorithm is verified.
This paper presents a diagnostic technique using ultrasonic for operating power transformer. Two methods are used as a base for detecting a partial discharge. One is a analysis of PD trend using counted ultrasonic signal, the other is a estimation of PD location source using cross-correlation. In this paper we implement detection equipment of partial discharge in power transformer. The desired system is utilized to two methods for PD detection and operated by graphical user interface(GUI). The results of test showed that the system can be adopted to real power transformer.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2013.10a
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pp.757-762
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2013
A technique is presented that uses a new guided wave technique for sludge and blockages detection in long-range pipelines. Existing techniques have the limitations that the sludge position needs to be known a priori and the area to be inspected needs to be accessible. Two guided wave techniques have been developed which allow the sludge or blockages to be detected remotely without the need to access the specific location where the pipe is blocked, nor to open the pipe. The first technique measures the reflection of guided waves by sludge which can be used to accurately locate the blocked region; the second technique detects sludge by revealing the changes to the transmitted guided waves propagating in the blocked region or after it. The two techniques complement each other and their combination leads to a reliable sludge or blockage detection. Various types of realistic sludge have been considered in the study and the practical capabilities of the two techniques have been demonstrated.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.20
no.3
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pp.272-278
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2010
A method for damage detection in a plate structure is presented based on strain waves that are generated by impact or damage in the structure. Strain responses from continuous sensors, which are long ribbon-like sensors made from piezoceramic fibers or other materials, were used with a neural network technique to estimate the damage location. The continuous sensor uses only a small number of channels of data acquisition and can cover large areas of the structure. A grid type structural neural system composed of the continuous sensors was developed for effective damage localization in a plate structure. The ratios of maximum strains and arrival times of the maximum strains obtained from the continuous sensors were used as input data to a neural network. Simulated damage localizations on a plate were carried out and the identified damage locations agreed reasonably well with the exact damage locations.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.3
no.3
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pp.167-176
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1999
This paper is concerned with the damage detection of existing 2 and 3-dimensional truss structures based on free vibration equation and extended Kalman filter. The local damage is characterized in terms of the stiffness degradation of damaged members. As the observed data, the natural frequencies and mode shapes of damaged truss structure model are adopted. Both location and stiffness of damaged parts of members in truss structures can be estimated by the proposed inverse solution procedure. The applicability and effectiveness of proposed inverse solution procedure are demonstrated through the numerical examples.
An automatic face recognition(AFR) of individuals is a significant problem in the development of computer vision. An AFR consists of two major parts which are detection of face region and recognition process, and the overall performance of AFR is determined by each. In this paper, the face region is acquired using chromaticity space, but this face region is a simple rectangle which doesn´t consider the shape information. By applying deformable templates to the face region, we can locate the position of the eyes in images. With the face region and the eye location information, more precise face region can be extract from the image. Because processing time is critical in real-time system, we use simplified eye templates and the modified energy function for the efficiency. We can get a good detection performance in experiments.
This paper presents an effective damage detection method for offshore jackets using natural frequency change ratios. Two parameters, cosine similarity and magnitude index, are considered to estimate the location and severity of the damage in the structure. A numerical jacket structure model is considered to verify the performance of the proposed method. As observed through analysis, the damages in the structure are detected accurately.
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