루프 검지기, 영상 검지기 등의 기존 교통 검지기들은 설치와 유지보수에 드는 비용이 크고, 밤과 낮에 따라 상이한 검지 알고리즘이 필요하거나 날씨에 따라 검지율의 편차가 크다는 단점을 가지고 있다. 반면에 밀리미터파 레이더는 악천후에 의한 영향을 받지 않고, 주야간에 관계없이 일정한 검지 성능을 얻을 수 있다. 덧붙여 설치와 유지보수를 위하여 교통 통제의 필요가 없고, 다수의 차량을 동시에 검지 가능하다. 본 연구는 이러한 장점을 가진 레이더 센서를 활용한 다중 물체 검지 알고리즘을 기존의 단일 물체 검지 알고리즘을 응용하여 구현하였으며 이에 대한 평가를 수행하여 의미 있는 결과를 얻었다.
Visual search in an unstructured search field is a fruitful research area for computational modeling. Search models that describe relationship between search time and probability of target detection have been used for prediction of human search performance and provision of ideal goals for search training. Until recently, however, most of models were focused on detecting a single target in a search field, although, in practice, a search field includes multiple targets and search models for multiple targets may differ from search models for a single target. This study proposed a random search model for multiple targets, generalizing a random search model for a single target which is the most typical search model. To test this model, human search data were collected and compared with the model. This model well predicted human performance in visual search for multiple targets. This paper also proposed how to determine optimal stopping time in multiple-target search.
Journal of electromagnetic engineering and science
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제13권3호
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pp.151-157
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2013
Marine radars are affected by sea and rain clutters, which can make target discrimination difficult. The clutter standard deviation and improvement factor are applied using multiple parameters-moving speed of radar, antenna speed, angle, etc. When a radar signal is processed, a Data Matrix Bank (DMB) filter can be applied to remove sea clutters. This filter allows detection of a target, and since it is not affected by changes in adjacent clutters resulting from a multi- target signal, sea state clutters can be removed. In this paper, we study the level for clutter removal and the method for target detection. In addition, we design a signal processing algorithm for marine radars, analyze the performance of the DMB filter algorithm, and provide a DMB filter algorithm design. We also perform a DMB filter algorithm analysis and simulation, and then apply this to the DMB filter and cell-average constant false alarm rate design to show comparative results.
Purpose: This review aims to introduce aptamers and the methods of its development to improve the sensitivity and selectivity to target bacteria. In this review, we have highlighted current developments and directions in the pathogen detection based on aptamers. Background: Aptamers, the specific nucleic acid sequences, can bind to targets with high affinity and specificity. Some of researches on the use of aptamers for the detection of pathogen have been reported in recent years. Aptamers have more applicability than antibodies for the development of pathogen detection using biosensor; such as easy to synthesis and labeling, lack of immunogenicity, and a low cost of production. However, only few reports on the development and use of aptamers for the detection of pathogen have been published. Review: Aptamers specific to pathogen are obtained by whole-cell systematic evolution of ligands by exponential enrichment (SELEX) process. SELEX process is composed of screening random oligonucleotide bound with target cells, multiple separation and amplification of nucleic acids, final identification of the best sequences. For improving those affinity and selectivity to target bacteria, optimization of multiple separating process to remove unbounded oligonucleotides from aptamer candidates and sorting process by flow cytometry are required.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권6호
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pp.1166-1191
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2011
This paper presents an adaptive active tracking system with sector based scanning for a single PTZ camera. Dividing sectors on an image reduces the search space to shorten selection time so that the system can cover many targets. Upon the selection of a target, the system estimates the target trajectory to predict the zooming location with a finite amount of time for camera movement. Advanced estimation techniques using probabilistic reason suffer from the unknown object dynamics and the inaccurate estimation compromises the zooming level to prevent tracking failure. The proposed system uses the simple piecewise estimation with a few frames to cope with fast moving objects and/or slow camera movements. The target is tracked in multiple steps and the zooming time for each step is determined by maximizing the zooming level within the expected variation of object velocity and detection. The number of zooming steps is adaptively determined according to target speed. In addition, the iterative estimation of a zooming location with camera movement time compensates for the target prediction error due to the difference between speeds of a target and a camera. The effectiveness of the proposed method is validated by simulations and real time experiments.
This paper deals with a one-searcher multi-target search problem where targets with different detection priorities move in Markov processes in each discrete time over a given space search area, and the total number of search time intervals is fixed. A limited search resource is available in each search time interval and an exponential detection function is assumed. The searcher can obtain a target detection award, if detected, which represents the detection priority of target and is non-increasing with time. The objective is to establish the optimal search plan which allocates the search resource effort over the search areas in each time interval in order to maximize the total detection award. In the analysis, the given problem is decomposed into intervalwise individual search problems each being treated as a single stationary target problem for each time interval. An associated iterative procedure is derived to solve a sequence of stationary target problems. The computational results show that the proposed algorithm guarantees optimality.
Micro-scale magnetic beads are widely used for isolation of proteins, DNA, and cells, leading to the development of in vitro diagnostics. Efficient isolation of target biomolecules is one of the keys to developing a simple and rapid point-of-care diagnostic. A zinc finger protein (ZFP) is a double-stranded (ds) DNA-binding domain, providing a useful scaffold for direct reading of the sequence information. Here, we utilized two engineered ZFPs (Stx2-268 and SEB-435) to detect the Shiga toxin (stx2) gene and the staphylococcal enterotoxin B (seb) gene present in foodborne pathogens, Escherichia coli O157 and Staphylococcus aureus, respectively. Engineered ZFPs are immobilized on a paramagnetic bead as a detection platform to efficiently isolate the target dsDNA-ZFP bound complex. The small paramagnetic beads provide a high surface area to volume ratio, allowing more ZFPs to be immobilized on the beads, which leads to increased target DNA detection. The fluorescence signal was measured upon ZFP binding to fluorophore-labeled target dsDNA. In this study, our system provided a detection limit of ≤ 60 fmol and demonstrated high specificity with multiplexing capability, suggesting a potential for development into a simple and reliable diagnostic for detecting multiple pathogens without target amplification.
Automatic emotion recognition based on facial cues, such as facial action units (AUs), has received huge attention in the last decade due to its wide variety of applications. Current computer-based automated two-phase facial emotion recognition procedures first detect AUs from input images and then infer target emotions from the detected AUs. However, more robust AU detection and AU-to-emotion mapping methods are required to deal with the error accumulation problem inherent in the multiphase scheme. Motivated by our key observation that a single AU detector does not perform equally well for all AUs, we propose a novel two-phase facial emotion recognition framework, where the presence of AUs is detected by group decisions of multiple AU detectors and a target emotion is inferred from the combined AU detection decisions. Our emotion recognition framework consists of three major components - multiple AU detection, AU detection fusion, and AU-to-emotion mapping. The experimental results on two real-world face databases demonstrate an improved performance over the previous two-phase method using a single AU detector in terms of both AU detection accuracy and correct emotion recognition rate.
본 논문에서는 차세대 복합 시분할 부호분할 다중접속 이동통신 시스템에서 타 셀 사용자 간섭 제거를 위한 결합검출 방안을 제안한다. 결합검출 기술은 차세대 복합 시분할 부호분할 다중접속 이동통신 시스템 TD-CDMA 시스템에서의 가장 큰 특징이라 할 수 있는 기술로서 셀 내의 서로 다른 사용자의 신호 간섭을 제거하여 동시에 사용자 데이터를 복원할 수 있다. 종래의 연구에서는 2단계 결합 검출 방식을 이용하여 목적 셀의 사용자 간섭 뿐 아니라 타 셀 간섭을 제거해 줄 수 있는 방안이 제안되었으나 이 방안에서는 타 셀 간섭 제거를 위한 구체적인 사용자 인식에 대한 방안이 없다. 따라서 주변 타 셀 내의 사용자의 간섭의 크기에 상관없이 모든 사용자에 대하여 결합검출을 수행해야 하며 2단계 결합검출의 복잡도가 매우 높다. 본 논문에서는 타 셀 사용자의 간섭의 크기에 따라서 선택적으로 2단계 결합 검출을 수행하는 방안을 제안한다. 제안된 방식은 모의실험을 통하여 성능을 조사하였으며 종래의 결합검출 방식에 비하여 성능의 열화가 없는 동시에 2 단계 결합검출의 복잡도를 크게 줄일 수 있다.
In the conventional track while scan (TWS) system, there are two major functions to be performed : detection and tracking. These two functions are normally designed and optimised independently. So TWS algorithm ignores the available decision features that can help in resolving the plot-to-track association ambiguity. Therefore conventional TWS system cna't track the targets in a densed multi-target environment. This paper presents a new TWS algorithm for multi-target track to solve the existing TWS system problem in clutter environment. The algorithm proposed in this paper is derived by modifying the part of joint probabilistic data association (JPDA) algotithm to get the one to one correspondence instead of multiple correspondence and combined with maneuvering detection logic so that it could also track the low maneuvering targets. Simulations to confirm the performance are done in crossing, parallel and maneuvering target. The proposed algorithm was successfully tracking targets above target situations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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