본 논문에서는 비정체성(nonstationary) 잡음 환경을 위한 단일 채널 VAD(Voice Activity Detection) 알고리듬 제안하였다. VAD 판별을 위한 특징계수의 임계값은 과거 비음성 프레임들의 평균과 표준편차를 추산하여 적응적으로 갱신하였다. 특징계수로는 SPD-TE(Spectral Power Difference-Teager Energy)를 사용했는데, 이것은 WPD(Wavelet Packet Decomposition) 계수에 Teager 에너지를 적용한 것으로서 잡음에 강인한 것으로 보고된 바 있다. TIMIT 음성과 NOISEX-92 잡음을 사용하여 10 dB부터 -10 dB까지의 SNR에 대한 실험 결과, 제안된 알고리듬이 표준을 포함한 기존의 알고리듬과 비슷한 정확도를 보였다.
본 논문에서는 스테레오 항공 영상으로부터 영상에 포함된 건물의 3차원 복원을 위해 건물 형태에 대한 모델을 생성하고 건물 모델을 구성하는 선소를 찾아 건물을 복원하는 알고리듬에 대해 다루고 있다. 건물을 검출하기 위해 일반적으로 필요한 에지 검출, 에지의 직선화, 선소의 연결 등의 복잡한 과정을 거치지 않고 복원하는 건물을 몇 개의 파라미터값으로 표현하고 건물 모델을 이용하여 원영상에서 건물의 선소들을 직접 검출하는 새로운 방법을 제안하였다. 선소 검출시 건물을 구성하는 각각의 선소에 대해 선소 측정 함수를 동시에 적용하여 독립적인 선소 검출 방법보다 건물 검출의 정확도를 높였다. 제안한 알고리듬을 스테레오 항공 영상에 적용한 결과, 건물의 정확한 검출 및 복원 결과를 얻을 수 있었다.
Park, Seung-Hee;Yi, Jin-Hak;Lee, Jong-Jae;Yun, Chung-Bang;Noh, Yong-Rae
한국전산구조공학회:학술대회논문집
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한국전산구조공학회 2003년도 가을 학술발표회 논문집
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pp.549-555
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2003
The objective of かis study is to investigate the feasibility of piezoelectric transducers as a damage detection system for civil infrastructures. There have been considerable amount of efforts by the modal analysis community to localize damage and evaluate its severity without looking at a reliable way to excite the structure. The detection of damages by modal analysis and similar vibration techniques depends upon the knowledge and estimation of various modal parameters. In addition to the associated difficulties, such low-frequency dynamic response based techniques fail to detect incipient damages. Smart piezoelectric ceramic (PZT) transducers which act as both actuators and sensors in a self-analyzing manner are emerging to be effective in non-parametric health monitoring of structural systems. In this paper, we present the results of an experimental study for the detection of damages using smart PZT transducers on the steel plate. The method of extracting the impedance characteristics of the PZT transducer, which is electro-mechanically coupled to the host structure, is adopted for damage detection. Two damages are simulated and assessed by the bonded PZT transducers for characterization. The experimental results verified the efficacy of the proposed approach and provided a demonstration of good robustness at the realistic steel structures, emphasizing the great potential for developing an automated in situ structural health monitoring system for application to large civil infrastructures without the need to blow the modal parameters.
Ta, Quoc-Bao;Dang, Ngoc-Loi;Kim, Yoon-Chul;Kam, Hyeon-Dong;Kim, Jeong-Tae
Smart Structures and Systems
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제30권1호
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pp.17-34
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2022
For steel structures, fatigue cracks are critical damage induced by long-term cycle loading and distortion effects. Vision-based crack detection can be a solution to ensure structural integrity and performance by continuous monitoring and non-destructive assessment. A critical issue is to distinguish cracks from other features in captured images which possibly consist of complex backgrounds such as handwritings and marks, which were made to record crack patterns and lengths during periodic visual inspections. This study presents a parametric study on image-based crack identification for orthotropic steel bridge decks using captured images with complicated backgrounds. Firstly, a framework for vision-based crack segmentation using the atrous convolution-based Deeplapv3+ network (ACDN) is designed. Secondly, features on crack images are labeled to build three databanks by consideration of objects in the backgrounds. Thirdly, evaluation metrics computed from the trained ACDN models are utilized to evaluate the effects of obstacles on crack detection results. Finally, various training parameters, including image sizes, hyper-parameters, and the number of training images, are optimized for the ACDN model of crack detection. The result demonstrated that fatigue cracks could be identified by the trained ACDN models, and the accuracy of the crack-detection result was improved by optimizing the training parameters. It enables the applicability of the vision-based technique for early detecting tiny fatigue cracks in steel structures.
This paper presents a parametric line equation on the log-polar mapped plane to detect the straight lines in an original image. The log-polar edge image used in Hough transform is constructed by combining the edge images of both fovea and periphery. The foveal edge image detected by a Sobel mask on the Cartesian plane is transformed to the log-polar plane by forward mapping but the edge detection of the peripheral region is obtained by directly applying the newly developed mask to the log-polar plane. This paper also proposes a analytic method then determining a border between the fovea and the periphery regions.
한국지진공학회 1997년도 춘계 학술발표회 논문집 Proceedings of EESK Conference-Fall 1997
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pp.144-151
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1997
구조물로부터 측정된 가속도 시간이력을 이용하여 구조손상을 찾아내고 평가하는 기법을 제시하였다. 구조계의 손상을 찾아내는 알고리즘의 주요한 수단으로써 parametric system identification 방법을 사용하였고 매개변수화된 구조물의 최적 매개변수를 추정하기 위해 구속된 비선형 최적화기법을 사용하였다. 손상된 부재를 분리하기 위한 방법으로서 적합적 매개변수 모음법을 적용하였고 손상의 정도를 통계적으로 평가하기 위하여 측정된 가속도 시간이력에 time window 기법을 적용하였다. 가속도 이력 측정에 있어서의 불충분성과 측정오차를 고려하여 알고리즘을 개발하였고, 조화진동하중으로 구조물을 가진하여 구조 손상을 진단하는 수치모의 실험을 실시하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제6권3호
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pp.893-900
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1999
We use statistical tests which are useful for two-sample problem for detecting edges in gray-level images. An edge is detected by examining changes in gray-level value between adjacent pixel neighborhoods. Some experimental results show that nonparametric detectors such as Mann-Whitney test median test and Kolmogorov-Smirnov test perform effectively in both noisy and noise-free images while parametric T test is sensitive to noise.
This paper presents a robust algorithm for edge detection based on fuzzy fusion, using a novel local edge information measure based on Renyi's a-order entropy. The calculation of the proposed measure is carried out using a parametric classification scheme based on local statistics. By suitably tuning its parameters, the local edge information measure is capable of extracting different types of edges, while exhibiting high immunity to noise. The notions of fuzzy measures and the Choquet fuzzy integral are applied to combine the different sources of information obtained using the local edge information measure with different sets of parameters. The effectiveness and the robustness of the new method are demonstrated by applying our algorithm to various synthetic computer-generated and real-world images.
A method is developed for the detection of parametric change for conditionally-linear stochastic systems. Such systems are quite prevalent in biology, economics and engineering, and may be synthesized as certain bilinear stochastic systems with output feedback (possibly nonlinear) through the controls. In other words, these systems are linear in the "unmeasured states" and nonlinear in the "measured states." The conditionally linear filter developed by Kolodziej forms a convenient part of the algorithm which estimates the time of change of parameter values.
An experimental modeling of cutting and structural dynamics and the on-line detection of malfunction process is substantial not only for the investigation of the static and dynamic characteristics of cutting process but also for the analytic realization of diagnostic systems. In this regard, We have discussed on the comparative assessment of two recursive time series modeling algorithms that can represent the machining process and detect the abnormal machining behaviors in precision round shape machining such as turning, drilling and boring in mold and die making. In this study, simulation and experimental work were performed to show the malfunctioned behaviors. For this purpose, two new recursive approach (REIVM, RLSM) were adopted fur the on-line system identification and monitoring of a machining process, we can apply these new algorithm in real process for the detection of abnormal machining behaviors such as chipping, chatter, wear and round shape lobe waviness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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