Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.2
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pp.59-66
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2020
In this paper, we propose a pipe leak detection system through data collection using low-power wireless acoustic sensor modules and data analysis using deep auto-encoder. Based on the Fourier transform, we propose a low-power wireless acoustic sensor module that reduces data traffic by reducing the amount of acoustic sensor data to about 1/800, and we design the system that is robust to noise generated in the audible frequency band using only 20kHz~100kHz frequency signals. In addition, the proposed system is designed using a deep auto-encoder to accurately detect pipe leaks even with a reduced amount of data. Numerical experiments show that the proposed pipe leak detection system has a high accuracy of 99.94% and Type-II error of 0% even in the environment where high frequency band noise is mixed.
This study aims at developing the model that is able to detect the compression wave, which is included as a similar situation in incidents, that causes false applicable to the similar character such as incidents in the incident detection model for expressways. In this study, it has been checked whether the number of false alarms is decreased or not by modularizing this model for being able to applicable to other models such as DES and DELOS, etc. which do not perform the compression wave test based on the compression wave test process of APID model which has been being used in the expressway traffic management system currently. The evaluation in this study focuses on the sensitivity of the model and the results analysis is performed classified by each polling cycle. And how well these models are working is evaluated by each polling cycle. In addition to this, the detection rate, the false alarm rate and the average detection time in both the existing models and the model in this study are calcuated. As a result of appling the model in this study, it is found that the false alarm rate is improved through the reasonable decrease in the number of false alarm frequencies and there are not remarkable changes concerning the detection rate and the average detection time. To sum up, it is expected that a good number of improvement effects will be occurred when this model is applied to the actual expressway traffic management system.
The air traffic control service in the domestic airports and approach control centers is provided using data from flight plan and a variety of surveillance sensors such as SSR, ADS-B and MLAT, etc. The physical connection methods and data types of the sensors are various, as so using these data directly may cause a lot of cost in development and maintenance of air traffic control equipment. As a method for solving such a problem, we propose a system that can convert the data from the heterogeneous sensors to the unified format which can be processed by the air traffic control devices. In this paper, the analysis results for the physical characteristics and data formats of the typical surveillance sensors are described. Also, the system design and the system implementation result for the multi-sensor interface system to interoperate the sensors are explained in detail.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2012.05a
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pp.347-350
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2012
The researches on driver assistance systems that can prevent an accident have been actively performed due to social issues of traffic accidents with development of vehicle industry in recent. It is required for researchers to develope systems which assist driver's perception and judgment when considering that over 70% of traffic accidents occur by drivers' carelessness and 75% of the total accidents occur at the speed of less 29km per hour. In this paper, we implemented a front and rear vehicle monitoring system that monitors distance in real-time from a vehicle to obstacles at the low-speed or back-ward driving. The implemented system consists of a high angle ultrasonic sensor with distance detection of 10m and 10-degree angle, a wide angle ultrasonic sensor with the detection distance of 3m and a 180-degree, and a ATmega128 chip of ATmel company.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.7
no.5
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pp.33-52
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2008
This research intended to study a vehicle detection method for traffic volume, speed, stoping, parking activity, etc. using real time image processing and to propose the more accurate, environment adaptive image processing algorithm. The new method was compared with an existing commercialized image processing system, 'A' Product, for performance reliability tests. Also, the new method improved and developed the comparative advantage image processing algorithm. With regard to the test results, the algorithm over-counted one more vehicle, while 'A' product missed four vehicles during the test period. The first test results were used to improve the performance of this algorithm, and it's performance was improved though the second test in various and complicated traffic environment to yield superior performance.
Whether a person is feeling sleepy or reasonably awake is important safety information in many areas, such as humans operating in traffic or in heavy industry. The changes of body signals have been mostly researched by looking at electroencephalogram(EEG) signals but more and more other medical signals are being examined. In our study, an electrocardiogram(ECG) signal is measured at a sampling rate of 100 Hz and used to try to distinguish the possible differences in signal between the two states: awake and drowsy. Practical tests are conducted using a wireless sensor node connected to a wearable ECG sensor, and an ECG signal is transmitted wirelessly to a base station connected to a server PC. Through the QRS complex in the ECG analysis it is possible to obtain much information that is helpful for diagnosing different types of cardiovascular disease. A program is made with MATLAB for digital signal filtering and graphing as well as recognizing the parts of the QRS complex within the signal. Drowsiness detection is performed by evaluating the R peaks, R-R interval, interval between R and S peaks and the duration of the QRS complex..
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.4
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pp.47-56
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2018
National-scale industrial control systems for gas, electric power, water processing, nuclear power, and traffic control systems increasingly use open networks and open standards protocols based on advanced information and communications technologies. The frequency of cyberattacks increases steadily because of the use of open networks and open standards protocols, but follow-up actions are limited. Therefore, the application of security solutions to an industrial control system is very important. However, it is not possible to apply security solutions to a real system because of the characteristics of industrial control systems. And a security system that can detect attacks without affecting the existing system is imperative. Therefore, in this paper, we propose an intrusion detection system based on packet analysis that can detect anomalous behaviors without affecting the industrial control system, and we verify the effectiveness of the proposed intrusion detection system by applying it in a test bed simulating a real environment.
In most switching system, the processing unit is designed to work efficiently even at relatively high loads, but when the offered traffic exceeds a particular level, the rate of completed calls can fall drastically. A single call handled by the switching system consists of a sequence of events or messages that has to be processed by the control unit. The control unit is not only incapable of handling all of the offered calls, but also its call handling capability can drop as the offered load increases. The real time available for call processing is a critical resource that requires careful management. Therefore, the overloading of this resource must be detected by a subscriber in the from of a dial tone delay or an uncompleted call which is either blocked or mishandled. The subscriber may respond by either dialing prematurely or by re-attempting a call. This action can further escalate the processors load, which is spent for uncompleted calls. Unless a proper control is used, the switching system can finally break down. In this paper, we paper, we propose a fuzzy overload detection and control method for switching systems, which can by generating fuzzy rules via fuzzy aggregation networks. Simulation results involving a switching system is given.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.9
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pp.2129-2137
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2015
Lots of research and development works have been actively focused on the self-driving vehicles, locally and globally. In order to implement the self-driving vehicles, lots of fundamental core technologies need to be successfully developed and, specially, it is noted that traffic lights detection and recognition system is an essential part of the computer vision technologies in the self-driving vehicles. Up to nowadays, most conventional algorithm for detecting and recognizing traffic lights are mainly based on the color signal analysis, but these approaches have limits on the performance improvements that can be achieved due to the color signal noises and environmental situations. In order to overcome the performance limits, this paper introduces the morphological analysis for the traffic lights recognition. That is, by considering the color component analysis and the shape analysis such as rectangles and circles simultaneously, the efficiency of the traffic lights recognitions can be greatly increased. Through several simulations, it is shown that the proposed method can highly improve the recognition rate as well as the mis-recognition rate.
This study deals with the problem of the recognition of the preceding vehicles by image processing. The purpose of this study is the development of the equipment to prevent a collision with preceding vehicles during driving the vehicle. In order to decrease the processing time and increase reliability, at first, the traffic lane is extracted. It is determined by detecting road edges and calculating their tangent. After the traffic lane is gotten, the position of the vehicle is searched inside the lane. The features used to detect the vehicles in the algorithm are shadow of the vehicle, vertical edges, horizontal edges, and symmetrical segment. The preceding vehicles are extracted successfully by this method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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