본 논문은 TPSN 알고리즘의 시각 동기화 오차를 개선하기 위하여 Imote2 센서 노드의 클럭 드리프트 특성을 적용하는 개선된 TPSN 알고리즘을 제안한다. 클럭 드리프트의 원인은 주로 수정발진기에 기인한다. 본 연구에서는 온도 및 습도 등 환경 조건이 비슷할 경우에 드리프트가 크게 차이나지 않는다는 실험 결과에 따라 드리프트의 평균값을 구하고 이를 TPSN 동기화 오차 보정에 사용한다. 이때 적용되는 드리프트 특성 값은 센서 노드 설치 이전에 미리 측정하여야 한다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 개선된 TPSN 알고리즘이 동기화 오차 개선에 효과적임을 확인하였다.
본 논문은 보행자의 각 발에 부착된 2개의 IMU(Inertial Measurement Unit) 정보를 융합하여 위치 추적 성능을 향상시키는 보행자 추측 항법 알고리즘을 제안하였다. 센서내의 방향드리프트로 인해 IMU기반 보행자 위치추적은 시간이 지남에 따라 성능이 크게 저하된다. 제안하는 알고리즘은 방향 드리프트로 인해 각 발의 이동경로가 발산하는 점에 착안하여, 보폭이 일정 값을 초과할 시 이를 보정하고 사용자의 위치를 계산한다. 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 방향 드리프트를 효과적으로 감소시키는 것을 확인하였다.
The ideal chemical sensor must show the similar result under the same condition for accurate measurement of gases regardless of time. However, the actual responses of chemical sensors have been shown the lacks of repeatability and reproducibility because of the drift which has been caused by aging and pollution of the sensor and the environment change such as temperature and humidity. If the problems are not properly taken into considerations, the stability and reliability of the system using chemical sensors would be decreased. In this paper, we analyzed the sensor's drift and applied the three different compensation methods(DWT( Discrete Wavelets Transform), Baseline Manipulation, Internal Normalization) for reducing the effects of the drift in order to improve the stability and the reliability of short term of the chemical sensors. And in order to compare the results of the methods, the standard deviation was used as a criterion. The sensor drift was analyzed by a trend line graph. We applied the three methods to the successive data measured for three days and compared the results. As a result of comparison, the standard deviation of DWT showed lowest value. (Before compensation: 7.1219, DWT: 1.3644, Baseline Manipulation: 2.5209, Internal Normalization: 3.1425).
본 논문에서는 주파수 도약 위성 통신 시스템에서 정지 궤도 위성의 드리프트로 인해 Early-Late gate 동기 추적 알고리즘으로는 흡 동기를 유지할 수 없는 현상이 발생하는 문제를 해결하기 위한 동기추적 알고리즘을 제안하였다. 위성에 탑재된 역도약-재도약 중계기를 통해 신호가 중계될 때, 위성의 드리프트로 인하여 수신된 홉의 양쪽 에지에서의 에너지 유실 때문에 Early-Late gate 동기추적 알고리즘을 사용했을 경우 홉 동기를 유지할 수 없는 현상이 발생한다. 그러한 문제를 해결하기 위해 기존의 Ranging 거리 정보를 사용한 Early-Late gate 홉 에너지를 비교하는 구조를 변형하여 Inner-Outer gate 홉 에너지를 비교하고 송신타이밍을 예측하여 동기를 추적하는 Anti-Shrink 알고리즘을 제안하였다. 시뮬레이션 결과, 제안된 알고리즘은 기존의 내부-외부 에너지비율 알고리즘보다 우수하고, Ranging 거리정보를 사용한 Early-Late gate 동기추적 알고리즘보다 성능은 유사하지만 Ranging 정보를 사용하지 않고도 에너지 손실이 적어 위성의 드리프트에 robust하게 동기유지가 가능하다.
본 논문에서는 MEMS 압력 센서의 스마트 센서 시스템을 구현하였다. 피에조 압력센서의 온도 드리프트 문제를 해결하기 위해 외부 환경에 맞춰 시스템이 스스로 발생 오차를 제거하는 보상 알고리즘과 이에 의해 제어되는 프로그래머블한 보정 회로를 제안하였다. 시스템은 신호처리부, 보정 회로, 온도 감지부, 그리고 마이크로프로세서 및 통신부가 SOC으로 구현되었으며, RS-232 인터페이스가 시스템의 모니터링 및 제어를 위해 사용되었다. 구현된 IC의 면적은 $4.38{\times}3.78\;mm^2$이며 $0.35{\mu}m$ CMOS 공정으로 제작되었다. $-40^{\circ}C{\sim}150^{\circ}C$ 온도 범위에서 50 KPa급 MEMS 압력센서의 온도 드리프트 보상 오차는 ${\pm}0.48%$로 측정되었다. 구현된 시스템의 전력소모는 30.5mW로 측정되었다.
본 연구에서는 Lacoste 중력계에 의하여 왕복 측정된 중력값으로 부터 지구조석보정 계산 및 부게 보정을 실시한 후 드리프트와 평균표준오차를 계산하여 비교검토하였다. 이 결과로 미지점의 위도, 경도, 중력값 및 표고을 계산할 수가 있고 이는 지각구조 연구의 기초자료는 물론 지구물리학적으로도 많이 이용될 것이다.
본 연구에서는 계량 설비에 사용되는 스마트형 디지털 로드셀을 개발하였다. 로드셀 센서는 중량의 변화에 대해 매우 민감하여햐 하므로 정밀한 A/D변환을 위하여 온도 안정성, 낮은 드리프트 특성 그리고 분해능이 우수하여야 한다. 단일칩 마이크로프로세서에 의해 제어되는 고안된 아날로그 회로로써 OP엠프 오프셋과 드리프트 특성을 저감시키며 소프트웨어 알고리즘에 의해 안정되고 정밀한 A/D 변환이 가능하도록 디지털 로드셀을 설계하였다. 또한 RS-485통신 방식으로 로드셀을 제어하고 보정용 데이터와 제어 데이터를 기억시키는 기능들도 포함하였다. 시뮬레이션과 실측 평가를 통하여 개발된 로드셀의 우수성을 입증하였으며, 본 연구의 결과는 원격계량 센서로서 계량 설비 분야에 유용한 활용이 기대된다.
In precision instrumentation system, an A/D conversion of signal conditioning has been always suffered from some problems ; offset and drift voltage with environmental situation. This paper suggests a method of reducing the offset voltage and the drift error from the A/D conversion hardware using analog signal switching technique with specific operational amplifier circuits. Also, we have designed a hardware active filter and a software digital filter with Auto Zero Tracking algorithm for better dignal process of the our proposed weighing system. Software technique was performed to obtain the stable data from A/D converter. As a result of our experimental works, the proposed system is expected to be used in the industrial field where a high precision measurement is required.
비선형 주성분 분석은 기존에 널리 알려져 있는 주성분 분석기법과 유사한 다변수 데이터 분석을 위한 새로운 접근 방법이다. 비선형 주성분 분석은 AANN(Auto Associative Neural Network)으로 PCA와 마찬가지로 변수들 간에 존재하는 상관관계를 제거함으로써 고차의 다변수 데이터를 정보의 손실을 최소화하면서 최소 차원의 데이터로 변환하는 기법이다. AANN 기반 센서노드 고장검출 기법을 실제 센서 네트워크에 적용하여 봄으로써 센서 드리프트 등과 같은 센서 고장의 검출 및 유효한 센서 보정 성능을 확인하였다.
One of the main problems when working the chemical sensor is the lack of repeatability and reproducibility of the sensor response. If the problem is not properly taken into consideration, the stability and reliability of the system using chemical sensors would be decreased. In this paper we analyzed the sensor's drift of short term and proposed a compensation method for reducing the effects of the drift in order to improve the stability and the reliability of the chemical sensor. The sensor drift was analyzed by a trend line graph and CV(coefficient of variation) was used to quantify. And we compensated for the drift by using the internal normalization. As a result it was found that the value of CV was decreased after compensation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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