터널은 대피 장소가 한정적이며 후방 진입 차량들이 전방 사고 상황을 인식하기 어렵기 때문에 터널 교통 사고 시 2차 사고로 이어질 가능성이 매우 높다. 본 논문에서는 터널 교통 사고 시 파급 효과를 경감하기 위한 사물 인터넷 기반의 스마트 터널 사고 경보 시스템에 대해 연구하였다. 터널 내의 불꽃 감지 센서, 가스 감지 센서와 충격 감지 센서를 활용하여 측정 값이 기준을 초과하면, 비상 상항으로 판단하여 경보 시스템이 작동하도록 설계하였다. 사고가 감지되면 사고 안내 메시지가 LCD를 통해 표시되고, 와이파이 통신 망을 통해 터널 내외 운전자들에게 전송되도록 설계하였다. 하나의 성능 시험 시스템을 구축하였고 수개의 사고 시나리오들에 대해 성능 평가를 수행하였다. 성능 시험 결과, 스마트 사고 경보 시스템이 주어진 기준 값을 기준으로 정확하게 사고를 감지, 경보 절차를 수행하고 와이파이 무선 통신을 통해 경보 메시지를 스마트 폰에 성공적으로 전송함으로써 그 유효성을 확인할 수 있었다.
중 대형 도서관에는 상당히 많은 양의 도서 및 미디어 관리대상이 있어 이를 효율적으로 관리하는 것이 쉽지 않다. 최근 마그네틱이나 바코드를 대신하여 RFID 기술을 적용하고 있으나 아직까지는 단순한 도서관리나 도난망지용으로만 한정되어 사용되고 있다. 최근 RFID 및 USN 기술의 발전으로 인하여 다양한 산업분야에서 이를 응용한 시스템이 활용되고 있고 기술적 한계를 좁혀감에 따라 도서관에서 효율적으로 도서를 관리할 수 있는 시스템에 대하여 연구하였다. 본 논문에서 제안하는 지능형 도서관리 시스템은 상기 기술을 적용하여 보다 효율적인 도서관리 체계와 사용자에게 다양한 컨텐츠와 편리성을 제공할 수 있는 시스템을 개발하여 기존의 도서관리 시스템의 단순관리 작업을 보다 다양하게 활용할 수 있는 지능형 도서관리 시스템을 개발하였다.
Nguyen, Trang;Hong, Chang Hyun;Islam, Amirul;Le, Nam Tuan;Jang, Yeong Min
한국통신학회논문지
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제41권8호
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pp.843-850
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2016
This paper introduces a novel modulation scheme for vehicular communication in taking advantage of existing LED lights available on a car. Our proposed 2-Phase Shift Keying (2-PSK) is a spatial modulation approach in which a pair of LED light sources in a car (either rear LEDs or front LEDs) is used as a transmitter. A typical camera (i.e. low frame rate at no greater than 30fps) that either a global shutter camera or a rolling shutter camera can be used as a receiver. The modulation scheme is a part of our Image Sensor Communication proposal submitted to IEEE 802.15.7r1 (TG7r1) recently. Also, a neural network approach is applied to improve the performance of LEDs detection and decoding under the noisy situation. Later, some analysis and experiment results are presented to indicate the performance of our system
The paper is proposed artificial neural network(ANN) sensorless control of induction motor drive with fuzzy learning control-fuzzy neural network(FLC-FNN) controller. The hybrid combination of neural network and fuzzy control will produce a powerful representation flexibility and numerical processing capability. Also, this paper is proposed speed control of induction motor using FLC-FNN and estimation of speed using ANN controller The back propagation neural network technique is used to provide a real time adaptive estimation of the motor speed. The error between the desired state variable and the actual one is back-propagated to adjust the rotor speed, so that the actual state variable will coincide with the desired one. The proposed control algorithm is applied to induction motor drive system controlled FLC-FNN and ANN controller, Also, this paper is proposed the analysis results to verify the effectiveness of the FLC-FNN and ANN controller.
본 논문에서는 근전도 신호 기반의 무선 착용형 컴퓨터 인터페이스를 개발하였다. 밴드 형태의 무선 착용형 단말기는 4 채널 근전도 센서와 붙어있으며, 대역통과 필터 및 차단 필터, 신호증폭기를 이용하여 구별 가능한 근전도 신호를 추출하였다. 얻어진 신호는 무선통신을 통해 컴퓨터로 전송하게 된다. 컴퓨터 인터페이스를 위해 손목 움직임을 사용하였으며, 움직임으로부터 획득된 신호를 다층 인식 신경망을 사용하여 손목 움직임을 인식하게 하였다. 이를 통하여 마우스 커서의 움직임을 제어하고, 마우스 버튼을 클릭하는 동작을 할 수 있으며, 시각 디스플레이 장치에 표시된 핸드폰 자판과 같은 유저 인터페이스를 통해 컴퓨터에 글자를 입력할 수 있게 하였다.
Sensor networks are often deployed in unattended environments, thus leaving these networks vulnerable to false data injection attacks in which an adversary injects forged reports into the network through compromised nodes. Such attacks by compromised sensors can cause not only false alarms but also the depletion of the finite amount of energy in a battery powered network. In order to reduce damage from these attacks, several security solutions have been proposed. Researchers have also proposed some techniques to increase the energy-efficiency of such security solutions. In this paper, we propose a CH(Cluster Header) selection algorithm to choose low power delivery method in sensor networks. The CNP(Contract Net Protocol), which is an approach to solve distribution problems, is applied to choose CHs for event sensing. As a result of employing CNP, the proposed method can prevent dropping of sensing reports with an insufficient number of message authentication codes during the forwarding process, and is efficient in terms of energy saving.
The purpose of this study is to develop a gait-event detection system, which is necessary for the cycle-to-cycle FES control of locomotion. Proposed gait event detection system consists of a signal measurement part and gait event detection part. The signal measurement was composed of the sensors and the LabVIEW program for the data acquisition and synchronization of the sensor signals. We also used a video camera and a motion capture system to get the reference gait events. Machine learning technique with ANN (artificial neural network) was adopted for automatic detection of gait events. 2 cycles of reference gait events were used as the teacher signals for ANN training and the remnants ($2\sim5$ cycles) were used fur the evaluation of the performance in gait-event detection. 14 combinations of sensor signals were used in the training and evaluation of ANN to examine the relationship between the number of sensors and the gait-event detection performance. The best combinations with minimum errors of event-detection time were 1) goniometer, foot-switch and 2) goniometer, foot-switch, accelerometer x(anterior-posterior) component. It is expected that the result of this study will be useful in the design of cycle-to-cycle FES controller.
본 논문에서는 격자망식 전선배치에 의한 침출수 누출감지시스템을 개발하기 위하여 현장모형시험을 통하여 적용성을 평가하였으며, 전기회로시험을 통하여 격자망 전선 배치에서 발생하는 전기회로적 효과를 파악하고자 하였다. 침출수는 전기저항을 감소시키기 때문에 누출지점에서는 다른 지점에 비해 낮은 전기저항값을 나타내었다. 따라서, 전기저항을 측정하는 본 누출감지시스템에 의하여 임의 지점에서 발생하는 침출수의 누출 감지가 가능하였으며, 평면적 분포도를 통하여 누출위치의 파악이 가능하였다. 전기저항이 감소된 지점과 동일한 전선상에 위치한 다른 센서에 서의 측정값도 약간 감소하는 경향을 나타내었으나, 이는 저항이 작은 곳으로 전류의 흐름이 발생하는 전기회로적 효과로 설명할 수 있었다.
The condition of tire tread is a key parameter closely related to the driving safety of a vehicle, which affects the contact force of the tire for braking, accelerating and cornering. The major factor influencing the contact force is tread wear, and the more tire tread wears out, the higher risk of losing control of a vehicle exits. The tire tread condition is generally checked by visual inspection that can be easily forgotten. In this paper, we propose the intelligent tire (iTire) system that consists of an acceleration sensor, a wireless signal transmission unit and a tread classifier. In addition, we also presents classification algorithm that transforms the acceleration signal into the frequency domain and extracts the features of several frequency bands as inputs to an artificial neural network. The artificial neural network for classifying tire wear was designed with an Multiple Layer Perceptron (MLP) model. Experiments showed that tread wear classification accuracy was over 80%.
무선 메쉬 네트워크는 WLAN 기술뿐만 아니라, 센서 네트워크와의 연동을 통해 다양한 분야에 응용할 수 있으며, 유비쿼터스 네트워크 구현을 위한 핵심기술이라 할 수 있다. 그러나 WLAN은 ISM 대역을 전송 주파수 대역으로 사용하기 때문에, 최대 전력이 100mW로 제한된다. 최대 전력이 제한된 상황에서 WLAN기반의 메쉬 네트워크가 비용 효율적인 백본망의 역할을 수행하기 위해서는 장거리 전송을 위한 연구가 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 실험 결과를 통해 무선 메쉬 네트워크 단점인 도달거리의 한계를 극복할 수 있는 방안을 제시하였으며 그 효과성을 보였다. 제안한 방법은 다양한 안테나의 적용 및 디바이스 드라이버의 함수 정의와 구현으로 장거리 전송과 전력효율을 높일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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