To estimate array shape with reference sources in SONAR systems, nearfield signal modeling is required for the reference sources near a towed array. Array shape estimation method based on the nearfield signal modeling generally exploits the spatial covariance matrix of the received reference sources. Among those method, nearfield eigenvector method uses the eigenvector corresponding to the maximum eigenvalue as a steering vector of the reference source. In this paper, we propose a simplified subspace fitting method based on the nearfield signal modeling with spherical wave modeling. Furthermore, we analyze performance of the array shape estimation methods based on the nearfield signal modeling for various environments. The results of the numerical experiments indicate that the simplified subspace fitting method and the nearfield eigenvector method with single reference source shows almost similar performance. Furthermore, the simplified subspace fitting method with 2 reference sources consistently estimates the shape of the array regardless of the incident angle of the reference sources, whereas the nearfield eigenvector method cannot apply for the case of 2 reference sources.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.49
no.11
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pp.183-190
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2012
Conventional physical activity monitoring systems, which use accelerometers, global positioning system (GPS), heartbeats, or body temperature information, showed limited performances due to their own restrictions on measurement environment and measurable activity types. To overcome these limitations, we developed a portable exercise analysis system that can analyze aerobic exercises as well as isotonic exercises. For bioelectric signal acquisition during exercise, waist belt with two body contact electrodes was used. For exercise analysis, the measured signals were firstly divided into two signal groups with different frequency ranges which can represent respiration related signal and muscular motion related signal, respectively. After then, power values, differential of power values, and median frequency values were selected for feature values. Selected features were used as inputs of support vector machine (SVM) to classify the exercise types. For verification of statistical significance, ANOVA and multiple comparison test were performed. The experimental results showed 100% accuracy for classification of aerobic exercise and isotonic resistance exercise. Also, classification of aerobic exercise, isotonic resistance exercise, and hybrid types of exercise revealed 92.7% of accuracy.
This paper provides a review of the electrical sensing biosensors and examine research cases of biosensors based on clothing and textiels. A biosensor which can measure bio-signals is a device that senses the physical and chemical characteristics of biological materials by using biological sensing materials. Therefore, wellness wear that is closely integrated with the user's real life will play an important role in achieving U-Health. The biosensors' unique feature which can be differentiated from the existing sensors is it's using of selective reactions and binding of biological substances. The electrical sensing biosensors are very small in size due to the processing of electrical signals, which can be used to create ubiquitous. Therefore, it is necessary to study electrical sensing biosensors that are easy to miniaturize to develop wellness wear. This paper describes the electrical sensing biosensor (an electrochemical method nanowire/carbon nanotube FET method) in detail. Finally, the future direction of biosensors to be applied to wellness wear is suggested.
Jo, Jun-Suk;Lee, Jae-Hyun;Son, Young-Min;Kim, Young-Hoon;Park, Jae-Min;Lee, Chi-Hoon;Yang, Kwang-Chun;Han, Chang-Wook
Proceedings of the KIEE Conference
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2011.07a
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pp.39-40
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2011
본 논문에서는 포토커플러와 DC모터를 이용한 축소형 자동운전 에스컬레이터를 제작한다. 포토커플러는 전기신호를 빛으로 변환하고 그 빛을 다시 전기신호로 전환하는 회로패스이다. 이 축소형 자동운전 에스컬레이터에는 3개의 포토커플러가 사용이 되고 입구에 하나 출구에 두개를 사용하여 입구의 포토커플러가 켜지면 운행이 되고 출구의 두개의 포토커플러 중 2번 포토커플러가 켜지면 안전을 위해 경보음이 울리게 한다. 여기서 에스컬레이터 양축의 힘의 평형을 위해 두개의 DC모터를 사용해 제작하게 된다. 이 축소형 자동 에스컬레이터는 광센서를 이용하여 전기절약과 안전을 생각한다. 직접 제작을 통해 에스컬레이터가 계속 켜져 있지 않고 필요할 때 켜지게 되므로 전기절약이 되고 경보음으로 인해 안전에 유의할 수 있다.
사회가 발전할수록 관련된 화재사고도 많이 발생하게 된다. 화재 사고로 인하여 많은 재산손실과 인명의 피해를 본다. 화재 중에서 가장 많이 발생하는 화재는 전기로 인한 화재이다. 본 논문에서는 여러 가지 전기 화재 발생원인중에서 절연 열화에 의해 일어나는 발화의 한 형태인 트래킹 신호 패턴 인식 시스템을 구현하고자 한다. 트래킹을 인식 시스템을 설계하는데 현재 제어 및 계측분야에서 사용되고 있는 LabVIEW 프로그램을 사용하여 데이터를 획득하고 획득한 데이터에서 유전자 알고리즘을 사용하여 입력 데이터 및 학습률과 모멘텀 계수와 은닉층의 수를 결정하고 결정된 데이터를 패턴인식 알고리즘의 한 형태인 신경망을 이용하여 학습시켜서 트래킹 발생 유무를 판단한다.
누전으로 인한 전기화재나 감전사고와 같은 전기재해는 저항성 누전전류에 의해 발생하므로 전선로에서 저항성 누전전류의 측정은 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 합성 누전전류로부터 저항성 누전전류를 산출할 수 있는 이론을 제시하였고 이것을 실제 회로로 구현하였다. Multiplier와 저역통과필터를 통과한 합성 누전전류신호는 저항성 누전전류의 크기에 해당하는 직류 전압신호로 출력된다 따라서 Multiplier와 R-C 필터를 이용하여 간편하게 저항성 누전전류를 구할 수 있었다. 그리고 누전실험을 통하여 저항성 누전전류와 용량성 누전 전류가 합쳐진 합성 누전전류에서 저항성 누전전류를 정확하게 산출하는 것을 확인하였다.
리튬 이온 전지를 사용하기 위해선 내부 상태를 추정하는 알고리즘이 필요하다. 알고리즘 적용을 위해 리튬 이온 전지에서 나오는 전압과 전류신호를 이용해 전기적 등가 회로 모델을 설계한다. 이 모델은 전압원, 저항, 캐패시터로 구성되어 있으며, 충전과 방전 시 발생하는 전기적 신호를 모사한 것이다. 전기적 등가 회로 모델 분석에 사용되는 상태방정식은 알고리즘과 상황에 따라 변경된다. 본 논문에서는 연속시간 상태방정식과 이산시간 상태방정식에 대해 다루었다. 그리고 실제 알고리즘에 적용해 성능을 확인하였다.
접지설비는 다른 설비에 비해서 단지 부속설비처럼 안이하게 취급하는 경우가 많다. 그러나 접지설비는 전로의 이상전압을 억제하고 지락시의 고장전류를 안전하게 대지로 흘려 인체의 보호나 화재, 기기의 손상 등의 재해를 방지하는 것뿐만 아니라 제어기기를 안정하게 동작시키는 등의 역할을 위한 필수불가결한 설비이다. 특히 최근 전자기기의 급격한 증가에 따라 안정된 신호계를 확보하기 위한 접지설비가 다양화, 혼재화하고 있다. 접지를 하여야 할 설비에는 전력설비, 정보$\cdot$통신설비(신호, 제어, 유무선통신, 컴퓨터 등), 피뢰설비(피뢰침, 피뢰도선, 가공지선 등)를 비롯하여 정전기 제거설비, 유도장해 방지설비 등 여러 가지 설비가 있다. 접지는 기본적으로 대지에 전기적 단자를 접속하는 것으로 즉, 금속 등의 도전성 물체를 대지와 전기적으로 접속하여 도전성물체의 전위를 대지와 같은 전위 또는 전위차를 최소화시키는 것을 말한다. 금속체와 대지를 접속하는 단자의 역학을 하는 것이 접지전극(Grounding electrode)이라고 하며 보통은 지중에 매설되어 있는 도체가 사용된다. 접지전극과 접지를 하는 설비를 연결하는 도선을 접지도선 또는 접지선(Grounding conductor)이라고 한다. 따라서 접지설비를 설계하기 위해서는 접지의 목적, 기능, 종류를 정확하게 이해하여 접지시스템을 구축함과 동시에 적절한 접지개소, 접지선, 접지극을 선정하고 시공하여야 한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.11a
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pp.1218-1220
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2012
사람이 근육을 움직여 활동을 하면 근골격근에서 $50{\mu}V{\sim}5mV$의 미세한 전압이 측정된다. 이 신호를 증폭하고 적절한 주파수를 여과시키면 근육의 수축 이완의 정도를 알아내어 움직임이나 동작을 유추해 낼 수 있다. 본 논문에서는 의수 또는 Power-Assist 로봇 등을 사람의 손가락 움직임과 동일하고 더 정밀하게 제어하기 위해 상완 상단부분에서 손가락의 근전도를 측정하는 방식을 연구한다.
In this paper, we propose an algorithm to improve target detection rate degradation due to direct blast in a bi-static sonar systems with high duty cycle using an adaptive filters. It is very important to suppress the direct blast in the aforementioned sonar systems because it has a fatal effect on the actual system operation. In this paper, the performance was evaluated by applying the Normalized Least Mean Square (NLMS) and Recursive Least Square (RLS) algorithms to the simulation and sea experimental data. The beam signals of the target and direct blast bearings were used as the input and desired signals, respectively. By optimizing the difference between the two signals, the direct blast is removed and only the target signal is remained. As a result of evaluating the results of the matched filter in the simulation, it was confirmed that the direct blast was removed to the noise level in both Linear Frequency Modultated (LFM) and Generalized Sinusoidal Frequency Modulated (GSFM), and in the case of GSFM, the target sidelobe decreased by more than 20 dB, thereby improving performance. In the sea experiment, it was confirmed that the LFM reduced the level of the transmitted direct wave by 10 dB, the GSFM reduced the level of the transmitted direct wave by about 4 dB, and the side lobe of the target decreased by about 4 dB, thereby improving the performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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