본 논문에서는 블루투스 통신 기반에서 최적의 성능을 위한 포인팅 및 보정 알고리즘을 제안한다. 가속도 센서는 각속도 센서보다 데이터 변화량이 더 민감하기 때문에 데이터 출력 값의 오류를 야기하는 주된 원인이 된다. 따라서 가속도 센서로부터의 각 축에 대한 데이터 값에 칼만 필터를 적용함으로써 노이즈를 최소화하였으며, 추가적으로 x, y 변화량에 칼만 필터를 적용함으로써 손 떨림에 대한 보정 효과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 가속도와 각속도 센서 데이터를 Quaternion 사상 처리를 통해 데이터 추출을 적용한다. 추출된 데이터 값에 중력 가속도를 이용한 기울임 보정 알고리즘을 적용함으로써 기울임 보정 효과를 얻을 수 있다. 또한 장치의 급격한 움직임에 의한 센서 데이터의 부정확성을 해결하기 위하여 유전자 알고리즘을 적용한 사용자에 따라 달리 초기 해집단을 생성하는 적응적 포인팅 및 보정 알고리즘을 구현한다.
Sun, Ke;Zhang, Wei;Ding, Huaping;Kim, Robin E.;Spencer, Billie F. Jr.
Smart Structures and Systems
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제19권1호
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pp.1-10
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2017
The operation of subway trains induces secondary structure-borne vibrations in the nearby underground spaces. The vibration, along with the associated noise, can cause annoyance and adverse physical, physiological, and psychological effects on humans in dense urban environments. Traditional tethered instruments restrict the rapid measurement and assessment on such vibration effect. This paper presents a novel approach for Wireless Smart Sensor (WSS)-based autonomous evaluation system for the subway train-induced vibrations. The system was implemented on a MEMSIC's Imote2 platform, using a SHM-H high-sensitivity accelerometer board stacked on top. A new embedded application VibrationLevelCalculation, which determines the International Organization for Standardization defined weighted acceleration level, was added into the Illinois Structural Health Monitoring Project Service Toolsuite. The system was verified in a large underground space, where a nearby subway station is a good source of ground excitation caused by the running subway trains. Using an on-board processor, each sensor calculated the distribution of vibration levels within the testing zone, and sent the distribution of vibration level by radio to display it on the central server. Also, the raw time-histories and frequency spectrum were retrieved from the WSS leaf nodes. Subsequently, spectral vibration levels in the one-third octave band, characterizing the vibrating influence of different frequency components on human bodies, was also calculated from each sensor node. Experimental validation demonstrates that the proposed system is efficient for autonomously evaluating the subway train-induced ambient vibration of underground spaces, and the system holds the potential of greatly reducing the laboring of dynamic field testing.
Compared to the ambient vibration test mainly identifying the structural modal parameters, such as frequency, damping and mode shapes, the impact testing, which benefits from measuring both impacting forces and structural responses, has the merit to identify not only the structural modal parameters but also more detailed structural parameters, in particular flexibility. However, in traditional impact tests, an impacting hammer or artificial excitation device is employed, which restricts the efficiency of tests on various bridge structures. To resolve this problem, we propose a new method whereby a moving vehicle is taken as a continuous exciter and develop a corresponding flexibility identification theory, in which the continuous wheel forces induced by the moving vehicle is considered as structural input and the acceleration response of the bridge as the output, thus a structural flexibility matrix can be identified and then structural deflections of the bridge under arbitrary static loads can be predicted. The proposed method is more convenient, time-saving and cost-effective compared with traditional impact tests. However, because the proposed test produces a spatially continuous force while classical impact forces are spatially discrete, a new flexibility identification theory is required, and a novel structural identification method involving with equivalent load distribution, the enhanced Frequency Response Function (eFRFs) construction and modal scaling factor identification is proposed to make use of the continuous excitation force to identify the basic modal parameters as well as the structural flexibility. Laboratory and numerical examples are given, which validate the effectiveness of the proposed method. Furthermore, parametric analysis including road roughness, vehicle speed, vehicle weight, vehicle's stiffness and damping are conducted and the results obtained demonstrate that the developed method has strong robustness except that the relative error increases with the increase of measurement noise.
최근 중대재해의 처벌관련법이 건설 환경에 대한 관심을 끌고 있다. 공사현장의 안전관리를 점검하는 일반적인 방법은 근무자가 직접 그들의 눈으로 현장을 확인하는 것이다. 하지만 이 방식은 근무자의 능력의 한계에 영향을 받을 수밖에 없고, 그 결과 피로와 작업 능률 저하를 일으키게 된다. 이런 이유로, 이는 효율적인 방법이 될 수 없다. 이에 우리는 본 연구를 통해 상기 방법을 보완할 수 있는 효율적인 ICT 안전관리 시스템을 제안하여, 작업환경 및 공사 현장 안전에 도움 주고자 한다. 본 논문은 RFID를 활용한 출입 관리 시스템 설계와 소음 센서 및 미세 먼지 센서를 통한 현장 정보 모니터링 방식을 설명한다. 또한, PIR 센서로 중장비와 사람 간의 사고를 예방하고, 자이로 센서를 통해 작업 중인 건물의 기울기를 파악하여 안전사고를 예방할 수 있는 시스템을 제안한다.
객체추적은 이전시간에서 추정한 위치와 현재 관측 데이터를 바탕으로 객체의 위치를 연속적으로 추적하는 신호처리 분야이다. 이 논문에서는 3개의 RNN을 서브모듈로 가지는 적응형 스케일조절 신경망을 이용해 입력 데이터의 스케일을 스스로 조절하여 추적할 수 있는 신경망을 제안한다. 객체 추적 성능을 평가하기 위해 객체가 조각별 등가속운동을 하는 1차원 객체 운동 모델에서 제안하는 시스템, 칼만 필터와 최대우도기법의 추적 성능을 비교한다. 그 결과 제안하는 알고리듬의 성능이 평균제곱근오차 기준으로 최대우도기법과 칼만필터보다 다양한 상황에서 전반적으로 우수하며 관측잡음이 커질수록 성능격차가 더 커지는 것을 보인다.
Among the elderly, fatal injuries and deaths are significantly attributed to falls. Therefore, a pre-impact fall detection system is necessary for injury prevention. In this study, a robust threshold-based algorithm was proposed for pre-impact fall detection, reducing false positives in highly dynamic daily-living movements. The algorithm was validated using public datasets (KFall and FARSEEING) that include the real-world elderly fall. A 6-axis IMU sensor (Movella Dot, Movella, Netherlands) was attached to S2 of 20 healthy adults (aged 22.0±1.9years, height 164.9±5.9cm, weight 61.4±17.1kg) to measure 14 activities of daily living and 11 fall movements at a sampling frequency of 60Hz. A 5Hz low-pass filter was applied to the IMU data to remove high-frequency noise. Sum vector magnitude of acceleration and angular velocity, roll, pitch, and vertical velocity were extracted as feature vector. The proposed algorithm showed an accuracy 98.3%, a sensitivity 100%, a specificity 97.0%, and an average lead-time 311±99ms with our experimental data. When evaluated using the KFall public dataset, an accuracy in adult data improved to 99.5% compared to recent studies, and for the elderly data, a specificity of 100% was achieved. When evaluated using FARSEEING real-world elderly fall data without separate segmentation, it showed a sensitivity of 71.4% (5/7).
In recent years, an increasing number of experimental studies have shown that the practical application of mature active control systems requires consideration of robustness criteria in the design process, including the reduction of tracking errors, operational resistance to external disturbances, and measurement noise, as well as robustness and stability. Good uncertainty prediction is thus proposed to solve problems caused by poor parameter selection and to remove the effects of dynamic coupling between degrees of freedom (DOF) in nonlinear systems. To overcome the stability problem, this study develops an advanced adaptive predictive fuzzy controller, which not only solves the programming problem of determining system stability but also uses the law of linear matrix inequality (LMI) to modify the fuzzy problem. The following parameters are used to manipulate the fuzzy controller of the robotic system to improve its control performance. The simulations for system uncertainty in the controller design emphasized the use of acceleration feedback for practical reasons. The simulation results also show that the proposed H∞ controller has excellent performance and reliability, and the effectiveness of the LMI-based method is also recognized. Therefore, this dynamic control method is suitable for seismic protection of civil buildings. The objectives of this document are access to adequate, safe, and affordable housing and basic services, promotion of inclusive and sustainable urbanization, implementation of sustainable disaster-resilient construction, sustainable planning, and sustainable management of human settlements. Simulation results of linear and non-linear structures demonstrate the ability of this method to identify structures and their changes due to damage. Therefore, with the continuous development of artificial intelligence and fuzzy theory, it seems that this goal will be achieved in the near future.
전주(Electric Pole)는 전력 송/배전에 사용되는 지지물로 환경적인 요인의 외력 변화에 민감하다. 전력 설비는 외부 환경변화와 재해로 부터 유지/보수적 관점에서 많은 어려움이 있다. 기상변화는 전주 피해에 주요인으로 작용하며, 경제적으로 미치는 영향이 매우 크다. 가공전선(Aerial Wire)은 온도 영향으로 탄성(Elasticity)변화가 나타나며, 탄성의 변화는 풍속, 풍향 등의 요인에 의해 영향력이 가중된다. 전선에 작용하는 외력은 전주의 피로누적으로 작용된다. 전주의 안전도 평가는 설계 단계에서 이루어지며, 운영중인 전주에 대한 영향도는 고려되지 않는다. 보수/안전성 확보 목적으로 외력의 기상요인 영향도를 분석하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 유지/안전성 확보 목적수행을 위해 전주에 설치된 센서노드의 가속도 데이터를 분석하고, 잡음(Noise) 보상 방법으로 칼만필터를 이용했다. 기상 요인별 영향도를 분석하기 위해 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform)을 수행하고, 주파수 성분별 기상요인 영향도를 분석했다. 영향도 분석 결과 온도, 습도, 일사량, 일조시간, 대기압, 풍향, 풍속의 기상요인 영향이 크게 작용했다. 본 논문에서는 주파수 성분별로 기상요인의 영향도가 다름을 보였으며, 유지보수와 안정성 확보의 목적 달성에 중요한 요소로 작용될 수 있으리라 생각한다.
Kim, Doo Ri;Kim, Bong Soo;Lee, Jeong Sub;Choi, Guk Myung;Kim, Seung Hyoung;Goh, Myeng Ju;Song, Byung-Cheol;Lee, Mu Sook;Lee, Kyung Ryeol;Ko, Su Yeon
Investigative Magnetic Resonance Imaging
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제21권2호
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pp.71-81
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2017
Purpose: To compare three, motion-resistant, T1-weighted MR sequences on the hepatobiliary phase for gadoxetic acid-enhanced MR imaging of the liver. Materials and Methods: In this retrospective study, 79 patients underwent gadoxetic acid-enhanced, 3T liver MR imaging. Fifty-nine were examined using a standard protocol, and 20 were examined using a motion-resistant protocol. During the hepatocyte-specific phase, three MR sequences were acquired: 1) gradient recalled echo (GRE) with controlled aliasing in parallel imaging results in higher acceleration (CAIPIRINHA); 2) radial GRE with the interleaved angle-bisection scheme (ILAB); and 3) radial GRE with golden-angle scheme (GA). Two readers independently assessed images with motion artifacts, streaking artifacts, liver-edge sharpness, hepatic vessel clarity, lesion conspicuity, and overall image quality, using a 5-point scale. The images were assessed by measurement of liver signal-to-noise ratio (SNR), and tumor-to-liver contrast-to-noise ratio (CNR). The results were compared, using repeated post-hoc, paired t-tests with Bonferroni correction and the Wilcoxon signed rank test with Bonferroni correction. Results: In the qualitative analysis of cooperative patients, the results for CAIPIRINHA had significantly higher ratings for streak artifacts, liver-edge sharpness, hepatic vessel clarity, and overall image quality as compared to, radial GRE, (P < 0.016). In the imaging of uncooperative patients, higher scores were recorded for ILAB and GA with respect to all of the qualitative assessments, except for streak artifact, compared with CAIPIRINHA (P < 0.016). However, no significant differences were found between ILAB and GA. For quantitative analysis in uncooperative patients, the mean liver SNR and lesion-to-liver CNR with radial GRE were significantly higher than those of CAIPIRINHA (P < 0.016). Conclusion: In uncooperative patients, the use of the radial GRE sequence can improve the image quality compared to GRE imaging with CAIPIRINHA, despite the data acquisition methods used. The GRE imaging with CAIPIRINHA is applicable for patients without breath-holding difficulties.
Recently, a permanent magnet synchronous motor of middle and small-capacity has high torque, high precision control and acceleration / deceleration characteristics. But existing control has several problems that include unpredictable disturbances and parameter changes in the high accuracy and rigidity control industry or nonlinear dynamic characteristics not considered in the driving part. In addition, in the drive method for the control of low-vibration and high-precision, the process of connecting the permanent magnet synchronous motor and the load may cause the response characteristic of the system to become very unstable, to cause vibration, and to overload the system. In order to solve these problems, various studies such as adaptive control, optimal control, robust control and artificial neural network have been actively conducted. In this paper, an incremental encoder of the permanent magnet synchronous motor is used to detect the position of the rotor. And the position of the detected rotor is used for low vibration and high precision position control. As the controller, we propose augmented state feedback control with a speed observer and first order deadbeat disturbance observer. The augmented state feedback controller performs control that the position of the rotor reaches the reference position quickly and precisely. The addition of the speed observer to this augmented state feedback controller compensates for the drop in speed response characteristics by using the previously calculated speed value for the control. The first order deadbeat disturbance observer performs control to reduce the vibration of the motor by compensating for the vibrating component or disturbance that the mechanism has. Since the deadbeat disturbance observer has a characteristic of being vulnerable to noise, it is supplemented by moving average filter method to reduce the influence of the noise. Thus, the new controller with the first order deadbeat disturbance observer can perform more robustness and precise the position control for the influence of large inertial load and natural frequency. The simulation stability and efficiency has been obtained through C language and Matlab Simulink. In addition, the experiment of actual 2.5[kW] permanent magnet synchronous motor was verified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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