This paper proposes the architecture and major functionalities of IT converged smart outdoor exercise equipment and health cashback system. It provides basic information such as date, time, weather information, and display the amount of exercise, thermal images for monitoring the change of user's body temperature and health cashback point. The amount of exercise is transferred to a health cashback server via mobile communication network and the server provides the exercise history and health cashback point. Also, as additional public services, a fine dust alarm light and an emergency alarm function are embedded. The proposed IT converged smart outdoor exercise equipment will be a reference model for studying and commercializing the next generation product.
Most enterprises have controlled claim data related to marketing, production, trade and delivery. They can extract the engineering information needed to the reliability of unit from the claim data, and also detect critical and latent reliability problems. Existing method which could detect abnormal quality unit lists in early stage from claim database has three problems: the exclusion of fallacy probability in claim, the false occurrence of claim fallacy alarm caused by not reflecting inventory information and too many excessive considerations of claim change factors. In this paper, we propose a process and methods extracting abnormal quality unit lists to solve three problems of existing method. Proposed one includes data extraction process for reliability measurement, the calculation method of claim fallacy alarm probability, the method for reflecting inventory time in calculating claim reliability and the method for identification of abnormal quality unit lists. This paper also shows that proposed mechanism could be effectively used after analyzing improved effects taken from automotive company's claim data adaptation for two years.
The paper presents an effective method to detect fire in video surveillance and monitoring system. The main contribution of this work is that we successfully use the Hidden Markov Models in the process of detecting the fire with a few preprocessing steps. First, the moving pixels detected from image difference, the color values obtained from the fire flames, and their pixels clustering are applied to obtain the image regions labeled as fire candidates; secondly, utilizing massive training data, including fire videos and non-fire videos, creates the Hidden Markov Models of fire and non-fire, which are used to make the final decision that whether the frame of the real-time video has fire or not in both temporal and spatial analysis. Experimental results demonstrate that it is not only robust but also has a very low false alarm rate, furthermore, on the ground that the HMM training which takes up the most time of our whole procedure is off-line calculated, the real-time detection and alarm can be well implemented when compared with the other existing methods.
The radar signal processing procedure is divided into the pre-processing such as frequency down converting, down sampling, pulse compression, and etc, and the post-processing such as doppler filtering, extracting target information, detecting, tracking, and etc. The former is generally designed using FPGA because the procedure is relatively simple even though there are large amounts of ADC data to organize very quickly. On the other hand, in general, the latter is parallel processed by multiple DSPs because of complexity, flexibility and real-time processing. This paper presents the radar signal processor design using FPGA which includes not only the pre-processing but also the post-processing such as doppler filtering, bore-sight error, NCI(Non-Coherent Integration), CFAR(Constant False Alarm Rate) and etc.
본 논문에서는 영아 돌연사를 방지하기 위해 영아의 생체신호를 분석하여 위험상황이 발생했을 때 보호자에게 위험신호를 알려주는 영아 돌연사 모니터링 시스템을 제안한다. 영아 돌연사(SID)는 생후 한 달에서 일년 사이의 건강한 아기가 원인불명으로 사망하는 것을 말한다. 제안한 영아 돌연사 모니터링 시스템은 생체신호를 센싱하는 부분과 생체 신호를 처리하는 프로세서부와 모니터링 및 알람부분으로 구성된다. PPG 센서를 사용하여 생체신호를 센싱하고 프로세서부에서는 센서를 통해 획득한 신호를 동잡음을 제거하여 부모에게 알람 및 모니터링 할 수 있게 하였다. 제안한 시스템은 영아의 심박동을 분석하여 위험상황인 경우 보호자에게 모니터링 및 경고 알람을 보내게 된다. 시스템의 실제 구현을 통해 모니터링 시스템의 성능을 평가하였다.
마이크로파 탐색기를 이용하여 표적을 탐지, 추적하는 경우 하방 표적에 대해서는 지표면에서 반사되는 클러터 신호의 영향을 받는다. HPRF (high pulse repetition frequency) 모드를 사용하는 마이크로파 탐색기에서 부엽클러터 영역에 나타나는 퇴각표적을 탐지하기 위해서는 여러 지형과 상황에 따른 지표면 부엽클러터 전력의 통계적인 특징을 파악하여야 한다. HPRF 모드를 사용하는 탐색기의 항공기 탑재시험에서 지상 클러터의 전력을 측정한 자료를 기반으로, 각 지형과 안테나 시선각 등의 상황에 따라 부엽클러터의 확률분포 특성을 가장 근접하게 표현하는 확률밀도함수를 구하고 그 확률밀도함수의 매개변수를 추정하였다. 확률밀도함수 및 매개변수를 추정한 자료를 이용하여, 퇴각표적을 탐지할 때에 원하는 수준의 표적탐지 오류 확률을 가지는 표적탐지 임계값 설정에 관하여 분석하였다. 본 논문의 지표면 부엽클러터 전력의 확률분포 특성 분석과 표적탐지 임계값 설정에 관한 분석 자료는 표적탐지 방법 개발 및 일정 오경보 처리 등의 다양한 분야에 이용될 수 있다.
최근 국내 조선 산업과 IT융합기술에 대한 연구가 활발한 가운데 선박 안전운항을 위한 위성탐지 기술 발달로 선박에서는 장거리 식별추적 장치 및 자동식별 장치의 의무화로 선박이동 상황을 모니터링 할 수 있어 안전항해에 도움을 주고 있으나, 무중항해 시 시정 상태를 레이다에 의존하는 항해사에게 위험을 경보해 줄 수 있는 안전장치 개발이 필요하다. 이에 광센서를 이용하여 감지하고 알려주는 해무 감지 경보 시스템을 개발하였다. 제작된 해무 감지 경보 시스템은 소형, 저 전력의 광센서 송수신기와 센싱 데이터 처리 모듈로 구성되었다. 시험을 통해 해무가 있는 경우와 없는 경우 각각에 대해 제작된 해무 경보 시스템은 해무 농도를 검출하는 것을 확인하였다. 또한 해무 농도에 따라 선박 엔진 RPM 조절이 가능하고, 결과적으로 선박의 안전 운항을 보조 장치로 활용 가능함을 확인하였다.
Real-time systems perform periodic tasks and real-time aperiodic tasks such as alarm processing. Especially the periodic tasks included in control systems such as robots have precedence relationships among them. This paper proposes a new scheduling algorithm based on topological sort and residual time. The precedence relationships among periodic tasks are translated to the priorities of the tasks using topological sort algorithm. During the execution of the system the proposed scheduling algorithm decides on whether or not a newly arrived real-time aperiodic task is accepted based on residual time whenever the aperiodic task such as alarm is arrived. The proposed algorithm is validated using examples.
PCM의 기본단말인 신형 D-4 channel bank의 개발에 있어서 alarm과 trunk pocessing unit에 마이크로프로세서를 활용하여 많은 기능을 부가하였고 이로 인해 회로소자의 간소화와 높은 신뢰성을 얻게 되었다. LSI기술을 지향하는 선진국에 반하여, 아직 국내 반도체산업의 후진을 면치 못하는 우리 나라의 경우 산업용 시스템에 마이크로프로세서의 응용은 경제성, 신뢰성, 기술성에서 높은 의의를 준다.
Journal of electromagnetic engineering and science
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제13권3호
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pp.151-157
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2013
Marine radars are affected by sea and rain clutters, which can make target discrimination difficult. The clutter standard deviation and improvement factor are applied using multiple parameters-moving speed of radar, antenna speed, angle, etc. When a radar signal is processed, a Data Matrix Bank (DMB) filter can be applied to remove sea clutters. This filter allows detection of a target, and since it is not affected by changes in adjacent clutters resulting from a multi- target signal, sea state clutters can be removed. In this paper, we study the level for clutter removal and the method for target detection. In addition, we design a signal processing algorithm for marine radars, analyze the performance of the DMB filter algorithm, and provide a DMB filter algorithm design. We also perform a DMB filter algorithm analysis and simulation, and then apply this to the DMB filter and cell-average constant false alarm rate design to show comparative results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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