Auto-Pilot System uses heading angle information via the position sensor and the rudder device to control the ship's direction. Most of the control logics are composed of the state estimation and control algorithms assuming that the measurement device and the actuator have no fault except the measurement noise. But such asumptions could bring the danger in real situation. For example, if the heading angle measuring device is out of order the control action based on those false position information could bring serious safety problem. In this study, the control system including improved method for processing the position information is applied to the Auto-Pilot System. To show the difference between general state estimator and F.D.F., BJDFs for the sensor and the actuator failure detection are designed and the performance are tested. And it is shown that bias error in sensor could be detected by state-augmented estimator. So the residual confined in the 2-dimension in the presence of the sensor failure could be unidirectional in output space and bias sensor error is much easier to be detected.
본 연구에서는 콘센트용 누설전류 감지 및 자동차단 모듈을 개발하였다. 제안된 누설전류 검출 모듈은 저항성 누설전류 검출 칩을 사용한 콘센트용 누설전류 검출 모듈과는 차별화된, 전력 프로세서인 MSP430 MCU(Micro Controller Unit)를 이용하여 합성 누설전류에서 저항성 누설전류를 프로그램으로 분리 검출한다. 제안된 방법으로 구현된 모듈은 저항성 누설전류 5mA 이상에서 조기 검출 및 자동차단 기능이 있을 뿐만 아니라, 저항성 누설전류 검출 기능이 프로그램으로 구현되어 있어 저항성 누설전류 5mA 이하 또는 이상으로도 쉽게 조정이 가능한 장점이 있다.
This study proposes an auto-titrating algorithm for auto-titrating positive airway pressure (APAP). The process of the proposed algorithm is as follows. First, sleep apnea-hypopnea and snoring events were detected using nasal pressure. Second, APAP base pressure and SDB events were used for automatic titration of optimal pressure. And, auto-titrating algorithm is built into M3 (MEK-ICS CO. Ltd., Republic of Korea) for evaluation. The detection results of SDB showed mean sensitivity (Sen.) and positive predictive value (PPV.) of 85.7% and 87.8%, respectively. The mean pressure and apnea-hypopnea index (AHI) of auto-titrating algorithm showed $13.0{\pm}5.2cmH_2O$ and $3.0{\pm}2.4$ events/h, respectively. And, paired t-test was conducted to verify whether the performance of our algorithm has no significant difference with AutoSet S9 (p>0.05). These results represent better or comparable outcomes compared to those of previous APAP devices.
Lynch, Jerome Peter;Sundararajan, Arvind;Law, Kincho H.;Kiremidjian, Anne S.;Kenny, Thomas;Carryer, Ed
Structural Engineering and Mechanics
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제15권3호
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pp.285-297
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2003
Complementing recent advances made in the field of structural health monitoring and damage detection, the concept of a wireless sensing network with distributed computational power is proposed. The fundamental building block of the proposed sensing network is a wireless sensing unit capable of acquiring measurement data, interrogating the data and transmitting the data in real time. The computational core of a prototype wireless sensing unit can potentially be utilized for execution of embedded engineering analyses such as damage detection and system identification. To illustrate the computational capabilities of the proposed wireless sensing unit, the fast Fourier transform and auto-regressive time-series modeling are locally executed by the unit. Fast Fourier transforms and auto-regressive models are two important techniques that have been previously used for the identification of damage in structural systems. Their embedment illustrates the computational capabilities of the prototype wireless sensing unit and suggests strong potential for unit installation in automated structural health monitoring systems.
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. AANN기반 센서 고장 검출 기법을 실제 방재시스템에 적용하여 봄으로써 센서 드리프트 등과 같은 센서 고장의 검출 및 유효한 센서 보정 성능을 확인하였다.
In the integrated systems, that is integrated digital TV(DTV) internet and home automation, like home server, is needed integration of digital TV video signal and computer graphic signal. The graphic signal is operating at the high speed and has time-divide-stream. So the re-request of data is not easy at the time of error detection. therefore EDAC algorithm is efficient. This paper presents the efficiency error detection auto correction(EDAC) for conversion of graphics signal to DTV video signal. A presented EDAC algorithms use the modified Hamming code for enhancing video quality and reliability. A EDAC algorithm of this paper can detect single error, double error, triple error and more error for preventing from incorrect correction. And it is not necessary an additional memory. In this paper The comparison between digital TV video signal and graphic signal, a EBAC algorithm and a design of conversion graphic signal to DTV signal with EDAC function is described.
Pantograph sliding plate abrasion auto-detect system, one of the electric rail car auto-detecting devices, is a system that decides how much abrasion and when to replace without an inspector physically looking at the abrasion on the wet plate using machine vision, a cutting-edge technology. This paper covers the cause of deteriorating reliability that affects pantograph wet plate edge detection doe to noise added to the video when it rains. In order to remove such noise, problems should be checked through Smoothing, Averaging mask and Median filter using filtering technique and stable edge detection without being affected by noise should be induced in video measurement used in machine vision technology.
This paper describes the use of residual and parameter identification methods for fault detection in an air handling unit. Faults can be detected by comparing expected condition with the measured faulty data using residuals. Faults can also be detected by examining unmeasurable parameter changes in a model of a controlled system using a system identification technique. In this study, AutoRegressive Moving Average with seXtrnal input(ARMAX) and AutoRegressive with eXternal input(ARX) models with both single-input/single-input and multi-input/single-input structures are examined. Model parameters are determined using the Kalman filter recursive identification method. Regression equations are calculated from normal experimental data and are used to compute expected operating variables. These approaches are tested using experimental data from a laboratory's variable-air-volume air-handling-unit.
우주 방사선은 메모리 시스템에 소프트 에러를 야기할 수 있다. 소프트 에러는 오류 검출 및 정정 코드를 이용하여 극복될 수 있으며, 소프트 에러의 누적을 방지하기 위하여 스크러빙 작업이 병행되어야 한다. 본 논문은 CPU의 쓰기 동작 없이 소프트 에러를 정정할 수 있는 자가 오류 검출 및 정정 회로가 적용된 메모리 시스템에 적용할 수 있는 최적 스크러빙 수행 방안을 제안한다. 제안된 스크러빙 방안은 시스템의 가용한 스크러빙 로드와 시스템에서 실행되는 태스크의 주기적 메모리 접근을 함께 고려하여 최대의 신뢰도를 성취할 수 있도록 하여준다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권3호
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pp.107-112
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2022
The automotive industry is motivated to provide more and more amenities to its customers. The industry is taking advantage of artificial intelligence by increasing different sensors and gadgets in vehicles machoism is forward collision warning, at the same time road accidents are also increasing which is another concern to address. So there is an urgent need to provide an A.I based system to avoid such incidents which can be address by using artificial intelligence and global positioning system. Automotive/smart vehicles protection has become a major study of research for customers, government and also automotive industry engineers In this study a two layered novel hypothetical approach is proposed which include in-time vehicle/obstacle detection with auto warning mechanism for collision detection & avoidance and later in a case of an accident manifestation GPS & video camera based alerts system and interrupt generation to nearby ambulance or rescue-services units for in-time driver rescue.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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