We present an experimental implementation of the inexpensive microwave security sensor that can detect both static and slowly moving objects in cluttered environment. The prototype consists of a frequency-modulated continuous wave radar sensor, control board or computer and software. The prototype was tested in a cluttered indoor environment. In case of intrusion or change of environment the sensor will give an alarm, determine the location of new object, change in its location and can detect a slowly moving target. To make a low-cost unit we use commercially available automotive radar and own signal processing techniques for object detection and tracking. The intruder detection is based on a comparison between current 'image' in memory and 'no-intrusion' reference image. The main challenge is to develop a reliable technique for detection of a relatively low-magnitude object signals hidden in multipath clutter echo signals. Various experimental measurements and computations have shown the feasibility and performance of the system.
Colina-Martinez, Ana L. De la;Martinez-Barrera, Gonzalo;Barrera-Diaz, Carlos E.;Avila-Cordoba, Liliana I.;Urena-Nunez, Fernando
Advances in concrete construction
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v.5
no.6
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pp.563-573
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2017
Transparency, excellent toughness, thermal stability and a very good dimensional stability make Polycarbonate (PC) one of the most widely used engineering thermoplastics. Polycarbonate market include electronics, automotive, construction, optical media and packaging. One alternative for reducing the environmental pollution caused by polycarbonate from electronic waste (e-waste), is to use it in cement concretes. In this work, physical and chemical characterization of recycled polycarbonate from electronic waste was made, through the analysis by Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR), X-ray diffraction (XRD), energy dispersive spectroscopy (EDS) and scanning electron microscope (SEM). Then cement concrete was made with Portland cement, sand, gravel, water, and this recycled polycarbonate. Specimens without polycarbonate were produced for comparison purposes. The effect of the particle sizes and concentrations of recycled polycarbonate within the concrete, on the compressive strength and density was studied. Results show that compressive strength values and equilibrium density of concrete depend on the polycarbonate particle sizes and its concentrations; particularly the highest compressive strength values were 20% higher than that for concrete without polycarbonate particles. Moreover, morphological, structural and crystallinity characteristics of recycled polycarbonate, are suitable for to be mixed into concrete.
Each year Malaria affects over 200 million people worldwide. Particularly, African continent is highly hit by this disease. According to many researches, this continent is ideal for Anopheles mosquitoes which transmit Malaria parasites to thrive. Rainfall volume is one of the major factor favoring the development of these Anopheles in the tropical Sub-Sahara Africa (SSA). However, the surveillance, monitoring and reporting of this epidemic is still poor and bureaucratic only. In our paper, we proposed a method to fast monitor and report Malaria instances by using Social Network Systems (SNS) and precipitation volume in Nigeria. We used Twitter search Application Programming Interface (API) to live-stream Twitter messages mentioning Malaria, preprocessed those Tweets and classified them into Malaria cases in Nigeria by using Support Vector Machine (SVM) classification algorithm and compared those Malaria cases with average precipitation volume. The comparison yielded a correlation of 0.75 between Malaria cases recorded by using Twitter and average precipitations in Nigeria. To ensure the certainty of our classification algorithm, we used an oversampling technique and eliminated the imbalance in our training Tweets.
The branch of electronics that uses an organic solar cell or conductive organic polymers in order to yield electricity from sunlight is called photovoltaic. Regarding this crucial issue, an artificial intelligence-based predictor is presented to investigate the vibrational behavior of the organic solar cell. In addition, the generalized differential quadrature method (GDQM) is utilized to extract the results. The validation examination is done to confirm the credibility of the results. Then, the deep neural network with fully connected layers (DNN-FCL) is trained by means of Adam optimization on the dataset whose members are the vibration response of the design-points. By determining the optimum values for the biases along with weights of DNN-FCL, one can predict the vibrational characteristics of any organic solar cell by knowing the properties defined as the inputs of the mentioned DNN. To assess the ability of the proposed artificial intelligence-based model in prediction of the vibrational response of the organic solar cell, the authors monitored the mean squared error in different steps of the training the DNN-FCL and they observed that the convergency of the results is excellent.
This paper proposes a sliding window method with frame feature insertion for immediate attack detection on in-vehicle networks. This method guarantees real-time attack detection by labeling based on the attack status of the current frame. Experiments show that the proposed method improves detection performance by giving more weight to the current frame in CNN computation. The proposed model was designed based on a lightweight LeNet-5 architecture and it achieves 100% detection for DoS attacks. Additionally, by comparing the complexity with conventional models, the proposed model has been proven to be more suitable for resource-constrained devices like ECUs.
Distributed congestion control (DCC) is a technology that mitigates channel congestion and improves communication performance in high-density vehicular networks. Traditional DCC techniques operate to reduce channel congestion without considering quality of service (QoS) requirements. Such design of DCC algorithms can lead to excessive DCC actions, potentially degrading other aspects of QoS. To address this issue, we propose a deep reinforcement learning-based QoS-adaptive DCC algorithm. The simulation was conducted using a quasi-real environment simulator, generating dynamic vehicular densities for evaluation. The simulation results indicate that our proposed DCC algorithm achieves results closer to the targeted QoS compared to existing DCC algorithms.
In this paper, we propose an ESD protection circuit that applies structural changes to LVTSCR, a general low-voltage ESD protection circuit, to improve the current driving capability (IEC-ESD) characteristics of the ESD protection circuit. Power consumption was minimized by separating the area where the electric field and ESD current path are formed in the LVTSCR structure, and the electrical characteristics were analyzed and current driving characteristics were improved. Structural problems resulting from deterioration of system level characteristics were analyzed through simulation, and the characteristics were verified by reflecting this. The electrical characteristics of the proposed ESD protection circuit were verified using a TCAD simulator and analyzed through HBM modeling and system level modeling. In addition, silicon production and HBM 10kV characteristics were verified through DB-Hitek 0.18um BCD process.
In this paper, a 26GHz variable gain amplifier fabricated using a 40nm CMOS process is studied. In the case of an automobile radar using 79 GHz, it is advantageous in designing and driving to drive down to a low frequency band or to use a low frequency band before up conversion rather than designing and matching the entire circuit to 79 GHz in terms of frequency characteristics. In the case of a Phased Array System that uses time delay through TTD (True Time Delay) in practice, down conversion to a lower frequency is advantageous in realizing a real time delay and reducing errors. For a VGA (Variable Gain Amplifier) operating in the 26GHz frequency band that is 1/3 of the frequency of 79GHz, VDD : 1V, Bias 0.95V, S11 is designed to be <-9.8dB (Mea. High gain mode) and S22 < (Mea. high gain mode), Gain: 2.69dB (Mea. high gain mode), and P1dB: -15 dBm (Mea. high gain mode). In low gain mode, S11 is <-3.3dB (Mea. Low gain mode), S22 <-8.6dB (Mea. low gain mode), Gain: 0dB (Mea. low gain mode), P1dB: -21dBm (Mea. Low gain mode).
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.8
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pp.562-570
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2018
New physical properties of polymer materials were obtained by blending two or three different type of polymers. TPE is used widely in the display, automotive and electronics industries. Consumers have sought emotionally more sensitive and advanced interior automotive parts. A polymer with high foamibility (Ed note: Please check this.) and flowability would be more plausible. TPE composed of foam is a good polymer material to satisfy these trends. In this research, two different TPE were tested, focusing on foamibility and flowability. Two type of TPE were prepared. The first was blended Homo-PP, oil and SEBS. The second was Co-PP, oil and SEBS. The blending temperatures were $180^{\circ}C$, $190^{\circ}C$, and $260^{\circ}C$(second one). The blending speed was 50rpm and blending time was 5 min. The MI of the blended material was affected by the MI of PP and not affected by the blending temperature. The hardness and tensile elasticity were less affected by the MI of PP and blending temperature. The hardness and tensile elasticity were lower at a higher SEBS/Oil content ratio. The soft touch feel was higher with high SEBS/Oil contents. The IPN (Interpenentration polymer network) structure was observed by dissolving the SEBS/Oil layer in xylene. Strain-hardening phenomena also was observed. TPE behaves in a rubber and foamed closed-cell improved its stability.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.23
no.1
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pp.35-45
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2013
A autonomous vehicle requires improved and robust perception systems than conventional perception systems of intelligent vehicles. In particular, single sensor based perception systems have been widely studied by using cameras and laser radar sensors which are the most representative sensors for perception by providing object information such as distance information and object features. The distance information of the laser radar sensor is used for road environment perception of road structures, vehicles, and pedestrians. The image information of the camera is used for visual recognition such as lanes, crosswalks, and traffic signs. However, single sensor based perception systems suffer from false positives and true negatives which are caused by sensor limitations and road environments. Accordingly, information fusion systems are essentially required to ensure the robustness and stability of perception systems in harsh environments. This paper describes a perception system for autonomous vehicles, which performs information fusion to recognize road environments. Particularly, vision and laser radar sensors are fused together to detect lanes, crosswalks, and obstacles. The proposed perception system was validated on various roads and environmental conditions with an autonomous vehicle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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