The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.9
no.5
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pp.109-114
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2009
At the present time, buildings are designed higher and more complex than ever before. Therefore the potential disasters are happened such as fire, power outage, earthquake, flood, hurricanes. Their disasters require people inside buildings to be evacuated as soon as possible. This paper presents a new disaster evacuation guidance concept of inner buildings, whiche aims at integrated the constructing of a sensor network and a guidance light networks in order to provide a quick detection of disasters and accurate evacuation guidance based on indoor geo-information, and sends these instructions to people. In this paper, we present the integrated logical model based on sensor and guidance light networks for the fire disaster management in inner building using our concept. And we verify proposed logical model according to experiments with visualization and operations on map.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.20
no.2
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pp.120-125
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2014
Conventional handheld metal detectors use a single induction coil to detect the metallic parts of explosive objects, and the detector generates an acoustic signal from its magnetic response to a metallic object so that an operator can confirm the existence of mines. Though metal detectors have very useful detection mechanisms to find mines, it is easy to cause a high false alarm ratio due to the detection of non-explosive metallic items such as cans, nails and other pieces of metal, etc. Also, because of the physical characteristic of a metal detector it is hard to detect non-metallic objects such as mines made of wood or plastic. Furthermore, the operator must move it to the left and right slowly and repeatedly to attain enough sensor signals to confirm the existence of mines using only a monotonous acoustic signal. To resolve the disadvantages of handheld detectors, many new approaches have been attempted, such as an arrayed detector and a visualization algorithm based on metal/non-metal sensor. In this paper, we introduce a visualization algorithm with a metal/non-metal complex sensor, an arrayed metal/non-metal sensor and the their testing and evaluation.
A security system consisted of an infrared sensor and PLD(Programmable Logic Device) was fabricated to prevent an intruder. The fabricated system detect the intruder using infrared sensor and has password key pad to permit someone to enter the house and office. The control circuit of the system is designed by VHDL(Very high speed integrated Hardware Description Language). The system was demonstrated in various conditions and the output signals were displayed in LCD, LED, buzzer and so on. This designed system in this paper has a advantage to supplement additional function with ease.
Here, we review the various methods for the preparation of vanadium dioxide ($VO_2$) films and nanowires, and their potential applications to the sensors such as gas sensor, strain sensor, and temperature sensor. $VO_2$ is an interesting material on account of its easily accessible and sharp Mott metal-insulator transition (MIT) at ${\sim}68^{\circ}C$ in the bulk. The MIT is also triggered by the electric field, stress, magnetic field etc. This paper involves exceptionally sensitive hydrogen sensors based on the catalytic process between hydrogen molecules and Pd nanoparticles on the $VO_2$ surface, and fast responsive sensors based on the self-heating effects which leads to the phase changes of the $VO_2$. These features will be seen in this paper and can enable strategies for the integration of a $VO_2$ material in advanced and complex functional units such as logic gates, memory, FETs for micro/nano-systems as well as the sensors.
Worldwide, studies on intelligent vehicles for the convenience of drivers have been actively conducted as the number of cars has increased. However, vehicle convenience enabled by buttons lowers the concentration on driving and hence poses as a huge threat to the safety of the driver. The use of one of the convenient features, impaired driving auxiliary equipment, is limited because of its complex usage, and this device also hinders the front view of the driver. This paper proposes a vehicle-control device for controlling the convenient features as well as changes in speed and direction using gestures and motions of the driver. This device consists of an ultrasonic sensor for recognizing movement, an arduino for accepting signal control functions and servo and DC motors apply to various vehicle parts. Firstly, the vehicle-control device was designed using a 3D CAD program known as Solid-works based on the size of the steering wheel. Then, through simulations, a suitable length for minimizing the absorbent between ultrasonic sensors was confirmed using a program known as COMSOL Multiphysics. Finally, simulation results were verified through experiments, and the optimal size of the device was identified through the number of errors.
A multichannel smart sound sensor capable to detect and identify sound events in noisy conditions is presented in this paper. Sound information extraction is a complex task and the main difficulty consists is the extraction of highlevel information from an one-dimensional signal. The input of smart sound sensor is composed of data collected by 5 microphones and its output data is sent through a network. For a real time working purpose, the sound analysis is divided in three steps: sound event detection for each sound channel, fusion between simultaneously events and sound identification. The event detection module find impulsive signals in the noise and extracts them from the signal flow. Our smart sensor must be capable to identify impulsive signals but also speech presence too, in a noisy environment. The classification module is launched in a parallel task on the channel chosen by data fusion process. It looks to identify the event sound between seven predefined sound classes and uses a Gaussian Mixture Model (GMM) method. Mel Frequency Cepstral Coefficients are used in combination with new ones like zero crossing rate, centroid and roll-off point. This smart sound sensor is a part of a medical telemonitoring project with the aim of detecting serious accidents.
Lee, Jae Wook;Baik, Song Hoon;Seo, Myung Woo;Song, Kyu Seog
KIEAE Journal
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v.9
no.5
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pp.97-104
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2009
In the process of urban development, the increase in the number and the complexity of urban facilities gives rise to a variety of problems, such as increase in construction and maintenance cost. In particular, taking into account the fact that an emergency situation in an urban facility can cause substantial loss of property as well as casualties, it becomes important to intelligently perceive states of facilities and properly execute countermeasures through real-time monitoring. In recent years, practitioners and researchers have made efforts to improve current passive and manpower-dependent facility management systems to be more active and intelligent, by applying diverse ubiquitous computing technologies for the u-City project. In this study, after discussing major drawbacks of the conventional facilities management, the concept and the model of a sensor-based integrated intelligent management system for urban facilities are proposed. The proposed model, by analyzing and processing real-time sensor data from urban facilities, not only supports the management of individual facilities, but also enables the detection of complex facility-related events and the process of their countermeasures. This active and intelligent management of urban facilities is expected to overcome the limitation of the conventional facilities management, and provide more suitable facility management services for the u-City development.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.18
no.8
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pp.713-718
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2012
Lumber spine range of motion has been used to measure of physical and functional impairment by various tools from a ruler to 3D kinematic devices. However, pre-existing tools have problems in either movement or accuracy and reliability limitations. Accurate devices are limited by fixed space whereas simple devices are limited in measuring complex movements with less accuracy. In order to solve the location, movement and accuracy limitations at once, we have developed a novice measurement device equipped with accelerometer sensor and gyroscope sensor for getting three-dimensional information of motion. Furthermore, Kalman filter was applied to the algorithm to improve accuracy. In addition, RF wireless communication was added for the user to conveniently check measured data in real time. Finally, the measurement method was improved by considering the movement by a reference point. An experiment was conducted to test the accuracy and reliability of the device by conducting a test-retest reliability test. Further modification will be conducted to used the device in various joints range of motion in clinical settings in the future.
The scouring process is complex and subject to many factors. Recently, experiments for real-time bridge scour monitoring have been active as means for a more reliable scour prediction. Riverbed materials are an important factor in bridge scouring; therefore, an accurate estimation of riverbed material is critical in predicting a scour. As a part of this approach, an ultrasonic sensor, which can not only detect river bottom during floods but can also be installed lose to the underwater structures, was developed. This sensor is able to map the river bottom using an ultrasonic waves with the characteristics of the returning wave, reflected from an object or bottom ground. The reflected wave is unique according to the situations, or materials below. Therefore, it would be possible to identify the consisting materials of a riverbed if we could reveal each characteristic in the received signals. In this study, a preliminary experiment was performed in the laboratory to identify and classify received signals, which is unique to each material. The analysis of this experiment gives the graph, which makes it possible to identify materials of the river bottom through the ultrasonic signals. The proposed graph was verified through a comparison with the actual field data measured in river.
Dorvash, Siavash;Pakzad, Shamim N.;LaCrosse, Elizabeth L.
Smart Structures and Systems
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v.14
no.2
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pp.85-104
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2014
Damage detection is a challenging, complex, and at the same time very important research topic in civil engineering. Identifying the location and severity of damage in a structure, as well as the global effects of local damage on the performance of the structure are fundamental elements of damage detection algorithms. Local damage detection is essential for structural health monitoring since local damages can propagate and become detrimental to the functionality of the entire structure. Existing studies present several methods which utilize sensor data, and track global changes in the structure. The challenging issue for these methods is to be sensitive enough in identifYing local damage. Autoregressive models with exogenous terms (ARX) are a popular class of modeling approaches which are the basis for a large group of local damage detection algorithms. This study presents an algorithm, called Influence-based Damage Detection Algorithm (IDDA), which is developed for identification of local damage based on regression of the vibration responses. The formulation of the algorithm and the post-processing statistical framework is presented and its performance is validated through implementation on an experimental beam-column connection which is instrumented by dense-clustered wired and wireless sensor networks. While implementing the algorithm, two different sensor networks with different sensing qualities are utilized and the results are compared. Based on the comparison of the results, the effect of sensor noise on the performance of the proposed algorithm is observed and discussed in this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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