LEDs are becoming the most suitable candidate replacing traditional fluorescent street-light lamps because of its energy efficiency and high brightness. Furthermore, most countries are urging to pursue energy savings in conjunction with IT and sensor network. In order to conserve energy of LED lamp and ensure the safety of pedestrian, we propose a new smart control method for LED light system based on USN using compound sensors, such as illuminance, motion, temperature and humidity sensor. An elaborate simulation shows that the proposed system with a smart control based switching can reduce the energy by 40%, compared to the previous street-light system with a fixed time based switching.
Wireless sensor network technology is an emerging technology consisting of small, low power, and low cost devices that integrate limited computation, sensing, and radio communication capabilities. An ad-hoc home network system based embedded system for home environment monitoring was fabricated and tested. The wireless sensor node consists of a MCU, RF transceiver and sensors (temperature, humidity and light). Wireless sensor nodes run application software for data sampling and wireless communication, that was developed using 'nesC language' which runs on TinyOS. In our tests, acquired sensors data were monitored on 6.4" TFT-LCD of base-station through IEEE802.15.4 standard wireless communication. Also, the sensor data can be monitored by client user at the terminal PC to monitor environmental status of home in real time.
IPS(Intelligent Power Switch)는 내부에 논리 회로를 포함한 반도체 스위치 소자로, 논리 회로를 통한 부하의 능동적 제어를 가능하게 함으로써 기존의 차량 내 적용된 퓨즈 및 릴레이 소자를 대체할 스위칭 소자로서 각광받고 있다. 이러한 IPS의 능동적 역할을 활용하기 위해서는 각 IPS 소자를 제어할 수 있는 제어 시스템과 각 소자 및 시스템을 연결하기 위한 통신 시스템이 마련되어야 한다. 따라서 본 논문은 IPS 소자를 사용한 제어 회로 및 제어 알고리즘을 제안하고, 차량용 통신 시스템으로 널리 사용되는 CAN 프로토콜을 사용한 각 소자와 시스템 간의 통신 시스템을 제안한다.
IIoT stands for Industrial Internet of Things used in manufacturing, healthcare, and transportation in networked smart factories. Recently, IIoT's environment requires an automated control system through intelligent cognition to improve efficiency. In particular, IIoT can be applied to automatic calibration of production equipment for improved management in industrial environments. Such automation systems require a wireless network for transmitting industrial data. Self-calibration systems in laser transmission paths using wireless networks can save resources and improve production quality by real-time monitoring and remote control of laser transmission path. In this paper, we propose a wireless networked system for self-calibration of laser equipment that requires a laser transmission path, and we show the results of the prototype evaluation. The self-calibration system of laser equipment measures the coordinates of the laser points with sensors and sends them to the host using the proposed application protocol. We propose a wireless network service for the wired motor controller to align the laser coordinates. Using this wireless network, the host controls the motor by sending a control command of the motor controller in an HTTP message based on the received coordinate values. Finally, we build a prototype system of the proposed design to verify the detection performance and analyze the network performance.
Drone detection in FMCW radar system needs complex techniques because a drone beat frequency is highly dynamic and unpredictable. Therefore, the current static signal processing algorithms cannot show appropriate detection accuracy. With dynamic signal fluctuation and environmental clutters, it can fail to detect a drone or make false detection. It affects to the radar system integrity and safety. Constant false alarm rate (CFAR), one of famous static signal process algorithm is effective for static environment. But for drone detection, it shows low detection accuracy. In this paper, we suggest neural network based FMCW radar system for detecting a drone. We use recurrent neural network (RNN) because it is the effective neural network for signal processing. In our FMCW radar system, one transmitter emits FMCW signal and four-way fixed receivers detect reflected drone beat frequency. The coordinate of the drone can be calculated with four receivers information by triangulation. Therefore, RNN only learns and inferences reflected drone beat frequency. It helps higher learning and detection accuracy. With several drone flight experiments, RNN shows false detection rate and detection accuracy as 21.1% and 96.4%, respectively.
In this paper, the two-stage object detection approach is proposed to implement a deep learning-based label inspection system on edge computing environments. Since the label printed on the products during the production process contains important information related to the product, it is significantly to check the label information is correct. The proposed system uses the lightweight deep learning model that able to employ in the low-performance edge computing devices, and the two-stage object detection approach is applied to compensate for the low accuracy relatively. The proposed Two-Stage object detection approach consists of two object detection networks, Label Area Detection Network and Character Detection Network. Label Area Detection Network finds the label area in the product image, and Character Detection Network detects the words in the label area. Using this approach, we can detect characters precise even with a lightweight deep learning models. The SF-YOLO model applied in the proposed system is the YOLO-based lightweight object detection network designed for edge computing devices. This model showed up to 2 times faster processing time and a considerable improvement in accuracy, compared to other YOLO-based lightweight models such as YOLOv3-tiny and YOLOv4-tiny. Also since the amount of computation is low, it can be easily applied in edge computing environments.
최근, 인터넷 프로토콜 텔레비전 (IPTV) 서비스가 일반화되어 TV시청 뿐만 아니라 다양한 인터넷기반 서비스가 가능하다. 이러한 IPTV 시스템에서 STB(Set-Top Box)는 실시간 멀티미디어 콘텐츠를 송수신 할 수 있도록 지원하는 네트워크 단말 장치로써 작동한다. 이러한 IPTV 네트워크는 일반적으로 FTTH(Fiber-To-The-Home)와 같은 광섬유(Optical Fiber) 기반의 광대역기반 네트워크에 의해 제공되지만 현재 대부분의 IPTV STB는 대역폭(Bandwidth)을 공유하는 이더넷(Ethernet)과 같은 로컬 영역 네트워크(LAN)에 연결된 장치 중 하나로 연결된다. 따라서 HD급 고화질 콘텐츠 및 다양한 서비스 지원을 위한 IPTV STB을 위하서는 1Gbps와 같은 충분한 광섬유 기반의 네트워크 대역폭을 효과적으로 활용할 수 있어야 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 광섬유 네트워크에 바로 장착할 수 있는 새로운 FC(Fiber Channel) 내장형 IPTV STB를 제안한다. 그 후 해당 제안된 FC 내장형 IPTV STB의 우수성을 확인하기 위하여 해당 FC 내장형 IPTV STB가 장착된 FC-AL(Fiber Channel-Arbitration Loop) 네트워크를 구성하여 해당 아키텍처의 성능을 검증한다. 우수한 IPTV 아키텍처의 성능을 확인하기 위하여 철저한 시뮬레이션을 통하여 평균 시작지연(Average Start-up Delay) 시간, 평균 거부비율(Average Reject Ratio) 및 동시 사용자수(Number of Concurrent Users)를 측정한다. 놀랍게도, 제안된 FC 내장형 IPTV STB가 장착된 IPTV 네트워크 아키텍처는 10 msec 미만의 우수한 평균 시작지연(Average Start-up Delay) 시간, 3 % 미만의 수용가능한(Acceptable) 평균 거부비율(Average Reject Ratio) 및 아키텍처를 확장 할 때 동시 사용자수의 선형증가(Linear Increase)를 보여준다. 이는 제안된 FC 내장형 STB가 광섬유 기반의 광대역 대역폭을 효과적으로 사용하여 전체 IPTV 네트워크 성능에 우수한 영향을 미치고 있음을 보여준다.
The architecture of WSN based Vehicle Speed Measurement System is presented in this paper from Telematics Sensor Network(TSN) to Management System. To verify the feasibility of the system, we implemented the vehicle speed measurement system and evaluated the accuracy of velocity measured by the system in our testbed, an old highway located near Kyungbu highway. The system performed over 95% of accuracy at 80kmph from the measurement. In addition, the battery life time of the sensor node was evaluated by simulation analysis with real measured current consumption profiles. Assuming the maximum average daily traffic in 2005, the battery life time is expected to be over 1.6 year from the simulation result.
본 논문에서는 임베디드 프로세서 및 네트워크 구조를 기반으로 구성된 NoC(Network-On-Chip)의 저전력 테스트 구조를 제안한다. 임베디드 프로세서와 여러개의 코어로 구성된 네트워크 구조에 벤치마크 회로를 직접 연결하여 테스트 전력소모를 평가하였으며, 각 코어의 테스트 패턴을 저전력 소모가 되도록 매핑하여 테스트 전력소모를 감소시켰다. 또한 임베디드 프로세스 코어를 ATE(Automatic Test Equipment)로 사용하여 테스트 시간을 줄일수 있었다. ISCAS89 벤치마크 회로에 대해서 테스트 시간은 매우 효과적으로 감소되었으며 평균 전력소모는 약 8%가 감소되었다.
The automotive industry tries to provide infotainment systems to emerging automobiles. Since the infotainment systems require various peripheral devices and network connectivity, legacy operating systems such as Linux and Windows can be much preferred due to its plentiful device drivers and multimedia applications while the operating systems following OSEK standard are used for automotive electronic control units. Thus it is highly desired that the system software supporting infotainment applications can be portable over different legacy operating systems providing unified programming interfaces. The majority of legacy operating systems support POSIX interfaces for application development. MOST is an automotive network standard for infotainment systems. Network Service defines the protocol stacks for MOST control data, which is essential to implement infotainment applications over MOST. In this paper, we suggest a POSIX-based Network Service so that we can utilize legacy device drivers and applications for automotive infotainment systems. We measure the performance of the POSIX-based Network Service and show that its overhead is not significant.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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