This paper presents camera-based road surface marking detection methods suited to sensor fusion-based positioning system that consists of low-cost GPS (Global Positioning System), INS (Inertial Navigation System), EDM (Extended Digital Map), and vision system. The proposed vision system consists of two parts: lane marking detection and RSM (Road Surface Marking) detection. The lane marking detection provides ROIs (Region of Interest) that are highly likely to contain RSM. The RSM detection generates candidates in the regions and classifies their types. The proposed system focuses on detecting RSM without false detections and performing real time operation. In order to ensure real time operation, the gating varies for lane marking detection and changes detection methods according to the FSM (Finite State Machine) about the driving situation. Also, a single template matching is used to extract features for both lane marking detection and RSM detection, and it is efficiently implemented by horizontal integral image. Further, multiple step verification is performed to minimize false detections.
The importance of Structural Health Monitoring (SHM) in the industry is increasing due to various loads, such as earthquakes and wind, having a significant impact on the performance of structures and equipment. Estimating responses is crucial for the effective health management of these assets. However, using numerous sensors in facilities and equipment for response estimation causes economic challenges. Additionally, it could require a response from locations where sensors cannot be attached. Digital twin technology has garnered significant attention in the industry to address these challenges. This paper constructs a digital twin system utilizing the Long Short-Term Memory (LSTM) model to estimate responses in a pipe system under simultaneous seismic load and arbitrary loads. The performance of the data-driven digital twin system was verified through a comparative analysis of experimental data, demonstrating that the constructed digital twin system successfully estimated the responses.
본 논문에서는 3차원 객체의 인식률을 높이고 객체 검출 품질이 보장되며, 환경에 강건한 3차원 공간 스캔용 ToF-Stereo 융합 센서 시스템을 제안한다. ToF-Stereo 센서 융합 시스템은 ToF 센서와 Stereo RGB 센서의 센싱 값을 융합하는 방식을 사용하며, 하나의 센서가 동작하지 않더라도 다른 하나의 센서를 이용하여 계속해서 객체를 검출해 나갈 수 있다. ToF 센서와 Stereo RGB 센서의 센싱 거리, 센싱 해상도, 빛 반사도 및 조도 등에 따른 품질이 달라지므로, 신뢰도 추정에 기반하여 센서의 기능을 조절할 수 있는 모듈을 두었다. ToF-Stereo 센서 융합 시스템은 ToF 센서와 Stereo RGB 센서의 센싱 값을 결합하고, 신뢰도를 추정한 후 신뢰도에 따라 센서의 기능을 조절하여 두 센싱 값을 융합하므로 3차원 공간 스캔의 품질을 향상할 수 있다.
This paper proposes a sensor-fusion technique where rho data sets for the previous moments are properly transformed and fused into the current data sets to enable accurate measurement, such as, distance to an obstacle and location of the service robot itself. In the conventional fusion schemes, the measurement is dependent only on the current data sets. As the results, more of sensors are required to measure a certain physical promoter or to improve the accuracy of the measurement. However, in this approach, intend of adding more sensors to the system, the temporal sequence of the data sets are stored and utilized for the measurement improvement. Theoretical basis is illustrated by examples md the effectiveness is proved through the simulation. Finally, the new space and time sensor fusion (STSF) scheme is applied to the control of a mobile robot in the indoor environment and the performance was demonstrated by the real experiments.
We are developing of the evaluation technique and system for testing the performance of circuit breaker using Simplified Synthetic circuit. This facility specification is up to 90[kApeak] and up to 300[kVpeak]. It is possible to verify the interrupting capability by using low-energy and reduce the development period and the cost.
The objective of the study is to construct a sensor fusion system for tool-condition monitoring (TCM) that will lead to a more efficient and economical drill usage. Drill-wear monitoring has an important attribute in the automatic machining processes as it can help preventing the damage of tools and workpieces, and optimizing the drill usage. In this study, we present the architectures of a multi-layer feed-forward neural network with Levenberg-Marquardt training algorithm based on sensor fusion for the monitoring of drill-wear condition. The input features to the neural networks were extracted from AE, vibration and current signals using the wavelet packet transform (WPT) analysis. Training and testing were performed at a moderate range of cutting conditions in the dry drilling of steel plates. The results show good performance in drill- wear monitoring by the proposed method of sensor fusion and neural network analysis.
SCC (Smart Cruise Control) and AEBS (Autonomous Emergency Braking System) are using various types of sensors data, so it is important to consider about sensor data reliability. In this paper, data from radar and vision sensor is fused by applying a Bayesian sensor fusion technique to improve the reliability of sensors data. Then, it presents a sensor fusion verification tool developed to monitor acquired sensors data and to verify sensor fusion results, efficiently. A parallel computing method was applied to reduce verification time and a series of simulation results of this method are discussed in detail.
국제핵융합실험로(ITER)를 위해 한국이 설계, 제작, 시험, 운송, 설치 및 운전할 컨버터 마스터 제어계통(MCS: Master Control System)은 하부에 컨버터들과 이들을 제어하는 로컬제어계통으로 구성되어 있다. 이들 중 많은 수의 PF 컨버터들과 로컬제어기들은 중국에서 제작하고 있다. 마스터 제어계통의 제어기를 ITER Site에 운송하기 전에 중국이 제작한 컨버터 로컬제어기들과 한국이 제작한 마스터 제어기의 통합시험을 통하여 상호 제어 신호와 데이터 통신 및 기타 기능이 설계요건에 맞게 원활히 작동되는지 확인 및 성능검증을 위한 시험계획을 수립하였다.
본 논문에서는 각 지역의 수중 음향 센서로부터 중앙의 정보 융합 센터로 전송되어진 동일한 또는 상이한 표적의 Identity 정보들을 종합해 최종적으로 표적의 Identity를 결정하는 Decision Fusion 기법을 다룬다. 기존의 연구는 표적의 속성 정보로부터 정보 융합을 통해 표적의 Identity를 선택하는 기법을 주로 다루고 있다. 그러나 본 논문에서는 기존의 연구보다 한 단계 나아가 선택된 표적의 Identity들로부터 운용자가 가장 합리적인 결정을 내릴 수 있도록 하는 표적의 Identity 결정을 위한 Decision Fusion 기법을 제안한다. 이러한 수중 음향 표적 식별 시스템에서의 Identity Decision Fusion 기법으로 Voting 기법, 센서 정보의 신뢰도를 고려한 Weighted Voting 기법, 그리고 다 기준 의사 결정 기법인 Analytic Hierarchy Process (AHP) 기법을 제안하고 그 성능을 평가한다
핵융합 실증로는 미래 에너지원 개발을 위한 대형 프로젝트로 한국형 핵융합 실증로 건설 및 핵융합 에너지 상용화 기술을 개발하는데 목표로 한다. 이를 위해 원자 및 분자 충돌을 통한 데이터는 물리적으로 화학적으로 기본을 이루고 있으며 우리가 주로 접하는 데이터들이다. 특히, 플라즈마 내에서 일어나는 입자(전자, 원자, 이온 분자) 등의 충돌에 따른 데이터를 물성데이터라 하며 이는 핵융합, 반도체 제작, 디스플레이 장치 등의 다양한 분야에 응용된다. 본 논문은 원자 및 분자에 대한 데이터를 수집 및 정제하고 이를 저장하고 관리하는 기술 정보시스템 개발을 위한 원자 및 분자 데이터베이스 구축을 위한 방법을 연구한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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