The occurrence of harmful algae on the coast of Korea has been a cause of damage to the aquaculture industry and deterioration of the coastal ecosystem environment. A method is required to predict their outbreak in real-time at the site. Therefore, this study attempted to develop a small hybrid optical sensor and real-time monitoring system based on LiDAR that can be used in the field and laboratory and can be applied to various platforms. FMS-L specifically suggested the amount of Chlorophyll a (Chl a) in the sample by measuring and analyzing the fluorescence emitted by the irradiating light. The accuracy of FMS-L was verified by measuring the concentrations of standard Chlorophyll a substances and Margalfidinium polykirkoids. In addition, the precision was verified by comparing the measurement results of FMS-L using commercial equipment Phyto-PAM-II. This equipment is compact and easy to move. Therefore, it can be easily applied to field surveys, allows short time measurements (10 s), and can be applied at a distance of 10 m from the measurement site.
Green car such as a hybrid electrical vehicle and fuel cell vehicle is developed as a commercial target. UN/ECE/WP29 is developing GTR of HFCV and establishing the regulation and standard of electrical safety by ELSA. The regulation and standard about Electrical safety of vehicle are prescribed in ISO, UN/ECE, FMVSS, Japanese Attachment and so on, in case of insulation resistance is referred to keep more than 100/Vdc, 500/Vac. However, accurate method to measure insulation resistance agreeable to structure of vehicle does not exist now, it is actually that correctness of measurement drops according to the feature of battery and fuel cell stack. In this paper, the method to measure insulation resistance for protection against electrical shock by direct contact or indirect contact in Green Car will be indicated by making a comparison between the insulation measurement in standard of electrical safety and the experiment results for HEV and HFCV.
In the design of underground excavation, the shear strength (SS) is a key characteristic. It describes the way the rock material resists the shear stress-induced deformations. In general, the measurement of the parameters related to rock shear strength is done through laboratory experiments, which are costly, damaging, and time-consuming. Add to this the difficulty of preparing core samples of acceptable quality, particularly in case of highly weathered and fractured rock. This study applies rock index test to the indirect measurement of the SS parameters of shale. For this aim, two efficient artificial intelligence methods, namely (1) adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) implemented by subtractive clustering method (SCM) and (2) support vector regression (SVR) optimized by Harmony Search (HS) algorithm, are proposed. Note that, it is the first work that predicts the SS parameters of shale through ANFIS-SCM and SVR-HS hybrid models. In modeling processes of ANFIS-SCM and SVR-HS, the results obtained from the rock index tests were set as inputs, while the SS parameters were set as outputs. By reviewing the obtained results, it was found that both ANFIS-SCM and SVR-HS models can provide acceptable predictions for interlocking and friction angle parameters, however, ANFIS-SCM showed a better generalization capability.
A micro-computer based system has been designed to evaluate the performance of infant incubators. The measurement system used a hybrid of analog electronics for amplification, integration and switches and micro-computer for data storage, data display, and control of relay. This approach has been applied to measure the warm-up time, temperature stability, temperature change due to open/close of door and portholes, and temperature distribution on the mattress. The micro-computer provides on-line access of multi-point temperature data.
Field measurements of various structures have been conducted for many purposes. Measurement data obtained by field measurement is very useful to determine vibration characteristics including dynamic characteristics such as the damping ratio, natural frequency, and mode shape of a structure. In addition, results of field measurements and modal identification can be used for modal updating of FEM analysis, for checking the efficiency of damping devices and so on. This paper shows some examples of field measurements and modal identification for structural health monitoring. As the first example, changes of dynamic characteristics of a 15-story office building in four construction stages from the foundation stage to completion are described. The dynamic characteristics of each construction stage were modeled as accurately as possible by FEM, and the stiffness of the main structural frame was evaluated and the FEM results were compared with measurements performed on non-load-bearing elements. Simple FEM modal updating was also applied. As the next example, full-scale measurements were also carried out on a high-rise chimney, and the efficiency of the tuned mass damper was investigated by using two kinds of modal identification techniques. Good correspondence was shown with vibration characteristics obtained by the 2DOF-RD technique and the Frequency Domain Decomposition method. As the last example, the wind-induced response using RTK-GPS and the feasibility of hybrid use of FEM analysis and RTK-GPS for confirming the integrity of structures during strong typhoons were shown. The member stresses obtained by hybrid use of FEM analysis and RTK-GPS were close to the member stresses measured by strain gauges.
This paper presents the simulation methodology of the interior noise of vehicle using the frequency response function based hybrid modeling of the system which consists of multi-subsystem models obtained by the test or analysis. The complex systems such as a trimmed body of high modal density and a powertrain were modeled by using experimental data, and a sub-frame of a vehicle of low modal density was modeled by finite element data. Modeling of the whole system was executed and validated in the two stages. The first stave is combining the trimmed body and the sub-frame, and the second stage is attaching the powertrain, which is a exciting source, to the combined model of the first stage. The input force to the system was modeled as an equivalent force in the virtual space, which was obtained from impedance method using the FRFs of the powertrain and the responses. The interior noise predicted by the proposed method was very close to the direct measurement, which showed feasibility of the proposed modeling procedure. Since the methodology is easily applied to both the transfer path analysis of structure-borne noise and the analysis of noise contribution of a sub-system, it is expected to be a strong tool for design change of a vehicle in the earlier stare.
현재 이동 및 무선통신에서 전송방식으로 각광을 받는 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 에서 CNIR(Carrier-to-Noise and Interference Ratio) 추정은 매우 중요한 의미를 갖는다. 특히 링크 적응 기술이 적용되는 시스템이라면 추정된 CNIR 값에 따라 그 변조기법과 코딩률이 결정되므로 정확한 CNIR의 추정이 필요해진다. 이러한 CNIR을 추정하는 방법에는 크게 송 수신단 모두 알고 있는 특정 심볼열을 이용하는 방법과 그러한 특정 심볼에 대한 정보 없이 CNIR 값을 추정하는 방법으로 나누어진다. 이 두 가지 방법 안에는 구체적으로 어떤 알고리즘을 이용하느냐에 따라 다시 여러 가지 방법이 있으며, 그 중 대표적인 두 가지 방법의 장점만을 살리는 것이 본 논문에서 제안하는 하이브리드 방식이다. 본 논문의 핵심 주제인 하이브리드 방식은 그 특성상 확장성이 뛰어나며 기존의 방법에 비교하여 우수한 성능을 보여주었다.
시간대별 효율적인 전력 운영과 전력품질 향상을 위해 ESS (Energy Storage System)의 보급이 세계적으로 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 ESS용 전원소자로 리튬이차전지의 채용이 급격히 늘어남에 따라, 리튬이차전지의 수명 및 출력 열화 거동을 측정 및 예측하는 기술이 시급히 요구되고 있다. 특히, ESS 운영에 있어 핵심 특성인 리튬이차 전지 출력은 측정이 어려울 뿐만 아니라, 정확한 측정을 위해서는 많은 시간이 소요되는 문제점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 ESS용 리튬이차전지 단전지를 전산 모델링 한 후, 펄스 측정법을 적용하여 충전상태에 따른 방전 및 충전시의 직류저항(DC-IR)과 출력을 예측한다. 또한, 두 가지 펄스 측정법인 HPPC (Hybrid Pulse Power Characteristics)와 J-Pulse (JEVS D 713, Japan Electric Vehicle Association Standards)의 결과를 비교 분석한다.
When a robot manipulator performs some task like grinding or assembling, not only the position control but also the force control of the tools connected to the robot must be controlled. But at this time We were received the uncertainty problems of system information for the force control, for example disturbance, senor resolution and measurement noise. Therefore we proposed fuzzy logic control method instead of existing control theory for the robot manipulator control, for example PID control method. In this paper, We proposed hybrid position/force control of robot manipulator using fuzzy logic control method. To show the validity of the proposed fuzzy controller, We compared fuzzy controller with conventional PID controller.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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pp.115-120
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2006
This article propose a new idea of developing a hybrid scheme to achieve faster INS alignment with higher accuracy using a novel procedure to estimate the initial attitude angles that combines a Kalman filter and Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System architecture. A tactical grade inertial measurement unit was applied to verify the performance of proposed scheme in this study. The preliminary results indicated the outstanding improvements in both time consumption for fine alignment process and accuracy of estimated attitude angles, especially in heading angles. In general, the improvement in terms of time consumption and the accuracy of estimated attitude estimated accuracy reached 80% and 70% respectively during alignment process after compensating the attitude angles estimated by an extended Kalman filter with 15 states using proposed approach. It is worth mentioned that the proposed approach can be implemented in general real time navigation applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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