지능형 로봇의 사용자는 다양한 이유로 로봇의 상태 정보가 필요하다. 이러한 지능형 로봇의 상태 정보는 지능형 로봇을 구성하는 기능 에이전트의 상태 정보를 조합하여 생성할 수 있다. 하지만 기존 지능형 로봇 시스템은 1) 지능형 서비스 로봇의 상태 정보 생성을 위해 필요한 에이전트 상태 정보를 생성하지 않거나, 각기 다른 방법으로 생성하고 있어 이를 일괄적으로 수집할 수 없다. 또한 2) 복수의 사용자가 같은 정보를 요청하면 이를 여러 번 수집하여 데이터 중복성 문제가 발생하였고, 3) 한 가지 통신 방법만을 지원하여 사용자가 원하는 통신 방법을 제공하지 못한다는 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 한계점을 해결하기 위한 지능형 서비스 로봇을 위한 멀티 에이전트 모니터링 시스템을 제안한다. 이 모니터링 시스템은 1) 기능 에이전트의 행위 수행에 따라 상태 정보를 생성하게 함으로써, 에이전트 상태 정보를 단일화된 방법으로 생성 및 수집할 수 있다. 또한 2) 모니터링 시스템이 사용자의 모니터링 수요에 따라 필요한 데이터를 한 번씩만 수집하여 데이터 중복성 문제를 해결하며, 3) 사용자가 원하는 통신 방법을 지원하는 프록시를 통해 상태 정보를 전달하여 통신 방법에 대한 호환성을 제공한다. 우리는 실험을 통해 이 모니터링 시스템이 다양한 통신 방법을 활용하여 여러 사용자에게 지능형 로봇의 상태 정보를 전달하는 것을 확인할 수 있었다.
The Intelligent Space(ISpace) provides challenging research fields for surveillance, human-computer interfacing, networked camera conferencing, industrial monitoring or service and training applications. ISpace is the space where many intelligent devices, such as computers and sensors, are distributed. According to the cooperation of many intelligent devices, the environment, it is very important that the system knows the location information to offer the useful services. In order to achieve these goals, we present a method for representing, tracking and human following by fusing distributed multiple vision systems in ISpace, with application to pedestrian tracking in a crowd. And the article presents the integration of color distributions into particle filtering. Particle filters provide a robust tracking framework under ambiguity conditions. We propose to track the moving objects by generating hypotheses not in the image plan but on the top-view reconstruction of the scene. Comparative results on real video sequences show the advantage of our method for multi-object tracking. Also, the method is applied to the intelligent environment and its performance is verified by the experiments.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제7권1호
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pp.41-48
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2007
Latest advances in network sensor technology and state of the art of mobile robot, and artificial intelligence research can be employed to develop autonomous and distributed monitoring systems. In this study, as the preliminary step for developing a multi-purpose "Intelligent Space" platform to implement advanced technologies easily to realize smart services to human. We will give an explanation for the ISpace system architecture designed and implemented in this study and a short review of existing techniques, since there exist several recent thorough books and review paper on this paper. Instead we will focus on the main results with relevance to the DIND data fusion with CI of Intelligent Space. We will conclude by discussing some possible future extensions of ISpace. It is first dealt with the general principle of the navigation and guidance architecture, then the detailed functions tracking multiple objects, human detection and motion assessment, with the results from the simulations run.
An intelligent mulitiple monitoring system to monitor tool/machining states synthetically was proposed and developed. It consists of 2 fundamental subsystems : the multiple sensor detection unit and the intellignet integrated diagnosis unit. Three signals, that is, spindle motor current, Z-axis motor current, and machining sound were adopted to detect tool/machining states more reliably. Based on the multiple sensor information, the diagnosis unit judges either tool breakage or degree of tool wear state using fuzzy reasoning. Tool breakage is diagnosed by the level of spindle/z-axis motor current. Tool wear is diagnosed by both the result of fuzzy pattern recognition for motor currents and the result of pattern matching for machining sound. Fuzzy c-means algorithm was used for fuzzy pattern recognition. Experiments carried out for drill operation in the machining center have shown that the developed system monitors abnormal drill/states drilling very reliably.
Data mining is a process of discovering useful patterns for decision making from an amount of data. It has recently received much attention in a wide range of business and engineering fields Classifying a group into subgroups is one of the most important subjects in data mining Tree-based methods, known as decision trees, provide an efficient way to finding classification models. The primary concern in tree learning is to minimize a node impurity, which is evaluated using a target variable in the data set. However, there are situations where multiple target variables should be taken into account, for example, such as manufacturing process monitoring, marketing science, and clinical and health analysis. The purpose of this article is to present several methods for measuring the node impurity, which are applicable to data sets with multiple target variables. For illustrations, numerical examples are given with discussion.
In the case of the manufacturing industry that produces high-tech components such as semiconductors and large flat panel displays, the manufacturing space is made into a cleanroom to increase product yield and reliability, and various environmental factors have been managed to maintain the environment. Among them, airborne particle is a representative management item enough to be the standard for actual cleanroom grade, and a sequential particle monitoring system is usually used as one parts of the FMS (Fab or Facility monitoring system). However, this method has a problem in that the measurement efficiency decreases as the length of the sampling tube increases. In this study, in order to solve this problem, a multiple regression model was created. This model can correct the measurement error due to the decrease in efficiency by sampling tube length.
Advances in sensors, actuators, and computers and developments In information systems offer unprecedented opportunities to implement highly ambitious automation, control and decision strategies. There are also new challenges and demands for control and automation in modern industrial practices. There is a growing need for an active participation from the information systems in industrial, manufacturing and process industry environments because currently there are many control problems. This paper provides pattern recognition to the monitoring system for solvent manufacturing process and shows performance in real-time response with multiple input signals. Data is teamed by a multilayer feedforward network trained by error-backpropagation. The two kinds of test results show that the trained network has the ability to show the current system status with different input data sets.
Kim, Kyunghwa;Eom, Jonghyun;Sohn, Kyungrak;Shim, Joonhwan
Current Optics and Photonics
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제6권3호
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pp.297-303
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2022
Multiple fiber Bragg gratings (FBGs) have been proposed and demonstrated for gas-flow measurements in a flow channel, using the temperature-difference method. This sensor consists of two FBG temperature sensors and two coil heaters. Coil heaters are used to heat the FBGs. The flow rate of the gas can be obtained by monitoring the difference in the Bragg-wavelength shifts of the two FBGs, which has features that exclude the effect of temperature fluctuations. In this study, experiments are conducted to measure the wavelength shift based on the flow rate, and to evaluate the gas-flow rate in a gas tube. Experimental results show that the sensor has a linear characteristic over a flow-rate range from 0 to 25 ℓ/min. The measured sensitivity of the sensor is 3.2 pm/(ℓ/min) at a coil current of 120 mA.
전파를 수신하여 측위를 수행하는 GNSS 수신기는 본질적으로 재밍에 취약하다. 재밍 발생 검출, 재밍 신호 종류 판별, 재밍원 위치추정 기능을 갖는 GNSS 재밍 모니터링 시스템은 안전한 자율주행 환경구축에 도움을 준다. 이를 위하여 다수의 저가 GNSS 수신기들의 배치로 구성된 GNSS 모니터링 네트워크 구축이 필요하며, 앞서 언급한 3가지 기능 구현을 위하여 네트워크 내 독립된 저가 GNSS 수신기 간 정밀 시각 동기가 요구된다. 본 논문은 신호영역 TDOA 기술 직접 사용방식의 수신기 간 시각 동기화 기법을 제안한다. 계산 효율성을 위하여 상대적으로 낮은 샘플링 주파수에도 시각 동기 정밀도를 유지하고자 블록 보간법을 추가로 활용한다. 수치적 시뮬레이션을 통하여 제안한 GNSS 수신기 간 시각 동기화 기법의 가용성을 입증한다.
영상보안은 CCTV 카메라, 디지털 저장장치, 영상분석 및 인식기술 등의 발전과 시장 확대로 인하여 실시간 감시 시스템이나 지능형 영상보안 시스템 등의 보다 진화된 기술의 개발을 요구하고 있다. CCTV 카메라 시스템에서 회전이 가능한 PTZ 카메라는 줌인 기능을 가지고 있으므로 물체에 대한 정밀한 영상을 획득할 수 있으나 사각 지대가 발생할 수 있으며 동시에 두 개 이상의 이동하는 물체에 대한 감시가 불가능한 단점을 가지고 있었다. 본 연구는 지능형 동체추적 CCTV 시스템 및 영상 감시 방법에 관한 것으로 전체 영역을 감시하는 하나의 고정 카메라와 두 개 이상의 PTZ 카메라를 사용하여 광범위 영역에서 동시에 이동하는 다수의 물체를 정밀하게 촬영할 수 있는 지능형 영상 보안 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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