Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.10a
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pp.582-585
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2018
As traffic volume increases and road networks become more complicated, identifying for accurate traffic flow and driving smooth traffic flow are a concern of many countries. There are various analytical techniques and studies which desire to study about effective traffic flow. However, the necessary activity is finding the traffic flow pattern through data visualization including location information. In this paper aim to study a real-world urban traffic trajectory and visualize a pattern of traffic flow with a simulation tool. Our experiment is installing the sensor module in 40 taxis and our dataset is generated along 24 hours and unscheduled routes. After pre-processing data, we improved an open source traffic visualize tools to suitable for our experiment. Then we simulate our vehicle trajectory data with a dots animation over a period of time, which allows clearly view a traffic flow simulation and a understand the direction of movement of the vehicle or route pattern. In addition we further propose some novel timelines to show spatial-temporal features to improve an urban environment due to the traffic flow.
FBG (Fiber Bragg Grating) sensors and optical fibers were embedded into CFRP dry preforms before resin impregnation in VaRTM (Vacuum-assisted Resin Transfer Molding). The embedding location was the interface between the skin and the stringer in a CFRP-stiffened panel. The reflection spectra of the FBG sensors monitored the strain and temperature changes during all the molding processes. The internal residual strains of the CFRP panel could be evaluated during both the curing time and the post-curing time. The temperature changes indicated the differences between the dry preform and the outside of the vacuum bagging. After the molding, four-point bending was applied to the panel for the verification of its structural integrity and the sensor capabilities. The optical fibers were then used for the newly-developed PPP-BOTDA (Pulse-PrePump Brillouin Optical Time Domain Analysis) system. The long-range distributed strain and temperature can be measured by this system, whose spatial resolution is 100 mm. The strain changes from the FBGs and the PPP-BOTDA agreed well with those from the conventional strain gages and FE analysis in the CFRP panel. Therefore, the fiber-optic sensors and its system were very effective for the evaluation of the VaRTM composite structures.
Researchers up to date have introduced several Structural Health Monitoring (SHM) techniques with varying advantages and drawbacks for each. Satellite positioning systems (GPS, GLONASS and GALILEO) based techniques proved to be promising, especially for high natural period structures. Particularly, the GPS has proved sufficient performance and reasonable accuracy in tracking real time dynamic displacements of flexible structures independent of atmospheric conditions, temperature variations and visibility of the monitored object. Tall structures are particularly sensitive to oscillations produced by different sources of dynamic actions; such as typhoons. Wind forces induce in the structure both longitudinal and perpendicular displacements with respect to the wind direction, resulting in torsional effects, which are usually more complex to be detected. To efficiently track the horizontal rotations of the in-plane sections of such flexible structures, two main issues have to be considered: a suitable sensor topology (i.e., location, installation, and combination of sensors), and the methodology used to process the data recorded by sensors. This paper reports the contributions of the measurements recorded from dual frequency GPS receivers and uni-axial accelerometers in a full-scale experimental campaign. The Canton tower in Guangzhou-China is the case study of this research, which is instrumented with a long-term structural health monitoring system deploying both accelerometers and GPS receivers. The elaboration of combining the obtained rather long records provided by these two types of sensors in detecting the torsional behavior of the tower under ambient vibration condition and during strong wind events is discussed in this paper. Results confirmed the reliability of GPS receivers in obtaining the dynamic characteristics of the system, and its ability to capture the torsional response of the tower when used alone or when they are combined with accelerometers integrated data.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.7
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pp.25-34
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2011
In this paper, we propose a new golf putting training system which we call "X-Putt". X-Putt analyzes putting strokes by measuring putter face angle and path. To do this, we improved the sonar-based localization scheme used by previous localization techniques. As a result, X-Putt can measure putter's location within the error range, ${\pm}0.9cm$ and putter face angle within ${\pm}1.5^{\circ}$. Additionally, we built an user application that has an easy-to-use interface for analyzing the strokes after training.
Seo Dae-Sung;Lee Ho-Gil;Kim Hong-Suck;Yang Gwang-Woong;Won Dae-Hee
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.12
no.1
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pp.47-53
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2006
Localization is a essential technology for mobile robot to work well. Until now expensive sensors such as laser sensors have been used for mobile robot localization. We suggest RFID tag based localization system. RFID tag devices, antennas and tags are cheap and will be cheaper in the future. The RFID tag system is one of the most important elements in the ubiquitous system and RFID tag will be attached to all sorts of goods. Then, we can use this tags for mobile robot localization without additional costs. So, in this paper, the smart floor using passive RFID tags is proposed and, passive RFID tags are mainly used for identifying mobile robot's location and pose in the smart floor. We discuss a number of challenges related to this approach, such as tag distribution (density and structure), typing and clustering. When a mobile robot localizes in this smart floor, the localization error mainly results from the sensing range of the RFID reader, because the reader just ran know whether a tag is in the sensing range of the sensor. So, in this paper, we suggest two algorithms to reduce this error. We apply the particle filter based Monte Carlo localization algorithm to reduce the localization error. And with simulations and experiments, we show the possibility of our particle filter based Monte Carlo localization in the RFID tag based localization system.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.20
no.2
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pp.202-209
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2014
In this paper, a developed device for detecting target's location and avoiding collision is proposed. Velocity and acceleration model of target are derived to estimate target's information, i.e. position, velocity and acceleration considering process and measurement noise. Kalman filtering method applied to the estimation process and its results was confirmed by simulation. The distance measurements system using laser sensor for moving target system is also developed to confirm the effectiveness of the proposed scheme. Experiments to get information of moving target with velocity and acceleration model was executed. The data with filtering and without filtering was compared by experiments. Discontinuous measured data was changed to smooth and continuous data by Kalman filtering. It is confirmed that desired data was obtained by applying proposed scheme. UI for measuring and monitoring the target data is developed and visual and auditory alarm function is attached on the system Finally, position estimation system of moving target with good performance is achieved by low price equipments.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37
no.7B
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pp.595-605
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2012
DV-Hop is one of the well known range-free localization algorithms. The algorithm works well in case of isotropic network since the sensor and anchor nodes are placed in the entire area. However, it results in large errors in case of anisotropic networks where the hop count between nodes is not linearly proportional to the Euclidean distance between them. Hence, we proposed a novel range-free algorithm for anisotropic networks to improve the localization accuracy. In the paper, the Euclidean distance between anchor node and unknown node is estimated by the average hop distance calculated at each hop count with hop count and distance information between anchor nodes. By estimating the unknown location of nodes with the estimated distance estimated by the average hop distance calculated at each hop, the localization accuracy is improved. Simulation results show that the proposed algorithm has more accuracy than DV-Hop.
A contactless recharging device for totally implantable middle ear systems has been designed as a pillow type that the user can recharge the implanted battery with taking a rest. The proposed device uses the electromagnetic coupling between the transmitting coil and the receiving coil. To supply sufficient power for the implanted circuits, each coil uses LC resonance and the implanted device uses voltage doubler. A power MOSFET is used for switching the DC voltage of LC parallel circuit and the switching frequency demands on a programmable frequency generator which is controlled by microcontroller. In order to improve the electromagnetic coupling efficiency at specific positions of coil which may vary with the displacement of head, the optimal location of receiving coil was studied, and the 5 transmitting coils in a pillow for recharging the implant module was designed. From such a recharging experiment, it was found that the proposed device could provide the sufficient operating voltage within the distance of 4 cm between pillow and the implanted device.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.2
no.3
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pp.53-60
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2009
The vision-based driver fatigue detection is one of the most prospective commercial applications of facial expression recognition technology. The facial feature tracking is the primary technique issue in it. Current facial tracking technology faces three challenges: (1) detection failure of some or all of features due to a variety of lighting conditions and head motions; (2) multiple and non-rigid object tracking; and (3) features occlusion when the head is in oblique angles. In this paper, we propose a new active approach. First, the active IR sensor is used to robustly detect pupils under variable lighting conditions. The detected pupils are then used to predict the head motion. Furthermore, face movement is assumed to be locally smooth so that a facial feature can be tracked with a Kalman filter. The simultaneous use of the pupil constraint and the Kalman filtering greatly increases the prediction accuracy for each feature position. Feature detection is accomplished in the Gabor space with respect to the vicinity of predicted location. Local graphs consisting of identified features are extracted and used to capture the spatial relationship among detected features. Finally, a graph-based reliability propagation is proposed to tackle the occlusion problem and verify the tracking results. The experimental results show validity of our active approach to real-life facial tracking under variable lighting conditions, head orientations, and facial expressions.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2004.05b
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pp.603-607
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2004
The vision-based driver fatigue detection is one of the most prospective commercial applications of facial expression recognition technology. The facial feature tracking is the primary technique issue in it. Current facial tracking technology faces three challenges: (1) detection failure of some or all of features due to a variety of lighting conditions and head motions; (2) multiple and non-rigid object tracking and (3) features occlusion when the head is in oblique angles. In this paper, we propose a new active approach. First, the active IR sensor is used to robustly detect pupils under variable lighting conditions. The detected pupils are then used to predict the head motion. Furthermore, face movement is assumed to be locally smooth so that a facial feature can be tracked with a Kalman filter. The simultaneous use of the pupil constraint and the Kalman filtering greatly increases the prediction accuracy for each feature position. Feature detection is accomplished in the Gabor space with respect to the vicinity of predicted location. Local graphs consisting of identified features are extracted and used to capture the spatial relationship among detected features. Finally, a graph-based reliability propagation is proposed to tackle the occlusion problem and verify the tracking results. The experimental results show validity of our active approach to real-life facial tracking under variable lighting conditions, head orientations, and facial expressions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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