International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.10
no.3
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pp.42-50
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2018
The majority of existing falling recognition techniques provide service by recognizing only that the falling occurred. However, it is important to recognize not only the occurrence of falling but also the situation before and after the falling, as well as the location of the falling. In this paper, we design and propose the falling notification service system to recognize and provide service. This system uses the acceleration sensor of the smartphone to recognize the occurrence of a falling and the situation before and after the falling. In order to check the location of falling, GPS sensor data is used in the Google Map API to map to the map. Also, a crosswalk map converted into grid-based coordinates based on the longitude and latitude of the crosswalk is stored, and the locations before and after falling are mapped. In order to reduce the connection speed and server overload for real-time data processing, fog computing and cloud computing are designed to be distributed processing.
Park, Kyujin;Im, Gyubeom;Kim, Minsung;Park, Jaeheung
The Journal of Korea Robotics Society
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v.14
no.3
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pp.170-178
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2019
This paper proposes a parking space detection method for autonomous parking by using the Around View Monitor (AVM) image and Light Detection and Ranging (LIDAR) sensor fusion. This method consists of removing obstacles except for the parking line, detecting the parking line, and template matching method to detect the parking space location information in the parking lot. In order to remove the obstacles, we correct and converge LIDAR information considering the distortion phenomenon in AVM image. Based on the assumption that the obstacles are removed, the line filter that reflects the thickness of the parking line and the improved radon transformation are applied to detect the parking line clearly. The parking space location information is detected by applying template matching with the modified parking space template and the detected parking lines are used to return location information of parking space. Finally, we propose a novel parking space detection system that returns relative distance and relative angle from the current vehicle to the parking space.
Recent technological advances allow us to envision a future where large numbers of low-power, inexpensive sensor devices are densely embedded in the physical environment, operating together in a wireless network. This paper considers localization for mobile sensors; localization must be invoked periodically to enable the sensors to track their location. Localizing more frequently allows the sensors to more accurately track their location in the presence of mobility. In this paper, we test and analyze the accuracy of a moving node localization by Received Signal Strength (RSS).
Various monitoring techniques are now available for structural health monitoring and Acoustic Emission (AE) is one of them. One of the major advantages of the AE technique is its capability to locate active cracks in structural members. AE crack locating approaches are affected by the signal attenuation and dispersion of elastic waves due to inhomogeneity and geometry of reinforced concrete (RC) members. In this paper, a novel technique is described based on signal processing and sensor arrangement to process multisensory AE data generated by the onset and propagation of cracks and is validated with experimental results from an in-situ load test. Considering the sources of uncertainty in the AE crack location process, a methodology is proposed to capture and locate events generated by cracks. In particular, the relationship between AE events and load is analyzed, and the feasibility of using the AE technique to evaluate the cracking behavior of two RC slab strips during loading to failure is studied.
In excavating tunnels, shield tunneling machines having many cutters on their cutter planes are used. Not many observation data being available in the detection system, optimal observation policy is very important. From this viewpoint, we previously considered the optimal location of acoustic sensors on the cutter plane and also the optimal observation policy for the case where three receiving transducers were used, and showed that the optimal sensor location was given as arbitrary equally-spaced points on the cutter plane circle, and that the optimal rotating angles were also found to be arbitrary. In application, however, it is often difficult to locate sensors at arbitrary positions or to use three sensors from the viewpoints of machine structure and cost. This paper considers the optimal observation policy for detecting anomlous plane objects for the case where two receiving transducers are used and the case where three receiving transducers are located only on a diameter of the cutter plane.
Advances in hardware and wireless network technologies have placed us at the doorstep of a new era where small wireless devices will provide access to information anytime, anywhere as well as actively participate in creating smart environments. In this paper, we propose location-aware clustering method in wireless sensor networks. Previous clustering algorithm assumes that all nodes know its own location by GPS. But, it is unrealistic because of GPS module cost and large energy consumption. So, we operate localization ahead of cluster set-up phase. And Considering node density and geographic information, Cluster Heads are elected uniformly. Moreover, communication between CHs is prolonged network lifetime.
The Journal of Korean Institute for Practical Engineering Education
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v.4
no.2
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pp.162-170
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2012
It is very important for the robot to recognize its position to accomplish numerous tasks and to go to the goal. In this paper, we suggest Location Recognition System to distinguish robot's locations using land-mark and the odometer in the environment of sensor network. All in all, we created a basic intelligent robot, Location Recognition System, and Environment Sensor Modules; we verified the proposed algorithm through computer simulation.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.12
no.9
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pp.905-911
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2006
Smart homes are expected to offer various intelligent services by recognizing the residents' life pattern, health, and feeling. One of the key issues for realizing the smart home is how to detect the locations of residents. Currently, the research effort is focused on two approaches: terminal-based and non-terminal-based method. The terminal-based method employs a type of device that should be carried by the resident while the non-terminal-based method has no such device. This paper presents a novel non-terminal-based approach using an array of pyroelectric infrared sensors (PIRs) that can detect residents. The feasibility of the system is evaluated experimentally on a test bed.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2019.05a
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pp.462-463
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2019
The study is a method for preventing the natural ignition of indoor low coal coal in coal-fired power plants. It is a method of monitoring the temperature of coal stored in total by combining Internet technology (IoT) with sensor technology as a location confirmation method to detect the natural ignition of coal in advance and to alarm the location of the ignition site.
In wireless sensor networks (WSNs), thousands of sensors are often deployed in a hostile environment. In such an environment, WSNs can be applied to various applications by using the absolute or relative location information of the sensors. Until now, the time-of-arrival (TOA) based localization method has been considered most accurate. In the TOA method, however, inaccuracy in distance estimation is caused by clock drift and clock skew between sensor nodes. To solve this problem, several numbers of periodic time synchronization methods were suggested while these methods introduced overheads to the packet traffic. In this paper, we propose a new localization method based on multiple round-trip times (RTOA) of a signal which gives more accurate distance and location estimation even in the presence of clock skew between sensor nodes. Our experimental results show that the Proposed RTOA method gives up to 93% more accurate location estimation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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