Wearable sensors designed for strain, pressure, and temperature measurements are essential for monitoring human movements, health status, physiological data, and responses to external stimuli. Notably, recent research has led to the development of high-performance wearable sensors using innovative materials and device structures that exhibit ultra-high sensitivity compared with their commercial counterparts. However, the quest for accurate sensing has identified a critical challenge. Specifically, the mechanical flexibility of the substrates in wearable sensors can introduce interference signals, particularly when subjected to varying external stimuli and environmental conditions, potentially resulting in signal crosstalk and compromised data fidelity. Consequently, the pursuit of non-interference sensing technology is pivotal for enabling independent measurements of concurrent input signals related to strain, pressure, and temperature, ensuring precise signal acquisition. In this comprehensive review, we present an overview of the recent advances in noninterference sensing strategies. We explore various fabrication methods for sensing strain, pressure, and temperature, emphasizing the use of hybrid composite materials with distinct mechanical properties. This review contributes to the understanding of critical developments in wearable sensor technology that are vital for their ongoing application and evolution in numerous fields.
An efficient and high-fidelity design approach for wing-body shape optimization is presented. Depending on the size of design space and the number of design of variable, aerodynamic shape optimization process is carried out via different optimization strategies at each design stage. In the first stage, global optimization techniques are applied to planform design with a few geometric design variables. In the second stage, local optimization techniques are used for wing surface design with a lot of design variables to maintain a sufficient design space with a high DOF (Degree of Freedom) geometric change. For global optimization, Kriging method in conjunction with Genetic Algorithm (GA) is used. Asearching algorithm of EI (Expected Improvement) points is introduced to enhance the quality of global optimization for the wing-planform design. For local optimization, a discrete adjoint method is adopted. By the successive combination of global and local optimization techniques, drag minimization is performed for a multi-body aircraft configuration while maintaining the baseline lift and the wing weight at the same time. Through the design process, performances of the test models are remarkably improved in comparison with the single stage design approach. The performance of the proposed design framework including wing planform design variables can be efficiently evaluated by the drag decomposition method, which can examine the improvement of various drag components, such as induced drag, wave drag, viscous drag and profile drag.
본 연구에서는 프로펠러나 헬리콥터 로터와 같은 회전체의 공력 최적 설계를 위한 다단 최적 설계 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 플랜폼 설계와 단면의 형상 설계를 반복적으로 수행하는 설계 전략을 통해 회전체의 공력 성능 향상을 목표로 한다. 플랜폼 설계의 단계에서는 유전 알고리즘과 2차원 CFD 데이터베이스 기반의 깃 요소 모멘텀 이론을 이용하여 빠른 시간에 회전체의 공력 특성을 평가하여 최적점을 탐색하였다. 플랜폼 설계 후 단면에 유입되는 유동 조건을 예측하여 단면 형상 최적 설계를 수행하였다. 설계 과정에서 보다 면밀하게 유동 특성이 분석될 수 있도록 2차원 N-S 해석자와 민감도 기반의 최적화 알고리즘을 통해 최적해를 탐색하였다. 단면 형상이 설계된 후에는 최적의 유동 조건을 산출할 수 있도록 플랜폼 설계를 반복적으로 수행하였다. 본 프레임워크를 1kW급 전기추진용 항공기 프로펠러 설계에 적용하여 그 유효성을 3차원 N-S 해석과 풍동 실험을 통해 검증하였다. 설계 후, 풍동 실험 결과를 기준으로 약 5%의 프로펠러 효율 증가를 얻을 수 있었다.
A hybrid model which uses a probabilistic model and a MLP(multi layer perceptron) model for pattern recognition of EMG(electromyogram) signals is proposed in this paper. MLP model has problems which do not guarantee global minima of error due to learning method and have different approximation grade to bayesian probabilities due to different amounts and quality of training data, the number of hidden layers and hidden nodes, etc. Especially in the case of new test data which exclude design samples, the latter problem produces quite different results. The error probability of probabilistic model is closely related to the estimation error of the parameters used in the model and fidelity of assumtion. Generally, it is impossible to introduce the bayesian classifier to the probabilistic model of EMG signals because of unknown priori probabilities and is estimated by MLE(maximum likelihood estimate). In this paper we propose the method which get the MAP(maximum a posteriori probability) in the probabilistic model by estimating the priori probability distribution which minimize the error probability using the MLP. This method minimize the error probability of the probabilistic model as long as the realization of the MLP is optimal and approximate the minimum of error probability of each class of both models selectively. Alocating the reference coordinate of EMG signal to the outside of the body make it easy to suit to the applications which it is difficult to define and seperate using internal body coordinate. Simulation results show the benefit of the proposed model compared to use the MLP and the probabilistic model seperately.
유도무기의 설계 및 제어에서 6자유도 공력계수의 신속한 추정을 위해 공력계수 데이터에 기반한 예측 모형이 주로 이용된다. 고정확도의 공력계수 예측 모형은 다수의 풍동시험 데이터로 생성할 수 있지만, 이는 많은 시간과 자원을 요구한다. 따라서 본 연구에서는 소수의 풍동시험 데이터를 다수의 전산유체역학 데이터와 혼합한 코크리깅 기법을 활용해 고정확도의 공력계수를 신속하고 효율적으로 예측하고자 한다. 풍동시험과 전산유체역학 데이터를 혼용한 예측 모형의 우수성을 보기 위해, 전산유체역학 데이터 보조의 유무에 따라 두 가지 공력계수 예측 모형을 생성한 후 수치적 검증과 예측 경향성 점검으로 두 모형의 예측 정확도를 비교하였다. 그 결과, 전산유체역학 데이터의 도움 덕분에 코크리깅 모형으로 크리깅 모형보다 더 정확한 공력계수 산출이 가능한 것을 확인하였다.
Rice, Jennifer A.;Mechitov, Kirill;Sim, Sung-Han;Nagayama, Tomonori;Jang, Shinae;Kim, Robin;Spencer, Billie F. Jr.;Agha, Gul;Fujino, Yozo
Smart Structures and Systems
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제6권5_6호
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pp.423-438
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2010
Wireless smart sensors enable new approaches to improve structural health monitoring (SHM) practices through the use of distributed data processing. Such an approach is scalable to the large number of sensor nodes required for high-fidelity modal analysis and damage detection. While much of the technology associated with smart sensors has been available for nearly a decade, there have been limited numbers of fulls-cale implementations due to the lack of critical hardware and software elements. This research develops a flexible wireless smart sensor framework for full-scale, autonomous SHM that integrates the necessary software and hardware while addressing key implementation requirements. The Imote2 smart sensor platform is employed, providing the computation and communication resources that support demanding sensor network applications such as SHM of civil infrastructure. A multi-metric Imote2 sensor board with onboard signal processing specifically designed for SHM applications has been designed and validated. The framework software is based on a service-oriented architecture that is modular, reusable and extensible, thus allowing engineers to more readily realize the potential of smart sensor technology. Flexible network management software combines a sleep/wake cycle for enhanced power efficiency with threshold detection for triggering network wide operations such as synchronized sensing or decentralized modal analysis. The framework developed in this research has been validated on a full-scale a cable-stayed bridge in South Korea.
Purpose - This study aims to develop correspondence strategies to the environment change in domestic retail store types. Recently, new types of retails have emerged in retail industries. Therefore, trade area platform has developed focusing on the speed of data, no longer trade area from district border. Besides, 'trade area smart' brings about change in retail types with the development of giga internet. Thus, context shopping is changing the way of consumers' purchase pattern through data capture, technology capability, and algorithm development. For these reasons, the sales estimation model has been shown to be flawed using the notion of former scale and time, and it is necessary to construct a new model. Research design, data, and methodology - This study focuses on measuring retail change in large multi-shopping mall for the outlook for retail industry and competition for trade area with the theoretical background understanding of retail store types and overall domestic retail conditions. The competition among retail store types are strong, whereas the borders among them are fading. There is a greater need to analyze on a new model because sales expectation can be hard to get with business area competition. For comprehensive research, therefore, the research method based on the statistical analysis was excluded, and field survey and literature investigation method were used to identify problems and propose an alternative. In research material, research fidelity has improved with complementing research data related with retail specialists' as well as department stores. Results - This study analyzed trade area survival and its pattern through sales estimation and empirical studies on trade areas. The sales estimation, based on Huff model system, counts the number of households shopping absorption expectation from trade areas. Based on the results, this paper estimated sales scale, and then deducted modified probability model. Conclusions - In times of retail store chain destruction and off-line store reorganization, modified Huff model has problems in estimating sales. Transformation probability model, supplemented by the existing problems, was analyzed to be more effective in competitiveness business condition. This study offers a viable alternative to figure out related trade areas' sale estimation by reconstructing new-modified probability model. As a result, the future task is to enlarge the borders from IT infrastructure with data and evidence based business into DT infrastructure.
최근 엔지니어링 목적의 단일채널 탄성파 탐사가 많이 수행되고 있다. 단일채널 탄성파 탐사는 일반적으로 특별한 자료처리 없이 효율적으로 지하 지질구조를 파악할 수 있는 장점이 있지만, 복잡한 지질구조에 대한 정확한 영상화에는 한계를 가진다. 자원개발 목적의 다중채널 탄성파 탐사에서는 최근 파형역산에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 복잡한 지하구조에 대해서도 정확한 지하영상화 결과를 제시하고 있다. 이에 본 논문에서는 단일채널 탄성파 탐사 자료를 이용하여 지하 속도모델을 구하기 위한 탄성파 파형역산 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 단일채널 탄성파 탐사를 고려하여 지하 매질을 1차원으로 가정하였으며, 벌림에 의한 지연시간을 제거하여 벌림에 의한 효과를 보정하였다. 파형역산은 안정적인 해의 계산이 가능한 가우스-뉴턴법을 이용하였다. 알고리즘은 수정된 Marmousi2 모델에 적용하여 검증하였으며, 부산항에서 얻은 현장자료에 적용해 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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