Modal testing requires measuring the vibration of many points, for which an accelerometer, a gab sensor and laser vibrometer are generally used. Conventional modal testing requires mounting of these sensors to all measurement points in order to acquire the signals. However, this can be disadvantageous because it requires considerable measurement time and effort when there are many measurement points. In this paper, we propose a method for modal testing using a camera image. A camera can measure the vibration of many points at the same time. However, this task requires that the measurement points be classified frame by frame. While it is possible to classify the measurement points one by one, this also requires much time. Therefore, we try to classify multiple points using pattern recognition. The feasibility of the proposed method is verified by a beam experiment. The experimental results demonstrate that we can obtain good results.
본 논문에서는 국방용으로 사용되는 다양한 센서들(EO/IR, SAR, GMTI, LiDAR)을 통해 전 평시 상황에서 영상을 획득하면 영상을 분석하여 증강현실(AR : Augmented Reality)로 표현할 수 있다. 증강현실로 영상을 처리하기 위해서는 다양한 알고리즘이 사용되는데 상황에 따라 어떠한 알고리즘을 선택해서 사용해야 할지 결정을 해야 한다. 대표적인 증강현실 알고리즘인 SIFT, SURF, ORB, BRISK의 성능비교(에러율, 처리시간, 정확도)를 통해 국방분야의 다양한 상황 하에서 어떠한 증강현실 알고리즘을 사용하는 것이 효과적인지 분석하고 제안한다.
본 논문에서는 중앙 집중형이 아닌 분산 환경에서 시약장 내부 환경을 분석하여 위험상황의 식별 및 기기 제어를 수행할 수 있는 분산 제어가 가능한 분산 IoT 센서 기반 안전 실험실 관리 시스템에 대해 연구한다. 이를 위해 시약장 내부 환경을 감지하기 위해 다중센서를 적용한다. 또한 이와 같은 시약장이 다수 설치되어 있는 실험실에 대하여 관리자의 히스토리 분석 기반의 자동제어 알고리즘을 적용한 안전관리 시스템을 연구한다.
Currently most of the vision-based structural identification research focus either on structural input (vehicle location) estimation or on structural output (structural displacement and strain responses) estimation. The structural condition assessment at global level just with the vision-based structural output cannot give a normalized response irrespective of the type and/or load configurations of the vehicles. Combining the vision-based structural input and the structural output from non-contact sensors overcomes the disadvantage given above, while reducing cost, time, labor force including cable wiring work. In conventional traffic monitoring, sometimes traffic closure is essential for bridge structures, which may cause other severe problems such as traffic jams and accidents. In this study, a completely non-contact structural identification system is proposed, and the system mainly targets the identification of bridge unit influence line (UIL) under operational traffic. Both the structural input (vehicle location information) and output (displacement responses) are obtained by only using cameras and computer vision techniques. Multiple cameras are synchronized by audio signal pattern recognition. The proposed system is verified with a laboratory experiment on a scaled bridge model under a small moving truck load and a field application on a footbridge on campus under a moving golf cart load. The UILs are successfully identified in both bridge cases. The pedestrian loads are also estimated with the extracted UIL and the predicted weights of pedestrians are observed to be in acceptable ranges.
For successful automatic target recognition(ATR) with synthetic aperture radar(SAR) imagery, SAR target images of the database should have the identical or highly similar resolution with those collected from SAR sensors. However, it is time-consuming or infeasible to construct the multiple databases with different resolutions depending on the operating SAR system. In this paper, an approach for resolution conversion of SAR target images is proposed based on conditional generative adversarial network(cGAN). First, a number of pairs consisting of SAR target images with two different resolutions are obtained via SAR simulation and then used to train the cGAN model. Finally, the model generates the SAR target image whose resolution is converted from the original one. The similarity analysis is performed to validate reliability of the generated images. The cGAN model is further applied to measured MSTAR SAR target images in order to estimate its potential for real application.
As the rising attention to the medical and healthcare issue, Bio-MEMS (Micro electro mechanical systems) platform such as bio sensor, cell culture system, and microfluidics device has been studied extensively. Bio-MEMS platform mostly has high resolution structure made by biocompatible material such as polydimethylsiloxane (PDMS). In addition, three dimension structure has been applied to the bio-MEMS. Lithography can be used to fabricate complex structure by multiple process, however, non-rectangular cross section can be implemented by introducing optical apparatus to lithography technic. X-ray lithography can be used even for sub-micron scale. Here in, we demonstrated lines with round shape cross section using the tilted gold absorber which was deposited on the oblique structure as the X-ray mask. This structure was used as a mold for PDMS. Molded PDMS was applied to the cell culture platform. Moreover, molded PDMS was bonded to flat PDMS to utilize to the sub-micro channel. This work has potential to the large area bio-MEMS.
During the manufacture of a ZnS lens with excellent transmittance in the mid-infrared region (3-5 ㎛) by the hot-press process, a single-layer sintering method is used in which one lens is manufactured in one process. Additional research is required to improve this single-layer sintering method because of its low manufacturing efficiency. To solve this problem, the variation in optical properties of ZnS lenses with change in sintering temperature was investigated by introducing a Stack sintering method that can sinter multiple lenses simultaneously. A carbon paper was placed between the molded lenses and sintered into five layers. The average permeability of 67% at medium infrared wavelengths of 3-5 ㎛ was excellent under the following sintering conditions: pressure of 50 MPa and temperature of 850℃. This value is 1% less than the average permeability in the case of single-layer sintering of the ZnS lens. It was confirmed that the stack sintering method developed in this study can be used to manufacture a large number of lenses with excellent characteristics in a single process.
This paper presents an adaptive feedback based actuator fault detection and tolerant control algorithms for longitudinal functional safety of autonomous driving. In order to ensure the functional safety of autonomous vehicles, fault detection and tolerant control algorithms are needed for sensors and actuators used for autonomous driving. In this study, adaptive feedback control algorithm to compute the longitudinal acceleration for autonomous driving has been developed based on relationship function using states. The relationship function has been designed using feedback gains and error states for adaptation rule design. The coefficients in the relationship function have been estimated using recursive least square with multiple forgetting factors. The MIT rule has been adopted to design the adaptation rule for feedback gains online. The stability analysis has been conducted based on Lyapunov direct method. The longitudinal acceleration computed by adaptive control algorithm has been compared to the actual acceleration for fault detection of actuators used for longitudinal autonomous driving.
고성능 탑재체들과 자세제어 센서들 간의 정밀정렬은 인공위성의 정확한 자세지향 및 높은 지향 안정성을 위해 필수적이다. 위성 개발사들은 조립 및 시험기간 동안 위성 정렬을 위해 데오드라이트 측정 시스템을 주로 사용한다. 데오드라이트 측정 시 시선 방향 오차, 수평축의 오차, 수직방향 인덱스 오차 그리고 수직축 오차로 인해 측정오차가 발생할 수 있다. 이러한 오차들 뿐 아니라 다수의 데오드라이트를 사용한 측정 시 발생할 수 있는 오차들을 정렬큐브 측정실험을 통해 분석하였다. 정렬큐브 측정실험을 기반으로 정렬측정 정확도를 향상시킬 수 있는 방법이 제안되었고, 측정 결과 위성의 설계 요구조건도 만족시킬 수 있었다.
Recently, high-performance HMDs (Head-Mounted Display) are becoming wireless due to the growth of virtual reality technology. Accordingly, environmental constraints on the hardware usage are reduced, enabling multiple users to experience virtual reality within a single space simultaneously. Existing multi-user virtual reality platforms use the user's location tracking and motion sensing technology based on vision sensors and active markers. However, there is a decrease in immersion due to the problem of overlapping markers or frequent matching errors due to the reflected light. Goal of this study is to develop a multi-user virtual reality moving platform in a single space that can resolve sensing errors and user immersion decrease. In order to achieve this goal hybrid sensing technology was developed, which is the convergence of vision sensor technology for position tracking, IMU (Inertial Measurement Unit) sensor motion capture technology and gesture recognition technology based on smart gloves. In addition, integrated safety operation system was developed which does not decrease the immersion but ensures the safety of the users and supports multimodal feedback. A 6 m×6 m×2.4 m test bed was configured to verify the effectiveness of the multi-user virtual reality moving platform for four users.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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