RFID 시스템은 초기 공급사슬관리 영역에서 다양한 영역으로 확산되고 있다. 의료분야 또한 환자, 의료진, 의료기기 등의 위치추적 관리 의약품 추적관리 등의 영역에 RFID 시스템 도입을 진행하고 있다. 본 연구는 외래병원에서 태그의 위치추적을 위한 수동형 RFID 기술기반의 시스템 구축 사례를 4계층의 시스템 구조를 활용하여 분석하였다. 특히 일반적으로 수동형 RFID 기술에서 경험하는 불안정한 인식 데이터 문제를 해결하기 위하여 두 계층으로 구성된 데이터 처리 절차를 제시하였다. 본 논문에서 제시한 데이터 처리 절차를 실제사례에서 취합한 데이터에 적용하여 태그의 위치를 정확하게 파악하고 추가적인 업무 정보를 도출하는 것이 가능함을 확인하였다. 마지막으로 보다 안정적이고 효과적인 RFID 시스템 구축을 위하여 사례분석에서 경험한 추가적인 논의사항과 연구방향을 제시하였다.
Dual frequency identification sonar (DIDSON) is an imaging sonar that has been used for numerous fisheries investigations in a diverse range of freshwater and marine environments. The main purpose of DIDSON is fish counting, fish sizing, and fish behavioral studies. DIDSON records video-quality data, so processing power for handling the vast amount of data with high speed is a priority. Therefore, a semiautomated analysis of DIDSON data for fish counting, sizing, and fish behavior in Echoview (fisheries acoustic data analysis software) was accomplished using testing data collected on the Rakaia River, New Zealand. Using this data, the methods and algorithms for background noise subtraction, image smoothing, target (fish) detection, and conversion to single targets were precisely illustrated. Verification by visualization identified the resulting targets. As a result, not only fish counts but also fish sizing information such as length, thickness, perimeter, compactness, and orientation were obtained. The alpha-beta fish tracking algorithm was employed to extract the speed, change in depth, and the distributed depth relating to fish behavior. Tail-beat pattern was depicted using the maximum intensity of all beams. This methodology can be used as a template and applied to data from BlueView two-dimensional imaging sonar.
Kim, Sung-Shin;Bae, Hyeon;Jung, Jae-Ryong;Vachtsevanos, George J.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제2권1호
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pp.89-93
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2002
This paper introduces a vision-based on-line fabric inspection methodology of woven textile fabrics. Current procedure for determination of fabric defects in the textile industry is performed by human in the off-line stage. The advantage of the on-line inspection system is not only defect detection and identification, but also 벼ality improvement by a feedback control loop to adjust set-points. The proposed inspection system consists of hardware and software components. The hardware components consist of CCD array cameras, a frame grabber and appropriate illumination. The software routines capitalize upon vertical and horizontal scanning algorithms characteristic of a particular deflect. The signal to noise ratio (SNR) calculation based on the results of the wavelet transform is performed to measure any deflects. The defect declaration is carried out employing SNR and scanning methods. Test results from different types of defect and different style of fabric demonstrate the effectiveness of the proposed inspection system.
Previously considered as a component of transcriptional noise, long noncoding RNAs (lncRNAs) were neglected as a therapeutic target, however, recently increasing evidence has shown that lncRNAs can participate in numerous biological processes involved in genetic regulation including epigenetic, transcriptional, and post-transcriptional regulation. In this review, we discuss the fundamental functions of lncRNAs at different regulatory levels and their roles in metabolic balance. Typical examples are introduced to illustrate their diverse molecular mechanisms. The comprehensive investigation and identification of key lncRNAs will not only contribute to insights into diseases, such as breast cancer and type II diabetes, but also provide promising therapeutic targets for related diseases.
It is a challenging problem of assessing the location and extent of structural damages with vibration measurements. In this paper, an improved Extended Kalman filter (EKF) with Tikhonov regularization is proposed to identify structural damages. The state vector of EKF consists of the initial values of modal coordinates and damage parameters of structural elements, therefore the recursive formulas of EKF are simplified and modal truncation technique can be used to reduce the dimension of the state vector. Then Tikhonov regularization is introduced into EKF to restrain the effect of the measurement noise for improving the solution of ill-posed inverse problems. Numerical simulations of a seven-story shear-beam structure and a simply-supported beam show that the proposed method has good robustness and can identify the single or multiple damages accurately with the unknown initial structural state.
Power signals resulting from spindle and feed motor, present a rich content of physical information, the appropriate analysis of which can lead to the clear identification of the nature of the tool wear. The partial least-squares regression (PLSR) method has been established as the tool wear analysis method for this purpose. Firstly, the results of the application of widely used techniques are given and their limitations of prior methods are delineated. Secondly, the application of PLSR is proposed. The singular value theory is used to noise reduction. According to grey relational degree analysis, sample variable is filtered as part sample variable and all sample variables as independent variables for modelling, and the tool wear is taken as dependent variable, thus PLSR model is built up through adapting to several experimental data of tool wear in different milling process. Finally, the prediction value of tool wear is compare with actual value, in order to test whether the model of the tool wear can adopt to new measuring data on the independent variable. In the new different cutting process, milling tool wear was predicted by the methods of PLSR and MLR (Multivariate Linear Regression) as well as BPNN (BP Neural Network) at the same time. Experimental results show that the methods can meet the needs of the engineering and PLSR is more suitable for monitoring tool wear.
Time Delay of Arrival (TDOA) estimation methods based on correlation function analysis play an important role in the micro-seismic event monitoring. It makes full use of the similarity in the recorded signals that are from the same source. However, those methods are subjected to the noise effect, particularly when the global similarity of the signals is low. This paper proposes a new approach for micro-seismic monitoring based on cross wavelet transform. The cross wavelet transform is utilized to analyse the measured signals under micro-seismic events, and the cross wavelet power spectrum is used to measure the similarity of two signals in a multi-scale dimension and subsequently identify TDOA. The offset time instant associated with the maximum cross wavelet transform spectrum power is identified as TDOA, and then the location of micro-seismic event can be identified. Individual and statistical identification tests are performed with measurement data from an in-field mine. Experimental studies demonstrate that the proposed approach significantly improves the robustness and accuracy of micro-seismic source locating in mines compared to several existing methods, such as the cross-correlation, multi-correlation, STA/LTA and Kurtosis methods.
In this study, we consider a multi-input multi-output styrene polymerization reactor system for which the monomer conversion and the weight average molecular weight are controlled by manipulating the jacket inlet temperature and the feed flow rate. The reactor system is identified by using a linear subspace identification method and then the output feedback model predictive controller is constructed on the basis of the identified model. Here we use the Best Linear Unbiased Estimation (BLUE) filter as a stochastic estimator instead of the Kalman filter. The BLUE filter observes the state successfully without any a priori information of initial states. In contrast to the Kalman filter, the BLUE filter eliminates the offset by observing the state of the augmented system regardless of a priori information of the initial state for an integral white noise augmented system. A BLUE filter has a finite impulse response (FIR) structure which utilizes finite measurements and inputs on the most recent time interval [i-N, i] in order to avoid long processing times.
The finite element analysis for rotor bearing systems has been an essential tool for design, identification, and diagnosis of rotating machinery. Among others, the unbalance response analysis is fundamental in the vibration analysis of rotor bearing systems because rotating unbalance is recognized as a common sourve of vibration in rotating machinery. However there still remains a problem in the aspect of computational efficiency for unbalance response analysis of large rotor bearing systems. Gyroscopic terms and local bearing parameters in rotor bearing systems often make matters worse in unbalance response computation due to the complicated dynamic properties such as rotational speed dependency and/or anisotropy. The present paper proposes an efficient method for unbalance responses of multi-span rotor bearing systems. An improved substructure synthesis scheme is introduced which makes it possible to compute unbalance responses of the system by coupling unbalance responses of substructures that are of self adjoint problem with small order matrices. The present paper also suggests a scheme to easily deal with gyroscopic tems and local, coupling or bearing parameters. The proposed method causes no errors even though the computational effort is reduced drastically. The present method is demonstrated through three test examples.
본 논문에서는 압전 세라믹 재료를 작동기 및 감지기로 이용한 사각 경계면이 고정된 얇은 사각평판의 능동 진동제어 방법을 제시한다. 실험 데이터에 기초한 다중 입출력계의 주파수영역 모델링방법을 이용하여 분포된 센서 및 구동기 특성이 포함된 구조물의 동적 특성이 규명된다. 제어기 구조로는 혼합형을 채택하고 되먹임 제어기는 LQG 제어기법에 의해 설계된다. 앞먹임 제어기는 다중 filtered-$x$ 최소자승오차법에 의해 적응되도록 한다. 진동제어에 대한 시뮬레이션 및 실험결과는 제안된 제어기법이 지속적 외란 및 과도적 외란에 효율적으로 적용될 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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