Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.6
no.4
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pp.169-175
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2005
In recent, implementation of the embedded system is gradually in the spotlight of world-wide by information technology(IT) engineers. By this time, an implementation of real time system is limited on image acquisition and processing system in practical. In this paper, the USB camera interface system based on the embedded linux OS is implemented using USB 2.0 camera with low cost. This system can obtain image signals into the memory via X-hyper255B processor from USB camera. It is need to initialize USB camera by the Video4Linux for the kernel device driver. From the system image capturing and image processing can be performed. It is confirmed that the image data can be transformed to packet of Network File System(NFS) and connected to the internetwork, then the data can be monitored from the client computer connected to the internetwork.
In this paper, a remote monitoring system of wind-photovoltaic hybrid generation system using mobile phone and internet has been developed. Many kinds of data can be acquired, analyzed and saved automatically by this system. The hybrid system is composed of 1[kW] PV with DC/DC converter, battery banks and 5[kW] wind power system with power inductor and AC/DC converter. In addition, wind monitoring sensors, voltage and current meters, current transformers and potential transformers are used as accessory instruments. All of these signals are fed into DAQ (Data Acquisition) board after converting the data which have been processed by many types of converters, dividing circuits and signal conditioning circuits. These data can not only be displayed on a computer, transmitted using the server program to remote computer and saved on a computer as a file day by day but also be sent as a CDMA message. The monitored-data can be downloaded, analyzed and saved from server program in real-time via mobile phone or internet at a remote place. All of the programs were designed with LabVIEW software.
Purpose : The rapid development and wide popularity of Digital EEG(DEEG) is due to its convenience, accuracy and applicability for quantitative analysis. These advantages of DEEG make one hesitate to use analog EEG(AEEG). To assess the advantage of DEEG system utilizing AEEG(DAEEG) over conventional AEEG and the clinical applicability, a DAEEG system was developed and applied to animal model Methods : Sprague-Dawley rat as status epilepticus model were used for collecting the EEG data. After four epidural electrodes were inserted and connected to 8-channel analog EEG(Nihon-Kohden, Japan), continous. EEG monitoring via computer screen was done from two rats simultaneously. EEG signals through analog amplifier and filters were digitized at digital signal processor and stored in Windows-based pentium personal computer. Digital data were sampled at a rate of 200 Hz and 12 bit of resolution. Acquisition software was able to carry out 'real-time view, sensitivity control and event marking' during continuous EEG monitoring. Digital data were stored on hard disk and hacked-up on CD-ROM for off-line review. Review system consisted of off-line review, saving and printing out interesting segment and annotation function. Results: This DAEEG system could utilize most major functions of DEEG sufficiently while making a use of an AEEG. It was easy to monitor continuously compared to Conventional AEEG and to control sensitivity during ictal period. Marking the event such as a clinical seizure or drug injection was less favorable than AEEG due to slowed processing speed of digital processor and central processing unit. Reviewing EEG data was convenient, but paging speed was slow. Storage and management of data was handy and economical. Conclusion : Relatively simple digital EEG system utilizing AEEG can be set-up at n laboratory level. It may be possible to make an application for clinical purposes.
Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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2009.05a
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pp.345-349
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2009
This test cell is developed to the institutes or laboratories research and study gas turbine engine for academic purpose with this test data to provide the fundamentals of operational mechanism and structural configuration, and further to verify thermodynamic calculation The test cell is installed to monitor and compare real-time data with reference engine model performance simulation data. using by NI DAQ(Data acquisition)device and LabVIEW program based on 30lbf-micro turbojet engine.
Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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2010.11a
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pp.495-498
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2010
This test cell is developed to the institutes or laboratories research and study gas turbine engine for academic purpose with this test data to provide the fundamentals of operational mechanism and structural configuration, and further to verify thermodynamic calculation The test cell is installed to monitor and compare real-time data with reference engine model performance simulation data. using by NI DAQ(Data acquisition)device and LabVIEW program based on 80 lbf-micro turbojet engine.
In industry, Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) system plays critical role to ensure production is monitored and controlled rigorously and in timely manner. Having a cost saving yet still effective SCADA system would be much desired by Industry. SCADA itself is a field with constant development and research like how this paper investigates on creating an extremely low cost device, which can be adapted to many different SCADA applications through some very basic programming when combined with relevant peripherals. Much of the process in some expensive SCADA application based on smartphone application is due to specialized communication infrastructure. This paper addresses the needs by developing low cost and integrated wireless SCADA system. The system features capability on accessing the performance of remotely situated device parameter, such as temperature, control analog or digital input output on real time basis. We use existing mobile network capability through Bluetooth communication channel.
In recent years the monitoring of structural behavior through acquisition of vibrational data has become common practice. In addition, recent advances in sensor development have made the collection of diverse dynamic information feasible. Other than the commonly collected acceleration information, Global Position System (GPS) receivers and non-contact, optical techniques have also allowed for the synchronous collection of highly accurate displacement data. The fusion of this heterogeneous information is crucial for the successful monitoring and control of structural systems especially when aiming at real-time estimation. This task is not a straightforward one as measurements are inevitably corrupted with some percentage of noise, often leading to imprecise estimation. Quite commonly, the presence of noise in acceleration signals results in drifting estimates of displacement states, as a result of numerical integration. In this study, a new approach based on a time domain identification method, namely the Unscented Kalman Filter (UKF), is proposed for correcting the "drift effect" in displacement or rotation estimates in an online manner, i.e., on the fly as data is attained. The method relies on the introduction of artificial white noise (WN) observations into the filter equations, which is shown to achieve an online correction of the drift issue, thus yielding highly accurate motion data. The proposed approach is demonstrated for two cases; firstly, the illustrative example of a single degree of freedom linear oscillator is examined, where availability of acceleration measurements is exclusively assumed. Secondly, a field inspired implementation is presented for the torsional identification of a tall tower structure, where acceleration measurements are obtained at a high sampling rate and non-collocated GPS displacement measurements are assumed available at a lower sampling rate. A multi-rate Kalman Filter is incorporated into the analysis in order to successfully fuse data sampled at different rates.
In this paper, a method for estimation of external force on an end-effector using joint torque sensor is proposed. The method is based on portion of measure torque caused by external force. Due to noise in the torque measurement data from the torque sensor, a recursive least-square estimation algorithm is used to ensure a smoother estimation of the external force data. However it is inevitable to create a delay for the sensor to detect the external force. In order to reduce the delay, modified recursive least-square is proposed. The performance of the proposed estimation method is evaluated in an experiment on a developed six-degree-of-freedom robot. By using NI DAQ device and Labview, the robot control, data acquisition and The experimental results output are processed in real time. By using proposed modified RLS, the delay to estimate the external force with the RLS is reduced by 54.9%. As an experimental result, the difference of the actual external force and the estimated external force is 4.11% with an included angle of $5.04^{\circ}$ while in dynamic state. This result shows that this method allows joint torque sensors to be used instead of commonly used external sensory system such as F/T sensors.
Yang Ding;Yu-Jun Wei;Pei-Sen Xi;Peng-Peng Ang;Zhen Han
Smart Structures and Systems
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v.33
no.1
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pp.17-26
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2024
The new metro crossing the existing metro will cause the settlement or floating of the existing structures, which will have safety problems for the operation of the existing metro and the construction of the new metro. Therefore, it is necessary to monitor and predict the settlement of the existing metro caused by the construction of the new metro in real time. Considering the complexity and uncertainty of metro settlement, a Gaussian Prior Bayesian Emulator (GPBE) probability prediction model based on Bayesian optimization (BO) is proposed, that is, BO-GPBE. Firstly, the settlement monitoring data are analyzed to get the influence of the new metro on the settlement of the existing metro. Then, five different acquisition functions, that is, expected improvement (EI), expected improvement per second (EIPS), expected improvement per second plus (EIPSP), lower confidence bound (LCB), probability of improvement (PI) are selected to construct BO model, and then BO-GPBE model is established. Finally, three years settlement monitoring data were collected by structural health monitoring (SHM) system installed on Nanjing Metro Line 10 are employed to demonstrate the effectiveness of BO-GPBE for forecasting the settlement.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.8
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pp.329-335
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2018
Satellite images, which are widely used in various applications, are very useful for monitoring the surface of the earth. Since satellite data is obtained from a remote sensor, it contains a lot of noise and errors depending on observation weather conditions during data acquisition and sensor malfunction status. Since the accuracy of the data affects the accuracy and reliability of the data analysis results, noise removal and data restoration for high quality data is important. In this study, we propose a reconstruction system that models the time dependent dynamic characteristics of satellite data using a multi-period harmonic model and performs adaptive data restoration considering the spatial correlation of data. The proposed method is a real-time restoration method and thus can be employed as a preprocessing algorithm for real-time reconstruction of satellite data. The proposed method was evaluated with both simulated data and MODIS NDVI data for six years from 2011 to 2016. Experimental results show that the proposed method has the potentiality for reconstructing high quality satellite data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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