We develop jumping ring system with sensor and control system using dynamic neural networks. Jumping ring, sensor and control system are controlled by 586 PC using Turbo C program. Sensor system is composed of 20 optical sensors and encoder. The control circuits are consisted of thyristor, FET and phase controller. A/D converter and optical sensor acquire real time motion data of the jumping ring system. The information of acquired jumping ring Position is estimated by using dynamic neural networks. Estimated control signals are sent to control circuits and D/A converter to track desired position of the jumping ring system. Experiment results are given to verify that proposed dynamic controller is useful in real jumping ring system.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.62
no.5
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pp.717-722
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2013
The wastewater reclamation and reusing system has been rising as an alternative of water resource exhaustion that the whole world is experiencing. In order to be able to bring about improvement of the existing wastewater reclamation and reusing system, this research has developed of Conversion-Human Machine Interaction (C-HMI) based real-time control and monitoring system such as a sensor module and gate module, web monitoring system. This system was communication almost-error-free in various environment and situation. As a result, we have achieved our goal that has to doing work correctly as a sensor and gateway module that communication error is less than 0.2% throughout the embodied system and add that it can be easily controled and configured as an interface equipment to a complex sensor of water quality. According to this, the construction of a database capable of analyzing and assessing collection, storage and various elements of reliable water quality and flow rate data can be possible.
Special applications designed for smart phone, so called "Apps" are rapidly emerging as unique and effective sources of environmental monitoring tools. Using the advantages of Information and Communication Technology (ICT), this paper propose an application that provides Indoor Gas Monitoring System. In this paper, use four wireless gas sensor modules to acquire sensors data wirelessly coupled with the advantages of existing portable smart device based on Android platform to display the real-time data from the sensor modules. Additionally, this paper adapts a simple gas classification algorithm to inform in-door Gas for users real-time based.
With the increasing demand for real time applications in the Wireless Senor Network (WSN), real time critical events anticipate an efficient quality-of-service (QoS) based routing for data delivery from the network infrastructure. Designing such QoS based routing protocol to meet the reliability and delay guarantee of critical events while preserving the energy efficiency is a challenging task. Considerable research has been focused on developing robust energy efficient QoS based routing protocols. In this paper, we present the state of the research by summarizing the work on QoS based routing protocols that has already been published and by highlighting the QoS issues that are being addressed. The performance comparison of QoS based routing protocols such as SAR, MMSPEED, MCMP, MCBR, and EQSR has also been analyzed using ns-2 for various parameters.
Jeon, Young Joon;Kim, Ye Seul;Ahn, Sun Kyu;Jeong, Seok Chan
Journal of Korea Multimedia Society
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v.25
no.4
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pp.559-567
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2022
The optimal shipping location is determined by measuring the volume and weights of cargo shipped to non-standard cargo carriers. Currently, workers manually measure cargo volume, but automate it to improve work inefficiency. In this paper, we proposed the method of a real-time volume calculation using LiDar sensor for automating cargo measurement of non-standard cargo. For this purpose, we utilized the statistical techniques for data preprocessing and volume calculation, also used Voxel Grid filter to light weighted of data which are appropriate in real-time calculation. We implemented the function of Normal vectors and Triangle Mesh to generate surfaces and Alpha Shapes algorithms to process 3D modeling.
Debugging in distributed environments, such as wireless sensor networks (WSNs), which consist of sensor nodes with limited resources, is an iterative and occasionally laborious process for programmers. In sensor networks, it is not easy to find unintended bugs that arise during development and deployment, and that are due to a lack of visibility into the nodes and a dearth of effective debugging tools. Most sensor network debugging tools are not provided with effective facilities such as real-time tracing, remote debugging, or a GUI environment. In this paper, we present a hybrid debugging framework (HDF) that works on WSNs. This framework supports query-based monitoring and real-time tracing on sensor nodes. The monitoring supports commands to manage/control the deployed nodes, and provides new debug commands. To do so, we devised a debugging device called a Docking Debug-Box (D2-Box), and two program agents. In addition, we provide a scalable node monitor to enable all deployed nodes for viewing. To transmit and collect their data or information reliably, all nodes are connected using a scalable node monitor applied through the Internet. Therefore, the suggested framework in theory does not increase the network traffic for debugging on WSNs, and the traffic complexity is nearly O(1).
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2012.05a
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pp.896-898
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2012
Recently, many countries are making efforts for the development of ocean resources because the necessity and importance of the ocean resources are increased. Underwater sensor networks have emerged as a very powerful technique for many applications, including monitoring, measurement, surveillance and control and envisioned to enable applications for oceanographic data collection, ocean sampling, environmental and pollution monitoring, offshore exploration, disaster prevention, tsunami and seaquake warning, assisted navigation, distributed tactical surveillance, and mine reconnaissance. The idea of applying sensor networks into underwater environments (i.e., forming underwater sensor networks) has received increasing interests in monitoring aquatic environments for scientific, environmental, commercial, safety, and military reasons. The data obtained by observing around the environment are wireless-transmitted by a radio set with various waves. According to the technical development of the medium set, some parameters restricted in observing the ocean have been gradually developed with the solution of power, distance, and corrosion and watertight by the seawater. The actual matters such as variety of required data, real-time observation, and data transmission, however, have not enough been improved just as various telecommunication systems on the land. In this paper, a wireless management system will be studied through a setup of wireless network available at fishery around the coast, real-time environmental observation with RF sensor, and data collection by a sensing device at the coastal areas.
With advances in sensor technology, current researches on the pertinent techniques are actively directed toward the way which enables the USN computing service. For many applications using sensor networks, the incoming data are by nature characterized as high-speed, continuous, real-time and infinite. Due to such uniqueness of sensor data characteristics, for some instances a finite-sized buffer may not accommodate the entire incoming data, which leads to inevitable loss of data, and requirement for fast processing makes it impossible to conduct a thorough investigation of data. In addition to the potential problem of loss of data, incoming data in its raw form may exhibit high degree of complexity which evades simple query or alerting services for capturing and extracting useful information. Furthermore, as traditional mining techniques are developed to handle fixed, static historical data, they are not useful and directly applicable for analyzing the sensor data. In this paper, (1) describe how three mining techniques (sensor data outlier analysis, sensor pattern analysis, and sensor data prediction analysis) are appropriate for the USN middleware structure, with their application to the stream data in ocean environment. (2) Another proposal is a middleware structure based on USN environment adaptive to above mining techniques. This middleware structure includes sensor nodes, sensor network common interface, sensor data processor, sensor query processor, database, sensor data mining engine, user interface and so on.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.26
no.7
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pp.30-41
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1989
In this paper, a robust and simple structured light sensory system has been studied to endow mobile robots with the ability of navigating in real world. A mobile robot with this sensor can be applied in two ways: first, real time navigation in 3-dimensional world, second, modeling and recognition of environment. Range data obtained with this sensor are fairy accurate, and the data aquisition speed is satisfactory. Experiments in diverse situation show effectiveness of the structured light sensor for the mobile robot.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.10
no.6
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pp.1214-1219
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2009
Many studies are being applied for various parts of USN (Ubiquitous Sensor Network) technology. The world's large retail stores and warehouses that apply logistic management are also studied. With this, USN technology is increasing in its utilization. However, to handle and process real-time data will never be never easy if these huge warehouses are using too many sensors, and real-time data correction is almost impossible. Software implementation and high-speed hardware are insufficient to solve these complex problems. To solve this problem, a key solution is to implement high-speed software. Hence, this paper suggests a USN logistics management system that applies pipelining techniques for efficiency in real-time data correction and reduces errors of generated values.
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