4차산업혁명 시대에는 대량의 데이터를 학습하여 예측과 분류의 정확성을 향상시킬 수 있는 인공지능의 활용이 핵심적이다. 그러나, 기존 이상탐지를 위한 방법은 제한된 데이터를 다루는 전통적인 통계 방법에 의존하고 있어, 정확한 이상탐지가 어렵다. 그러므로, 본 연구는 인공지능 기반 이상탐지 방법을 제시하여 예측 정확도를 높이고, 새로운 데이터 패턴을 정의하는 것을 목적으로 한다. 특히, 자동차의 경우 공회전 기간의 센서 데이터가 이상 탐지에 활용될 수 있다는 관점에서 데이터를 수집하고 분석하였다. 이를 위해, 예측 모델에 입력되는 데이터의 적정 시간 길이를 결정하고, 공회전 기간 데이터와 전체 운행 데이터의 분석 결과를 비교하며, 다양한 센서 데이터 조합에 의한 최적 예측 방법을 도출하였다. 또한, 인공지능 방법으로 선택된 CNN의 예측 정확성을 검증하기 위해 LSTM 결과와 비교하였다. 분석 결과, 공회전 데이터를 이용하고, 공회전 기간보다 1.5배 많은 기간의 데이터를 이용하며 LSTM보다는 CNN을 활용하는 것이 더 좋은 예측결과를 보였다.
본 연구에서는 MMS인 경우 고성능의 중급 IMU가 사용되고 보행자 항법시스템에서는 MEMS형의 저급 IMU가 사용된다고 가정한 후 GPS 신호가 단절되었을 경우 IMU에 의해 생성되는 위치 및 자세 오차를 시뮬레이션을 통하여 계산하였다. 또한 GPS 신호 단절 시에 고도계, 전자나침반 및 2가지 센서를 동시에 이용하는 MultiSensor를 이용하여 중급 및 저급 IMU를 보정하였을 경우의 정확도 향상 효과를 분석하였다. 실험 결과 중급 IMU의 경우 MMS에서 요구되는 3차원 위치오차 정확도가 5m라고 가정할 경우 GPS 단절 시간이 30초가 넘으면 요구 정확도를 만족하지 못하였다. 하지만 GPS 단절 구간에서 고도계 전자나침반 그리고 MultiSensor를 이용하여 IMU 보정을 수행할 경우 약 60초까지 요구정확도를 만족하였다. 또한 고도계 및 전자나침반을 동시에 사용할 경우 고도계에 의한 영향이 더욱 큰 것으로 판단된다 MEMS IMU와 같은 저급 IMU가 사용되는 보행자 항법 시스템의 요구 위치 정확도가 약 20m라고 가정할 경우 4초 이후에는 요구 정확도를 만족하지 못하였으며 자세 오차도 매우 급증하였다. 하지만 GPS 신호 단절시 보조센서를 이용하여 저급 IMU 보정을 수행하였을 경우 약 15초까지 요구 정확도를 만족할수 있을 것으로 시뮬레이션 결과 예측되었으며 또한 중급 IMU 실험과는 반대로 보행자 항법과 같은 속도가 느린 시스템에서 고도계 및 전자나침반 2가지 센서를 동시에 사용할 경우 전자나침반에 의한 영향이 더욱 큰 것으로 나타났다. 본 연구는 GPS 신호 단절이 발생할 수 있는 지역에 대하여 MMS 또는 보행자 항법시스템을 운용할 경우 요구 정확도에 따른 보조센서 통합을 이용하여 정확도를 높이는 자료로써 사용될 수 있을 것으로 예상된다.
휠체어에 대한 균형을 맞추지 못하는 체중 배분으로 인해 기존의 휠체어 시스템은 휠체어가 언덕으로 올라갈 때 뒤집히거나 떨어질 위험에 직면합니다. 이 논문에서는 휠체어를 타는 동안보다 안전하기 위해 통합 된 자이로 센서와 틸트 센서를 사용하여 균형을 제어하는 실시간 새 솔루션을 제안했습니다. 휠체어의 전형적인 특성은 발을 움직이는 데 어려움을 겪는 특수 사용자를위한 것이기 때문에 휠체어 시스템의 균형을 유지하는 것이 중요하고 도움이되었습니다. 우리의 방법에서는 경사 센서의 정보를 이용하여 시트 각을 계산한다. 그러나 휠체어가 움직이는 관성의 법칙으로 인해 틸트 센서의 출력 값에 편차가 있습니다. 따라서 자이로 센서의 출력 인 가속도를 이용하여 각도 값을 최적화해야합니다. Gyro 센서와 Tilt 센서의 조합을 사용하여 이점을 얻었습니다. 또한 전체 시스템의 소비 문제도 해결했습니다. ZigBee 센서 모듈을 사용하여 다양한 실험을 통해 밸런싱 시스템의 전력 소비가 크게 줄어 들었습니다.
작물 모델의 개발과 검증에 사용되는 생체중 자료는 파괴적 샘플링을 통해 얻어져 왔다. 파괴적 샘플링이 가지는 단점을 보완하기 위해 저가형 3D 센서인 Kinect 센서와 무료 공개 소프트웨어들을 사용하여 생체중을 추정하는 기법을 개발하였다. 특히, 많은 작물모델들이 개발되어 있지 않은 배추를 대상으로 입체이미지를 생성하여, 그로부터 얻어진 부피와 생체중 추정치의 신뢰도를 분석하고자 하였다. 크기가 다른 배추 결구 부위를 스캔하기 위해 Kinect 센서와, Microsoft가 무상으로 제공하는 Software Development Kit 내 Kinect Fusion Explorer 프로그램을 사용하였다. 개별 배추의 입체이미지를 생성하기 위해 3D 그래픽 편집 소프트웨어인 Meshlab을 활용하여 배경과 불필요한 물체를 수동으로 제거하였다. 또한, 불완전한 입체모델로부터 생체중 추정을 위해 3D 프린터 소프트웨어인 Makerbot Desktop 을 사용하여 배추를 생성하기 위해 필요한 플라스틱 필라멘트 소모량을 추정하였다. 입체모델 편집 프로그램인 Blender를 사용하여 부피를 추정하였을 때, 실제 부피에 비해 17.6%에서 2160.6% 범위의 상당한 오차가 있었다. 반면, 필라멘트 소요량은 실제 배추 생체중 변이의 98.7%를 설명할 수 있었다. 또한, 이들의 상관관계는 5% 수준에서 유의하였다. 이러한 결과들은 직접적인 부피 계산 절차를 제외하더라도 간편하게 생체중을 추정할 수 있음을 확인하였다. Kinect 센서를 사용하여 배추의 생체중 추정이 가능하다는 것이 확인 되었으나, 기존의 고가형 3D 센서에 비해 낮은 해상도와 주간에 활용이 어려운 점이 있다. 그럼에도 불구하고, 배추 생육 모델의 시계열적 검증 자료를 Kinect 센서를 이용하여 간편하고 신속하게 획득할 수 있어 모델의 불확도를 감소하는 데에 기여할 수 있을 것으로 판단된다. 따라서, 후속 연구에서 보다 저렴한 가격대의 3D 센서들을 대상으로 야외 및 주간조건애서 작물의 생체중 측정 가능성에 대해 검토하고 작물 모형 개발 및 개선을 위한 기술개발이 이루어져야 할 것으로 사료된다.
사물을 인터넷에 연결시키는 기술인 Internet of Things(IoT)는 새로운 연구분야가 되어 기술적으로 많은 발전이 이루어져왔다. 이러한 IoT 기술은 사물을 관찰하거나 다루는데 있어 쉽게 접근하도록 하여 네트워크 상에서 인터넷으로 데이터의 전달을 가능하게 한다. 이는 두가지의 인프라를 필요로 하는데 하나는 데이터를 수집하는 Sensing Entity이고 다른 하나는 데이터를 점유하는 Sensor Cloud이다. 여기서 무선 센서 네트워크는 사물로부터 측정되는 데이터를 인터넷에 연결시키는데 매우 중요한 역할을 하는데 간단한 컴퓨팅 디바이스나 Arduino, Raspberry Pi와 같은 임베디드시스템으로 구성될 수 있다. Sensor Cloud는 사물로부터 측정되어 나오는 데이터의 공유나 처리를 하도록 하는 클라우드 컴퓨팅으로 모니터링 혹은 컨트롤 시스템에 대한 플랫폼을 제공한다. 본 논문에서는 의약품의 저장 조건들을 모니터링 하는 Cold Chain을 제안한다. 제안된 Cold Chain은 생산에서 소비단계까지 이르는 이동이나 저장상태에 대한 여러 환경적 조건인 습도, 온도, 저장 장소 등을 모니터링 하는 시스템이다. 시스템은 두개의 부시스템으로 구성되는데 하나는 이동에 관련된 것을 다루고 다른 하나는 저장에 관련된 것을 다룬다. 이 두 개의 시스템은 보다 향상된 모니터링 방법을 제공하기 위해 Sensor Cloud 시스템으로 통합된다.
In the process of simplifying the complex fate of the plant into a binary state, the information loss is inevitable. To minimize the information loss, the quantification of plant safety status has been formulated through the combination of the probability density function arising from the sensor measurement and the membership function representing the expectation of the state of the system. Therefore, in this context, the safety index is introduced in an attempt to quantify the plant status from the perspective of safety. The combination of probability density function and membership function is achieved through the integration of the fuzzy intersection of the two functions, and it often is not a simple task to integrate the fuzzy intersection due to the complexity that is the result of the fuzzy intersection. Therefore, a methodology based on the Algebra of Logic is used to express the fuzzy intersection and the fuzzy union of the arbitrary functions analytically. These exact analytical expressions are then numerically integrated by the application of Monte Carlo method. The benchmark tests for rectangular area and both fuzzy intersection and union of two normal distribution functions have been performed. Lastly, the safety index was determined for the Core Reactivity Control of Yonggwang 3&4 using the presented methodology.
In multi-robot systems, ultrasonic sensors are widely used for localization and/or obstacle detection. However, conventional ultrasonic sensors have a drawback, that is, the interference problem among ultrasonic transmitters. There are some previous studies to avoid interferences, such as TDMA (Time Division Multiple Access) and CDMA (Code Division Multiple Access). In multiple autonomous mobile robots systems, the Doppler-effect has to be considered because ultrasonic transceivers are attached to the moving robots. To overcome this problem, we find out the ASK (Amplitude Shift Keying)-CDMA technique is more robust to the Doppler-effect than the BPSK (Binary Phase Shift Keying)-CDMA technique. In this paper, we propose a new code-expression method and a Monte-Carlo based algorithm that optimizes the ultrasonic code combination in the ASK-CDMA ultrasonic system. The experimental results show that the proposed algorithm improves the performance of the ultrasonic multiple accessing capacity in the ASK-CDMA ultrasonic system.
Linares-Flores, Jesus;Sira-Ramirez, Hebertt;Cuevas-Lopez, Edel F.;Contreras-Ordaz, Marco A.
Journal of Power Electronics
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제11권5호
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pp.743-750
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2011
This article deals with the sensor-less control of a DC Motor via a SEPIC Converter-Full Bridge combination powered through solar panels. We simultaneously regulate, both, the output voltage of the SEPIC-converter to a value larger than the solar panel output voltage, and the shaft angular velocity, in any of the turning senses, so that it tracks a pre-specified constant reference. The main result of our proposed control scheme is an efficient linear controller obtained via Lyapunov. This controller is based on measurements of the converter currents and voltages, and the DC motor armature current. The control law is derived using an exact stabilization error dynamics model, from which a static linear passive feedback control law is derived. All values of the constant references are parameterized in terms of the equilibrium point of the multivariable system: the SEPIC converter desired output voltage, the solar panel output voltage at its Maximun Power Point (MPP), and the DC motor desired constant angular velocity. The switched control realization of the designed average continuous feedback control law is accomplished by means of a, discrete-valued, Pulse Width Modulation (PWM). Experimental results are presented demonstrating the viability of our proposal.
NC controller parameters are fixed when the controller is combined with a machine. However, the characteristics of controller could be changed as it has being used by the machine or other environmental conditions. Ultimately, it results in tool positioning accuracy changing. The loading torque in servo motor also influences on the positioning accuracy. This study focus on a measuring and analysing method for verifying the angular positioning accuracy of NC servo motor. We used a high resolution A/D converter for acquiring analogue signal of rotary encoder in servo motor. Generating tool path by the combination of axial movements (X,Y,Z) is compared with the encoder signals with the servo motor torque. The current variation signal is also read from the servo motor power using a hall sensor and converted to the motor torque. The method of analysing proposed in this study will be used for determining the gains (tuning) of parameter in NC controller, when the controller is set up at a machine initially or the controller condition is changed during the work.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제18권2호
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pp.97-102
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2017
A current transformer (CT) is a type of sensor that consists of a combination of electric and magnetic circuits, and it measures large ac currents. When a large amount of current flows into the primary winding, the alternating magnetic flux in the iron core induces an electromotive force in the secondary winding. The characteristics of a CT are determined by the iron core design because the iron core is saturated above a certain magnetic flux density. In particular, when a large current, such as a current surge, is input into a CT, the iron core becomes saturated and the induced electromotive force in the secondary winding fluctuates severely. Under these conditions, the CT no longer functions as a sensor. In this study, the characteristics of the secondary winding were investigated using the time-difference finite element method when a current surge was provided as an input. The CT was modeled as a two-dimensional analysis object using constraints, and the saturation characteristics of the iron core were evaluated using the Newton-Rhapson method. The results of the calculation were compared with the experimental data. The results of this study will prove useful in the designs of the iron core and the windings of CTs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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