The integrated sensor module of vehicle combines the functions of rain sensor, auto defog sensor, and sun angle sensor into a single module. These functions originally were applied to work separatively. This integrated sensor module should meet the each performance which appears from the individual modules up to the same level or higher. Therefore, it is important to verify the stability and the accuracy considering the characteristics of the integrated sensor module according to various situations. For the verification, we need to use the actual data of integrated sensor module measured but, a lot of time and money is needed to collect data measured under various circumstances when operating. Thus, through the development of this simulator for the control of the integrated sensor module, we can use it effectively for the initial verification of integrated sensor module by implementing the various situations. In this paper, the simulator for controlling the integrated sensor module which combines vision-based rain sensor, auto defog sensor, auto light sensor, and sun angle sensor has been developed.
GNSS(Global Navigation Satellite System) Ground Station performs GNSS signal acquisition and processing. This system generates error correction information and distributes them to GNSS users. GNSS Ground Station consists of sensor station which contains receiver and meteorological sensor, monitoring and control subsystem which monitors and controls sensor station, control center which generates error correction information, and uplink station which transmits correction information to navigation satellites. Monitoring and control subsystem acquires and processes navigation data from sensor station. The processed data is transmitted to GNSS control center. Monitoring and control subsystem consists of data acquisition module, data formatting and archiving module, data error correction module, navigation determination module, independent quality monitoring module, and system maintenance and management module. The independent quality monitoring module inspects navigation signal, data, and measurement. This paper introduces independent quality monitoring and performs the analysis using measurement data.
본 논문은 센서 네트워크를 이용하여 실시간으로 건물 내부의 화재 정보를 감시하고, 화재 발생 시 적절한 대피 경로를 제안하는 화재 대피 유도 시스템 모델을 제안한다. 이 시스템 모델은 센서 경보 모듈(sensor alert module), 행위 제안 모듈(behavior suggestion module), 비상 장치 제어 모듈(emergency device control module) 등으로 구성된다. 센서 경보 모듈은 센서 네트워크에서 수집한 정보를 주기적으로 감시하고, 규칙기반 알고리즘을 이용하여 화재 여부를 판별한다. 그리고 행위 제안 모듈은 센서 경보 모듈이 생성한 위험 센서 목록(danger sensor list)을 가지고 화재지역을 파악하여 화재 위치에 따른 비상등의 방향을 제시하고, 비상 장치 제어 모듈은 제시된 비상등의 방향에 따라 관련 비상 장치를 제어하거나 화재 상태를 도시한다. 이 시스템의 동작을 검증하기 위해 가상으로 무선 센서 네트워크의 데이터를 생성하여 인터넷 웹 기반의 화재 대피 유도 시스템을 구현하여 실험한다. 향후 본 연구를 통하여 대형 건축물에서 화재 발생과 같은 긴급 상황 발생할 경우 사람들을 안전하게 보호할 수 있을 것으로 사료된다.
In this paper, an easy-to-use measurement device for illumination distribution is developed. The device consists of a sensor array module, a control module, and a PC interface. The sensor array module incorporates CIE 1931 color sensors and the ARM-based 96 MHz microcontroller in the control module for measurement and data processing. The sensor array module contains 64 color sensors arranged in a $16{\times}4$ array. The sensitivity of the sensor array module can be adjusted depending on the illumination level to be measured. The measurement data and control signals are exchanged via USB 2.0 standard. To demonstrate the performance of the device, the illumination distribution is measured for colors of red, green, and blue and is graphically shown. The device can be used for measurement of the illumination distribution, design and adjustment of LED illumination.
Network-based controls for ac motor drive systems are becoming increasingly important. In this paper, an ac motor control system is implemented by a motor control module and three sensor modules such as a voltage sensor module, a current sensor module, and an encoder module. There will inevitably be network time delays from the sensor modules to the motor control system, which often degrades and even destabilizes the motor drive system. As a result, it becomes very difficult to estimate the network delayed ac sensor data. An algorithm to reduce the effects of network time delays on sensor data is proposed, using both a synchronization signal and a simple method for estimating the sensor data. The algorithm is applied to a vector controlled induction motor drive system, and the performance of the proposed algorithm is verified with experiments.
For home networking system with a function of air quality monitoring, a wireless sensor module with several air quality monitoring sensors was developed for indoor environment monitoring system in home networking. The module has various enlargements for various kinds of sensors such as humidity sensor, temperature sensor, CO2 sensor, flying dust sensor, and etc. The developed wireless module is very convenient to be installed on the wall of a room or office, and the sensors in the module can be easily replaced due to well designed module structure and RF connection method. To reduce the system cost, only one RF transmission block was used for sensors' signal transmission to 8051 microcontroller board in time sharing method. In this home networking system, various indoor environmental parameters could be monitored in real time from RF wireless sensor module. Indoor vision was transferred to client PC or PDA from surveillance camera installed indoor or desired site. Web server using Oracle DB was used for saving the visions by web-camera and various data from wireless sensor module.
In the case of using sensor in the industrial control systems, the location of sensor is not close to the system which utilizes the sensor data. Two main functions of intelligent sensor are data processing and communication. In this paper, we will show that the developed result of intelligent sensor, which process the sensor data inside of the sensor module, except for the communication function. For this, we refered to the Profibus and Fieldbus Foundation standard.
The Air Quality Sensor(AQS), located near the fresh air inlet, serves to reduce the amount of pollution entering the vehicle cabin through the HVAC(heating, ventilating, and air conditioning) system by sending a signal to close the fresh air inlet door/ventilation flap when the vehicle enters a high pollution area. The sensor module which includes two independent sensing elements for responding to diesel and gasoline exhaust gases, and temperature sensor and humidity sensor was designed for intelligent AQS in automobile. With this sensor module, AVR microcontroller was designed with back propagation neural network to a powerful gas/vapor pattern recognition when the motor vehicles pass a pollution area. Momentum back propagation algorithm was used in this study instead of normal backpropagation to reduce the teaming time of neural network. The signal from neural network was modified to control the inlet of automobile and display the result or alarm the situation in this study. One chip microcontroller, ATmega 128L(ATmega Ltd., USA) was used for the control and display. And our developed system can intelligently reduce the malfunction of AQS from the dampness of air or dense fog with the backpropagation neural network and the input sensor module with four sensing elements such as reducing gas sensing element, oxidizing gas sensing element, temperature sensing element and humidity sensing element.
The Air Quality Sensor(AQS), located near the fresh air inlet, serves to reduce the amount of pollution entering the vehicle cabin through the HVAC(heating, ventilating, and air conditioning) system by sending a signal to close the fresh air inlet door/ventilation flap when the vehicle enters a high pollution area. One chip sensor module which include above two sensing elements, humidity sensor and bad odor sensor was developed for AQS (air quality sensor) in automobile. With this sensor module, PIC microcontroller was designed with back propagation neural network to reduce detecting error when the motor vehicles pass through the dense fog area. The signal from neural network was modified to control the inlet of automobile and display the result or alarm the situation. One chip microcontroller, Atmega128L (ATmega Ltd., USA) was used. For the control and display. And our developed system can intelligently detect the bad odor when the motor vehicles pass through the polluted air zone such as cattle farm.
최근에 대표적인 센서 노드 운영체계인 TinyOS를 이용하여 센서 네트워크를 개발하여 다양한 유비쿼터스 응용 서비스를 개발하고 있다. 이들 TinyOS 기반의 센서 네트워크에서는 상황 정보를 획득하기 위해 센서로부터 센싱된 정보의 전달과 수집을 집중적으로 수행한다. 이에 본 논문에서는 센서 노드의 전력 상태를 파악하여 이를 토대로 센서 노드를 수면, 활동, power off 모드로 전환하는 센서 노드 제어 알고리즘을 제시한다. 그리고 이 알고리즘을 토대로 센서 네트워크의 센서 노드, 싱크, 서버에서 센서 제어 모듈을 설계하고 구현한다. 이를 위하여 센서 노드의 센서 전력제어 모듈과, USN 서버의 센싱 데이터 수신 및 도시 모듈과 센서 제어 모듈을 설계하고 TinyOS와 자바 언어를 이용하여 구현한다. 이를 통하여 센서 노드의 전력 상태를 확인하여 데이터 수집이 어려울 경우 수면이나 power off 모드로 전환하여 전력 손실을 방지하고, 주변 환경이 정상적일 경우 활동 모드로 변경함으로써 효과적으로 센서 노드의 전력을 제어할 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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