본 논문에서는 블루투스 통신 기반에서 최적의 성능을 위한 포인팅 및 보정 알고리즘을 제안한다. 가속도 센서는 각속도 센서보다 데이터 변화량이 더 민감하기 때문에 데이터 출력 값의 오류를 야기하는 주된 원인이 된다. 따라서 가속도 센서로부터의 각 축에 대한 데이터 값에 칼만 필터를 적용함으로써 노이즈를 최소화하였으며, 추가적으로 x, y 변화량에 칼만 필터를 적용함으로써 손 떨림에 대한 보정 효과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 가속도와 각속도 센서 데이터를 Quaternion 사상 처리를 통해 데이터 추출을 적용한다. 추출된 데이터 값에 중력 가속도를 이용한 기울임 보정 알고리즘을 적용함으로써 기울임 보정 효과를 얻을 수 있다. 또한 장치의 급격한 움직임에 의한 센서 데이터의 부정확성을 해결하기 위하여 유전자 알고리즘을 적용한 사용자에 따라 달리 초기 해집단을 생성하는 적응적 포인팅 및 보정 알고리즘을 구현한다.
A health monitoring system becomes a useful tool to obtain information on long term behavior of the important railway structures such as very long span and special type bridges. The health monitoring system not only gives the direct measurement data of the railway bridges but also provides the basic data on the maintenance of the structures. Therefore, periodic calibrations of the health monitoring system will be a necessary step toward precise and accurate assessment of the railway bridges. In this study, the calibration and gauge factor readjustment process made for the health monitoring system installed in the railroad bridges is reviewed and some findings are explained in detail: specifically, the calibrators made for this purpose are illustrated and the regression processes of the calibration on long-term displacement using water level sensor, longitudinal displacement using LVDT sensor, instantaneous displacement using LVDT sensors and accelerometer are described in full length. Based on the regression results, it was found that the gauge factors need to be readjusted according to the regression equation but, since the deviation or shift is not serious so far, long-term observation on each sensor is also recommended. Future work will be concentrated on the long-term analysis of each sensor and on the database creation so that the assessment of the structures is possible.
This paper propose a fuzzy inference model for map building and navigation for a mobile robot with an active camera, which is intelligently navigating to the goal location in unknown environments using sensor fusion, based on situational command using an active camera sensor. Active cameras provide a mobile robot with the capability to estimate and track feature images over a hallway field of view. In this paper, instead of using "physical sensor fusion" method which generates the trajectory of a robot based upon the environment model and sensory data. Command fusion method is used to govern the robot navigation. The navigation strategy is based on the combination of fuzzy rules tuned for both goal-approach and obstacle-avoidance. To identify the environments, a command fusion technique is introduced, where the sensory data of active camera sensor for navigation experiments are fused into the identification process. Navigation performance improves on that achieved using fuzzy inference alone and shows significant advantages over command fusion techniques. Experimental evidences are provided, demonstrating that the proposed method can be reliably used over a wide range of relative positions between the active camera and the feature images.
In semiconductor manufacturing field, all equipments have various sensors to diagnosis the situations of processes. For increasing the accuracy of diagnosis, hundreds of sensors are emplyed. As sensors provide millions of data, the process diagnosis from them are unrealistic. Besides, in some cases, the results from some data which have same conditions are different. We want to find some information, such as data and knowledge, from the data. Nowadays, fault detection and classification (FDC) has been concerned to increasing the yield. Certain faults and no-faults can be classified by various FDC tools. The uncertainty in semiconductor manufacturing, no-faulty in faulty and faulty in no-faulty, has been caused the productivity to decreased. From the uncertainty, the rough set theory is a viable approach for extraction of meaningful knowledge and making predictions. Reduction of data sets, finding hidden data patterns, and generation of decision rules contrasts other approaches such as regression analysis and neural networks. In this research, a RGB sensor was used for diagnosis plasma instead of optical emission spectroscopy (OES). RGB data has just three variables (red, green and blue), while OES data has thousands of variables. RGB data, however, is difficult to analyze by human's eyes. Same outputs in a variable show different outcomes. In other words, RGB data includes the uncertainty. In this research, by rough set theory, decision rules were generated. In decision rules, we could find the hidden data patterns from the uncertainty. RGB sensor can diagnosis the change of plasma condition as over 90% accuracy by the rough set theory. Although we only present a preliminary research result, in this paper, we will continuously develop uncertainty problem solving data mining algorithm for the application of semiconductor process diagnosis.
Occurrence of process environment changes, such as influent load variances and process condition changes, can reduce treatment efficiency, increasing effluent water quality. In order to prevent exceeding effluent standards, it is necessary to manage effluent water quality based on process operation data including influent and process condition before exceeding occur. Accordingly, the development of the effluent water quality prediction system and the application of technology to wastewater treatment processes are getting attention. Therefore, in this study, through the multi-channel measuring instruments in the bio-reactor and smart multi-item water quality sensors (location in bio-reactor influent/effluent) were installed in The Seonam water recycling center #2 treatment plant series 3, it was collected water quality data centering around COD, T-N. Using the collected data, the artificial intelligence-based effluent quality prediction model was developed, and relative errors were compared with effluent TMS measurement data. Through relative error comparison, the applicability of the artificial intelligence-based effluent water quality prediction model in wastewater treatment process was reviewed.
센서 기술, CMOS 기반의 반도체 장치, 네트워크 프로토콜 및 통신기술의 주요한 기술적 진보와 함께 무선 센서 네트워크의 활용 범위는 확대 및 다양화 되었으며, 여러 산업에 적용되어 유익하게 사용되고 있다. 특히 주변 환경의 현상을 모니터링하는 무선 센서 네트워크에서는 센서가 측정한 정보를 싱크로 전달하기 위해, 멀티 홉을 통한 전송 경로를 구성하거나 모바일 싱크기술을 사용하여 노드들과 통신하였다. 하지만 데이터 교환에 따른 높은 에너지 비용 및 노드들의 에너지 불균형, 데이터 전송지연으로 인한 측정데이터 값과 실제 값 간의 시간차이 등은 추가적인 연구가 필요한 부분이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 새로운 무선 센서 네트워크 모델을 제시한다. 빈번한 메시지 교환에 따른 통신비용을 줄이기 위해 무선 센서 네트워크를 구성하는 노드들의 지리적 상관성을 사용하여 주변 노들의 상황을 예측하는 상황 예측 모델을 개발했다. 또한 시스템에 치명적일 수 있는 이상징후가 발생하면 이를 신속하게 모니터링 시스템에 경고하기 위해 이상징후 파악 모델을 개발했다. 모의실험결과에 따르면, 상황 예측 모델 적용한 경우가 그렇지 않은 경우보다 오차가 작았고, 이상징후 파악 모델을 사용하여 데이터 전송 지연 속도를 줄일 수 있었다. 본 연구는 지리적 위치를 식별할 수 있는 무선 센서 네트워크 모니터링시스템의 효율적인 통신기법으로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
최근 OGC(Open Geospatial Consortium)의 SWE(Sensor Web Enablement) 플랫폼에서는 센서 네트워크에서 수집된 센싱 데이터나 동영상을 인터넷 웹을 통해 실시간 제공하기 위한 연구가 진행되고 있다. 그러나 아직 자동차, 기차, 선박 및 사람 등과 같은 이동 물체를 중심으로 형성된 이동 센서 네트워크에서 수집된 센싱 데이터나 동영상을 인터넷 웹상에서 제공하는 연구는 미흡하다. 이에 본 논문에서는 이동 센서 네트워크에서 수집된 정보를 인터넷 상에서 도시하기 위해 위치 기반의 동영상 및 센싱 데이터 처리 방안을 제시한다. 이를 위해 GPS, 센서 네트워크 및 영상장치로 수집된 이질적인 데이터와 통합 데이터의 처리 방안을 제안한다. 더불어 제시된 데이터 처리 방안에 따라 GPS, 센서 네트워크 및 영상 장치로부터 수집된 상황 데이터를 수선하여 공통 인터페이스를 비롯한 파싱, 큐잉, 통합 메시지 생성 등의 데이터 처리 기능을 수행하는 통합 어댑터를 구현한다. 이를 통하여 GPS, 영상장치, 센서 네트워크를 통해 수신되는 상황 데이터도 효과적으로 처리하는 것을 확인하였으며, 향후 위치 기반의 다양한 상황 정보 서비스를 개발하는 데 도움이 될 것으로 사료된다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.75-78
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2006
The Korea Ocean Satellite Center (KOSC) is under development to establish in line with the launch of the first Korean multi-function geostationary satellite COMS (Communication, Ocean and Meteorological Satellite) scheduled in 2008. KOSC aims to receive, process and distribute Geostationary Ocean Color Sensor (GOCI) data on board COMS in near-real time. In this report, current status of KOSC development is presented in the following categories; site selection for KOSC, antenna design, GOCI data receiving and processing system, data distribution, future works.
마주보는 2개의 병렬전극을 이용한 스캔 방식의 디지털 X-ray 영상 센서는 많은 발전을 해왔으며 상업용으로 널리 이용되고 있다. 본 연구에서는 PDP(plasma display panel) 제조 공정에서 사용되고 있는 글라스 재질에 silver paste 전극을 이용하여 드리프트 전극과 픽셀 전극이 있는 챔버를 형성하고 챔버내에 X-ray와 반응하는 Xe 가스를 주입하여 스캔 방식의 1D X-ray 영상 센서를 제작하였다. 드리프트 전극의 바이어스 전압 크기에 따른 싱글 픽셀의 X-ray 신호 크기를 평가하였으며 납(Pb)을 이용하여 싱글 픽셀을 차폐하였을 경우와 차폐하지 않았을 때의 싱글 픽셀 신호 특성을 조사하였다. X-ray 흡수율(4%)은 소다 라임(soda lime, 1.1mm) 글라스에서 가장 낮았으며 센서에서 검출되는 전기적 신호는 드리프트 전극에 인가하는 전압이 클수록 증가하였다. 그리고 자체 제작한 DAS(data acquisition system) 및 센서 스캐닝 시스템을 이용하여 디지털 영상을 구현하였다.
To maintain safety and reliability of reactors, redundant sensors are usually used to measure critical variables and estimate their averaged time-dependency. Nonhealthy sensors can badly influence the estimation result of the process variable. Since online condition monitoring was introduced, the online cross-calibration method has been widely used to detect any anomaly of sensor readings among the redundant group. The cross-calibration method has four main averaging techniques: simple averaging, band averaging, weighted averaging, and parity space averaging (PSA). PSA is used to weigh redundant signals based on their error bounds and their band consistency. Using the consistency weighting factor (C), PSA assigns more weight to consistent signals that have shared bands, based on how many bands they share, and gives inconsistent signals of very low weight. In this article, three approaches are introduced for improving the PSA technique: the first is to add another consistency factor, so called trend consistency (TC), to include a consideration of the preserving of any characteristic edge that reflects the behavior of equipment/component measured by the process parameter; the second approach proposes replacing the error bound/accuracy based weighting factor ($W^a$) with a weighting factor based on the Euclidean distance ($W^d$), and the third approach proposes applying $W^d$, TC, and C, all together. Cold neutron source data sets of four redundant hydrogen pressure transmitters from a research reactor were used to perform the validation and verification. Results showed that the second and third modified approaches lead to reasonable improvement of the PSA technique. All approaches implemented in this study were similar in that they have the capability to (1) identify and isolate a drifted sensor that should undergo calibration, (2) identify a faulty sensor/s due to long and continuous missing data range, and (3) identify a healthy sensor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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