Journal of information and communication convergence engineering
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v.10
no.3
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pp.237-241
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2012
In wireless sensor networks, the importance of transporting data correctly with reliability is increasing gradually along with the need to support communications between the nodes and sink. Data flow from the sink to the nodes requires reliability for control or management that is very sensitive and intolerant of error; however, data flow from the nodes to the sink is relatively tolerant. In this paper, with emphasis on the data flow from the sink to the nodes, we propose a mechanism that considers accurate transport with reliability hop-by-hop. During the process of sending the data, if errors occur or data is missing, the proposed mechanism supports error recovery using a fixed window with selective acknowledgment. In addition, this mechanism supports congestion control depending on the buffer condition. Through the simulation, we show that this mechanism is accurate, reliable, and proper for transport in wireless sensor networks.
A smartphone has very limited input methods regardless of its various functions. In this respect, it is one alternative that sensor motion recognition can make intuitive and various user interface. In this paper, we recognize user's motion using acceleration sensor, magnetic field sensor, and gyro sensor in smartphone. We try to reduce sensing error by gradient descent algorithm because in single sensor it is hard to obtain correct data. And we apply vector quantization by conversion of rotation displacement to spherical coordinate system for elevated recognition rate and recognition of small motion. After vector quantization process, we recognize motion using HMM(Hidden Markov Model).
This paper presents a systematic investigation of the effect of sensor location on the data quality and subsequently, on the effectiveness of machine health monitoring. Based on an analysis of the signal propagation process from the defect location to the sensor, numerical simulations using finite element modeling were conducted on a bearing test bed to determine the signal strength at several representative sensor locations. The results showed that placing sensors closely to the machine component being monitored is critical to achieving high signal-to-noise ratio, thus improving the data quality. Using millimeter-sized piezoceramic plates, the obtained results were evaluated experimentally. A comparison with a set of commercial vibration sensors verified the developed structural dynamics-based sensor placement strategy. It further demonstrated that the proposed shock wave-based sensing technique provided an effective alternative to vibration measurement, while requiring less space for sensor installation.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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2002.10a
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pp.158-163
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2002
This paper presents a multiple sensor system for rapid and high-precision coordinate data acquisition in the OMM (On-machine measurement) process. In this research, three sensors (touch probe, laser, and vision sensor) are integrated to obtain more accurate measuring results. The touch-type probe has high accuracy, but is time-consuming. Vision sensor can acquire many point data rapidly over a spatial range but its accuracy is less than other sensors. Also, it is not possible to acquire data for invisible areas. Laser sensor has medium accuracy and measuring speed among the sensors, and can acquire data for sharp or rounded edge and the features with very small holes and/or grooves. However, it has range- constraints to use because of its system structure. In this research, a new optimum sensor integration method for OMM is proposed by integrating the multiple-sensor to accomplish mote effective inspection planning. To verify the effectiveness of the proposed method, simulation and experimental works are performed, and the results are analyzed.
The problems occurred when developing a automatic wheel deburring system are to make effective flexibility in model change and the irregularity of the position/shape of the burr, to select optimal robotic manufacturing process and to develope optimal end effector. The locations where burr exists are on flange, rim and spoke. Here will be discussed the optimal solution for the removal of rim burr by using robot. The research can be summarized as the automatic robot path generation by recognizing rim contour and automatic deburring process technique. Various rim contour data is generated automatically when the sensor which is fixed to robot is moving with the parallel motion to the wheel center axis and this generated data is transferred to the data storage system and converted to the robot path data. The robotic tool system which is suitable to the rim deburring process is developed by integrating tool, compliance function and sensor. And factory automation system controlled by robot controller and PC is developed. This system shows good productivity and flexibility.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2018.10a
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pp.353-355
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2018
The aim of this paper is Although a large amount of sensor data is generated in the manufacturing process of a manufacturing company and the necessity of utilizing sensor data is felt, there is a real difficulty in collecting a large amount of sensor data and introducing analysis / service. Using W3C Web document standard format, XML based technology, it collects data to provide production status and equipment status information, and researches middleware for sensor data processing that user can analyze.
Recent developments in sensor hardware and in advanced software have made it feasible to consider automating some of the most difficult welding operations. This paper describes some techniques used to automate successfully multipass submerged arc welding operations typically used in pressure vessel manufacture, shipbuilding, production of offshore structures and in pipe mills.
Wireless sensor networks have been used in many applications such as marine environment, army installation, etc. The sensor data is very important, because all these applications depend on sensor data. The possibility of communication failures becomes high since the surrounding environment of a wireless sense network has an sensitive effect on its communications. In particular, communication failures in underwater communications occur more frequently because of a narrow bandwidth, slow transmission speed, noises from the surrounding environments and so on. In cases of communication failures, the sensor data can be lost in the sensor data delivery process and these kinds of sensor data losses can make critical huge physical damages on human or environments in applications such as fire surveillance systems. For this reason, although a few of studies for storing and compressing sensor data have been proposed, there are lots of difficulties in actual realization of the studies due to none-existence of the framework using network communications. In this paper, we propose a framework for reducing loss of the sensor data and analyze its performance. The our analyzed results in non-framework application show a decreasing data recovery rate, T/t, as t time passes after a network failure, where T is a time period to fill the storage with sensor data after the network failure. Moreover, all the sensor data generated after a network failure are the errors impossible to recover. But, on the other hand, the analyzed results in framework application show 100% data recovery rate with 2~6% data error rate after data recovery.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.16
no.3
s.96
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pp.136-144
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1999
This paper presents an in-process measurement system for shaft radius measurement during grinding process. This system does not require to stop the grinding process, which can enhance productivity and quality. In order to measure the radius, the system employs an eddy current sensor that can measure without any contact with the shaft. This type of sensor is very appropriate because it is insensitive to interference such as cutting fluid, coolant, contact pressure, and wear. For data analysis, the measurement system is modeled as a linearized discrete form where the states with noise are estimated by an extended Kalman filter. This system has been validated through simulations and experiments.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.4
no.2
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pp.103-110
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2011
It is necessary to accurate and efficient management for measured digital data from sensors in u-health system. It is not efficient that sensor network process input stream data of mass storage stored in database the same time. We propose to improve the processing performance of multidimensional stream data continuous incoming from multiple sensor. We propose process query based on sliding window for efficient input stream and found multiple query plan to Mjoin method and we reduce stored data using backpropagation algorithm. As a result, we obtained to efficient result about 18.3% reduction rate of database using 14,324 data sets.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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