In this paper, 3D range sensor is applied to the sensor-based widerange microphone system for lectures. Since the 2D range sensor measures the shortest distance of the speaker, an error occurs and the performance is degraded. The 3D sensor provides a 160×60 distance image so that the position of the speaker can be obtained with accuracy. We propose a method for obtaining the distance per pixel required to determine the absolute position of the speaker from the distance image. The proposed array microphone system using the 3D sensor shows the improvement of 0.8~1.5dB compared to the previous works using 2D sensor.
The purpose of this paper is to classify VOC gases by emulating the characteristics found in biological olfaction. For this purpose, we propose new signal processing method based a polymeric chemical sensor array consisting of 4096 sensors which is created by NEUROCHEM project. To remove unstable sensors generated in the manufacturing process of very large scaled chemical sensor array, we used discrete wavelet transformation and cosine similarity. And, to remove the supernumerary redundancy, we proposed the method of selecting candidates of representative sensor representing sensors with similar features by Fuzzy c-means algorithm. In addition, we proposed an improved algorithm for selecting representative sensors among candidates of representative sensors to better enhance classification ability. However, Classification for very large scaled sensor array has a great deal of time in process of learning because many sensors are used for learning though a redundancy is removed. Throughout experimental trials for classification, we confirmed the proposed method have an outstanding classification ability, at transient state as well as steady state.
Becanovic, Vlatako;Matsuo, Takayuki;Stocker, Alan A.
한국정보기술응용학회:학술대회논문집
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한국정보기술응용학회 2005년도 6th 2005 International Conference on Computers, Communications and System
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pp.285-288
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2005
We propose a novel programmable miniature vision module based on a custom designed analog VLSI (aVLSI) chip. The vision module consists of the optical flow vision sensor embedded with commercial off-the-shelves digital hardware; in our case is the Intel XScale PXA270 processor enforced with a programmable gate array device. The aVLSI sensor provides gray-scale imager data as well as smooth optical flow estimates, thus each pixel gives a triplet of information that can be continuously read out as three independent images. The particular computational architecture of the custom designed sensor, which is fully parallel and also analog, allows for efficient real-time estimations of the smooth optical flow. The Intel XScale PXA270 controls the sensor read-out and furthermore allows, together with the programmable gate array, for additional higher level processing of the intensity image and optical flow data. It also provides the necessary standard interface such that the module can be easily programmed and integrated into different vision systems, or even form a complete stand-alone vision system itself. The low power consumption, small size and flexible interface of the proposed vision module suggests that it could be particularly well suited as a vision system in an autonomous robotics platform and especially well suited for educational projects in the robotic sciences.
With the explosion of digital devices, interaction technologies between human and devices are required more than ever. Especially, hand gesture recognition is advantageous in that it can be easily used. It is divided into the two groups: the contact sensor and the non-contact sensor. Compared with non-contact gesture recognition, the advantage of contact gesture recognition is that it is able to classify gestures that disappear from the sensor's sight. Also, since there is direct contacted with the user, relatively accurate information can be acquired. Electromyography (EMG) and force-sensitive resistors (FSRs) are the typical methods used for contact gesture recognition based on muscle activities. The sensors, however, are generally too sensitive to environmental disturbances such as electrical noises, electromagnetic signals and so on. In this paper, we propose a novel contact gesture recognition method based on Flexible Epidermal Tactile Sensor Array (FETSA) that is used to measure electrical signals according to movements of the wrist. To recognize gestures using FETSA, we extracted feature sets, and the gestures were subsequently classified using the support vector machine. The performance of the proposed gesture recognition method is very promising in comparison with two previous non-contact and contact gesture recognition studies.
This research is the development of a flexible tactile sensor array for service robots using PVDF (polyvinylidene fluoride) film for the detection of a contact state in real time. The prototype of the tactile sensor which has 8${\times}$8 array using PVDF film was fabricated. In the fabrication procedure, the electrode patterns and the common electrode of the thin conductive tape were attached to both sides of the 281$\mu\textrm{m}$ thickness PVDF film using conductive adhesive. The sensor was covered with polyester film for insulation and attached to the rubber base for a stable structure. The proposed fabrication method is simple and easy to make the sensor. The sensor has the advantages in the implementing for practical applications because its structure is flexible and the shape of the each tactile element can be designed arbitrarily. The signals of a contact force to the tactile sensor were sensed and processed in the DSP system in which the signals are digitized and filtered. Finally, the signals were integrated for taking the force profile. The processed signals of the output of the sensor were visualized in a personal computer, and the shape and force distribution of the contact object were obtained. The reasonable performance for the detection of the contact state was verified through the sensing examples.
가변 입력전압을 이용하여 ISFET의 문턱전압을 검출하는 새로운 개념의 ISFET array chip을 설계하였다. 설계된 칩은 240개의 pH-ISFET와 신호처리회로를 포함하며, 증가된 신뢰성 및 정확성, 디지탈 출력 그리고 멀티센서로의 응용성 등의 특성을 가진다. 칩제조를 위해 CMOS 공정을 응용한 새로운 공정을 설계하였고 칩을 layout 하였다.
Optimizing the performance of a composite sensor array is necessary when the number of sensors to choose from is large. In this paper, we present a chemical sensors array optimization method using Wilks Lamda algorithm applicable a device to detect low concentration of alcohol from driver's exhale breath for interlocking engine ignition preventing drink-driving. More than 20 chemical sensors fabricated different synthetic stuffs and heater temperatures by collaborators were nominated, 5 sensors were selected for optimal sensors array using the method, and alcohol samples were well discriminated from the interference gases inside the vehicle. It has been confirmed by Principal Component Analysis (PCA).
We studied the improved detecting method on Partial Discharge occurred in EHV power cable. In this field, we usually applied the several sensor for partial discharge. This is metal foil employed with the capacity foil-sensor. We detected the partial discharge through regularly array standard foil-sensor for the better improvement of existed foil-sensor in this research. This test is progressed in real EHV liveline, we analyzed that compare existed foil-sensor to detect character of FSA(Foil Sensor Array) for this test. From this result, detective character of fabricated FSA showed better result than existed foil-sensor.
후막형 암모니아 가스센서를 제조하여 가스 감지특성을 조사하였다. 저농도의 암모니아 가스에 감도가 우수한 산화물 반도체 감지물질은 $FeO_{x}-WO_{3}-SnO_{2}$ 이었으며 100 ppm 이하의 암모니아 가스에 노출될 때 감지막의 저항이 증가하는 특이한 경향을 나타내었다. 반면 암모니아 외의 일반적인 환원성 가스에 노출될 때는 저항이 감소하는 경향을 보였다. 이러한 암모니아 가스 감지소자와 감지물질이 Pt-doped $WO_{3}-SnO_{2}$ 로 구성된 보상소자를 결합하여 센서어레이를 제조하였으며 그 특성을 조사하였다. 보상소자는 암모니아 가스와 일반적인 환원성 가스모두에 의해 저항이 감소하는 경향이 있다. 센서 어레이는 감지소자와 보상소자를 하나의 기판위에 형성하여 제조되었으며 우수한 선택성을 얻을 수 있었다. 이러한 개념의 센서어레이를 이용하면 가스센서의 선택성 향상을 기할 수 있음을 확인할 수 있었다.
There are two main streams for pattern classification technology One is the method using PCA (Principal Component Analysis) and the other is the method using Neural network. Both of them have merits and demerits. In general, using PCA is so simple while using neural network can improve algorithm continually. Algorithm using neural network needs so many calculations rendering very slow response. In this work, an attempt is made to develop algorithms adopting both PCA and neural network merits for simpler, but faster and smarter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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