This paper has dealt with a data fusion for the problem of land-cover classification using multisensor imagery. Dempster-Shafer evidence theory has been employed to combine the information extracted from the multiple data of same site. The Dempster-Shafer's approach has two important advantages for remote sensing application: one is that it enables to consider a compound class which consists of several land-cover types and the other is that the incompleteness of each sensor data due to cloud-cover can be modeled for the fusion process. The image classification based on the Dempster-Shafer theory usually assumes that each sensor is represented by a single channel. The evidential approach to image classification, which utilizes a mass function obtained under the assumption of class-independent beta distribution, has been discussed for the multiple sets of mutichannel data acquired from different sensors. The proposed method has applied to the KOMPSAT-1 EOC panchromatic imagery and LANDSAT ETM+ data, which were acquired over Yongin/Nuengpyung area of Korean peninsula. The experiment has shown that it is greatly effective on the applications in which it is hard to find homogeneous regions represented by a single land-cover type in training process.
This paper proposes a navigation system with a robust localization method for an underwater unmanned vehicle. For robust localization with IMU (Inertial Measurement Unit), a DVL (Doppler Velocity Log), and depth sensors, the EKF (Extended Kalman Filter) has been utilized to fuse multiple nonlinear data. Note that the GPS (Global Positioning System), which can obtain the absolute coordinates of the vehicle, cannot be used in the water. Additionally, the DVL has been used for measuring the relative velocity of the underwater vehicle. The DVL sensor measures the velocity of an object by using Doppler effects, which cause sound frequency changes from the relative velocity between a sound source and an observer. When the vehicle is moving, the motion trajectory to a target position can be recorded by the sensors attached to the vehicle. The performance of the proposed navigation system has been verified through real experiments in which an underwater unmanned vehicle reached a target position by using an IMU as a primary sensor and a DVL as the secondary sensor.
In this paper, we suggest a method to improve the fusion of an accelerometer and gyro sensor by using a Kalman filter to produce a more high-quality respiration signal to supplement the weakness of using a single accelerometer. To evaluate our proposed algorithm's performance, we developed a chest belt-type module. We performed experiments consisting of aerobic exercise and muscular exercises with 10 subjects. We compared the derived respiration signal from the accelerometer with that from our algorithm using the standard respiration signal from the piezoelectric sensor in the time and frequency domains during the aerobic and muscular exercises. We also analyzed the time delay to verify the synchronization between the output and standard signals. We confirmed that our algorithm improved the respiratory rate's detection accuracy by 4.6% and 9.54% for the treadmill and leg press, respectively, which are dynamic. We also confirmed a small time delay of about 0.638 s on average. We determined that real-time monitoring of the respiration signal is possible. In conclusion, our suggested algorithm can acquire a more high-quality respiration signal in a dynamic exercise environment away from a limited static environment to provide safer and more effective exercises and improve exercise sustainability.
Eydan, Anna;Shirani, Babak;Sadeghi, Yahya;Asgarian, Mohammad Ali;Noori, Ehsanollah
Nuclear Engineering and Technology
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제52권11호
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pp.2535-2542
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2020
To understand the fundamental parameters of Alvand tokamak, A Rogowski coil with an active integrator was designed and constructed. Considering the characteristics of the Alvand tokamak, the structural and electrical parameters affecting the sensor function, were designed. Calibration was performed directly in the presence of plasma. The sensor has a high resistance against interference of external magnetic fields. Plasma current was measured in various experiments. Based on the plasma current profile and loop voltage signal, the time evolution of plasma discharge was investigated and plasma behavior was analyzed. Alvand tokamak discharge was divided into several regions that represents different physical phenomena in the plasma. During the plasma discharge time, plasma had significant changes and its characteristic was not uniform. To understand the plasma behavior in each of the phases, the Rogowski sensor should have sufficient time resolution. The Rogowski sensor with a frequency up to 15 kHz was appropriate for this purpose.
Color sensor systems based on M13 bacteriophage are being considerably researched. Although many studies on M13 bacteriophage-based chemical sensing of TNT, endocrine disrupting chemicals, and antibiotics have been undertaken, the fundamental physical and chemical properties of M13 bacteriophage-based nanostructures require further research. A simple M13 bacteriophage-based colorimetric sensor was fabricated by a simple pulling technique, and M13 bacteriophage was genetically engineered using a phage display technique to exhibit a negatively charged surface. Arrays of structurally and genetically modified M13 bacteriophage that can determine the polarity indexes of various alcohols were found. In this research, an M13 bacteriophage-based color sensor was used to detect various types of alcohols, including methanol, ethanol, and methanol/butanol mixtures, in order to investigate the polarity-related property of the sensor. Studies of the fundamental chemical sensing properties of M13 bacteriophage-based nanostructures should result in wider applications of M13 bacteriophage-based colorimetric sensors.
Piezoresistive-type, capacitive-type, and optical-type sensors have mainly been used for measuring a strain. However, in building a sensor network for remote monitoring using these conventional sensors there are disadvantages such as the complexity of a measuring system including wireless communication circuitry and high cost. In this paper, we demonstrates a highly-sensitive surface acoustic wave (SAW) strain sensor which is advantageous to harsh environments and wireless network. We designed and fabricated the SAW strain sensor. The SAW strain sensor attached on a specimen was tested with a tensile tester. The strain on the sensor surface was measured with a commercial strain gauge and compared with that obtained from strain analysis. The central frequency shift of the SAW sensor was measured with a network analyzer. The sensitivity of the SAW strain sensor is 134 $Hz/{\mu}{\varepsilon}$ which is high compared to previous results.
최근 코로나 19가 유행하고 더불어 고령화 시대와 1인 가구 증가로 인해 가구 구성원이 집에서 다양한 활동을 하며 머무는 시간이 매우 증가하였다. 본 연구에서는 노인을 포함한 1인 가구의 구성원들의 이상 징후를 탐지하기 위한 알고리즘을 제안한다. 홈 CCTV를 통한 영상 센서 알고리즘, 스마트폰에 내장된 가속도 센서를 이용한 활동 센서 알고리즘 및 2D LiDAR 센서 기반의 LiDAR 센서 알고리즘을 이용한 사람의 움직임 및 낙상 탐지 결과를 기반으로 이상 징후를 탐지하는 알고리즘들을 제안한다. 하지만, 각 단일 센서 기반 알고리즘은 센서가 가진 한계점으로 인해 특정 상황에서 이상징후를 탐지하기 어려운 단점을 가지고 있다. 그에 따라 단일 센서 기반 알고리즘만을 사용한 것보다 다양한 상황에서 이상 징후를 탐지하기 위해 각 알고리즘을 결합하는 융합 방식을 제안한다. 우리는 각 센서로 수집한 데이터를 통해 알고리즘들의 성능을 평가하고, 특정 시나리오들을 통하여 알고리즘 하나만 사용하여 정확한 이상 징후를 탐지할 수 없는 상황에서도 융합 방식을 통해 서로 보완하여 정확한 이상 징후를 효율적으로 탐지할 수 있음을 보여준다.
Most autonomous mobile robots view things only in front of them. As a result they may collide against objects moving from the side or behind. To overcome the problem we have built an Active Omni-directional Range Sensor that can obtain omni-directional depth data by a laser conic plane and a conic mirror. Also we proposed a self-localization algorithm of mobile robot in unknown environment by fusion of Odometer and Active Omn-directional Range Sensor.
Readings from robotic sensors are somewhat uncertain. This uncertainty problem makes it difficult to employ the sensor feedback controlled robots widely in real industrial sites, In this paper, redundant sensor fusion techniques are discussed to effectively overcome the sensor uncertainty, A weighted averaging technique is proposed under static and dynamic sensing environments. Proposed technique is tested by the experiments of stereoscopic 3d position measurements.
항공기에 탑재된 센서들은 임무 수행에 필수 요소이며 센서들을 통해 얻어진 데이터의 융합은 임무 효율을 높이고 조종사의 부담을 줄이기 위해 적용되고 있다. 센서들로부터 얻어진 데이터를 특정 대상에 대해 일관되고 보다 정리된 형태로 조종사에게 제공하기 위해 데이터 융합이 적용되어 발전하고 있다. 현재 운용되고 있는 군용 항공기는 Link-16 과 같은 전술데이터링크에 연동하여 향상된 전술 상황을 조종사에게 전시하여 임무 효율을 높이고 있다. 항공기에 탑재된 센서가 고성능화 되면서 얻어진 정확도가 향상된 센서 데이터와 전술데이터링크를 통해 수신한 전술상황정보를 융합하여 조종사에게 고신뢰성의 전술상황 및 임무 환경을 제공하고 효율적인 임무 수행과 높은 생존성을 기대할 수 있다. 본 논문에서는 항공기 실시간 센서 데이터와 전술데이터링크를 통해 얻어지는 데이터를 종합된 정보 형태로 제공하기 위한 융합 구조를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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