Kim, You-Ho;Lee, Soo-Hwan;Yoo, Jong-Cheon;Lee, Young-Hoon;Baek, Jong-Hyen
Proceedings of the KIEE Conference
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2003.11c
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pp.365-367
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2003
In this study, we studied the change plan essentially used for improving the existing railroad signal system. For mixed installation with the existing equipment by introducing new equipment in the city railroad currently operated, it is required to establish a plan depending on the change and to present a plan for change. For the change, since it is necessary to classify ground equipment and onboard equipment and change must be carried out considering performance and functions of each equipment, we classified and studied each equipment for plans of change.
Recently, a research on obtaining a vital signal using a Doppler radar has been developed and is used as a technology applied to patients in bed. However, in the case of the measured pulse, the respiration signal is generated as noise, resulting in a problem of lowering accuracy. In this paper, we propose a bio-signal measurement algorithm based on the sampling point to improve the accuracy of the signal for measuring the pulse rate when measuring bio-signals using a Doppler radar. The proposed algorithm improves the accuracy of the measured bio-signal by removing noise generated when measuring biosignals based on two sampling points. Compared with actual medical equipment and existing bio-signal algorithms, it is more than 90% similar to medical equipment. In addition, it was confirmed that severe amplitude change was minimized compared to the existing algorithm.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.6
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pp.342-349
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2019
We describe and anlayzes the methodology and implementation results of H / W configuration and signal characteristics analysis algorithm for analyzing equipment for analyzing OFDMA physical layer based on 802.16e. Recently, demand for signal analysis of instruments that analyze these signals with the development of digital communication signals is rapidly increasing. Accordingly, it is necessary to develop signal analysis equipment capable of analyzing characteristics of a broadband communication signal using a wideband digital signal processing module. In this paper, we have studied the basic theory of OFDMA in order to devise a device capable of analyzing characterisitcs of broadband communication signals. Second, the structure of OFDMA transmitter/receiver was examined. Third, a wideband digitizer was implemented. we design Wimax signal analysis algorithm based on OFDMA among broadband communication methods and propose Wimax physical layer analysis S/W implementation through I, Q signals. The IF downconverter used the receiver module and the LO generation module of the spectrum analyzer. Quantitative analysis result is obtained through the algorithm of Wimax signal analysis by I, Q data.
In this paper, a new algorithm for the calculation of the range between an LTE base station (BS) and a user equipment (UE) using time-of-arrival (TOA) measurements of LTE signals is proposed. First, the cell identity (cell ID) of the received signal is acquired using the primary synchronization signal (PSS) and secondary synchronization signal (SSS) to identify the BS transmitted the signal. The proposed algorithm exploits the cell-specific reference signal (CRS), the reference sequence inserted in commercial LTE signals, to estimate the time delay using 2D cross-correlation. The obtained TOA estimations can be used to calculate the range employed from the known BS location. The performance of the proposed algorithm is evaluated with the experiment performed using real LTE signals transmitted from the commercial BS.
Ji, Haiting;Li, Hui;Li, Yang;Yang, Li;Lei, Guoping;Xiao, Hongwei;Zhao, Jie;Shi, Lefeng
Journal of Power Electronics
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v.16
no.2
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pp.685-694
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2016
This paper presents a reliability assessment model for the power semiconductors used in wind turbine power converters. In this study, the thermal loadings at different timescales of wind speed are considered. First, in order to address the influence of long-term thermal cycling caused by variations in wind speed, the power converter operation state is partitioned into different phases in terms of average wind speed and wind turbulence. Therefore, the contributions can be considered separately. Then, in regards to the reliability assessment caused by short-term thermal cycling, the wind profile is converted to a wind speed distribution, and the contribution of different wind speeds to the final failure rate is accumulated. Finally, the reliability of an actual power converter semiconductor for a 2.5 MW wind turbine is assessed, and the failure rates induced by different timescale thermal behavior patterns are compared. The effects of various parameters such as cut-in, rated, cut-out wind speed on the failure rate of power devices are also analyzed based on the proposed model.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.28
no.6
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pp.670-677
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2011
This study is to estimate the joint torques without torque sensor using the EMG (Electromyogram) signal of agonist/antagonist muscle with Neural Network Back Propagation Algorithm during the elbow motion. Command Signal can be guessed by EMG signal. But it cannot calculate the joint torque. There are many kinds of field utilizing Back Propagation Learning Method. It is generally used as a virtual sensor estimated physical information in the system functioning through the sensor. In this study applied the algorithm to obtain the virtual senor values estimated joint torque. During various elbow movement (Biceps isometric contraction, Biceps/Triceps Concentric Contraction (isotonic), Biceps/Triceps Concentric Contraction/Eccentric Contraction (isokinetic)), exact joint torque was measured by KINCOM equipment. It is input to the (BP)algorithm with EMG signal simultaneously and have trained in a variety of situations. As a result, Only using the EMG sensor, this study distinguished a variety of elbow motion and verified a virtual torque value which is approximately(about 90%) the same as joint torque measured by KINCOM equipment.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.2
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pp.404-420
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2021
In this paper, an automatic system of locating the indoor area with weak or no mobile signal was proposed and demonstrated experimentally by using the Internet of Things (IoT) technology. Nowadays, the technicians of mobile services providers need to go along with numerous heavy equipment to measure and record the mobile signal strength at outside environment. Recently, there are systems proposed to do such measurement at outdoor area by using the IoT technology automatically. However, these works could not be applied in the indoor area since there are difficulties to do the indoor mapping and positioning. In this work, the Bluetooth Low Energy (BLE) was used to tackle these two difficulties. After a proper placement of BLE in the testing site, while the technician walk around with a handheld analyzer, the data can be obtained accordingly for further analysis in the proposed system which includes the construction of floor plan, detection of mobile signal strength and suggestion of indoor base stations. The gift wrapping and centroid algorithms were used during the analysis. The experimental results showed that the proposed system successfully demonstrated the indoor mapping, positioning of weak mobile signal area and suggestion of indoor base stations for the normal rectangular rooms with an area of 100 m2 on single floor.
This study aims to provide a fundamental material for identifying fire and no-fire signals using the detection signal characteristics of IoT-based fire-detection systems. Unlike analog automatic fire-detection equipment, IoT-based fire-detection systems employ wireless digital communication and are connected to a server. If a detection signal exceeds a threshold value, the measured values are saved to a server within seconds. This study was conducted with the detection data saved from seven fire accidents that took place in traditional markets from 2020 to 2021, in addition to 233 fire alarm data that have been saved in the K institute from 2016 to 2020. The saved values demonstrated variable and continuous VC-Signals. Additionally, we discovered that the detection signals of two fire accidents in the K institution had a VC-Signal. In the 233 fire alarms that took place over the span of 5 years, 31% of smoke alarms and 30% of temperature alarms demonstrated a VC-Signal. Therefore, if we selectively recognize VC-Signals as fire signals, we can reduce about 70% of false alarms.
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.11
no.1
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pp.74-81
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1998
It is not good joint that today's traffic control system that the course of traffic volume increase tendency is followed, in the traffic volume is approched into the time of my car. Accordingly when we analyzed the existing traffic signal control system, the traffic signal system is developed from the machine type that the motor was centered, to get up to date, to the intelligence electron signal control system. But yet, when we have a test and a A/S on the control circuit, the circuit that is designed to the center IC and ROM are complicated. Also, the time of pass lamp that the car line stream is going, can not extended automatically a time till the traffic volume is decreased to the same direction. This theme must be a real time intelligence control system that the time of pass lamp can extend aumatically. The circuit of sequence ladder diagram on the traffic signal control of a crossroads that is desinged, can be satisfied the complicated vehicle order. Therefore when the circuit is changed, the new developed system is economical with that dosen't needs any of components to require the circuit equipment, and the time is saved with needlessness of the circuit wiring again, and have a much trustworthy. The control method of pass signal lamp in the car line stream connecting among PLC and Relay and Temp Sensor, can be changed to hand operation and to semi-automation and to all-automation. New intelligence traffic signal system is composed with all-together system of T Sensor + Video Camera + IBM PC that is able to guiding the establishment of traffic order.
This paper describes how to diagnose SBR plant equipment using time-series data mining. It shows the equipment diagnostics based upon vibration signals that are acquired from each device for process control. Data transform techniques including two data preprocessing skills and data mining methods were employed in the data analysis. The proposed method is not only suitable for SBR equipment, but is also suitable for other industrial devices. The experimental results performed on a lab-scale SBR plant show a good equipment-management performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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