IPS는 건물 내부에서 벽과 지붕으로 인해 정확도가 떨어지는 GPS를 대신하기 위한 실내 측위 시스템이다. 위성 신호를 대신하여 Wi-Fi와 같은 전파 신호들을 사용하고, 정확도를 높이기 위한 다양한 측위 기법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 정확도 높은 핑거프린트 기법에 고준위 신호를 적용하여 기존보다 효율적인 측위 방법을 제시한다. 과거에 비해 많아진 와이파이 AP를 활용하여 수집된 고준위 신호로 라디오 맵을 구성한다. 구성된 라디오 맵이 위치마다 나타내는 패턴을 분석하여 사용 적합성을 확인한다.
We employed home-made position marking module in the scanning Hall probe system. The module is composed of two coils of which gap, a, between wires in a coil is $500{\mu}m$. We appiled 10-35mA of current with 15Hz in the coils and recorded ac corresponding magnetic field signal with respect to measuring time while we measured DC field profiles produced due to superconducting film in a perpendicular magnetic field. We calibrate the position, x, of coils using the measuring time and location of the coils in the holder. The error range was about ${\pm}0.1mm$. We test the module as we applied current of 100A and filed of 1kG in the superconducting tape. It was confirmed that there was no interference between superconducting tape and marking coils.
Taewoong Hwang;Mario R. Camana Acosta;Carla E. Garcia Moreta;Insoo Koo
International journal of advanced smart convergence
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제12권1호
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pp.92-100
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2023
Wireless communication technology is becoming increasingly prevalent in smart factories, but the rise in the number of wireless devices can lead to interference in the ISM band and obstacles like metal blocks within the factory can weaken communication signals, creating radio shadow areas that impede information exchange. Consequently, accurately determining the radio communication coverage range is crucial. To address this issue, a Radio Environment Map (REM) can be used to provide information about the radio environment in a specific area. In this paper, a technique for estimating an indoor REM usinga mobile robot and machine learning methods is introduced. The mobile robot first collects and processes data, including the Received Signal Strength Indicator (RSSI) and location estimation. This data is then used to implement the REM through machine learning regression algorithms such as Extra Tree Regressor, Random Forest Regressor, and Decision Tree Regressor. Furthermore, the numerical and visual performance of REM for each model can be assessed in terms of R2 and Root Mean Square Error (RMSE).
복합재 보강판에 영구히 부착된 배열 압전 능동 센서를 사용하여 저속 충격 손상을 탐지하였다. 압전 능동센서를 사용하여 구조에 램파를 전파시키기 위한 다양한 진단신호를 생성하였으며, 손상으로 인한 구조 진동의 특성 변화를 탐지하기 위하여 그 응답을 측정하였다. 이 신호 변화 특징을 한 개의 손상 지수로 표현하기 위하여 3가지 알고리즘-ADI(Active Damage Interrogation), TD RMS (Time Domain Root Mean Square), STFT(Short Time Fourier Transform) -이 검토되었다. 손상 탐지시험을 수행하여, 사용한 기법과 진단신호로 저속 충격으로 인한 두 개의 층간분리를 탐지하였으며, 그 위치를 추정하였다.
많은 데이터들을 명확하고 효율적으로 수집하려면, 현재 설비들의 위치들을 파악하고 이동 데이터를 분석하는 것이 필수적이다. 현재 위치 수집을 위한 기술은 GPS (Global Positioning System) 센서를 이용하여 데이터 수집을 진행할 수 있으나, GPS의 경우 직진성이 강하며, 회절과 반사율이 낮아 실내 측위가 힘드며, 블루투스를 활용한 시리얼 통신은 신호 감도를 받을 수 없어서 서버와 클라이언트 간의 거리 측정이 불가능하다. 본 논문은 라즈베리파이3 B+에 비콘과 스캐너를 활용한 실내측위 시스템을 구현하고 있다. 스캐너 알고리즘을 이용하여 Advertise Mode와 Connection Mode를 동시에 제어한다.
The spotted seal (Phoca largha) in the Yellow Sea has declined due to poaching and habitat destruction. To aid conservation efforts, Argos satellite tracking were used to monitor the movements of a free ranging spotted seal around Baengnyeongdo Island. The satellite-transmitting tag successfully attached to the seal provided 1,556 location data collected during 107 days. The seal mostly moved between two haul-out sites, Yeonbong Rock and Mulbeom Rock. From October 6th to December 12th, the seal stayed within a 7 km radius of Yeonbong Rock. However, as the signal was lost, it was not possible to identify when the seal started to migrate from Baengnyeongdo Island to winter breeding area. This study provide understanding into the habitat preferences and movement patterns of spotted seals around Baengnyeongdo Island, contributing to the conservation and management of this species. Further research with more individuals and different age groups is essential to understand their habitat preference and develop effective conservation measures for the spotted seal population in the Yellow Sea.
본 논문에서는 연속웨이블렛 변환(Continuous Wavelet Transform; CWT)을 이용하여 구조물의 손상도를 평가 하였다. 지진하중을 받은 프레임 구조물의 응답 가속도를 CWT를 이용하여 분해한 후 각각의 스케일에 관해서 손상전과 손상후의 정규화된 에너지 곡률(Normalized Energy Curvature; NEC)을 계산하였다. 손상전과 손상후의 NEC 값은 손상된 부재에서 크게 변화 하여 손상된 부재를 쉽게 나타내었고 또한 손상도가 심할 수 록 그 값의 차이가 컸다. 이 논문에서는 CWT로부터 계산된 NEC값이 구조물의 손상위치와 손상도를 평가하는 효과적인 지표임을 나타내었다.
이 논문에서는 구조물의 동적응답을 입력으로 하고, 패턴인식을 위해 신경망기법(Neural Network, NN)을 사용하는 손상감지기법을 제시하였다. 입력된 동적응답, 즉 주파수응답함수(FRF) 또는 변형률 주파수응답함수(SFRF)의 변화를 정량적으로 표현하기 위해 신호변형지수(Signal Anomaly Index, SAI)를 고안하여 사용하였으며, 이 신호변형지수는 손상 전 및 손상 후의 구조물로부터 측정된 가속도 또는 동적 변형률 신호를 사용하여 계산된다. 제안된 알고리즘은 2단계로 구성되며, 1단계에서는 신호변형지수 값의 크기 변화를 사용하여 구조물의 손상발생 유무를 판별하고, 여기서 구조물에 손상이 발생한 것으로 분석되면 2단계에서 신경망기법을 사용한 패턴인식을 통해 손상의 위치를 찾아낸다. 이 방법의 타당성 및 적용성을 확인하기 위해 강교량 축소모형에 대한 실험을 수행하였다. 신경망의 학습에는 수치해석을 통해 생성한 가상 신호를 사용하였으며, 학습이 완료된 신경망과 실험을 통해 측정한 실제 신호를 사용하여 손상발견을 수행하였다. 모형 교량에 대한 적용 결과로부터 이 알고리즘의 타당성이 검증되었으며, 향후 실 교량에 대한 적용도 가능할 것으로 판단된다.
자동문에 있어서 적외선과 마이크로파 센서는 물체인식 입력신호를 통해 모터 개폐동작 제어를 담당하는 핵심부품으로 많이 사용하고 있다. 적외선과 마이크로파 기반의 센서를 자동문에 적용한 기존 시스템 경우, 대부분 건물외부로 노출하여 설치하기 때문에 태양의 적외선 또는 가시광선에 의해 오동작이 발생하게 된다. 또한 실내 외의 온도 차로 인한 환경변화는 물체인식 검출신호에 잡음을 일으키는 원인이 되기도 한다. 이러한 문제점과 더불어 빠르게 이동하는 물체를 감지센서가 검출영역에 대한 처리속도를 따라가지 못하는 하드웨어 결함이 감지 사각지대를 만들게 된다. 이는 자동문을 이용하는 통행자의 안전문제에 직접적인 영향을 주고 있기 때문에 빠른 개선방안이 필요한 시점이다. 본 논문은 기존의 감지센서 외에 초음파 센서를 추가 설치하여 검출영역을 개선하기 위한 실험을 진행하였다. 초음파 신호의 검출특성과 장점을 자동문에 적용하여 빠르게 이동하는 물체의 접근경로와 고정 장애물의 위치영역을 정확하고 신속하게 처리하는 연산회로와 검출 알고리즘을 구현하였다. 이를 통해 초음파 센서를 적용한 자동문이 사각지대를 감지하는 검출영역에서 성능개선으로 이어지는 결과를 현장실험을 통해서 확인하고 개선방안을 제안하였다.
현재 개발된 4 kbit/s이하의 저 전송율 음성부호화 시스템은 STC(Sinusoidal Transform Coding)나 MBE (Multi-band Excitation Coding)에 바탕을 두고 있다. 이러한 저 전송율 부호화기들은 대표적인 전이구간 신호인 유성음의 시작점과 끝점에서의 혼합신호(onset signal, offset signal), 비주기적인 신호(non-period signal) 등은 정확히 표현하지 못하기 때문에 자연스런 음질을 만들어 내지 못한다. 본 논문에서는 유성음에는 하모닉 모델, 무성음에서는 스토케스틱 모델, 전이구간에는 하모닉 기반의 비주기적인 펄스의 위치를 추적하는 방식을 사용하여 효과적으로 전이구간을 모델링 하는 방법과 2.4 kbit/s 다중모드 부호화방법을 제안한다. 제안한 방법은 원본신호에서 선형예측 부호화 방법으로 추출된 잔여신호를 신호의 성격에 따라 모델을 달리하는 방법이며, 자각의 신호의 성격에 따라 좋은 성능을 나타내는 모델을 사용하였다. 또한 효율적인 전이구간 모델링 방법의 도입으로 저 전송율에서 CELP(Code Excitation Linear Predictive) 부호화 방식에 의해 시간축에서 합성되는 여기신호와 선형위상을 이용한 하모닉 부호화 방식에 의해 주파수축에서 합성되는 여기신호를 효율적으로 결합이 가능하다는 것이 제안된 2.4 kbit/s 다중모드 부호화기의 장점이다. 제안된 방법의 2.4kbit/s 다중모드 부호화기는 미국 연방 표준부호화기인 2.4 kbit/s MELP(Mixed Excitation Linear Prediction) 부호화기보다 더 좋은 성능을 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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