These days the automobile industry, which has rapidly progressed, has been an indispensable part in social and economic activities as well as its research and development have been activated in response to various needs of consumers and markets. The second and third generation control system, getting count on safety and convenience differently than early circuits, cause the hypertrophy of wire harness. The J/Box(Junction Box), which distributes power and wires, was developed to solve the problem. As vehicles have been better in quantity and intelligence, however, environment-friendly electric apparatus system has continuously increased and ITS(Intelligent Transport System) has been introduced in earnest. In result, wires got complicated and multilateral and also there has been a stronger probability that vehicles are out of order due to various problems including mechanical failure. In this study, ISJB(Intelligent Smart Junction Box) was introduced to solve the problem. The diagnosis system was applied to prevent the overload and short of ISJE. Also, the state of vehicles displayed so that drivers monitor it in motion. Likewise error data are saved in the memory so that such data can be analyzed retrospectively. The busbar was adopted in to the main power terminal and the part of power pattern was coverd by lead. Because ISJB is more sensitive to heat in comparison to the busbar type J/Box. With regard the circuits related with safe, alternative circuits were set up in order that electronic devices may be normally operated even when an error arises. ISJB is expected to improve the safety and quality of vehicles.
본 연구에서는 화물 운송에 사용되는 운반선 중 하나인 액체운반선을 유지 관리하기위한 통합 자동화 시스템인 스마트 카고 탱커 진단 모니터링 시스템을 개발하였다. 본 연구를 통해 선박의 특수성을 고려한 선박용 능동형 스마트 센서 개발 기술을 확보하고 고신뢰성 및 내환경성을 가진 기자재를 개발하고자 하였다. 본 연구에서 제안한 카고 모니터링 시스템은 증기 압력 모니터링 부분, 카고 수위 모니터링 부분, 수위 초과 모니터링 부분, 가스 모니터링 부분, 탱크 온도 모니터링 부분으로 구성된다. 본 시스템은 각 단위 시스템으로부터 전송되는 신호의 신뢰성, 적절성 그리고 센서 자체의 이상 유무를 스스로 진단한다. 최종적으로 각 시스템의 고장진단 및 예측을 통하여 운항중인 선박에서 효과적으로 화물을 유지 관리 할 수 있도록 하는 포괄적인 통제 모니터링 시스템 개발을 목적으로 한다.
This paper deals with sensing ability of smart sensor that has a sensing ability to distinguish materials according to surface types of smart sensor. We have developed a new signal processing method that can distinguish among different materials. The smart sensor was developed for recognition of materials. We made two types of smart sensors in our experiment. Then, we estimated the ability to recognize objects according to smart sensor type. We estimated the sensing ability of smart sensor with the $R_{SAI}$ method. Experiments and analysis were executed to estimate the ability to recognize objects according to surface types of smart sensor. Sensing ability of smart sensors was evaluated relatively through a new $R_{SAI}$ method. Applications of smart sensors are for finding abnormal conditions of objects (auto-manufacturing), feeling of objects (medical product), robotics, safety diagnosis of structure, etc.etc.
International journal of advanced smart convergence
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제9권4호
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pp.62-73
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2020
In this paper, we present electronic acupuncture needles we have developed using intelligence technology based on Bluetooth in order to allow anyone to simply receive customized remote diagnosis and treatment by clicking on the menu of the smartphone regardless of time and place. In order to determine the health condition and disease of patients, we have developed a software and a hardware of electronic acupuncture needles, operating on Bluetooth which transmits biometric data to oriental medical doctors using the functions of automatically determining pulse diagnosis, tongue diagnosis, and oxygen saturation; the functions are most commonly used in herbal treatment. In addition, using fuzzy logic and reasoning based on smartphones, we present in this paper an algorithm and the results of completion of hardware implementation for electronic acupuncture needles, appropriate for the body conditions of patients; the algorithm and the hardware implementation are for a treatment time duration by electronic acupuncture needles, an automatic determinations of pulse diagnosis, tongue diagnosis, and oxygen saturation, a function implementation for automatic display of acupuncture point, and a strength adjustment of electronic acupuncture needles. As a result of our simulation, we have shown that the treatment of patients, performed using an Electronic Acupuncture Needles based on intelligence, is more efficient compared to the treatment that was performed before.
최근 항공기용 구동기는 전기식 구동기의 높은 정밀도 및 유지관리의 용이성 등으로 인해 기존 유압 중심의 기계시스템에서 전기구동 중심(More/All Electric)으로 기술이 변화하고 있다. 따라서 항공기의 전기 전동기 고장은 치명적인 결함을 넘어 인명피해로도 이어질 수 있다. 전기 전동기의 고장진단은 항공기의 안전성을 보장하는데 필수적인 요소이다. 이에 따라 효율적이고 적절한 고장진단이 요구되며 이러한 고장진단 기술 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 전기 전동기 중 영구자석 동기전동기의 고장 유형과 고장진단 기술 동향에 대해 소개하고 분석한다.
The shift in the medical paradigm from treatment to prevention and diagnosis has underscored the growing significance of biosensors. Notably, the recent COVID-19 pandemic has spurred the widespread adoption of biosensors for the detection of viral genes and antigens. Consequently, there has been a substantial increase in both the demand for biosensors and the industries associated with their production. Furthermore, biosensors find applications not only in healthcare but also in diverse fields such as environmental monitoring, food quality control, military defense, and industrial processes. In this brief review, we delve into the essential attributes of biosensors, namely sensitivity, selectivity, and stability. We provide an overview of the latest research trends aimed at improving these attributes. Additionally, we introduce recent research cases in which these attributes are being applied both in vivo and in vitro.
본 연구의 목적은 생체센서와 자체진단 프로그램의 연동을 통하여 치매를 조기에 진단할 수 있는 스마트폰용 어플리케이션을 개발하는 것이다. 생체센서로부터 산소포화도와 혈압 데이터를 블루투스를 통해 수신 받고 스마트폰에 내장된 치매진단 설문지와 기억력 테스트 게임 등의 점수를 합산하여 스마트폰은 최종 치매지수를 도출해낸다. 간단한 임상실험 통해 치매 판단용 임계값을 결정하고 치매지수와 비교하여 치매를 진단하였다. 60세 이상의 노인에게 제안 어플리케이션을 적용한 결과, 초기 치매를 쉽고 빠르게 진단 가능함을 알 수 있었다. 추가적으로 산소챔버와 제안하는 치매진단용 어플리케이션을 융합함으로써 초기 치매를 치료하는 의료기기로서의 가능성을 제시하였다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제1권3호
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pp.308-314
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2003
This paper presents a serial communication based fault diagnosis scheme for a brushless DC (BLDC) motor using parameter estimation and Bayes classifier. The presented scheme consists of a smart network board, and a fault detection and isolation (FDI) master. The smart network board is installed near the BLDC motor drive system to acquire motor data and transmit motor data to the FDI-master via serial communication channel. The FDI-master estimates BLDC motor resistance to detect symptom of faults, and assign symptom to fault type using Bayes classifier. In this scheme, since communication time delay has a serious effect on performance, periodic and fixed communication protocol is designed. Hence, the delay time is priory known. By experiment result, presented scheme was verified.
Recently, on-line diagnosis methods through wired and wireless networks are widely adopted in the diagnosis of industrial Electric Facilities, such as generators, transformers and motors. Also smart sensors which includes sensors, signal conditioning circuits and micro-controller in one board are widely studied in the field of condition monitoring. This paper suggests an self-powered system suitable for condition-monitoring smart sensors, which uses parasitic vibrations of the facilities as energy source. First, vibration-driven noise patterns of the electric facilities are presented. And then, an electromagnetic generator which uses mechanical mass-spring vibration resonance are suggested and designed. Finally energy consumption of the presented smart sensor, which consists of MEMS vibration sensors, signal conditioning circuits, a low-power consumption micro-controller, and a ZIGBEE wireless tranceiver, are presented. The usefulness and limits of the presented electromagnetic generators in the field of electric facility monitoring are also suggested.
This paper presents a FTNCS (Fault-Tolerant Networked Control System) that can tolerate control surface failure and packet delay/loss in an UAV (Unmanned Aerial Vehicle). The proposed method utilizes the benefits of self-diagnosis by smart actuators along with the control allocation technique. A smart actuator is an intelligent actuation system combined with microprocessors to perform self-diagnosis and bi-directional communications. In the event of failure, the smart actuator provides the system supervisor with a set of actuator condition data. The system supervisor then compensate for the effect of faulty actuators by re-allocating redundant control surfaces based on the provided actuator condition data. In addition to the compensation of faulty actuators, the proposed FTNCS also includes an efficient algorithm to deal with network induced delay/packet loss. The proposed algorithm is based on a Lagrange polynomial interpolation method without any mathematical model of the system. Computer simulations with an UAV show that the proposed FTNCS can achieve a fast and accurate tracking performance even in the presence of actuator faults and network induced delays.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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