Song, Il Young;Song, Jin Mo;Jeong, Woong Ji;Gong, Myoung Sool
센서학회지
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제28권3호
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pp.146-151
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2019
This paper reports a sliding window filtering approach for ground moving targets with cross-correlated sensor noise and uncertainty. In addition, the effect of uncertain parameters during a tracking error on the model performance is considered. A distributed fusion sliding window filter is also proposed. The distributed fusion filtering algorithm represents the optimal linear combination of local filters under the minimum mean-square error criterion. The derivation of the error cross-covariances between the local sliding window filters is the key to the proposed method. Simulation results of the motion of the ground moving target a demonstrate high accuracy and computational efficiency of the distributed fusion sliding window filter.
Recently the power window system is widely used in automobiles to increase convenience of passengers and drivers. However some accidents or injuries have been caused by malfunction or misusage of the system. Therefore safety regulations of the system to cope up with these accidents have been strengthened gradually in many countries. Especially in America, since 2005, all vehicles which had power window system should be contented with FMVSS 118-S5 regulations. We suggest very low-cost anti-pinch window control system satisfying the regulation in this paper. Hall sensors are used and installed around a motor rotor with ring magnet to detect motor speed for anti-pinch. The optimum number of hall sensor and location angel of them are mainly investigated to get sufficient speed resolution for anti-pinch. Through some experiments, the validity of the suggested system was verified to satisfy the regulation.
In this paper, an overload detecting algorithm for an excavator is presented. The proposed overload detecting algorithm is based on the time series analysis especially moving window. The main purpose of this paper is to prevent a damage or crack from the fatigue in advance. 16 channel sensors data are considered and maximum stress is computed by a sensor fusion method every moving window. After the maximum stress every window is compared with a given threshold, this overload detecting algorithm decides overload or not.
Possibility of the remote eavesdropping through window glass is investigated using a laser sensor. Various thicknesses and types of glass windows are excited by maximum length sequency (MLS) signal and the vibration sound is detected by a laser doppler vibrometer. Intelligibility of the detected sound is evaluated using the speech transmission index (STI), which is based on the modulation transfer function (MTF). In order to identify the disturbing effect, different level of disturbing wave is generated by an outside speaker and a window shaker attached on the glass window. On the different thickness of glass windows, decrease effect of the speech intelligibility is analysed.
The objective of this paper is to construct a model to be used in deciding whether to repair or rebuild school buildings is depending on their ages and other factors. The theme of this paper is the age is the main variable but other factors such as floor, innerwall, ceiling, door, inner window of the class room, outer window of the class room, inner window of the corridor, outer window of the corridor, middle window between the classroom and the corridor, light, heater, speaker, fire protection sensor, TV monitor, and telephone status would influence the final decisions. This paper employs an experimental case study method. Using the stepwise, statistical, classification method commonly used in discriminant analysis, it evaluates 12,766 rooms of 87 different high schools in Seoul. The result of this study indicates that some critical variables influencing the final decisions are the status of TV monitor, middle window between the classroom and the corridor, light, inner window of the corridor, fire protection sensor, innerwall, speaker utensil, outer window of the class room, and door of the class room. This paper also suggests a linear discriminant function will be used for this kind of studies. Finally the paper recommends policies with respect to the variables and discriminant functions evaluated.
Turbulent boundary layer noise is already a significant contributor to sonar self noise. For developing acoustic window of sonar system to reduce self noise, a parametric study of design factors of acoustic window is presented. Distance of sensor array from acoustic window, material and damping layer are studied as design factors to influence in the characteristics of the transfer function of self noise. As the result these design factors make change the characteristics of transfer function slightly. Among design factors the location of sensor array is most important parameter in the self noise reduction.
본 논문에서는 실시간 유비쿼터스 센서 네트워크에 적합한 MAC(medium access control) 프로토콜을 제안한다. 기존의 DCF 프로토콜은 데이터 전송을 위한 슬롯(slot)을 선택할 때 패킷 충돌로 인한 재전송이 반복될 때 마다 크기가 변하는 경쟁 윈도우(contention window) 내에서 균등 확률 분포(uniform probability distribution)를 이용한 랜덤(random) 선택 기법을 사용하지만 제안한 프로토콜에서는 센서 데이터의 전송 지연을 최대한 감소시키기 위하여 경쟁 윈도우의 크기를 고정시키고, 전송 슬롯을 보다 효율적으로 선택하도록 비 균등(non-uniform) 확률 분포를 사용하여 전송 슬롯을 랜덤하게 선정한다. 제안한 방법의 성능을 입증하기 위하여 256개의 센서가 배치된 센서 네트워크 모델을 기반으로 ns-2를 이용하여 시뮬레이션을 시행하고, 전체 센서에 발생하는 전송 평균 지연 시간이 기존의 802.11 MAC 표준에 비하여 유비쿼터스 센서 네트워크의 최적 지연 한계점(best latency bound)에 가깝게 나타남을 확인한다.
A passive infrared or pyroelectric infrared (PIR) sensor is mainly used to sense the existence of moving objects in an indoor environment. However, in an outdoor environment, there are often outbreaks of false alarms from environmental changes and other sources. Therefore, it is difficult to provide reliable detection outdoors. In this paper, two algorithms are proposed to reduce false alarms and provide trustworthy quality to surveillance systems. We gather PIR signals outdoors, analyze the collected data, and extract the target features defined as window energy and alarm duration. Using these features, we model target and false alarms, from which we propose two target decision algorithms: window energy detection and alarm duration detection. Simulation results using real PIR signals show the performance of the proposed algorithms.
The LPR system's trigger sensor makes problem occasionally due to the heave weight of vehicle or the obsolescence equipment. If we replace the hardware sensor to the deep-learning based software sensor in order to generate the trigger signal, LPR system maintenance would be a lot easier. In this paper we proposed the deep-learning sliding window based object detection and tracking algorithm for the LPR system's trigger signal generation. The gate passing vehicle's license plate recognition results are combined into the normal tracking algorithm to catch the position of the vehicle on the trigger line. The experimental results show that the deep learning sliding window based trigger signal generating performance was 100% for the gate passing vehicles including the 5.5% trigger signal position errors due to the minimum bounding box location errors in the vehicle detection process.
한국정보컨버전스학회 2008년도 International conference on information convergence
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pp.199-204
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2008
Sensor nodes have various energy and computational constraints because of their inexpensive nature and ad-hoc method of deployment. Considerable research has been focused at overcoming these deficiencies through faster media accessing, more energy efficient routing, localization algorithms and system design. Our research attempts to provide a method of improvement MAC performance in these issues. We show that traditional carrier-sense multiple access(CSMA) protocols like IEEE 802.11 do not handle the first constraint adequately, and do not take advantage of the second property, leading to degraded latency and throughput as the network scales in size, We present more efficient method of a medium access for real-time wireless sensor networks. Proposed MAC protocol is a randomized CSMA protocol, but unlike previous legacy protocols, does not use a time-varying contention window from which a node randomly picks a transmission slot. To reduce the latency for the delivery of event reports, it carefully decides a fixed-size contention window, non-uniform probability distribution of transmitting in each slot within the window. We show that it can offer up to several times latency reduction compared to legacy of IEEE 802.11 as the size of the sensor network scales up to 256 nodes using widely used simulator ns-2. We, finally show that proposed MAC scheme comes close to meeting bounds on the best latency achievable by a decentralized CSMA-based MAC protocol for real-time wireless sensor networks which is sensitive to latency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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