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, materials of acoustic window and characteristics of 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 논문은 센서 데이터를 수집하고 효과적으로 처리하는 IoT 서비스를 위한 스마트 센서 데이터 통합 처리 시스템을 소개한다. IoT 분야의 발전으로 센서 데이터를 수집하고 이를 네트워크로 송·수신하는 기술을 바탕으로 하는 스마트 홈, 자율주행 자동차 등의 다양한 프로젝트가 진행됨에 따라 센서 데이터를 처리하고 효과적으로 활용하기 위한 자율제어 시스템이 이슈가 되고 있다. 그러나 자율제어 시스템의 모니터링을 위한 센서 데이터 형식은 도메인에 따라 다르기 때문에 각기 다른 다양한 도메인에 자율제어 시스템을 적용하는 스마트 센서 데이터 통합 처리 시스템이 필요하다. 따라서 본 논문은 스마트 센서 데이터 통합 처리 시스템을 소개하고, 이를 적용시켜 창문을 기준으로 내부와 외부의 센서 데이터를 처리하기 위해 1) receiveData, 2) parseData, 3) addToDatabase의 3단계 프로세스를 가지고, 자율제어 시스템에 의하여 쾌적한 실내 환경을 조성하기 위해 환기를 하는 자동 창문 개폐 시스템 'Smart Window'를 제안하고 구현한다. 이를 통해 대기 정보를 수집해 모니터링하며, 저장된 데이터를 토대로 통계 분석 및 더 나은 자율제어 수행을 위한 기계학습을 가능하게 한다.
기존의 IEEE 802.11 DCF(Distributed Coordination Function)와 같은 전통적인 CSMA(carrier sense multiple access) 프로토콜은 네트워크 규모가 커짐에 따라서 성능의 급격한 감쇠와 전송 지연 증가를 초래한다. 이러한 문제를 효과적으로 해결하기 위하여 본 논문에서는 무선 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 커지는 경쟁 윈도우(contention window) 내에서 일반 확률 분포(uniform probability distribution)를 이용한 랜덤(random) 선택 기법을 사용하지만 제안한 프로토콜에서는 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. 시뮬레이션을 통하여 제안한 프로토콜이 802.11 MAC 표준에 비하여 전송 지연이 감소함을 보여 전송 지연에 민감한 실시간 무선 센서 네트워크의 최적 지연 한계점(best latency bound)을 충족시키는 프로토콜임을 입증한다.
u-Health 시스템의 센서들로부터 측정된 데이터에 대한 정확하고 에너지 효율적인 관리가 필요하다. 센서네트워크에서 대용량의 입력 스트림 데이터 전체를 데이터베이스에 모두 저장하여 한꺼번에 처리하는 것은 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 u-Health 시스템 내 센서 네트워크의 에너지 효율성과 정확성을 고려하여 여러 센서에서 지속적으로 들어오는 다차원 스트림 데이터의 처리 성능을 높이고자 한다. 효율적인 입력 스트림 처리를 위해서 슬라이딩 윈도우 기반으로 질의를 처리하고 Mjoin 방법으로 다중 질의 계획을 수립한 후 역전파 알고리즘을 통해 저장 데이터를 축소하는 효율적인 처리 기법을 제안한다. 14,324개의 데이터 집합을 사용하여 실험한 결과 실제 입력되는 데이터보다 저장 공간의 18.3%를 축소함으로써 효과적임을 보였다.
This paper proposes a moving window technique that extracts lanes and vehicles using the images captured by a CCD camera equipped inside an automobile in real time. For the purpose, first of all the optimal size of moving window is determined based upon speed of the vehicle, road curvature, and camera parameters. Within the moving windows that are dynamically changing, lanes and vehicles are extracted, and the vehicles within the driving lanes are classified as obstacles. Assuming highway driving, there are two sorts of image-objects within the driving lanes: one is ground mark to show the limit speed or some information for driving, and the other is the vehicle as an obstacle. Using characteristics of three-dimension objects, a neural network can be trained to distinguish the vehicle from ground mark. When it is recognized as an obstacle, the distance from the camera to the front vehicle can be calculated with the aids of database that keeps the models of automobiles on the highway. The correctness of this measurement is verified through the experiments comparing with the radar and laser sensor data.
Daylighting provides the opportunity for both energy savings and improved visual comfort. An accurate estimation of the amount of daylight entering a building is the key step for daylight designing. This research aims to assess comparative daylighting performance of four different configurations of fenestration in case of unilateral windows and their variation under clear and overcast sky conditions. The selected window openings in this study were single punched, double punched, multiple punched and clerestory, and the area was same for each type of window. The experiment was designed for an office space using 1/10 scale model. Daylighting performance was evaluated by measuring the illuminance on work-plane height using Agilent data logger and photometric sensor Li-Cor. Thecomputer program ECOTECT was also used to simulate the pattern of interior illuminance distribution. Clerestory window showed the best performance in term of both illuminance level and distribution in the experiment. Multiple punched window provided more uniform illuminance distribution than single punched window. Lowest daylighting performance in the experiment was shown by double punched window.
We present a robust localization algorithm using particle filter for mobile robots in a dynamic environment. It is difficult to describe moving obstacles like people or other robots on the map and the environment is changed after mapping. A mobile robot cannot estimate its pose robustly with this incomplete map because sensor observations are corrupted by un-modeled obstacles. The proposed algorithms provide robustness in such a dynamic environment by suppressing the effect of corrupted sensor observations with a selective update or a sampling from non-corrupted window. A selective update method makes some particles keep track of the robot, not affected by the corrupted observation. In a sampling from non-corrupted window method, particles are always sampled from several particle sets which use only non-corrupted observation. The robustness of proposed algorithm is validated with experiments and simulations.
The crack of concrete is one of the most important factors to evaluate the safety of the structures. The more important point for the safety-evaluation of the concrete structures is to check the crack development, the conventional window paper (Chang Ho Ji) have been used as a simple method in the past, and nowadays the strain gauge is used for more correct way to check the development of the concrete crack quantitatively. However the window-paper method is too simple and not so scientific, and the strain-gauge method is rather complicated for people in general. This Easy-Check Sensor provides the simple usage for the various concrete structures, but also the more correct results to evaluate the development of the concrete crack.
Human activity recognition has been studied using various sensors and algorithms. Human activity recognition can be divided into sensor based and vision based on the method. In this paper, we proposed an activity recognition system using acceleration sensor and gyroscope sensor in smartphone among sensor based methods. We used Deep Belief Network (DBN), which is one of the most popular deep learning methods, to improve an accuracy of human activity recognition. DBN uses the entire input set as a common input. However, because of the characteristics of different time window depending on the type of human activity, the RBMs, which is a component of DBN, are configured hierarchically by combining them from different time windows. As a result of applying to real data, The proposed human activity recognition system showed stable precision.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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