Kim, Jin-Pyung;Jang, Gyu-Jin;Jung, Jae-Young;Kim, Moon-Hyun
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제9권3호
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pp.1051-1059
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2014
In this paper, we propose an intelligent situation recognition model by collecting and analyzing multiple sensor signals. Multiple sensor signals are collected for fixed time window. A training set of collected sensor data for each situation is provided to K2-learning algorithm to generate Bayesian networks representing causal relationship between sensors for the situation. Statistical characteristics of sensor values and topological characteristics of generated graphs are learned for each situation. A neural network is designed to classify the current situation based on the extracted features from collected multiple sensor values. The proposed method is implemented and tested with UCI machine learning repository data.
It is necessary to develope the active safety system in terms of driver's safety and convenience. In this paper, we were developed the non-contact type of safety window system operated by the initial value of feedback control such as the output signal of photo sensor. It was designed based on the control algorithm with an improved load sensitivity. Therefore, compared with the existing system, it is possible to prevent the occurrence of a mull-function. Also, it has a convenient functions of the window such as an auto up/down and closing, and has a response times better. It can be installed the various types of common vehicles that have the different movement distance and speed of window. In conclusion, the developed system may be adapted the vehicle commercially.
본 연구에서는 다양한 두께의 유리창을 대상으로 레이저 원격 도청 가능성을 검토한다. MLS 신호음을 사용하여 유리창을 진동시키고 레이저 도플러센서로 진동음을 탐지한다. 탐지된 진동음으로부터 음성정보의 인식 수준인 음성명료도를 객관적으로 평가한다. 평가에는 변조전송함수에 근거하여 결정되는 음성전송지수를 사용한다. 또한, 외부 스피커와 유리창 교란기로 각각 교란파를 발생시켜, 배경소음과 도청방지기의 음성명료도에 대한 교란효과를 평가한다. 다양한 두께의 유리창을 대상으로 레이저 원격 도청음의 음성인식 수준과 국산 도청 방지장치의 도청방지 성능을 평가하는 데에 본 연구의 목적이 있다.
Modified atmosphere (MA) of reduced $O_2$ and elevated $CO_2$ concentrations has been used for keeping the quality of fresh produce and extending the shelf life. As a way to attain the beneficial MA package around the produce, a gas diffusion tube or perforation can be attached onto the container and controlled on real time in its opening/closing responding to $O_2$ and $CO_2$ concentrations measured by gas sensors. The timely-controlled opening of the gas diffusion tube can work in harmony with the produce respiration and help to create the desired MA. By use of the mathematical modeling, the effect of tube dimension on the controlled container atmosphere was figured out in this study. Spinach and king oyster mushroom were used as typical commodities for designing the model container system (0.35 and 0.9 kg in 13 L, respectively) because of their respiration characteristics and the optimal MA condition ($O_2$ 7~10%/$CO_2$ 5~10% for spinach; $O_2$ 2~5%/$CO_2$ 10~15% for mushroom). With a control logic for the gas composition to stay as close as possible to optimum MA window without invading injurious low $O_2$ and/or high $CO_2$ concentrations, the atmosphere of the sensor-controlled container could stay at its lower $O_2$ boundary or upper $CO_2$ limit under certain tube dimensional conditions. There were found to be the ranges of the tube diameter and length allowing the beneficial MA. The desired range of the tube dimension for spinach consisted of combinations of larger diameter and shorter length in the window of 0.3~2 cm diameter and 0.2~10 cm length. Similarly, that for king oyster mushroom was combinations of larger diameter and shorter length in the window of 0.9~2 cm diameter and 0.2~3 cm in length. Clear picture on generally affordable tube dimension range may be formulated by further study on a wide variety of commodity and pack conditions.
In this work, an individual trespassing detector using a PIR sensor to detect infrared rays only between the range of $9.4{\sim}10.4{\mu}m$ radiated from the body is proposed. This detector using FIR sensor detects not insect or object but human body, It doesn't restrict the inhabitant's behavior because the filter of pm sensor is designed to have face angle and the detector only detects the window area. The existing wide angle filter, RIR sensor, detects $30^{\circ}$ angle while the face angle filter sensor on this paper detects $11^{\circ}$ angle with 3cm of face angle filter from 2m of detecting distance. In case of interruption of electric power, 250mAh of lithium-ion battery has worked for 10 hours consuming 22mA in normal state. Meanwhile, in case of interruption of electric power, 250mAh of battery has worked for 4 hours consuming 60mA in trespassing detecting state. Projector, receptor, controller and alarm are put on one PCB in order to make it convenient to install without any special installation skill.
Song, Il Young;Song, Jin Mo;Jeong, Woong Ji;Gong, Myoung Sool
센서학회지
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제28권5호
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pp.277-283
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2019
In this paper, we propose a distributed fusion estimation for sensor networks using a receding horizon strategy. Communication channels were modelled as Markov jump systems, and a posterior probability distribution for communication channel characteristics was calculated and incorporated into the filter to allow distributed fusion estimation to handle path loss observation situations automatically. To implement distributed fusion estimation, a Kalman-Consensus filter was then used to obtain the average consensus, based on the estimates of sensors randomly distributed across sensor networks. The advantages of the proposed algorithms were then verified using a large-scale sensor network example.
Recently, a study of prognosis and health management (PHM) was conducted to diagnose failure and predict the life of air craft engine parts using sensor data. PHM is a framework that provides individualized solutions for managing system health. This study predicted the remaining useful life (RUL) of aeroengine using degradation data collected by sensors provided by the IEEE 2008 PHM Conference Challenge. There are 218 engine sensor data that has initial wear and production deviations. It was difficult to determine the characteristics of the engine parts since the system and domain-specific information was not provided. Each engine has a different cycle, making it difficult to use time series models. Therefore, this analysis was performed using machine learning algorithms rather than statistical time series models. The machine learning algorithms used were a random forest, gradient boost tree analysis and XG boost. A sliding window was applied to develop RUL predictions. We compared model performance before and after applying the sliding window, and proposed a data preprocessing method to develop RUL predictions. The model was evaluated by R-square scores and root mean squares error (RMSE). It was shown that the XG boost model of the random split method using the sliding window preprocessing approach has the best predictive performance.
분산 센서 네트워크에서 대용량 스트림 데이타를 제한된 네트워크, 전력, 프로세서를 이용하여 모든 센서 데이타를 전송하고 분석하는 것은 어렵고 바람직하지 않다. 그러므로 연속적으로 입력되는 데이타를 사전에 분류하여 특성에 따라 선택적으로 데이타를 처리하는 데이타 분류 기법이 요구된다. 이 논문에서는 다차원 센서에서 주기적으로 수집되는 스트림 데이타를 슬라이딩 윈도우 단위로 데이타를 분류하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 전처리 단계와 분류단계로 구성된다. 전처리 단계는 다변량 스트림 데이타를 포함한 각 슬라이딩 윈도우 입력에 대해 데이타의 변화 특성에 따라 문자 기호를 이용하여 다양한 이산적 문자열 데이타 집합으로 변환한다. 분류단계는 각 윈도우마다 생성된 이산적 문자열 데이타를 분류하기 위해 표준 문서 분류 알고리즘을 이용하였다. 실험을 위해 우리는 Supervised 학습(베이지안 분류기, SVM)과 Unsupervised 학습(Jaccard, TFIDF, Jaro, Jaro Winkler) 알고리즘을 비교하고 평가하였다. 실험결과 SVM과 TFIDF 기법이 우수한 결과를 보였으며, 특히 속성간의 상관 정도와 인접한 각 문자 기호를 연결한 n-gram방식을 함께 고려하였을 때 높은 정확도를 보였다.
디지털 영상 처리 분야에서 사람의 동작 인식은 다양하게 연구되고 있으며, 최근에는 깊이 영상을 이용한 방법이 매우 유용하게 사용되고 있다. 하지만 깊이 측정 센서의 위치와 각도에 따라 깊이 영상에서의 객체 크기나 형태가 왜곡되므로 사물 및 사람의 인식 과정에서 인식률이 감소하는 경우가 발생한다. 따라서 뛰어난 성능을 보장하기 위해서는 측정 센서에 의한 왜곡 보정은 반드시 고려되어야 할 사항이다. 본 논문에서는 동작 인식 시스템의 인식률을 향상시키기 위한 전처리 알고리즘을 제안한다. 깊이 측정 센서로부터 입력되는 깊이 정보를 실제 공간 (Real World)으로 변환하여 왜곡 보정을 수행한 후 투영 공간 (Projective World)으로 변환한다. 최종적으로 제안된 시스템을 OpenCV와 Window 프로그램을 사용하여 구현하였으며 Kinect를 사용하여 실시간으로 성능을 테스트하였다. 또한, Verilog-HDL을 사용하여 하드웨어 시스템을 설계하고, Xilinx Zynq-7000 FPGA Board에 탑재하여 검증하였다.
본 논문에서는 지능형 LED 실내조명을 위한 효율적인 제어 시스템을 제안한다. 제안된 지능형 LED 실내조명을 위한 효율적인 제어 시스템은 스케줄 정의에 의한 조명 스타일과 재실 감지에 의한 조명 스타일에 PIR 센서와 조도 센서에 의해 측정되는 주광강도와 같은 요소를 포함시켜 무선 센서 네트워크로 점등제어를 하고 에너지 절감을 할 수 있도록 설계하였다. 또한, 재실감지에 의한 실내조명 점등제어는 PIR 센서를 사용하여 미세 움직임을 감지하고, 창측과 내측의 불필요한 조명 밝기 제어는 조도센서를 이용하여 주광의 수준을 측정하여 제어하였으며, 주광 유입량이 많은 경우 창측 조명은 자동으로 어두워지고, 적으면 조명이 자동으로 밝아지도록 설계하였다. 제안하는 지능형 LED 실내조명을 위한 효율적인 제어 시스템의 효율성 검증 결과, 외부 조명이나 주광이 조금이라도 실내로 유입되면 실내조명의 밝기를 실시간으로 제어하여 에너지 절감 효과를 극대화할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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