This paper deals with the real-time message network system by a CAN (controller area network) based on the real-time distributed control scheme to integrate actuators and sensors in a humanoid robot. In order to apply the real-time distributed processing for a humanoid robot, each control unit should have the real-time efficient control method, fast sensing method, fast calculation and real-time valid data exchange method. Moreover, the data from sensors and encoders must be transmitted to the higher level of control units in maximum time limit. This paper describes the real-time message network system design and the performance of the system.
New active "intelligent" structural systems with integrated self-sensing, diagnosis, and control capabilities can lead to a new design dimension for the next generation high-performance structures and mechanical systems. However, temperature effects to the piezoelectric transducers are not fully understood. This paper is concerned with a mathematical modeling and analysis of a laminated piezothermoelastic cylindrical shell composite exposed to mechanical, electric, and thermal fields. Generic shell equations and solution procedures are derived. Contributions of spatial and time components in the mechanical, electric, and temperature excitations are discussed, and their analytical solutions derived. A laminated cylindrical shell composite with fully distributed piezoelectric layers is used in a case study; its multi-field step and impulse responses are investigated. Analyses suggest that the fully distributed actuators are insensitive to even modes due to load averaging and cancellation. Accordingly, these even modes are filtered from the total response and only the modes that are combinations of m = 1, 3, 5, ${\cdots}$ and n = 1, 3, 5, ${\cdots}$ participating in dynamic response of the shell.
Minardo, Aldo;Coscetta, Agnese;Porcaro, Giuseppe;Giannetta, Daniele;Bernini, Romeo;Zeni, Luigi
Structural Monitoring and Maintenance
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v.1
no.2
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pp.173-182
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2014
We describe the application of a distributed optical fiber sensor based on stimulated Brillouin scattering, as an integrated system for safety monitoring of railway infrastructures. The strain distribution was measured statically and dynamically along 60 meters of rail track, as well as along a 3-m stone arch bridge. We show that, gluing an optical fiber along the rail track, traffic monitoring can be performed in order to identify the train passage over the instrumented sector and determine its running conditions. Furthermore, dynamic and static strain measurements on a rail bridge are reported, aimed to detect potential structural defects. The results indicate that distributed sensing technology represents a valuable tool in railway traffic and safety monitoring.
According to the United States FMVSS 208, every passenger car on the market after September of 2006 must install a safety system, which can deploy the airbag with different intensity or suppression based on the passenger type, to reduce infant and child injuries from airbag deployments. The Weight Classification System, which has been developed by Hyundai Autonet, is a system that classifies the person occupying the passenger seat. To overcome sensing problems due to the weight sensors small voltage, the Distributed Systems Interface is adopted.
Laser scanning has become a viable technique for the collection of a large amount of accurate 3D point data densely distributed on the scanned object surface. The inherent 3D nature of the sub-randomly distributed point cloud provides abundant spatial information. To explore valuable spatial information from laser scanned data becomes an active research topic, for instance extracting digital elevation model, building models, and vegetation volumes. The sub-randomly distributed point cloud should be segmented and classified before the extraction of spatial information. This paper investigates some exist segmentation methods, and then proposes an octree-based split-and-merge segmentation method to divide lidar data into clusters belonging to 3D planes. Therefore, the classification of lidar data can be performed based on the derived attributes of extracted 3D planes. The test results of both ground and airborne lidar data show the potential of applying this method to extract spatial features from lidar data.
The study of pedestrian behavior covers wide topics, including way finding, choice and decision make, as well as spatial cognition and environmental perception. To address the problem, simulation is now put forward as suitable technique and method for analyzing human spatial behavior. In the paper we present a development architecture for simulating tracking pedestrian in a distributed environment. We introduce and explore the potential of using mobile agent-enabled distributed implementation model as a tool for development and implementation of the simulation. Three kinds of mobile agents are designed for implementation of managing and querying data of pedestrian. Finally, simulation result of JR 10,000 passengers’ movement is developed and implemented as a case study.
In recent years, we have seen a proliferation of mobile-network-enabled smart objects, such as smart-phones and smart-watches, that form a cyber-physical integrated network to connect the cyber and physical worlds through the capabilities of sensing, communicating, and computing. Discovery of the relationship between smart objects is a critical and nontrivial task in cyber-physical integrated network applications. Aiming to find the most stable relationship in the heterogeneous and dynamic cyber-physical network, we propose a distributed and efficient relationship-discovery algorithm, called dynamically maximizing remaining unchanged time with minimum connected dominant set (DMRUT-MCDS) for constructing a backbone with the smallest scale infrastructure. In our proposed algorithm, the impact of the duration of the relationship is considered in order to balance the size and sustain time of the infrastructure. The performance of our algorithm is studied through extensive simulations and the results show that DMRUT-MCDS performs well in different distribution networks.
Recently, the application of distributed acoustic sensors (DAS), which can replace geophones and seismometers, has significantly increased along with interest in micro-seismic monitoring technique, which is one of the CO2 storage monitoring techniques. A significant amount of temporally and spatially continuous data is recorded in a DAS monitoring system, thereby necessitating fast and accurate data processing techniques. Because event detection and seismic phase picking are the most basic data processing techniques, they should be performed on all data. In this study, a machine learning-based P, S wave phase picking algorithm was developed to compensate for the limitations of conventional phase picking algorithms, and it was modified using a transfer learning technique for the application of DAS data consisting of a single component with a low signal-to-noise ratio. Our model was constructed by modifying the convolution-based EQTransformer, which performs well in phase picking, to the ResUNet structure. Not only the global earthquake dataset, STEAD but also the augmented dataset was used as training datasets to enhance the prediction performance on the unseen characteristics of the target dataset. The performance of the developed algorithm was verified using K-net and KiK-net data with characteristics different from the training data. Additionally, after modifying the trained model to suit DAS data using the transfer learning technique, the performance was verified by applying it to the DAS field data measured in the Pohang Janggi basin.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.10
no.5
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pp.455-461
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2017
In this paper, a local DL (Data Line) sensing method with smaller parasitic capacitance replacing the previous distributed DB sensing method with large parasitic capacitance is proposed to reduce the time to transfer BL (Bit Line) voltage to DL in the read mode. A new BL switching circuit turning on NMOS switches faster is also proposed. Furthermore, the access time is reduced to 35.63ns from 40ns in the read mode and thus meets the requirement since BL node voltage is clamped at 0.6V by a DL clamping circuit instead of precharging the node to VDD-VT and a differential amplifier are used. The layout size of the designed 512Kb EEPROM memory IP based on a $0.13{\mu}m$ BCD is $923.4{\mu}m{\times}1150.96{\mu}m$ ($=1.063mm^2$).
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2006.03a
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pp.1100-1109
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2006
In this study, two different technologies which can measure temperature simultaneously at many points are introduced. One is to use a thermal sensor cable that is comprised of addressable thermal sensors connected in parallel within a single cable. The other is to use an optic fiber with Distributed Temperature Sensing (DTS) system. The difference between two technologies can be summarized as follows. A thermal sensor cable has a concept of 'point sensing' that can measure temperature at accurate position of a thermal sensor. So the accuracy and resolution of temperature measurement are up to the ability of the thermal sensor. Whereas optic fiber sensor has a concept of 'distributed sensing' because temperature is measured by ratio of Stokes and anti-Stokes component intensities of Raman backscatter that is generated when laser pulse travels along an optic fiber. It's resolution is determined by measuring distance, measuring time and spatial resolution. The purpose of this study is that application targets of two temperature measurement techniques are checked in technical and economical phases by examining the strength and weakness of them. Considering the functions and characteristics of two techniques, the thermal sensor cable will be suitable to apply to the assessment of groundwater flow, geothermal distribution and grouting efficiency within 300m distance. It is expected that the optic fiber sensor can be widely utilized at various fields (for example: pipe line inspection, tunnel fire detection, power line monitoring etc.) which need an information of temperature distribution over relatively long distance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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