Kim Jin-Taek;Pak Bock-Choon;Lee Cheul-Ro;Baek B.J.
KSTLE International Journal
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제7권1호
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pp.22-26
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2006
A simple finite element analysis is performed to simulate the thermal characteristics of a micro sensor package with thin film heater embedded in the glass wall of a micro-channel. In this paper, Electric characteristics of ITO sputtered heater were presented in this study, which can be used as a map of heater design in the range of available system temperature. The effects of thermo-physical properties of materials, geometrical structure and boundary condition on the thermal performance are also investigated. Finally, the design of micro-flow induced thermal sensor that is capable of measuring fluid flow with a lower flow detection limit of approximately 24pL/s is presented.
현재 일반적으로 사용되는 Time Domain Sampling(아래 TDS) 방식의 SAW Device는 빠른 Data 처리를 할 수 있지만 그만큼의 빠른 sampling 속도를 요구하기 때문에 고속의 AD 컨버터가 필요하다. 이 고속의 AD 컨버터는 고가의 장비로 Device 제작에 부담이 되는 실정이다. 반면에 Frequency Domain Sampling(아래 FDS) 방식으로 구현된 SAW Device는 고속의 sampling을 요구하지 않기 때문에 고가의 고속 AD 컨버터가 필요하지 않다. 이렇게 느린 sampling 속도는 상대적으로 고속의 processing을 요구하게 되는데 이는 저가의 Embedded System만으로도 구현이 가능하기 때문에 가격대비 성능에서 효율이 훨씬 높다고 할 수 있다. 그럼에도 FDS 방식의 SAW sensor를 제작하는 것이 까다롭기 때문에 현재 구현된 FDS 방식의 SAW Device는 매우 드문 실정이다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해 기존의 TDS용 SAW sensor를 그대로 이용한 FDS 방식의 SAW Device에 대해 설계 및 구현한다.
현재 일반적으로 사용되는 Time Domain Sampling(아래 TDS) 방식의 SAW Device는 빠른 Data 처리를 할 수 있지만 그만큼의 빠른 sampling 속도를 요구하기 때문에 고속의 AD 컨버터가 필요하다. 이 고속의 AD 컨버터는 고가의 장비로 Device 제작에 부담이 되는 실정이다. 반면에 Frequency Domain Sampling(아래 FDS) 방식으로 구현된 SAW Device는 고속의 sampling을 요구하지 않기 때문에 고가의 고속 AD 컨버터가 필요하지 않다. 이렇게 느린 sampling 속도는 상대적으로 고속의 processing을 요구하게 되는데 이는 저가의 Embedded System만으로도 구현이 가능하기 때문에 가격대비 성능에서 효율이 훨씬 높다고 할 수 있다. 그럼에도 FDS 방식의 SAW sensor를 제작하는 것이 까다롭기 때문에 현재 구현된 FDS 방식의 SAW Device는 매우 드문 실정이다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해 기존의 TDS용 SAW sensor를 그대로 이용한 FDS 방식의 SAW Device에 대해 설계 및 구현한다.
Multi-axis servo systems are widely used in various fields such as industiral systems for improving production efficiency, robotics and complex systems where many mechanical devices and sensor systems are connected. Such a servo system requires that the servo control technique to realize the synchronization of the drive shaft in the steady state and transient conditions and to control so as to follow the target track in order to improve product precision and production efficiency. In addition, embedded type hardware is required for smooth control of the entire multi-axis system. Therefore, this paper uses hardware based on FPGA which is widely used in digital signal processing field and various control system because hardware design change is easy and parallel processing is possible. In addition, Labview based servo motor control program was studied that can control the servo motor by ensuring the performance and flexibility of the FPGA and follow the target trajectory according to various speed processing and accurate timing synchronization.
The ubiquitous sensor network technique is widely applied to variety of information fields such as home automations, logistics, traffic controls, public administrations, health and environment monitoring and etc. It is particularly useful in the areas where energy consumption is minimal and where continuous monitoring of the surrounding environments, which generates streams of data, are required. In this study, we have designed and implemented a living environment automatic control system which collects the streams of temperature, humidity, light and noise data of a simulated house setting in real-time fashion, then controls the home environment based on the collected data according to the users favorites. In order to differentiate the proposed system from the currently existing similar system, we have demonstrated not only the feasibility of collecting data using sensor network in the controlled environment but also the ability to control the various household equipments through wireless communications.
무선센서네트워크 (WSN, Wireless Sensor Network) 시스템의 활용분야가 다양해짐에 따라 기존 WSN의 문제점을 개선하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있으며, 한정된 배터리 자원 문제는 반드시 해결해야하는 주요한 과제이다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 원격에서 무선 전송 기술을 통하여 에너지를 전송하는 자기유지 지원 기술이 주목받고 있다. 자기유지 지원 기술은 센서 노드의 배터리 교체 및 에너지가 열악한 환경에서 동작 가능한 에너지를 전송하는 기술로서 건물상태 모니터링, 전장 감시 등과 같은 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이러한 자기유지 지원 기술은 WSN을 구성하는 센서 노드들 전원 상태를 확인하는 것이 매우 중요하며, 이에 따라 에너지를 공급해야 한다. 따라서 본 논문에서는 자기유지지원을 위한 노드 전원 관리 모니터링 시스템을 설계 한다.
A forklift is an industrial vehicle that lifts or transports heavy objects using a hydraulically operated fork, and is equipped with an automatic transmission for the convenience of repetitive transportation, loading, and unloading work. The Transmission Control Unit (TCU) is a key component in charge of the shift control function of an automatic transmission. It consists of an electric circuit with an input/output signal interface function and firmware running on a microcontroller. To develop TCU firmware, the development process of shifting algorithm design, firmware programming, verification test, and performance improvement must be repeated. A simulator is a device that simulates a mechanical system having dynamic characteristics in real time and simulates various sensor signals installed in the system. The embedded transmission simulator is a simulator that is embedded in the TCU firmware. information related to the mechanical system that is necessary for TCU normal operation. In this study, an embedded transmission simulator applied to the originally developed forklift TCU firmware was designed and used to verify various forklift shift control algorithms.
Recently, there has been a growing interest in integrating physical toys into video gaming within the game content business. This paper introduces a novel method that leverages low-cost camera as an alternative to using sensor attachments to meet this rising demand. We address the limitations associated with low-cost cameras and propose an optical design tailored to the specific environment of model car recognition. We overcome the inherent limitations of low-cost cameras by proposing an optical design specifically tailored for model car recognition. This approach primarily focuses on recognizing the underside of the car and addresses the challenges associated with this particular perspective. Our method employs a transfer learning model that is specifically trained for this task. We have achieved a 100% recognition rate, highlighting the importance of collecting data under various camera exposures. This paper serves as a valuable case study for incorporating low-cost cameras into vision systems.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권2호
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pp.1005-1018
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2017
This paper proposes an App Visualization (AppV) based on IoT Self-diagnosis Micro Control Unit (ISMCU) for accident prevention. It collects a current status of a vehicle through a sensor, visualizes it on a smart phone and prevents vehicles from accident. The AppV consists of 5 components. First, a Sensor Layer (SL) judges noxious gas from a current vehicle and a driver's driving habit by collecting data from various sensors such as an Accelerator Position Sensor, an O2 sensor, an Oil Pressure Sensor, etc. and computing the concentration of the CO collected by a semiconductor gas sensor. Second, a Wireless Sensor Communication Layer (WSCL) supports Zigbee, Wi-Fi, and Bluetooth protocol so that it may transfer the sensor data collected in the SL to ISMCU and the data in the ISMCU to a Mobile. Third, an ISMCU integrates the transferred sensor information and transfers the integrated result to a Mobile. Fourth, a Mobile App Block Programming Tool (MABPT) is an independent App generation tool that changes to visual data just the vehicle information which drivers want from a smart phone. Fifth, an Embedded Module (EM) records the data collected through a Smart Phone real time in a Cloud Server. Therefore, because the AppV checks a vehicle' fault and bad driving habits that are not known from sensors and performs self-diagnosis through a mobile, it can reduce time and cost spending on accidents caused by a vehicle's fault and noxious gas emitted to the outside.
Light detection and ranging (LiDAR) sensors detect the distance of the surrounding environment and objects. Conventional LiDAR sensors require a certain amount of a power because they detect objects by transmitting lasers at a regular interval depending on a constant resolution. The constant power consumption from operating multiple LiDAR sensors is detrimental to autonomous and electric vehicles using battery power. In this paper, we propose two algorithms that improve the inefficient power consumption during the constant operation of LiDAR sensors. LiDAR sensors with algorithms efficiently reduce the power consumption in two ways: (a) controlling the resolution to vary the laser transmission period (TP) of a laser diode (LD) depending on the vehicle's speed and (b) reducing the static power consumption using a sleep mode depending on the surrounding environment. A proposed LiDAR sensor with a resolution control algorithm reduces the power consumption of the LD by 6.92% to 32.43% depending on the vehicle's speed, compared to the maximum number of laser transmissions (Nx·max). The sleep mode with a surrounding environment-sensing algorithm reduces the power consumption by 61.09%. The proposed LiDAR sensor has a risk factor for 4-cycles that does not detect objects in the sleep mode, but we consider it to be negligible because it immediately switches to an active mode when a change in surrounding conditions occurs. The proposed LiDAR sensor was tested on a commercial processor chip with the algorithm controlling the resolution according to the vehicle's speed and the surrounding environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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