This study presents a solution to control a Permanent Magnet Synchronous Motor without sensors. The control method is the presented superposition principle. This method of sensorless theory is very simple to compute estimated angle. Therefore computing time to estimate angle is shorter than other sensorless method. The use of this system yields enhanced operations, fewer system components, lower system cost, energy efficient control system design and increased efficiency. A practical solution is described and results are given in this Study. The performance of a Sensorless architecture allows an intelligent approach to reduce the complete system costs of digital motion control applications using cheaper electrical motors without sensors. This paper deals with an overview of sensorless solutions in PMSM control applications whereby the focus will be the new Controller without sensors and its applications.
This application study presents a solution to control a Permanent Magnet Synchronous Motor without sensors. The use of this system yields enhanced operations, fewer system components, lower system cost, energy efficient control system design and increased efficiency. The control method presented is field oriented control (FOC). The sinusoidal voltage waveforms are generated by the power module using the space vector modulation technique. A practical solution is described and results are given in this application Study. The performance of a Sensorless architecture allows an intelligent approach to reduce the complete system costs of digital motion control applications using cheaper electrical motors without sensors. This paper deals with an overview of sensorless solutions in digital motor control applications whereby the focus will be the new Controller without sensors and its applications.
센서들이 동적으로 운용되는 무선네트워크 환경에서는 비용을 줄이고 신뢰성 있는 네트워크를 구축하는 것이 무엇보다 중요하다. 본 논문에서는 네트워크 수명을 연장하기 위해 노드들이 수행하는 작업을 다수의 노드에게 분담하는 계층구조 기반의 에너지 인지형 네트워크 구성과 라우팅 기법을 제안한다. 이는 궁극적으로 노드들이 공평하게 에너지를 소모하기 위함이다. 노드들의 계층 구조에서 싱크노드는 일단의 게이트웨이 노드를 선정한다. 선정된 게이트웨이 노드는 각각의 클러스터 안에서 클러스터 헤드를 선정함으로써 논리적 클러스터를 구성한다. 클러스터 헤드는 감지 센서들로부터 데이터를 수집하고, 수집된 데이터는 게이트웨이 노드를 통해 싱크노드로 전달된다. 실험결과 제안한 네트워크 구조는 에너지 소모의 원천을 감소시키고, 효율적으로 데이터를 전달하는 기반이 되고 있음을 확인하였다.
Sunwoo Lee;Gye Hyeon Lee;Myungwoo Choi;Gana Park;Dakyung Kim;Sangbin Lee;Jeong-O Lee;Donghwi Cho
센서학회지
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제33권5호
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pp.274-287
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2024
Chemiresistors play a crucial role in numerous research fields, including environmental monitoring, healthcare, and industrial safety, owing to their ability to detect and quantify gases with high sensitivity and specificity. This review provides a comprehensive overview of the recent advancements in photoactivated chemiresistors and emphasizes their potential for the development of highly sensitive, selective, and low-power gas sensors. This study explores a range of structural configurations of sensing materials, from zero-dimensional quantum dots to three-dimensional, porous nanostructures and examines the impact of these designs on the photoactivity, gas interactions, and overall sensor performance-including gas responses and recovery rates. Particular focus is placed on metal-oxide semiconductors and the integration of ultraviolet micro-light emitting diodes, which have gained attention as key components for next-generation sensing technologies owing to their superior photoactivity and energy efficiency. By addressing existing technical challenges, such as limited sensitivity, particularly at room temperature (~22℃), this paper outlines future research directions, highlighting the potential of photoactivated chemiresistors in developing high-performance, ultralow-power gas sensors for the Internet of Things and other advanced applications.
센서 노드는 제한된 에너지를 가지고 동작한다. 대부분의 경우에, 에너지가 고간된 배터리를 교체하거나 재충전하는 것은 바람직하지 않거나 불가능하다. 따라서 MAC프로토콜 디자인에서 에너지 소모를 줄이는 것은 매우 중요한 문제 중 하나이다. 하지만, 센서 응용이 지연에 민감할 경우, 지연이 매우 중요한 요소이고, 이 지연은 에너지 소비와 트레이드오프하게 된다. 따라서 본 논문에서는 에너지 소모를 줄이고, 낮은 지연을 얻을 수 있는 MAC프로토콜을 제안한다. 이 프로토콜은 DSMAC을 기반으로, 동적으로 경로 사이의 상대적인 buffer의 패킷의 양에 따라서 duty cycle를 변경하게 된다.
노면 모니터링은 노면의 함몰 정도 및 크랙 감지와 같은 위험 요소 관리를 통해 도로 환경의 안전성을 유지하는 필수적인 과정이다. 고성능 2D 레이저 센서를 탑재한 자율주행 기반 UGV를 활용한 정밀 측정이 가능하지만, 고성능 센서의 에너지 소모량 증가로 인해 배터리 용량에 대한 한계가 있다. 본 논문에서는 UGV에서 효율적인 노면 모니터링을 위한 퓨전 센서 시스템을 제안한다. 제안된 퓨전 센서 시스템은 카메라를 통한 칼라 정보와 선레이저 센서를 통한 깊이 정보를 결합하여 노면 모니터링의 정밀한 변위 탐지를 가능하게 한다. 또한 카메라 센서를 이용해 모니터링 대상의 탐지 여부에 따라 선레이저 센서 스캔 주파수를 동적으로 제어하는 동적 샘플링 알고리즘을 적용함으로써 불필요한 에너지 소모를 절감한다. 제안된 퓨전 센서 시스템에서의 평균 소비전력 모델을 제시하고 다양한 미션 환경의 크랙 분포 및 센서 특성을 고려하여 에너지 효율성을 분석한다. 성능 분석 결과, 선레이저 센서의 Active 상태 소비 전력이 Saving 상태의 2배이고, λ=10, µ=10인 환경에서 고정 샘플링 기법에 비해 전력 소비 효율이 13.3% 향상됨을 확인하였다.
The importance of Wireless Sensor Networks is becoming more evident owing to their practical applications in various areas. However, the energy problem remains a critical barrier to the progress of WSNs. By reducing the energy consumed by the sensor nodes that constitute WSNs, the performance and lifespan of WSNs will be enhanced. In this study, we introduce an energy-efficient ternary modulator that employs multi-threshold CMOS for logic conversion. We optimized the design with a low-power ternary gate structure based on a pass transistor using the MTCMOS process. Our design uses 71.69% fewer transistors compared to the previous design. To demonstrate the improvements in our design, we conducted the HSPICE simulation using a CMOS 180 nm process with a 1.8V supply voltage. The simulation results show that the proposed ternary modulator is more energy-efficient than the previous modulator. Power-delay product, a benchmark for energy efficiency, is reduced by 97.19%. Furthermore, corner simulations demonstrate that our modulator is stable against PVT variations.
웨어러블 센서, 심전도조정기의 전력 소비는 네트워크 수명을 늘리기 위해 매우 낮아야 하며 WBAN노드에서 처리하는 데이터의 에러교정 및 인증등의 예상되는 서비스품질 제어는 중요하다. 따라서 서비스품질제어는 건강모니터링규정에서 WBAN을 구현하는 데 있어 가장 긴급한 관심사이다. 최적의 QoS제어를 위해 에너지 효율을 고려한 에러교정기법과 IEEE 802.15.6과 성능을 에너지효율 및 평균전송갯수면에서 비교평가 한다. 제안된 에러교정기법의 성능은 채널 추정을 이용하여 부호화율을 적절히 조절함으로써 에너지 효율 및 전송율이 향상됨을 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권5호
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pp.949-966
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2013
Recently, Wireless Body Area Network (WBAN) has promise to revolutionize human daily life. The need for multiple sensors and constant monitoring lead these systems to be energy hungry and expensive with short operating lifetimes. In this paper, we offer a review of existing work of WBAN and focus on energy-aware management in it. We emphasize that nodes computation, wireless communication, topology deployment and energy scavenging are main domains for making a long-lived WBAN. We study the popular power management technique Dynamic Voltage and Frequency Scaling (DVFS) and identify the impact of slack time in Dynamic Power Management (DPM), and finally propose an enhanced dynamic power management method to schedule scaled jobs at slack time with the goal of saving energy and keeping system reliability. Theoretical and experimental evaluations exhibit the effectiveness and efficiency of the proposed method.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.426-432
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2022
HVAC systems play a critical role in reducing energy consumption in buildings. Integrating occupants' thermal comfort evaluation into HVAC control strategies is believed to reduce building energy consumption while minimizing their thermal discomfort. Advanced technologies, such as visual sensors and deep learning, enable the recognition of occupants' discomfort-related actions, thus making it possible to estimate their thermal discomfort. Unfortunately, it remains unclear how accurate a deep learning-based classifier is to recognize occupants' discomfort-related actions in a working environment. Therefore, this research evaluates the classification performance of occupants' discomfort-related actions while sitting at a computer desk. To achieve this objective, this study collected RGB video data on nine college students' cold discomfort-related actions and then trained a deep learning-based classifier using the collected data. The classification results are threefold. First, the trained classifier has an average accuracy of 93.9% for classifying six cold discomfort-related actions. Second, each discomfort-related action is recognized with more than 85% accuracy. Third, classification errors are mostly observed among similar discomfort-related actions. These results indicate that using human action data will enable facility managers to estimate occupants' thermal discomfort and, in turn, adjust the operational settings of HVAC systems to improve the energy efficiency of buildings in conjunction with their thermal comfort levels.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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