Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.21
no.4
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pp.349-355
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2015
Underwater robots generally show better performances for tasks than humans under certain underwater constraints such as. high pressure, limited light, etc. To properly diagnose in an underwater environment using remotely operated underwater vehicles, it is important to keep autonomously its own position and orientation in order to avoid additional control efforts. In this paper, we propose an efficient method to assist in the operation for the various disturbances of a remotely operated vehicle for the diagnosis of underwater structures. The conventional AHRS-based bearing estimation system did not work well due to incorrect measurements caused by the hard-iron effect when the robot is approaching a ferromagnetic structure. To overcome this drawback, we propose a sensor fusion algorithm with the camera and AHRS for estimating the pose of the ROV. However, the image information in the underwater environment is often unreliable and blurred by turbidity or suspended solids. Thus, we suggest an efficient method for fusing the vision sensor and the AHRS with a criterion which is the amount of blur in the image. To evaluate the amount of blur, we adopt two methods: one is the quantification of high frequency components using the power spectrum density analysis of 2D discrete Fourier transformed image, and the other is identifying the blur parameter based on cepstrum analysis. We evaluate the performance of the robustness of the visual odometry and blur estimation methods according to the change of light and distance. We verify that the blur estimation method based on cepstrum analysis shows a better performance through the experiments.
ABS/silicate composites with different clay types and compositions were prepared by in situ emulsion polymerization. The chemical structure of ABS was confirmed by the change of C-H stretching peak(near 3000 $cm^{-1}$) in fourier transform-infrared(FT-IR) spectrum. The thermal properties of the ABS/silicate composites were investigated by differential scanning calorimetry(DSC) and thermogravimetric analyzer(TGA). There was no distinct change in glass transition temperature of the ABS/silicate composites with different clay types. TGA curve indicates a dramatic increase in degradation temperature in case of ABS/20A composite with 3 wt% 20A. The silicate dispersion in the composites was measured by X-ray diffraction(XRD). The silicate dispersion in ABS/20A composites depended on the 20A composition. XRD results showed that the diffraction peak of the ABS/20A composite appeared when the content of 20A was higher than 5 wt%.
Goo, Nam Seo;Vang, Hoang My;Le, Vinh Tung;Jin, Tailie
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.45
no.1
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pp.30-35
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2017
In this study, we measured the natural frequencies of aluminum honeycomb sandwich beams using digital image correlation technique. The vibration images were captured using two high speed digital cameras and the images were converted to displacements by the digital image correlation technique. Displacement data in time domain were tranformed to frequency domain data by fast Fourier transform software. To reduce noise invoked by random exitation, a spectrum averaging technique and Savitsky-Golay digital filter were adopted. A conventional vibration measurement using an accelerometer and a finite element analysis were performed to compare the results by high speed digital camera measurement method. In conclusion, new method using high speed digital cameras and digital image correlation technique can measure the vibration of beam structures and can be applied to bio-structures where sensors cannot be attached.
In the life environment changed with not only the material abundance but also the quality, it is the most crucial factor for the strategy of sensibility engineering to investigate vital signal according to the sensibility. In this perspective, it is necessary to design and merchandise the products in cope with each sensibility and needs as well as its functional aspects. In this paper, we proposed the correlation between the visual sensibility and the vital signal using the wearable based electrocardiogram sensing clothes. We measured the electrocardiogram (ECG) signal by wearing the electrocardiogram sensing clothes. The heart rate variability (HRV) is calculated form the acquired ECG signal by wearing the electrocardiogram sensing clothes. And the power spectrum analysis using the Fast Fourier Transform (FFT) is evaluated the correlation between the visual sensibility and the vital signal. we plan to conduct empirical applications to verify the adequacy and the validity of the proposed method.
The development of low-k materials is essential for modern semiconductor processes to reduce the cross-talk, signal delay and capacitance between multiple layers. The effect of the $CH_4$ concentration on the formation of SiOC(-H) films and their dielectric characteristics were investigated. SiOC(-H) thin films were deposited on Si(100)/$SiO_2$/Ti/Pt substrates by plasma-enhanced chemical vapor deposition (PECVD) with $SiH_4$, $CO_2$ and $CH_4$ gas mixtures. After the deposition, the SiOC(-H) thin films were annealed in an Ar atmosphere using rapid thermal annealing (RTA) for 30min. The electrical properties of the SiOC(-H) films were then measured using an impedance analyzer. The dielectric constant decreased as the $CH_4$ concentration of low-k SiOC(-H) thin film increased. The decrease in the dielectric constant was explained in terms of the decrease of the ionic polarization due to the increase of the relative carbon content. The spectrum via Fourier transform infrared (FT-IR) spectroscopy showed a variety of bonding configurations, including Si-O-Si, H-Si-O, Si-$(CH_3)_2$, Si-$CH_3$ and $CH_x$ in the absorbance mode over the range from 650 to $4000\;cm^{-1}$. The results showed that dielectric properties with different $CH_4$ concentrations are closely related to the (Si-$CH_3$)/[(Si-$CH_3$)+(Si-O)] ratio.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.09a
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pp.539-542
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2003
A motor is the workhorse of our industry. The issues of preventive and condition-based maintenance, online monitoring, system fault detection, diagnosis, and prognosis are of increasing importance. Different internal motor faults (e.g., inter-turn short circuits, broken bearings, broken rotor bars) along with external motor faults (e.g., phase failure, mechanical overload, blocked rotor) are expected to happen sooner or later. This paper introduces the fault detection technique of induction motors based upon the stator current. The fault motors have rotor bar broken or rotor unbalance defect, respectively. The stator currents are measured by the current meters and stored by the time domain. The time domain is not suitable to represent the current signals, so the frequency domain is applied to display the signals. The Fourier Transformer is used for the conversion of the signal. After the conversion of the signals, the features of the signals have to be extracted by the signal processing methods like a wavelet analysis, a spectrum analysis, etc. The discovered features are entered to the pattern classification model such as a neural network model, a polynomial neural network, a fuzzy inference model, etc. This paper describes the fault detection results that use wavelet decomposition. The wavelet analysis is very useful method for the time and frequency domain each. Also it is powerful method to detect the features in the signals.
The stochastic variations and structures of time series data on water quality were examined by employing the techniques of autocorrelation function, variance spectrum, Fourier series, autoregressive model and ARIMA model. These time series included hourly and daily observation on DO, turbidity, conductivity pH and water temperature. The measurement was made by automatic recording instrument at Noryangjin and Dook-do located in the downstream part of Han River during 1975 and 1976. Hourly water quality time series varied with the dominant 24-hour periodicity, and the 12-hour periodicity was also observed. An important factor affecting 24-hour periodic variation of DO is believed to be photosynthesis by algae. These phenomena might be attributable to periodic discharges of municipal sewage. Noryangjin site showed the more distinct 12-hour periodicity than Dook-do site did, and tidal effect might be responsible for the difference. The water quality, as measured by DO and turbidity, was better in the afternoon compared with the quality in the morning. This change can be explained by the periodic variation of DO, temperature and the amount of municipal wewage discharge. It was also observed that the water temperature at Noryangjin was higher than the temperature at Dook-do. This difference might have been caused by the pollutants that were added to the section between two sites. The correlation coefficients between some of the variables were fairly high. For example, the coefficient was -0.88 between DO and water temperature, 0.75 between turbidity and river flow, and 0.957 between water temperature and air temperature. The lag time of heat transfer from the air to the water was estimated as 24 days. The first order auto-regressive model was appropriate for explaning standardized hourly DO time series. The ARIMA model of (1, 0, 0) type provided relatively satisfactory results for daily DO time series after the removal of significant harmonic value.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.19
no.6
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pp.36-45
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2005
This paper addresses the application of motor current spectral analysis for the detection of rolling-element bearing damage in induction machines. We set the experimental test bed. They is composed of the normal condition bearing system, the abnormal rolling-element bearing system of 2 type induction motors with shaft deflection system by external force and a hole drilled through the outer race of the shaft end bearing of the four pole test motor. We have developed the embedded distributed fault tolerant and fault diagnosis system for industrial motor. These mechanisms are based on two 32-bit DSPs and each TMS320F2407 DSP module is checking stator current The effects on the stator current spectrum are described and related frequencies are also determined. This is an important result in the formulation of a fault detection scheme that monitors the stator currents. We utilized the FFT(Fast Fourier Transform), Wavelet analysis and averaging signal pattern by inner product tool to analyze stator current components. Especially, the analyzed results by inner product clearly illustrate that the stator signature analysis can be used to identify the presence of a bearing fault.
This research measures EEG signals which are generating on head skin and extracts brain concentration level related with brain activity. We develop concentration wireless transmission system for controlling hardware by using this signal. Two channels are used for measuring EEG signal on front head and Biopac system with MP-100 and EEG100C was used for measuring EEG signal, amplifying and filtering the signal. LabView 8.5 was also used for FFT transformation, frequency and spectrum analysis of the measure EEG signal. As a result, ${\alpha}$ wave, ${\beta}$ wave, ${\theta}$ wave and ${\delta}$ wave were classified. we extracted the concentration index by adapting concentration extraction algorithm. This concentration index was transferred into lego automobile device by wireless module and applied for BCI application.
This study examines the rustling sound characteristics of electrospun nanofiber web laminates according to layer structures. This study assesses mechanical properties and frictional sounds (such as SPL); in addition, Zwicker's psychoacoustic parameters (such as Loudness (Z), Sharpness (Z), Roughness (Z), and Fluctuation strength (Z)) were calculated using the Sound Quality Program (ver.3.2, B&K, Denmark). The result determined how to control these characteristics and minimize rustling sounds. A total of 3 specimens' frictional sound (generated at 0.63 m/s) was recorded using a Simulator for Frictional Sound of Fabrics (Korea Patent No. 10-2008-0105524) and SPLs were analyzed with a Fast Fourier Transformation (FFT). The mechanical properties of fabrics were measured with a KES-FB system. The SPL value of the sound spectrum showed 6.84~58.47dB at 0~17,500Hz. The SPL value was 61.2dB for the 2-layer PU nanofiber web laminates layered on densely woven PET(C1) and was the highest at 65.1dB for the 3-layer PU nanofiber web laminates (C3). Based on SPSS 18.0, it was shown that there is a correlation between mechanical properties and psychoacoustic characteristics. Tensile properties (LT), weight (T), and bending properties (2HB) showed a high correlation with psychoacoustic characteristics. Tensile linearity (LT) with Loudness (Z) showed a negative correlation coefficient; however, weight (T) with Sharpness (Z) and Roughness (Z), and bending hysteresis (2HB) with Roughness (Z) indicated positive correlation coefficients, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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