Park, Dong-Gyu;Uh, Yoon;Kim, Seong-Yeob;Song, Up-Jo;Kim, Su-Gyu;Lee, Do-Hoon
Journal of Korea Multimedia Society
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v.10
no.10
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pp.1338-1346
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2007
Beyond a simple voice service, the advances in performance and resolution of mobile handsets provides us various features in the field of mobile services. Also, advances in the human-machine interface, electronics and embedded system technologies have created the foundation for a dramatic shift in the way the vehicles are diagnosed and maintained. In this paper, we will show the vehicle diagnostic system using the mobile handset based on the OBD-II (On Board Diagnostics version II) protocol. After 2005, OBD-II standard is obligatory for all vehicles selling in Korea. Our research topics are OBD-II protocol converter for the mobile handset and the vehicle diagnostics system on WIPI(Wireless Internet Platform for Interoperability) mobile platform, which is the standard mobile platform in Korea.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.59
no.12
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pp.2202-2211
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2010
The wind power prediction system is composed of a meteorological forecasting module, calculation module of wind power output and HMI(Human Machine Interface) visualization system. The final information from this system is a short-term (6hr ahead) and mid-term (48hr ahead) wind power prediction value. The meteorological forecasting module for wind speed and direction forecasting is a combination of physical and statistical model. In this system, the WRF(Weather Research and Forecasting) model, which is a three-dimensional numerical weather model, is used as the physical model and the GFS(Global Forecasting System) models is used for initial condition forecasting. The 100m resolution terrain data is used to improve the accuracy of this system. In addition, optimization of the physical model carried out using historic weather data in Jeju. The mid-term prediction value from the physical model is used in the statistical method for a short-term prediction. The final power prediction is calculated using an optimal adjustment between the currently observed data and data predicted from the power curve model. The final wind power prediction value is provided to customs using a HMI visualization system. The aim of this study is to further improve the accuracy of this prediction system and develop a practical system for power system operation and the energy market in the Smart-Grid.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.63
no.3
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pp.169-177
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2014
Operation and control system has been installed and tested to use energy storage system(ESS) for frequency regulation at 4MW class of ESS demonstration facility installed at Jeju island, Korea in 2013. Simulation tests were performed by programing language C# for power system of Jeju island to develop control algorithm. Site simulation tests were performed in control system itself without connecting power system and energy storage system. Control algorithm was coded, modified and tested to load to controller and communication system and human-machine interface were developed and tested in the process of simulation tests. After similar results to that of simulation tests by programing language were obtained, power system and energy storage system demonstration facility were connected to control system by communication system. Energy storage system for frequency regulation was tested for actual frequency and simulation frequency. The site tests showed the similar results to that of simulation tests and the control systems is possible to be operated for frequency regulation. Faster response of energy storage system for frequency regulation, less costs and less capacity of energy storage systems which cover for frequency regulation of power plants. It is expected that more studies for time-reduction and time-delay elements can make less capacity of energy storage system cover more role of frequency regulation of power plants.
Kim, G.H.;Ryu, M.H.;Shin, Y.I.;Kim, H.I.;Kim, N.G.;Yang, Y.S.
Journal of Biomedical Engineering Research
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v.28
no.1
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pp.153-161
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2007
Stroke is the second most significant disease leading to death in Korea. The conventional therapeutic approach is mainly based on physical training, however, it usually provides the limited degree of recovery of the normal brain function. The electric stimulation therapy is a novel and candidate approach with high potential for stroke recovery. The feasibility was validated by preliminary rat experiments in which the motor function was recovered up to 80% of the normal performance level. It is thought to improve the neural plasticity of the nerve tissues around the diseased area in the stroked brain. However, there are not so much research achievements in the electric stimulation for stroke recovery as for the Parkinson's disease or Epilepsy. This study aims at the developments of a wireless variable pulse generator using ZigBee communication for future implantation into human brain. ZigBee is widely used in wireless personal area network (WPAN) and home network applications due to its low power consumption and simplicity. The developed wireless pulse generator controlled by ZigBee can generate various electric stimulations without any distortion. The electric stimulation includes monophasic and biphasic pulse with the variation of shape parameters, which can affect the level of recovery. The developed system can be used for the telerehabilitation of stroke patient by remote control of brain stimulation via ZigBee and internet. Furthermore, the ZigBee connection used in this study provides the potential neural signal transmission method for the Brain-Machine Interface (BMI).
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.18
no.2
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pp.55-62
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2004
In this paper, the diagnostic expert system for silicone oil-filled transformer is developed using dissolved gas analysis(DGA). There are many diagnostic methods for diagnostic oil-immersed transformer. But DGA is used to the proposed expert system since it has been verified that DGA is very efficient diagnostic method for transformer. In addition, it is resonable that fuzzy rule, degree of inclusion and fuzzy measure must be considered to handle the uncertainty nature of gas boundary and rules. The proposed expert system consists of knowledge base module, inference engine module and human-machine interface(HMI) module. The knowledge base module consists of the knowledge using the rule. The inference engine module is used to the fuzzy rule. The history of the transformer gas data is managed by the database. the effect of the proposed expert system is verified by case studies.
In the car environment that the first priority is a safety problem, the large vocabulary isolated word recognition system with POI domain is required as the optimal HMI technique. For the telematics terminal with a highly limited processing time and memory capacity, it is impossible to process more than 100,000 words in the terminal by the general speech recognition methods. Therefore, we proposed phoneme recognizer using the phonetic GMM and also PDM Levenshtein distance with multi-layer architecture for the POI recognition of telematics terminal. By the proposed methods, we obtained high performance in the telematics terminal with low speed processing and small memory capacity. we obtained the recognition rate of maximum 94.8% in indoor environment and of maximum 92.4% in the car navigation environments.
The needs for the OpenGL-family of the rendering library standards are highly increasing, especially for the graphical human-machine Interface on the various systems including smart phones and personal information devices. Additionally, in the case of safety-critical market for avionics, military, medical and automotive applications, OpenGL SC, the safety critical profile of the OpenGL library plays the major role for the graphical interfaces. In this paper, we represent our OpenGL SC emulation library on the OpenGL 1.x rendering pipeline which is widely available on the existing embedded systems, to provide the features of OpenGL SC standard cost-effectively. Our method can provide the OpenGL SC features at the low development cost on the embedded systems, and its implementation is also one of the fundamental elements for the emulation of embedded systems in the PC environment. Our final result now works on both of Linux-based and VxWORKS systems, showing correct execution results at the reasonable speed.
Recently, a system that supports efficient interaction, a human machine interface (HMI), has become a hot topic. In this paper, we propose a new real time low-cost hand gesture control system as one of vehicle interaction methods. In order to reduce computation time, depth information was acquired using a time-of-flight (TOF) camera because it requires a large amount of computation when detecting hand regions using an RGB camera. In addition, fourier descriptor were used to reduce the learning model. Since the Fourier descriptor uses only a small number of points in the whole image, it is possible to miniaturize the learning model. In order to evaluate the performance of the proposed technique, we compared the speeds of desktop and raspberry pi2. Experimental results show that performance difference between small embedded and desktop is not significant. In the gesture recognition experiment, the recognition rate of 95.16% is confirmed.
Some studies require sufficient amount of time, spaces, and financial condition for practical exercises and training. In particular for the Medical education, time and space limitation is very high and difficulties occurs, since the practices are done with cadavers (deceased human body). Many alternate 3D Virtual surgery training system exist currently, however the burdensome of obtaining those costly equipments is problematic. Providing the surgical environment as similar to real as possible using 3D Virtual Reality can be a solution to current problems. The effectiveness of training could be maximized with minimized costs without the general interfaces such as keyboard and mouse, but with Oculus Rift and Leap Motion. This paper will develop and practice the 3D Virtual Operation System with two devices to investigate the possibility and expand to other Simulation fields.
In this paper, we propose CNN-based HMI system using Doppler radar and voice sensor, and present hardware design and implementation results. To overcome the limitation of single sensor monitoring, the proposed HMI system combines data from two sensors to improve performance. The proposed system exhibits improved performance by 3.5% and 12% compared to a single radar and voice sensor-based classifier in noisy environment. In addition, hardware to accelerate the complex computational unit of CNN is implemented and verified on the FPGA test system. As a result of performance evaluation, the proposed HMI acceleration platform can be processed with 95% reduction in computation time compared to a single software-based design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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