본 논문에서는 A/D 변환기, 모션 예측 회로와 ROI(Region of Interest) 탐지를 위한 주의 모듈로 구성된 CMOS 디지털 이미지 센서를 소개한다. 현재 논문에서 제시하고 있는 이미지 센서의 A/D 변환기와 모션 예측 기능은 하드웨어인 $0.6{\mu}m$의 CMOS 프로세싱 회로(processing circuit)로 구현되어 있으며, ROI 탐지는 주의 모듈로서 소프트웨어로 구현되어 있다. 현재의 이미지 센서는 명암도의 변화에 반응하며, 모션을 예측하기 위해 시간정보를 사용하기 때문에 이미지 센서의 응용분야는 한정되어 있다. 센서라는 본래의 특징을 가지게 하면서 이의 응용분야를 확장하기 위하여 정지영상 및 동영상을 위한 특징기반 주의 모듈을 사용하여 이미지 센서에 인지기능을 부여하고자 한다. 이러한 접근법을 통해 이미지 센서는 모션이 예측되지 않다거나 명암도 변화가 감지되지 않을 경우에도 부가적인 기능을 할 수 있다. 실험결과를 통해 현재 구현된 이미지 센서의 효율성 및 다양한 분야로의 확장가능성을 확인할 수 있었다.
본고에서는 다중 웨어러블 센서 데이터로부터 사용자의 일상 생활 행동 패턴을 분석할 수 있는 새로운 기계학습 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 다중 웨어러블 센서 데이터를 효과적으로 학습하기 위하여 사람이 다중 센서 정보를 처리하는 방법을 적용한 새로운 신경망 모델이다. 제안하는 Gated multi-modal neural netoworks는 계층적 신경망 구조를 가지고 있으며 Gate 모듈을 통해 각 센서 데이터를 선택적으로 결합하여 처리하는 특징을 가진다. 실험을 위해 다중 웨어러블 장치를 착용하고 일상 생활 중 한 가지인 레스토랑에서의 행동 센서 데이터를 수집하였다. 실험 결과로서, 제시하는 모델을 이용하여 실제 웨어러블 센서 데이터를 분석하였을 때 분류 정확도가 비교적 정확하고 빠르게 처리할 수 있음을 확인하였다. 또한 모델의 중간 계층에서의 노드의 활성화 패턴 분석을 통해 자동으로 일상생활 패턴을 추출할 수 있고 이를 이용하여 지식 스키마를 생성할 수 있음을 확인하였다.
As the Internet of Things, artificial intelligence and big data have received a lot of attention as key growth engines in the era of the fourth industrial revolution, data acquisition and utilization in mobile, automotive, robotics, manufacturing, agriculture, health care and national defense are becoming more important. Due to numerous data-based industrial changes, demand for sensor technologies is exploding, especially for intelligent sensor technologies that combine control, judgement, storage and communication functions with the sensors's own functions. Intelligent sensor technology can be defined as a convergence component technology that combines intelligent sensor units, intelligent algorithms, modules with signal processing circuits, and integrated plaform technologies. Intelligent sensor technology, which can be applied to variety of smart IT convergence services such as smart devices, smart homes, smart cars, smart factory, smart cities, and others, is evolving towards intelligent and convergence technologies that produce new high-value information through recognition, reasoning, and judgement based on artificial intelligence. As a result, development of intelligent sensor units is accelerating with strategies for miniaturization, low-power consumption and convergence, new form factor such as flexible and stretchable form, and integration of high-resolution sensor arrays. In the future, these intelligent sensor technologies will lead explosive sensor industries in the era of data-based artificial intelligence and will greatly contribute to enhancing nation's competitiveness in the global sensor market. In this report, we analyze and summarize the recent trends in intelligent sensor technologies, especially those for four core technologies.
In this paper, we design a seismic data acquisition system(SDAS) and implement it. This system is essential for development of a noble local earthquake disaster preventing system in population center. In the system, we choose a proper MEMS-type triaxial accelerometer as a sensor, and FPGA and ARM processor are used for implementing the system. In the SDAS, each module is realized by Verilog HDL and C Language. We carry out the ModelSim simulation to verify the performances of important modules. The simulation results show that the FPGA-based data acquisition module can guarantee an accurate time-synchronization for the measured data from each axis sensor. Moreover, the FPGA-ARM based embedded technology in system hardware design can reduce the system cost by the integration of data logger, communication sever, and facility control system. To evaluate the data acquisition performance of the SDAS, we perform experiments for real seismic signals with the exciter. Performances comparison between the acquired data of the SDAS and the reference sensor shows that the data acquisition performance of the SDAS is valid.
정수장에서 수도꼭지까지 전체적인 물 공급 체계에서 수돗물의 수질은 먹는 물 기준에 적합해야 하지만 수돗물 공급과정에서 수질 모니터링과 충분한 관리가 이루어지지 않고 있다. 특히 대부분의 소규모 저수조(지하저수조 또는 고가(高架)저수조)의 수도관은 다양한 오염원에 노출되어 있다. 최근의 수질 모니터링 시스템은 몇몇 대형 정수장과 배수지 등에 설치되어 운영하고 있다. 특히 인터넷을 이용한 수질 모니터링은 언제 어디서나 주민들이 확인할 수 있도록 몇몇 지방자치단체에서 채택하고 있다. 이러한 시스템을 구축하는 것은 대규모 시설을 필요로 하기 때문에, 아파트, 공공건물, 소규모 지하저수조 또는 고가저수조와 같은 규모가 적은 물 공급시설에는 제한적으로 적용된다. 본 연구에서는 저렴한 각각의 수질센서 모듈을 집적화하여 개발한 다항목 수질계측기를 이용하여 인터넷에서 운용되는 온라인 모니터링 프로그램을 개발하였다. 저수조 관리자는 온라인으로 먹는 물의 수질 측정값을 모니터링할 수 있다. 제안된 다항목 수질측정기를 집적화하였으며, 저수조의 크기와 관계없이 저가로 다양한 저수조에 쉽게 적용할 수 있는 시스템이다.
Cells of a PV (photovoltaic) module can suffer defects due to various causes resulting in a loss of power output. As a malfunctioning cell has a higher temperature than adjacent normal cells, it can be easily detected with a thermal infrared sensor. A conventional method of PV cell inspection is to use a hand-held infrared sensor for visual inspection. The main disadvantages of this method, when applied to a large-scale PV power plant, are that it is time-consuming and costly. This paper presents an algorithm for automatically detecting defective PV panels using images captured with a thermal imaging camera from an UAV (unmanned aerial vehicle). The proposed algorithm uses statistical analysis of thermal intensity (surface temperature) characteristics of each PV module to verify the mean intensity and standard deviation of each panel as parameters for fault diagnosis. One of the characteristics of thermal infrared imaging is that the larger the distance between sensor and target, the lower the measured temperature of the object. Consequently, a global detection rule using the mean intensity of all panels in the fault detection algorithm is not applicable. Therefore, a local detection rule was applied to automatically detect defective panels using the mean intensity and standard deviation range of each panel by array. The performance of the proposed algorithm was tested on three sample images; this verified a detection accuracy of defective panels of 97% or higher. In addition, as the proposed algorithm can adjust the range of threshold values for judging malfunction at the array level, the local detection rule is considered better suited for highly sensitive fault detection compared to a global detection rule. In this study, we used a panel area extraction method that we previously developed; fault detection accuracy would be improved if panel area extraction from images was more precise. Furthermore, the proposed algorithm contributes to the development of a maintenance and repair system for large-scale PV power plants, in combination with a geo-referencing algorithm for accurate determination of panel locations using sensor-based orientation parameters and photogrammetry from ground control points.
The 4-20mA analog signal used in the various industrial fields to interface sensor in distributed process control has been replaced with relatively simple digital networks, called "fieldbus, and recently by Ethernet. Significant advances in Internet and computer technology have made it possible to develop an Internet based control, monitoring, and operation scheduling system for heating, ventilation and air-conditioning (HVAC) systems. The seamless integration of data networks with control networks allows access to any control point from anywhere. Field compatible field devices become so-called "smart" devices, capable of executing simple control, diagnostic and maintenance functions and providing bidirectional serial communication to higher level controller. The most important HVAC of BAS has received nationwide attention because of higher portion of more than 40% in building sector energy use and limited resources. This paper presents the Internet-based monitoring and control architecture and development of LonWorks control modules for AHU (air handling units) of HVAC in viewpoint of configuring BAS network. This article addresses issues in architecture section, electronics, embedded processors and software, and internet technologies.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권1호
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pp.248-268
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2018
The performance of smartphone applications are usually constrained in user interactions due to resource limitation and it promises great opportunities to improve the performance by exploring the smartphone built-in and embedded sensing techniques. However, heterogeneity in techniques, semantic gap between sensor data and usable context, and complexity of contextual situations keep the techniques from seamless integration. Relevant studies mainly focus on feasibility demonstration of emerging sensing techniques, which rarely address both general architectures and comprehensive technical solutions. Based on a proposed functional model, this investigation provides a general architecture to deal with the dynamic context for context-aware automation and decision support. In order to take advantage of the built-in sensors to improve the performance of mobile applications, an ontology-based method is employed for context modelling, linguistic variables are used for heterogeneous context presentation, and semantic distance-based rule matching is employed to customise functions to the contextual situations. A case study on mobile application authentication is conducted with smartphone built-in hardware modules. The results demonstrate the feasibility of the proposed solutions and their effectiveness in improving operational efficiency.
This paper describes an integrated navigation strategy for the autonomous service robot PSR. The PSR is under development at the KIST for service tasks in indoor public environments. The PSR is a multi-functional mobile-manipulator typed agent, which works in daily life. Major advantages of proposed navigation are as follows: 1) Structured control architecture for a systematic integration of various software modules. A Petri net based configuration design enables stable control flow of a robot. 2) A range sensor based generalized scheme of navigation. Any range sensor can be selectively applied using the proposed navigation scheme. 3) No need for modification of environments. (No use of artificial landmarks.) 4) Hybrid approaches combining reactive behavior as well as deliberative planner, and local grid maps as well as global topological maps. A presented experimental result shows that the proposed navigation scheme is useful for mobile service robot in practical applications.
최근 대규모 재난 재해의 발생빈도가 증가하고 있으며 이로 인한 인명 재산 피해를 최소화하고 신속한 복구를 위하여 긴급 상황에 빠르게 대처해야 한다. 긴급 상황에 보다 효율적으로 대처하기 위하여 발생 지역의 공간정보를 신속 정확하게 취득하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구에서 신속하게 대상지역의 고해상도 공간정보를 취득할 수 있는 저고도 무인 항공기 기반의 근접 실시간 공중 모니터링 시스템을 개발하고 있다. 근접 실시간 공중 모니터링 시스템은 항공 플랫폼과 디지털카메라, 레이저스캐너, GPS/IMU와 같은 멀티센서, 센서의 지원모듈로 구성되는 항공부문과 지상 차량, 항공부분으로부터 실시간 센서 데이터를 수신하는 수신부와 고속으로 공간 정보를 생성하는 처리부로 구성되는 지상부문으로 이루어진다. 항공부문은 저고도 무인항공기를 플랫폼으로 하며 저가 경량의 센서들과 자체 개발된 지원시스템으로 이루어지는 구성의 독창성을 가지며 지상부문은 센서데이터를 실시간으로 수신 및 처리하여 대상지의 공간정보를 고속으로 제공한다는 차별성을 가진다. 현재 시스템의 하드웨어는 개발 완료된 상태이며 개별 소프트웨어 통합 및 시스템 검증을 수행하고 있다. 본 논문에서 개발 중의 시스템을 소개하고 현재까지의 연구 성과, 향후 기대되는 최종 성과를 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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