Kim, Jung-Su;Menon, Prathyush P.;Back, Juhoon;Shim, Hyungbo
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제12권3호
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pp.1299-1306
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2017
This paper presents a boundary tracking control of an agent. To this end, it is shown that the boundary tracking problem can be reformulated into a robust control of uncertain double integrator first. Then, a disturbance observer (DOB) based control is proposed solving the robust control problem. Unlike the existing results in the literature, the proposed DOB based control requires only the local position measurement of the boundary (not the gradient information). The performance of the proposed control is demonstrated for two cases: the measurement of the boundary is given in a continuous or discrete manner. Finally, it is shown that the proposed control can be used for environmental monitoring as well by showing that the agent follows a level curve of real environmental monitoring data.
In the case of the manufacturing industry that produces high-tech components such as semiconductors and large flat panel displays, the manufacturing space is made into a cleanroom to increase product yield and reliability, and various environmental factors have been managed to maintain the environment. Among them, airborne particle is a representative management item enough to be the standard for actual cleanroom grade, and a sequential particle monitoring system is usually used as one parts of the FMS (Fab or Facility monitoring system). However, this method has a problem in that the measurement efficiency decreases as the length of the sampling tube increases. In this study, in order to solve this problem, a multiple regression model was created. This model can correct the measurement error due to the decrease in efficiency by sampling tube length.
The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.179-182
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2015
Detecting and assessing human-related risks is critical to improve the on-site safety condition and reduce the loss in lives, time and budget for construction industry. Recent research in neural science and psychology suggest inattentional blindness that caused by overload in working memory is the major cause of unexpected human related accidents. Due to the limitation of human mental workload, laborers are vulnerable to unexpected hazards while focusing on complicated and dangerous construction tasks. Therefore, detecting the risk perception abilities of workers could help to identify vulnerable individuals and reduce unexpected injuries. However, there are no available measurement approaches or devices capable of monitoring construction workers' mental conditions. The research proposed in this paper aims to develop such a measurement framework to evaluate hazards through monitoring electroencephalogram of labors. The research team developed a wearable safety monitoring helmet, which can collect the brain waves of users for analysis. A bispectrum approach has been developed in this paper to enrich the data source and improve accuracy.
Blood pressure (BP) measurement plays a pivotal role in veterinary medicine for diagnosing cardiovascular disorders and monitoring anesthesia of animals. Although indirect BP measurement has been widely applied to monitor BP because of its convenience and non-invasiveness, it is still unclear whether indirect BP measurement is compatible with direct BP measurement in minipigs. In addition, the effect of animal posture during BP measurement is not well understood in minipigs despite its importance to cardiovascular performance. Therefore, both systolic and diastolic arterial BPs in minipigs were measured via femoral artery catheterization for direct BP measurement and using a compressive cuff as an indirect BP measurement under the dorsal or right lateral recumbent postures. Numerical values were processed by the Bland-Altman method to calculate the bias ${\pm}$ SD and the limits of agreement (LOA). In accordance with the American College of Veterinary Internal Medicine guidelines, the results between direct and indirect BP measurements were determined as apparent disagreements in both systolic and diastolic arterial BPs under all postures because of large bias ${\pm}$ SD and wide LOA. The results of the present will help prevent misinterpretation of the anesthetized patient's condition during monitoring of BP by indirect measurement.
With the help of advanced image acquisition and processing technology, the vision-based measurement methods have been broadly applied to implement the structural monitoring and condition identification of civil engineering structures. Many noncontact approaches enabled by different digital image processing algorithms are developed to overcome the problems in conventional structural dynamic displacement measurement. This paper presents three kinds of image processing algorithms for structural dynamic displacement measurement, i.e., the grayscale pattern matching (GPM) algorithm, the color pattern matching (CPM) algorithm, and the mean shift tracking (MST) algorithm. A vision-based system programmed with the three image processing algorithms is developed for multi-point structural dynamic displacement measurement. The dynamic displacement time histories of multiple vision points are simultaneously measured by the vision-based system and the magnetostrictive displacement sensor (MDS) during the laboratory shaking table tests of a three-story steel frame model. The comparative analysis results indicate that the developed vision-based system exhibits excellent performance in structural dynamic displacement measurement by use of the three different image processing algorithms. The field application experiments are also carried out on an arch bridge for the measurement of displacement influence lines during the loading tests to validate the effectiveness of the vision-based system.
This paper is focused on application of recursive least squares method to estimate rail irregularities from the acceleration measurement on an axle-box or a bogie for the rail condition monitoring with in-service high-speed trains. Generally, the rail condition was monitored by a special railway inspection vehicle but the monitoring method needs an expensive measurement system. A monitoring method using accelerometers on an axle-box or a bogie was already proposed in the previous study, and the displacement was successfully estimated from the acceleration data by using Kalman and frequency selective band-pass filters. However, it was found that the displacement included not only the rail irregularities but also phase delay of the applied filters, and effect of suspension of the bogie and conicity of the wheel. To identify the rail irregularities from the estimated displacement, a compensation filter method is proposed. The compensation filters are derived by using recursive least squares method with the estimated displacement as input and the measured rail irregularity as output. The estimated rail irregularities are compared with the true rail irregularity data from the rail inspection system. From the comparison, the proposed method is a useful tool for the measurement of lateral and vertical rail irregularity.
Even though the blood pressure is one of the most widely used index for the healthcare monitoring of hypertensive and normotensive persons, there is no non-intrusive measurement method which is commercialized until now. Pulse Arrival Time (PAT) is known that it has close relation with the systolic blood pressure (SBP) and arterial stiffness. In this study, SBP estimation methods by non-intrusive measurement of PAT are suggested. For the unconstrained measurement of PAT, the first method used the electrically non contact electrocardiogram (ENC-ECG) technique and the reflective type of Photoplethysmography (PPG) sensor on the computer mouse. In the second method, ENC-ECG and the air pressure sensor in the seat cushion on a chair were measured. The third method used ECG electrodes and PPG sensors on the toilet seat cover. The validation and regression analysis of the relationship of PAT and SBP are summarized. These methods have considerable errors to be used for all people. But these can be applied for each subject after the parameter customization within acceptable error. So, it is feasible for suggested methods to be used for monitoring of SBP in daily life in non-intrusive way when there is personal identification system of each subject.
An objective of this paper is to develop a partial discharge (PD) measurement device for monitoring gas insulated switches installed in power distribution system. A capacitive voltage probe was studied and designed to detect PD pulse without an electrical connection. The PD measurement device consists of the capacitive voltage probe attached outside of a bushing, a coupling network which attenuates AC voltage by 270 dB, and a low noise amplifier with the gain of 40 dB in ranges of 500 kHz${\sim}$20 MHz. The sensitivity of the prototype device calculated by a calibrator was 1.98 m V /pc. An application experiment was carried out in a 25.8 kV gas insulated switch and the peak pulse of 76.7 pC was detected. From the experimental results, it is expected that the PD measurement device can be applied to online monitoring system of gas insulated switches.
Structural displacement is an important indicator for assessing structural safety. For structural displacement monitoring, vision-based displacement measurement systems have been widely developed; however, most systems estimate only 1 or 2-DOF translational displacement. To monitor the 6-DOF structural displacement with high accuracy, a vision-based displacement measurement system with a uniquely designed marker is proposed in this paper. The system is composed of a uniquely designed marker and a camera with a zooming capability, and relative translational and rotational displacement between the marker and the camera is estimated by finding a homography transformation. The novel marker is designed to make the system robust to measurement noise based on a sensitivity analysis of the conventional marker and it has been verified through Monte Carlo simulation results. The performance of the displacement estimation has been verified through two kinds of experimental tests; using a shaking table and a motorized stage. The results show that the system estimates the structural 6-DOF displacement, especially the translational displacement in Z-axis, with high accuracy in real time and is robust to measurement noise.
Yeast 발효공정에서 발생되는 가스량을 전자적으로 monitoring 할 수 있는 새로운 기포수 계측 쎈서를 설계, 제작하였다. 본 기포쎈서는 기체를 발생하는 발효공정에 적용할 수 있으며 공정의 상태와 환경에 아무런 변화를 주지 않도록 설계하였다. 그 구조는 가스포집부, 기포형성부, 전자식 기포감지부와 컴퓨터 접속장치로 구성하였다. 기포 계측부는 photo-interrupter카 counter IC 등을 사용하였다. 제작된 쎈서와 컴퓨터 시스템은 효모 배양공정에 활용하여 발효진행과정을 자동적으로 monitoring 하는데 성공하였으며 발효공정에서 발생된 기포수의 값으로 작성된 가스발생량 곡선은 효모의 생육곡선의 양상과 매우 유사한 모양을 보였으며 배양액의 기질영양원이 달리한 발효공정을 monitering한 결과 기질이용 특성도 정확하게 표현할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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