Kim, Young-Bok;Lee, Kwon-Soon;Watanabe, Kazuhiro;Sasaki, Hiroyuki;Choi, Yong-Woon
Journal of Ocean Engineering and Technology
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v.21
no.3
s.76
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pp.46-51
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2007
A multi-purpose environmental monitoring system has been developed as a commercially available standard using the technique of hetero-core spliced fiber optic sensors, for the purposes of monitoring large-scale structures and preserving natural environments. The monitoring system has been tested and evaluated in a possible outdoor condition, in view of the full-scale operation at actual sites to be monitored. Additionally, the developed system in this work conveniently provides us with various options of sensor modules intended for monitoring such physical quantities as displacement, distortion, pressure, binary states, and liquid adhesion. Two channels of optical fiber line were monitored in each channel, three displacement sensor modules were connected in series, in order to examine the performance to a pseudo-cracking experiment in the outdoor situation and to clarify temperature influences an the system, in terms of the coupling of optical connectors and the OTDR stability. The results from the pseudo-cracking experiment agreed with the actual cracks, by means of calculation, based an the detected displacement values and their geometrical arrangement of the used sensor modules. The temperature change, ranging from 10 to $20^{\circ}C$ resulting from the 10-days free running operation, was found to influence the system stability of ${\pm}10{\mu}m$, primarily due to the coupling instability of the used optical connectors. It was found that fusion splicing, rather than the use of connectors, reduced the fluctuation dawn to ${\pm}2{\mu}m$. The specification and performance of various option modules have been demonstrated to show the capability of inspecting various physical quantities by use of the single system, which would be suitable for multi-purpose environmental monitoring.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.46
no.4
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pp.76-81
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2009
We propose an effective emotion recognition algorithm based on the minimum classification error (MCE) incorporating multi-modal system The emotion recognition is performed based on a Gaussian mixture model (GMM) based on MCE method employing on log-likelihood. In particular, the reposed technique is based on the fusion of feature vectors based on voice signal and galvanic skin response (GSR) from the body sensor. The experimental results indicate that performance of the proposal approach based on MCE incorporating the multi-modal system outperforms the conventional approach.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.26
no.3
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pp.306-312
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2017
Press rolls are constantly exposed to physical and heat stresses on their surface and are prone to crack, bruise, and spall if the accumulated stress goes beyond the critical point. Such surface phenomenon can cause them to lose their functionality and eventually lead to a halted production line. Eddy current testing can be considered a useful method to investigate the surface of the roll. The method involves the application of a high intensity magnetic field onto the surface of the roll, and thereby finding any early stage of possible defects. When the method was applied for roll inspection, the cross section of the sensor was regulated as per the overall testing speed. A smaller cross sectional area implied a better resolution but a longer testing time. In this paper, a convenient method to increase both overall system resolution and inspection speed of eddy current roll inspection is suggested by using a devised array sensor structure.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.18
no.6
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pp.754-761
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2008
As the automobile industry and technologies are developed, driver's tend to more concern about service matters than mechanical matters. For this reason, interests about recognition of human knowledge and emotion to make safe and convenient driving environment for driver are increasing more and more. recognition of human knowledge and emotion are emotion engineering technology which has been studied since the late 1980s to provide people with human-friendly services. Emotion engineering technology analyzes people's emotion through their faces, voices and gestures, so if we use this technology for automobile, we can supply drivels with various kinds of service for each driver's situation and help them drive safely. Furthermore, we can prevent accidents which are caused by careless driving or dozing off while driving by recognizing driver's gestures. the purpose of this paper is to develop a system which can recognize states of driver's emotion and attention for safe driving. First of all, we detect a signals of driver's emotion by using bio-motion signals, sleepiness and attention, and then we build several types of databases. by analyzing this databases, we find some special features about drivers' emotion, sleepiness and attention, and fuse the results through Multi-Modal method so that it is possible to develop the system.
Image registration is an essential process for image fusion, change detection and time series analysis using multi-sensor images. For this purpose, we need to detect accurately the difference of scale and rotation between the multi-sensor images with difference spatial resolution. In this paper, we propose a new feature matching method using variable circular template for image registration between multi-resolution images. The proposed method creates a circular template at the center of a feature point in a coarse scale image and also a variable circular template in a fine scale image, respectively. After changing the scale of the variable circular template, we rotate the variable circular template by each predefined angle and compute the mutual information between the two circular templates and then find the scale, the angle of rotation and the center location of the variable circular template, respectively, in fine scale image when the mutual information between the two circular templates is maximum. The proposed method was tested using Kompsat-2, Kompsat-3 and Kompsat-3A images with different spatial resolution. The experimental results showed that the error of scale factor, the error of rotation angle and the localization error of the control point were less than 0.004, $0.3^{\circ}$ and one pixel, respectively.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.7
no.2
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pp.73-78
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2015
Touch panel is mainly applied to pressure type touch panel but it occur a low recognition rate and error during long-term use. So, it is partly applied to capacitive touch panel to compensate for these problems but it also can occur a same problems via pollutions. Touch technology has developed a various method but it is not used because of high costs and difficult installation process. So, in this paper, we proposed an input method of touchless panel using IrDA matrix. This method is conducted using an IrDA Matrix composed of depth sensor. It is possible to offer a various contents for multi user. The proposed technology need a development of a high sensitivity sensing method and high-speed processing method of position information for Seamless operation control. And, it is required high-precision drive technology. Also, we proposed a Seamless user recognition for interactive contents service through a touchless panel using IrDA matrix.
Travel Time is an important characteristic of traffic conditions in a road network. Currently, there are so many road users to get a unsatisfactory traffic information that is provided by existing collection systems such as, Detector, Probe car, CCTV and Anecdotal Report. This paper presents the results achieved with Data Fusion Model, Hybrid Neuro Fuzzy System for on - line estimation of travel times using RTMS(Remote Traffic Microwave Sensor) and Probe Data in the signalized arterial road. Data Fusion is the most important process to compose the various of data which can present real value for traffic situation and is also the one of the major process part in the TIC(Traffic Information Center) for analyzing and processing data. On-line travel time estimation methods(FALEM) on the basis of detector data has been evaluated by real value under KangNam Test Area.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.8
no.3
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pp.95-103
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1998
This paper deals with a problem occuring in recognition of tactile images due to the effects of imposed force at a me urement moment. Tactile image of a contact surface, used for recognition of the surface type, varies depending on the forces imposed so that a false recognition may result in. This paper fuzzifies two parameters of the contour of a tactile image with the membership function formed by considering the imposed force. Two fuzzifed paramenters are fused by the average Minkowski's dist; lnce. The proposed algorithm was implemented on the multisensor system cnmposed of an optical tact le sensor and a 6 axes forceltorque sensor. By the experiments, the proposed algorithm has shown average recognition ratio greater than 869% over all imposed force ranges and object models which is about 14% enhancement comparing to the case where only the contour information is used. The pro- ~oseda lgorithm can be used for end-effectors manipulating a deformable or fragile objects or for recognition of 3D objects by implementing on multi-fingered robot hand.
In recent years the monitoring of structural behavior through acquisition of vibrational data has become common practice. In addition, recent advances in sensor development have made the collection of diverse dynamic information feasible. Other than the commonly collected acceleration information, Global Position System (GPS) receivers and non-contact, optical techniques have also allowed for the synchronous collection of highly accurate displacement data. The fusion of this heterogeneous information is crucial for the successful monitoring and control of structural systems especially when aiming at real-time estimation. This task is not a straightforward one as measurements are inevitably corrupted with some percentage of noise, often leading to imprecise estimation. Quite commonly, the presence of noise in acceleration signals results in drifting estimates of displacement states, as a result of numerical integration. In this study, a new approach based on a time domain identification method, namely the Unscented Kalman Filter (UKF), is proposed for correcting the "drift effect" in displacement or rotation estimates in an online manner, i.e., on the fly as data is attained. The method relies on the introduction of artificial white noise (WN) observations into the filter equations, which is shown to achieve an online correction of the drift issue, thus yielding highly accurate motion data. The proposed approach is demonstrated for two cases; firstly, the illustrative example of a single degree of freedom linear oscillator is examined, where availability of acceleration measurements is exclusively assumed. Secondly, a field inspired implementation is presented for the torsional identification of a tall tower structure, where acceleration measurements are obtained at a high sampling rate and non-collocated GPS displacement measurements are assumed available at a lower sampling rate. A multi-rate Kalman Filter is incorporated into the analysis in order to successfully fuse data sampled at different rates.
In this paper, we describe the design of a high speed data acquisition system(DAS) with STM32 processor based on Cortex-M4. The system is used for the sensor devices to collect raw data on production lines at factory and send them to the servo computer in real time. The system is designed for multi functions with universal asynchronous receiver and transmitter(UART), analog to digital converter(ADC), digital to analog converter(DAC), and general purpose input output(GPIO). those are well tested for various data acquisition and high speed motor control in real time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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