In this paper, we implemented a respiration measurement system consisting of piezoelectric sensor, respiration signal processing device, and a viewer on a notebook. We tried an experiment for measuring respiration and detecting sleep apnea syndrome when a subject lay on a bed. We applied the respiration measurement algorithm to sensor data obtained from four subjects. In order to get a good graph shape, data manipulation methods such as moving averages and maximum values were applied. The window size for moving average was chosen as N=70, and the threshold value for each subject was customized. In this case, the proposed system showed 96.0% accuracy. When the maximum value among 90 data was applied instead of moving average, our system achieved 95.1% accuracy. In an experiment for detecting sleep apnea syndrome, the system showed that sleep apnea occurred correctly and calculated the average interval of sleep apnea. While infants or the elderly as well as patients with sleep apnea syndrome are lying down on a bed, our results are also expected to be able to cope with some accidental emergency situation by observing their respiration and detecting sleep apnea.
Carbon nanotubes (CNTs) have attracted an increasing attention due to their superior mechanical properties and potential application in industries. The strength of CNT has been predicted or calculated through several simulation techniques but actual experiments on stress-strain behavior are rare due to its dimensional limit, nanoscale positioning/manipulation, and instrumental resolution. We have attempted to observe straining responses of a multi-walled carbon nanotube (MWNT) by performing an in-situ tensile testing in a scanning electron microscope. The carbon nanotube, having its both ends attached on a cantilever force sensor and Y-shaped support, was elongated by a computer-controlled nanomanipulator. Linear deformation and fracture behaviors of MWNT were successfully observed and its force-displacement curve was also measured from the bending stiffness and displacement of the force sensor and manipulator.
;Tateishi, Ryutaro;Wikantika, Ketut;M.A., Mohammed Aslam
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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pp.107-109
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2003
Optical sensor-based land cover categories produce spectral signature confusion along with degraded classification accuracy. In the classification tasks, the goal of fusing data from different sensors is to reduce the classification error rate obtained by single source classification. This paper describes the result of land cover/land use classification derived from solely of Landsat TM (TM) and multisensor image fusion between JERS 1 SAR (JERS) and TM data. The best radar data manipulation is fused with TM through various techniques. Classification results are relatively good. The highest Kappa Coefficient is derived from classification using principal component analysis-high pass filtering (PCA+HPF) technique with the Overall Accuracy significantly high.
After many years of proliferation, the nuclear industry is indebted for a formidable consequence, the safe management of spent fuel. Naturally, the high radioactivity involved with such process motivates the development of effective telerobotic systems. Nevertheless, the existing master-slave type of tele manipulators are limited in effectiveness by the human operator's limited sensory and manipulation capabilities. This paper presents the result of a research effort to resolve such problems by assigning the slave manipulator a certain degree of intelligence; sensing and actuation. In the presented system, a perception-action loop is achieved using ultrasonic range sensor and laser distance sensor interfaced with the PUMA 760 industrial robot system, and applied to automating impact wrenching task for unbolting the lid of nuclear spent fuel cask. The perception-action loop performs determination of the cask location, collision avoidance and centering of the impact wrench onto the bolt head. To aid the insertion task and to provide versatility a mounting module consisting of an RCC device and an automatic tool changer is designed and implemented. The performance of the developed system is tested on the model cask and the result is given.
환경 플랫폼에서 로봇이 주변 환경과 효과적으로 결합되어 주어진 임무를 수행하기 위해서는 로봇의 위치화(Localizatioin) 및 내비게이션(Navigation) 기능이 필수적이다. 본 논문에서는 우선, 로봇 플랫폼용 고성능 센서 노드로 이루어진 무선 네트워크를 구성하여 다양한 센서 데이터의 고속 연산 및 전송이 가능하도록 하고 특히, 로봇의 위치화 기능을 구현한다. 저비용, 저전력 특징의 직비(ZigBee) 기반 센서 노드를 32 비트급 마이크로컨트롤러 중심으로 구성함으로써 다양한 센서 데이터의 실시간 처리 및 로봇 위치화 성능을 향상시킨다. Atmel사의 RUM(Router Under MAC)을 이용하여 32 비트급 직비 스택을 개발하고 이를 활용함으로써 고속의 센서 데이터 처리 및 위치화 기능이 가능한 고성능 센서노드를 구현하고 실제 실험을 통하여 성능을 확인한다.
유비쿼터스 센서 네트워크(Ubiquitous Sensor Network)는 무선통신 기능을 가진 소형 센서들로 구성된 네트워크이다. 무선통신은 유선통신에 비해 데이터의 도청과 위조, 변조가 용이하다. 그러므로 센서 네트워크를 통해 전달되는 정보들의 신뢰성을 위한 보안 연구가 수행되어야 한다. 하지만 센서네트워크에 보안을 적용하기 위해서는 추가되는 에너지소모가 발생한다. 에너지 교체가 어려운 센서네트워크에서 추가적인 에너지소모는 중요한 문제이다. 본 논문은 센서네트워크에서 획득한 데이터를 안전하게 처리할 수 있는 에너지 효율적 클러스터 기반 라우팅을 제안한다. 제안방식은 초기에 형성된 클러스터는 고정시키고 클러스터 헤드노드만 교체하는 방식으로 최초에 생성 및 교환된 클러스터 키와 노드간 키가 다시 생성 및 교환되지 않게 하는 사전배포방식을 사용할 수 있다. 제안된 방법이 기존의 클러스터 기반 라우팅에 보안을 적용한 것보다 에너지 소모가 29.2% 적게 소모됨을 모의실험을 통하여 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권11호
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pp.2016-2034
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2011
Ubiquitous Healthcare (u-Healthcare) is the intelligent delivery of healthcare services to users anytime and anywhere. To provide robust healthcare services, recognition of patient daily life activities is required. Context information in combination with user real-time daily life activities can help in the provision of more personalized services, service suggestions, and changes in system behavior based on user profile for better healthcare services. In this paper, we focus on the intelligent manipulation of activities using the Context-aware Activity Manipulation Engine (CAME) core of the Human Activity Recognition Engine (HARE). The activities are recognized using video-based, wearable sensor-based, and location-based activity recognition engines. An ontology-based activity fusion with subject profile information for personalized system response is achieved. CAME receives real-time low level activities and infers higher level activities, situation analysis, personalized service suggestions, and makes appropriate decisions. A two-phase filtering technique is applied for intelligent processing of information (represented in ontology) and making appropriate decisions based on rules (incorporating expert knowledge). The experimental results for intelligent processing of activity information showed relatively better accuracy. Moreover, CAME is extended with activity filters and T-Box inference that resulted in better accuracy and response time in comparison to initial results of CAME.
Recently Manipulation capability is important for a robot. Interaction between a robot hand and objects can be properly controlled only is suitable sensors are available. Recently the tendency is to create robot hands more compact and high integrated sensors system, in order to increase the grasping capability and in order to reduce cabling through the finger, the palm and the arm. As a matter of fact, miniaturization and cabling harness represents a significant limitation to the design of small sized embedded sensor. Ongoing work is focusing on a flexible manipulation system, which consists of a dual flexible multi-fingered hand-arm system, and a dual active vision system.
Stereoscopic image generated by depth image-based rendering(DIBR) for surveillance robot and camera is appropriate in a low bandwidth network. The image is very important data for the decision-making of a commander and thus its integrity has to be guaranteed. One of the methods used to detect manipulation is to check if the stereoscopic image is taken from the original camera. Sensor pattern noise(SPN) used widely for camera identification cannot be directly applied to a stereoscopic image due to the stereo warping in DIBR. To solve this problem, we find out a shifted object in the stereoscopic image and relocate the object to its orignal location in the center image. Then the similarity between SPNs extracted from the stereoscopic image and the original camera is measured only for the object area. Thus we can determine the source of the camera that was used.
최근 가정, 교통, 의료, 전력망 등 우리 생활과 밀접한 연관을 가진 여러 분야에서 IoT(Internet of Things) 센서 장치를 활용해 데이터를 수집하는 센서 네트워크를 구축하고 활용하고 있다. 이러한 센서 네트워크에서 센싱 데이터 조작은 재산 상, 안전 상의 심각한 위협이 될 수 있다. 따라서 외부 공격자가 센싱 데이터를 조작하지 못하도록 하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 외부 공격자에 의해 조작된 센싱 데이터를 효과적으로 제거하기 위해 데이터 난독화와 변화량 분석을 활용한 IoT 센싱 데이터 유효성 검증 기법을 제안한다. IoT 센서 장치는 난독화 함수에 따라 센싱 데이터를 변조하여 사용자에게 전송하고, 사용자는 전송받은 값을 원래의 값으로 되돌려 사용한다. 적절한 난독화를 거치지 않은 거짓 데이터는 유효 데이터와 다른 변화 양상을 보이고, 변화량 분석을 통해 거짓 데이터를 탐지할 수 있다. 성능 분석을 위해 데이터 유효성 검증 성능 및 검증 소요시간을 측정하였다. 그 결과, 기존 기법에 비해 최대 1.45배 거짓 데이터 차단율을 향상시키고, 0.1~002.0% 수준의 오검출률을 보였다. 또한 저전력, 저성능 IoT 센서 장치에서 검증 소요시간을 측정 결과, 데이터량 증가에 따라 2.5969초까지 증가되는 RSA 암호화 기법에 비해 제안 기법은 0.0003초로 높은 검증 효율을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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