Su-Hyeon Sin;Ha-Jung Kim;Yu-jin Kim;Do-Woon Kim;Dong-Gyun Han
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.11a
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pp.872-873
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2023
본 프로젝트는 LiDAR 센서를 통해서 지형 및 장애물을 파악하면서 모터를 이용하여 로봇의 이동과 물품 운반을 할 수 있게 한다. LiDAR 센서를 이용하여 물체를 인식하고, SLAM(동시적 위치 추정 및 지도작성)과 원격으로 사물과 사람들을 파악할 수 있으며, 모터 간의 통신을 통해 모터 제어를 이루어 지정 경로 내 자율주행을 가능케 한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.11a
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pp.854-855
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2023
안전벨트 미착용 혹은 통학 차량 미하차로 인한 사고를 방지하기 위해 좌석에 압력 센서와 안전벨트에 센서를 부착하여 착석하지 않은 상태, 안전 벨트 미착용, 안전 벨트 착용으로 3단계로 나누어 탑승자의 상태 정보를 운전석에 위치한 디스플레이에 정보를 표시하여 안전 사고가 발생할 가능성을 줄이고자 한다.
In this study, we propose a ternary D flip-flop using tristate ternary inverters for an energy-efficient ternary circuit design of sequential logic. The tristate ternary inverter is designed by adding the functionality of the transmission gate to a standard ternary inverter without an additional transistor. The proposed flip-flop uses 18.18% fewer transistors than conventional flip-flops do. To verify the advancement of the proposed circuit, we conducted an HSPICE simulation with CMOS 28 nm technology and 0.9 V supply voltage. The simulation results demonstrate that the proposed flip-flop is better than the conventional flip-flop in terms of energy efficiency. The power consumption and worst delay are improved by 11.34% and 28.22%, respectively. The power-delay product improved by 36.35%. The above simulation results show that the proposed design can expand the Pareto frontier of a ternary flip-flop in terms of energy consumption. We expect that the proposed ternary flip-flop will contribute to the development of energy-efficient sensor systems, such as ternary successive approximation register analog-to-digital converters.
Effective fire sensing is important to protect lives and property from the disaster. In this paper, we present an intelligent visual sensing method for detecting fires based on machine learning techniques. The proposed method involves a two-step process. In the first step, fire and non-fire images are used to train a convolutional neural network (CNN), and in the next step, feature vectors consisting of 256 values obtained from the CNN are used for the learning of a support vector machine (SVM). Linear and nonlinear SVMs with different parameters are intensively tested. We found that the proposed hybrid method using an SVM with a linear kernel effectively increased the recall rate of fire image detection without compromising detection accuracy when an imbalanced dataset was used for learning. This is a major contribution of this study because recall is important, particularly in the sensing of disaster situations such as fires. In our experiments, the proposed system exhibited an accuracy of 96.9% and a recall rate of 92.9% for test image data.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.14
no.2
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pp.828-834
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2013
In this paper, TMC (Tracker Motion Controller) as one of the many research methods for condensing efficiency improvements can be condensed into efficient solar system configuration to improve the power generation efficiency of the castle with Concentrated solar silicon and photovoltaic systems (CPV)experiments using PV systems. Microprocessor used on the solar system, tracing the development of solar altitude and latitude of each is calculated in real time. Also accept the value from the sensor, motor control and communication with the central control system by calculating the value of the current position of the sun, there is a growing burden on the applicability. Through the way the program is appropriate for solar power systems and sensors hybrid-type algorithm was implemented in the ARM core with built-in TMC, Concentrated CPV system compared to the existing PV systems, through the implementation of the TMC in the country's power generation efficiency compared and analyzed. Sensor method using existing experimental results Concentrated solar power systems to communicate the value of GPS location tracking method hybrid solar horizons in the coordinate system of the sun's azimuth and elevation angles calculated by the program in the calculations of astronomy through experimental resultslook clear day at high solar irradiation were shown to have a large difference. Stopped after a certain period of time, the sun appears in the blind spot of the sensor, the sensor error that can occur from climate change, however, do not have a cloudy and clear day solar radiation sensor does not keep track of the position of the sun, rather than the sensor of excellence could be found. It is expected that research is constantly needed for the system with ongoing research for development of solar cell efficiency increases to reduce the production cost of power generation, high efficiency condensing type according to the change of climate with the optimal development of the ability TMC.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.9
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pp.11-20
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2014
For Web-based applications in IoT environment, IETF CoRE WG has standardizing the CoAP. One of limitations of CoAP is that CoAP standard does not consider the mobility management of the CoAP sensor node. In this paper, we propose the mobility management protocol of CoAP sensor node by considering the characteristics of the constrained network. The proposed mobility management protocol supports for Web client to be transmitted the sensing data from CoAP node reliably while the CoAP sensor moves into different wireless networks. To do this, we designed the architecture with the separate IP address management of CoAP sensor node and presented the mobility management protocol, which includes the holding and binding mode, in order to provide the reliable transmission. Finally, the numerical analysis and simulation with NS2 tool have been done for the performance evaluation in terms of the handover latency and packet loss with comparing the proposed mobility management protocol with other the existing mobility management protocols. The performance result shows that the proposed mobility management can provide the transmission of sensing data without the packet loss comparing with the existing mobility management protocol reliably.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.9
no.1
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pp.45-57
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2007
Recently, the development of sensor devices has accelerated researches on advanced technologies like Wireless Sensor Networks. Moreover, spatial sensors using GPS lead to the era of the Ubiquitous Computing Environment which generally uses spatial information and non-spatial information together. In this new era, a real-time processing system for spatial sensor data is essential. In this reason, new data processing systems called DSMS(Data Stream Management System) are being developed by many researchers. However, since most of them do not support geometry types and spatial functions to process spatial sensor data, they are not suitable for the Ubiquitous Computing Environment. For these reasons, in this paper, we designed and implemented a spatial DSMS by extending STREAM which stands for STanford stREam datA Manager, to solve these problems. We added geometry types and spatial functions to STREAM in order to process spatial sensor data efficiently. In addition, we implemented a Spatial Object Manager to manage shared spatial objects within the system. Especially, we implemented the Simple Features Specification for SQL of OGC for interoperability and applied algorithms in GEOS to our system.
Recently, various monitoring systems are implemented actively by using wireless sensor networks(WSN). When implementing WSN-based monitoring system, there are three important issues to consider. At First, we need to consider a sensor node failure detection method to support the ongoing monitoring. Secondly, because sensor nodes use limited battery power, we need an efficient data filtering method to reduce energy consumption. At Last, a reducing processing overhead method is necessary. The existing Kalman filtering scheme has good performance on data filtering, but it causes too much processing overhead to estimate sensed data. To solve these problems, we, in this paper, propose a new data filtering scheme based on data statical analysis. First, the proposed scheme periodically aggregates node survival massages to support a node failure detection. Secondly, to reduce energy consumption, it sends the sample data with a node survival massage and do data filtering based on those messages. Finally, it analyzes the sample data to estimate filtering range in a server. As a result, each sensor node can use only simple compare operation for filtering data. In addition, we show from our performance analysis that the proposed scheme outperforms the Kalman filtering scheme in terms of the number of sending messages.
In this study, the development of biosensors capable of bi-enzyme reactions by including Horseradish peroxidase and glucose oxidase was carried out for detection of glucose. The sensors were manufactured using electro deposition method to reduce production time, and screen printed electrodes (SPE) were used to produce economical sensors. To check the bienzyme effect, the sensor was compared and analyzed with single enzyme biosensor. The characteristics of the sensor were evaluated using scanning electron microscopy(SEM), cyclic voltammetry(CV), electrochemical impedance spectroscopy(EIS), chronoamperometry(CA), and flow injection analysis(FIA). Analysis results from SEM, CV and EIS confirmed that the enzymes are well fixed to the electrode surface. In addition, it was confirmed that bi-enzyme biosensors manufactured from the CA method improved signal performance by 200% compared to single enzyme biosensors. From this results, we were able to explain that HRP and GOD react catalyzed to each other. And the results of FIA showed that the intensity of each current signal was constant when the same concentration of glucose was injected four times. In addition, by analyzing the intensity of current signals for glucose concentrations, the biosensors manufactured in this study showed excellent trends in signal sensitivity, reproducibility and stability.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.05a
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pp.279-282
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2017
Kinect depth sensor, a depth camera developed by Microsoft as a natural user interface for game appeared as a very useful tool in computer vision field. In this paper, due to kinect's depth sensor and its high frame rate, we developed a distance measurement system using Kinect camera to test it for unmanned vehicles which need vision systems to perceive the surrounding environment like human do in order to detect objects in their path. Therefore, kinect depth sensor is used to detect objects in its field of view and enhance the distance measurement system from objects to the vision sensor. Detected object is identified in accuracy way to determine if it is a real object or a pixel nose to reduce the processing time by ignoring pixels which are not a part of a real object. Using depth segmentation techniques along with Open CV library for image processing, we can identify present objects within Kinect camera's field of view and measure the distance from them to the sensor. Tests show promising results that this system can be used as well for autonomous vehicles equipped with low-cost range sensor, Kinect camera, for further processing depending on the application type when they reach a certain distance far from detected objects.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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