For monitoring of the civil and building structure, optical fiber sensors are very convenient. The fiber sensors are very small and do not disturb the structural properties. They also have several merits such as electro-magnetic immunity, long signal transmission, good accuracy and multiplexibility in one sensor line. Strain measurement technologies with fiber optic sensors have been investigated as a part of smart structure. In this paper, we investigated the possibilities of fiber optic sensor application to the monitoring of beam-column joints of structures. We expect that the fiber optic sensors replace electrical strain gauges. The commercial electric strain gauges show good stability and dominate the strain measurement market. However, they lack durability and long term stability for continuous monitoring of the structures. In order to apply the strain gauges, we only have to attach them to the surfaces of the structures. In this paper, we investigate the possibility of using fiber optic Bragg grating sensors to joint structure. The sensors show nice response to the structural behavior of the joint.
For monitoring of the civil and building structure, optical fiber sensors are very convenient. The fiber sensors are very small and do not disturb the structural properties. They also have several merits such as electro-magnetic immunity, long signal transmission, good accuracy and multiplicity of one sensor line. Strain measurement technologies with fiber optic sensors have been investigated as a part of smart structure. In this paper, we investigated the possibilities of fiber optic sensor application to the monitoring of beam-column joints of structures. We expect that the fiber optic sensors replace electrical strain gauges. The commercial electric strain gauges show good stability und dominate tile strain measurement market. However, they lack durability and long term stability for continuous monitoring of the structures. In order to apply the strain gauges, we only have to attach them to the surfaces of the structures. In this paper, we investigate the possibility of using fiber optic Bragg grating sensors to joint structure. The sensors show nice response to the structural behavior of the joint.
We introduce an indoor broadcasting system using light-emitting diode (LED) lamps coupled with a 220 V power line. Two couplers connected to the power line constitute a power line communication (PLC) link. The transmission path from an LED lamp to a photodetector forms a visible light communication (VLC) link in free space. When the LED lamp is coupled to the power line, a composite PLC-VLC link is formed, making it possible to transmit a VLC signal beyond line-of-sight. In experiments, a 4 kHz analog signal modulated with a 100 kHz carrier was sent to the power line by a PLC coupler, and LED lamps coupled to the power line detected the signal and radiated it to multiple VLC receivers in the room. This configuration is useful in expanding an indoor VLC sensor network to adjacent rooms or constructing a voice broadcasting system in a building or apartments with existing power lines.
빌딩, 집에 설치되어 있는 점유 센서는 사람이 없으면 소등하고, 반대이면 점등한다. 현재는 주요 센서로 PIR(pyroelectric infra-red)이 널리 사용되고 있다. 최근에 비전 카메라 센서를 이용하여 사람 점유를 검출하는 연구가 진행되고 있다. 카메라 센서는 정지된 사람을 검출할 수 없는 PIR의 단점을 극복할 수 있는 장점이 있다. 이동 및 정지된 사람의 추적은 카메라 점유 센서의 주요 기능이다. 본 논문에서는 합성곱 신경망 모델과 자기 조직화 지도를 활용한 온라인 사람 추적 기법을 제안한다. 오프라인에 모델을 학습시키기 위해서는 많은 수의 훈련 샘플이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 학습되지 않은 모델을 사용하고, 실험 영상으로부터 직접 훈련 샘플을 수집하여 모델을 갱신한다. 오버헤드 카메라로 실내에서 촬영한 영상을 이용하여, 제안 방법이 효과적으로 사람을 추적하고 있음을 실험을 통해 증명하였다.
소프트웨어 교육이 초중등 정규 교과목으로 편재됨에 따라 코딩 교육용 로봇을 활용한 코딩 교구 시장이 나타나고 있다. 하지만 현재 로봇용 코딩 교구 시장은 로봇의 부정확한 움직임 제어 때문에 코딩교육의 본질을 벗어나 장난감으로서의 기능에만 충실한 경우가 많다. 이 점에 착안하여 본 연구에서는 6개의 라인센서의 관찰 정보를 바탕으로 로봇의 전진 이동, 회전 이동을 보정하는 방안을 제시한다. 본 방안의 효용성을 검증하기 위해 보드 게임과 유사한 코딩 학습용 테스트베드를 구축하고 코딩을 통해 로봇을 제어할 수 있는 모바일 앱을 활용하여 로봇의 실제 움직임 정확도를 측정하였다. 측정결과에 따르면 다양한 명령어를 수행한 결과 거리측면에서는 최대 1.57cm, 각도측면에서는 2.38도의 오차를 보고하고 있다. 이 결과를 바탕으로 본 논문에서 제안한 방식을 활용하면 향후 코딩교구 시장에서의 로봇의 활용도가 더욱 커질 것으로 기대된다.
The research on the avoidance of the large-obstacles such as a wall, a large box, etc. using ultrasonic sensors has been generally progressed up to now. But the mobile robot could meet a small-obstacle such as a small plastic bottle, a small sphere, and so on in its designated path, and could be disturbed by them in the locomotion of the mobile robot. So, it is necessary to research on the avoidance of a small-obstacle. In this paper, a robot's small-obstacle perceiving system was designed and fabricated by arranging four ultrasonic sensors on the plastic plate to avoid small-obstacles. The system was installed on the upper part of the mobile robot with the slope angles between $40.7^{\circ}$ and $23.3^{\circ}$ to a horizontal line and the dynamic characteristic test of the robot was performed. As the result, it was confirmed that the mobile robot with the system could avoid small-obstacles in indoor environment safely.
This paper proposes a new position compensation method for misaligned Hall-effect sensors of BLDCM(Brushless DC Motor). If the Hall-effect sensors are installed at wrong position, the exact rotor position cannot be obtained. Therefore, when the BLDCM is controlled with this wrong position, the torque ripple can be increased and the average torque also decreases. The back-EMF of BLDCM can be obtained by using the voltage equation and by multiplying the back-EMF constant and rotor speed. At a constant speed, the estimated back-EMF by using the multiplication of the back-EMF constant and rotor speed is constant, but the estimated back-EMF from the voltage equation decreases at the commutation point because the line-to-line back-EMF of two conducting phases is start to decrease at this point. Therefore, by using the difference between these two estimated back-EMFs, the commutation point of the phase current can be determined and position compensation can be carried out. The proposed position correction method doesn't require additional hardware circuit and can be easily implemented. The validity of the proposed position compensation method is verified through several experiments.
If water flows through a narrow passage into a medium that keeps the equilibrium of temperature, it causes small temperature difference and makes a temperature anomaly. The seepage or leakage often observed at old dams is a representative example of bringing about a temperature anomaly. Therefore, temperature measurements have been regarded as one of excellent methods that can detect the situation of seepage or leakage. However, because existing temperature measurement methods are based on a single sensor, the application of the method to the whole structure is nearly not possible in technical and economical phases. This paper introduces a temperature monitoring system using a thermal sensor cable that is comprised of addressable thermal sensors connected in parallel at many positions within a single cable. Through various laboratory and field experiments, it has been proved that the temperature monitoring technique can give an useful information about permeability of a medium or connectivity of fractures which have been regarded as difficult problems.
Improving practicality of SLAM requires various sensors to be fused effectively in order to cope with uncertainty induced from both environment and sensors. In this case, combining sonar and vision sensors possesses numerous advantages of economical efficiency and complementary cooperation. Especially, it can remedy false data association and divergence problem of sonar sensors, and overcome low frequency SLAM update caused by computational burden and weakness in illumination changes of vision sensors. In this paper, we propose a SLAM method to join sonar sensors and stereo camera together. It consists of two schemes, extracting robust point and line features from sonar data and recognizing planar visual objects using multi-scale Harris corner detector and its SIFT descriptor from pre-constructed object database. And fusing sonar features and visual objects through EKF-SLAM can give correct data association via object recognition and high frequency update via sonar features. As a result, it can increase robustness and accuracy of SLAM in indoor environment. The performance of the proposed algorithm was verified by experiments in home -like environment.
Water resource can be examined using biological sensors. Algae has been one of the biological sensors used to evaluate and monitor the water pollution. The monitoring system, however, could determine whether the examined water was safe or not. It needs additional expensive chemical test to figure out the cause of the water pollution. In this study, an endeavor is given to identify the toxicant in the water using the shape of the chlorophyll fluorescence induction curve(FIC) from algae using monitoring system. Fundamental curves are obtained from the experiments with specified amount of toxicant. Baysian method is utilized to determine the unknown toxicant in the water by comparing it with the fundamental curves. The results shows that the proposed method works fairly well.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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