본 논문에서는 거리계산 보정 알고리즘을 이용하여 거리 인식 측정을 LED 디밍제어를 통해 구현하였다. 원거리에서 측정되는 RSSI 값의 오차를 줄이기 위해 RSSI 평균 필터링과 Feedback 필터링에 대한 계산 값을 산출 적용시켰다. 평균 필터링을 통한 RSSI 값과 Feedback, 필터링의 계수 값을 0.5로 설정하여 측정한 RSSI 값이 일반적인 측정에 비해 최대 -61dBm에서 최소 -52.5dBm으로 약 -2dBm에서 -6dBm 정도로 불규칙하고 높은 값이 다소 감소하는 것을 확인하였다. 정확도 향상을 위한 거리계산 보정 알고리즘을 응용하였으며 이를 통하여 거리가 증가함에 따라 오차의 범위가 감소하는 것을 확인하였다. 최종적으로 RSSI 측정결과 필터링을 이용해 불안정한 신호를 보정하였으며, 오차 범위를 줄이기 위해 거리계산 보정 알고리즘을 적용 시행하였다. 또한 거리판별과 신호의 안정도를 표시하기 위해 LED로 RGB 색상을 구현하였다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제1권2호
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pp.1-6
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2013
In this paper, we evaluate performance of existing similarity measurement metric and propose a novel method using user's preferences information entropy to reduce MAE in memory-based collaborative recommender systems. The proposed method applies a similarity of individual inclination to traditional similarity measurement methods. We experiment on various similarity metrics under different conditions, which include an amount of data and significance weighting from n/10 to n/60, to verify the proposed method. As a result, we confirm the proposed method is robust and efficient from the viewpoint of a sparse data set, applying existing various similarity measurement methods and Significance Weighting.
The scattered light pattern from a machined surface generally contains much information concerning the surface roughness. The light pattern can be acquired by optical system and analyzed by statistical method. This kind of surface roughness measurement system can be easily adopted on the machine measurement. But the fully assembled system is too complex to implement on small systems using micro-controller. This study proposes the idea of reducing the number of optical components by removing screen and examines image processing of a light pattern to minimize the negative result of incomplete optical system. And the Gaussian blur filtering is concluded to be the best method of proposed measurement system. Furthermore light intensity variation of image pattern can be treated as a signal, therefore FIR filtering gives the similar result of Gaussian blur effect.
본 논문에서 제안하는 실내 위치기반서비스는 움직이는 사용자를 대상으로 하였다. 실외환경에서 GPS를 이용한 위치 측위는 정확하지만 실내 환경에서는 위치 측위가 부정확하고 어려움이 있다. 이를 극복하기 위해 Wi-Fi, Zigbee, 블루투스 등의 무선 통신 기술을 기반으로 위치 측위를 위한 다양한 기술들의 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 비콘의 송출 신호인 RSSI 값을 이용하여 거리에 따른 RSSI 값을 측정하여 데이터 베이스화하였다. 원거리에서 측정되는 RSSI 값의 오차를 줄이기 위해 RSSI 평균 필터링과 RSSI Feedback 필터링에 대한 계산 값을 산출 적용하였다. 평균 필터링과 계수 값을 0.5로 설정한 Feedback 필터링을 통하여 불규칙하고 높은 RSSI 값이 다소 감소하는 것을 확인하였으며, 거리계산 보정 알고리즘을 통해 거리가 증가함에 따른 오차의 범위가 감소하는 것을 확인하였다. 최종적으로 RSSI 측정결과 필터링을 이용해 불안정한 신호를 보정하고 오차 범위를 줄이기 위해 거리계산 보정 알고리즘을 시행하였다.
This research is to develop PPG filtering method for respiration measurement in U-Health Care system. Respiration rate was determined by filtering PPG and analyzing its spectrum. Optimal filter of PPG has been selected to get respiration by testing 120 sets of experiment data using 700 filtering cases. As a result, 2nd order Bessel-filter that used band-pass cutoff frequency at 0.175~0.4Hz with second order was good at developing respiration signal. Respiration signal in time domain could be continuously analyzed by converting frequency domain using spectrum analysis. 24 seconds has been found to be optimal time duration of collecting PPG data for determining respiration. Therefore, this study was successful of getting not only heart activity but also respiration by only PPG. Minimal invasive measurement obtaining multi-bio information by one sensor can be expected to apply to U-Health Care and human computer interaction.
A new approach to the real-time measurement of muscle fatigue by using adaptive filtering algorithm is proposed. Unlike previously reported methods, it can estimate the muscle fatigue at every sample as the EMG signal statistics change. As a result, the muscle conduction velocity ranged between 4.2-5m/s at low tension and 3-4m/s at fatigue state.
Korean certification regulation for particulate filtering respirators requires inward leakage (IL) test as European Standards (EN) and the standard levels of regulation are the same as those of EN. This study was conducted to evaluate particulate filtering respirators being commercially used in the market by using IL and assess the characteristics of IL. The study began with discussing the concept of IL, comparison of IL with fit test, and IL measurement method. Three brands of half masks and 10 brands of filtering facepieces (two top class, four 1st class and four 2nd class), total 13 brands respirators, and 10 test panels (subjects) who were classified in 9 facial grids in accordance with face length and lip length, were selected for IL test. IL tests were conducted in the laboratory of 3M Innovation Center which was established by EN standard. As expected ILs of half masks were lower than those of filtering facepiece mask. ILs of half masks and some filtering facepieces were significantly different in manufacturers. ILs of 1st class filtering facepieces were found to be much more than those of 2nd class and thus the result would cause wearers to get confused to select a mask. Four of six brands being no compliance with standards were thought that they should be tested again for certification because of a lot of differences from standards. There were no significant differences among ILs of five exercises. In 6 out of 13 brands lognormal distribution of ILs may be a better fit distribution and in 7 brands both lognormal and normal distributions were rejected. The result indicates that geometric mean may be better than arithmetic mean to establish standard.
This paper presents a novel filtering method for speed measurements to improve the low-speed performance of the direct-drive permanent magnet traction machines for elevators. Based on the theory of nonlinear tracking differentiator (NTD), this method, which can act as a high performance filter of a raw speed signal, obtains a more accurate speed feedback signal when applying a low-resolution encoder. In addition, it can relieve the interference caused by the position derivative for speed sampling. By analyzing the frequency response of the NTD, the influence of its parameters on the performance of the speed filtering is investigated. Compared with different types of low-pass filters, the proposed method shows a shorter time delay and a stronger ability in terms of noise suppression when the parameters are selected carefully. In addition, when using the measured speed signal through a nonlinear tracking differentiator as the feedback of the system, the motor runs more steadily at low speeds. As a result, the riding comfort of a direct-drive elevator can be improved. The feasibility of the proposed strategy was verified on an 11.7kW elevator traction machine using a commercial inverter.
This paper proposes a quasi-optimal linear DOA (Direction-of-Arrival) estimator which is necessary for the development of a real-time robot auditory system tracking moving acoustic source. It is well known that the use of conventional nonlinear filtering schemes may result in the severe performance degradation of DOA estimation and not be preferable for real-time implementation. These are mainly due to the inherent nonlinearity of the acoustic signal model used for DOA estimation. This motivates us to consider a new uncertain linear acoustic signal model based on the linear prediction relation of a noisy sinusoid. Using the suggested measurement model, it is shown that the resultant DOA estimation problem is cast into the NCRKF (Non-Conservative Robust Kalman Filtering) problem [12]. NCRKF-based DOA estimator provides reliable DOA estimates of a fast moving acoustic source in spite of using the noise-corrupted measurement matrix in the filter recursion and, as well, it is suitable for real-time implementation because of its linear recursive filter structure. The computational efficiency and DOA estimation performance of the proposed method are evaluated through the computer simulations.
A new approach to the measurement of muscle fatigue by adaptive digital filtering algorithm is proposed. Unlike previously reported methods, it can estimate the muscle fatigue at every sample as the EMG signal statistics change. As a result, the muscle conduction velocity ranged between 4.2-5m/s at low tension and 3-4m/s at fatigue state.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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