In this paper, Passive Telemerty RF Sensor System using Unscented Kalman Filter algorithm(UKF) is proposed. General Passive Telemerty RF Sensor System means that it should be "wireless", "implantable" and "batterless". Conventional Passive Telemerty RF Sensor System adopts Integrated Circuit type, but there are defects like complexity of structure and limit of large power consumption in some cases. In order to overcome these kinds of faults, Passive Telemetry RF Sensor System based on inductive coupling principle is proposed in this paper. Because passive components R, L, C have stray parameters in the range of high frequency such as about 200[KHz] used in this paper, Passive Telemetry RF Sensor System considering stray parameters has to be derived for accurate model identification. Proposed Passive Telemetry RF Sensor System is simple because it consists of R, L and C and measures the change of environment like pressure and humidity in the type of capacitive value. This system adopted UKF algorithm for estimation of this capacitive parameter included in nonlinear system like Passive Telemetry RF Sensor System. For the purpose of obtaining learning data pairs for UKF Algorithm, Phase Difference Detector and Amplitude Detector are proposed respectively which make it possible to get amplitude and phase between input and output voltage. Finally, it is verified that capacitive parameter of proposed Passive Telemetry RF Sensor System using UKF algorithm can be estimated in noisy environment efficiently.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.260-262
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2006
One of future remote sensing techniques for transportation application is vehicle detection from the space, which could be the basis of measuring traffic volume and recognizing traffic condition in the future. This paper introduces an approach to vehicle detection using image object segmentation approach. The object-oriented image processing is particularly beneficial to high-resolution image classification of urban area, which suffers from noisy components in general. The project site was Dae-Jeon metropolitan area and a set of true color aerial images at 10cm resolution was used for the test. Authors investigated a variety of parameters such as scale, color, and shape and produced a customized solution for vehicle detection, which is based on a knowledge-based hierarchical model in the environment of eCognition. The highest tumbling block of the vehicle detection in the given data sets was to discriminate vehicles in dark color from new black asphalt pavement. Except for the cases, the overall accuracy was over 90%.
교량의 내풍 안전성을 평가하기 위해서는 플러터 계수(Flutter Derivatives)의 안정적 추정이 필요하다. 본 논문에서는 풍동실험에서 얻어지는 시간영역에서의 데이터중 변위 시계열데이터를 이용해서 플러터 계수를 구하는 동특성 계수 측정기법 2가지를 검토하였다. 검토된 MITD(Modified Ibrahim Time Domain) 방법과 AKF(Adaptive Kalman Filtering) 방법은 2차원단면모형 실험으로부터 동시에 8개의 플러터 계수를 산출할 수 있는 유용한 방법이다. 제안된 방법의 실제상황에서의 적용성을 검토하기 위해서 Bandlimited Gausian white noise을 가상의 데이터에 첨가하여 수학적 시뮬레이션으로 잡음에 대한 안정성을 검증해 보았다. 그 결과 교량의 플러터 해석에서는 본 연구에서 검증된 MITD 방법을 통한 플러터 계수의 산출이 추전된다.
To obtain high power, diesel engines continuously increase combustion pressure and mean effective pressure each cylinder, and the excitation sources and noisy sources are increased, too. Moreover, to reduce the costs, shipyards make hull structures weaker than before. As above reasons, it is more difficult to control the vibration phenomenon nowadays. In this study, it was investigated why diesel generator sets reached the vibration allowable limits during the FAT and heavy vibration phenomenon of diesel generator sets using ODS test during onboard tests. Also, it is found out the stiffness of deck and common bed using the test result of their structural impedance. To find out the vibratory characteristics of diesel generator sets, MODAL tests were carried out. From the sensitivity analysis after above tests, it was selected points to be reinforced and studied troubleshooting to solve heavy vibration phenomenon of diesel generator sets.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권4호
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pp.615-625
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2009
본 논문에서는 영상의 에지검출을 하는데 사용되는 여러 가지 윈도우 배치(window configurations)하에서 통계학의 이표본 위치문제(two-sample location problem)에서 대표적인 Wilcoxon 검정과 T-검정에 기초한 에지검출법에 대해 논의하고자 한다. 영상의 에지검출하는데 윈도우 배치 선택은 에지검출 성능을 결정하는 중요한 요소이다. 본 논문에서 에지는 선택된 윈도우 배치 하에서 에지-높이 모수(edge-height parameter)를 사용한 에지 모형 하에서 두 근방 영역간의 유의한 차이가 있는지를 검정함으로서 결정한다. 영상 실험에서 윈도우 배치에 따른 통계적 검정에 의한 에지검출 성능은 에지 맵(edge map)을 통한 정성적인 비교와 객관적인 척도하에서 정량적인 비교 그리고 CPU 계산시간까지 고려하여 분석하였다.
스마트미디어가 보편화되면서 고화질의 3차원 영상과 깊이맵에 대한 필요성이 대두되고 있지만, 현재 기술로는 완벽한 깊이맵을 직접 획득하는 것이 불가능하다. 스테레오 정합으로 획득된 깊이맵은 모호한 텍스처를 갖는 영역에서 낮은 정확도를 가지며, 깊이 카메라를 통해 직접 깊이맵을 획득한 경우에는 센서 잡음이나 낮은 해상도 등의 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 이미 획득된 깊이맵의 화질을 향상시키거나 고해상도로 변환하는 기술 동향을 살펴본다. 초기에 개발된 깊이맵만을 이용한 기술부터 대응되는 색상 영상 정보를 함께 이용한 기술을 소개하고, 최근 활발히 연구되고 있는 복합형 카메라를 이용하여 깊이맵 화질을 향상시키는 기술을 자세히 살펴본다.
In the present paper, a method for identifying damage in a multi storeyed shear building structure is presented using minimum number of modal parameters of the structure. A damage at any level of the structure may lead to a major failure if the damage is not attended at appropriate time. Hence an early detection of damage is essential. The proposed identification methodology requires experimentally determined sparse modal data of any particular mode as input to detect the location and extent of damage in the structure. Here, the first natural frequency and corresponding partial mode shape values are used as input to the model and results are compared by changing the sensor placement locations at different floors to conclude the best location of sensors for accurate damage identification. Initially experimental data are simulated numerically by solving eigen value problem of the damaged structure with inclusion of random noise on the vibration characteristics. Reliability of the procedure has been demonstrated through a few examples of multi storeyed shear structure with different damage scenarios and various noise levels. Validation of the methodology has also been done using dynamic data obtained through experiment conducted on a laboratory scale steel structure.
This study attempts to test the classifying performance of a neural network and thereby examine its applicability to the signals distorted in a shallow water environment. Linear frequency modulated(LFM) signals are simulated by using an acoustic model and also measured through sea experiment. The network is constructed to have three layers and trained on both data sets. To get normalized power spectra as feature vectors, the study considers the three transforms : shot-time Fourier transform (STFT), wavelet transform (WT) and pseudo Wigner-Ville distribution (PWVD). After trained on the simulated signals over water depth, the network gives over 95% performance with the signal to noise ratio (SNR) being up to-10 dB. Among the transforms, the PWVD presents the best performance particularly in a highly noisy condition. The network performs worse with the summer sound speed profile than with the winter profile. It is also expected to present much different performance by the variation of bottom property. When the network is trained on the measured signals, it gives a little better results than that trained on the simulated data. In conclusion, the simulated signals are successfully applied to training a network, and the trained network performs well in classifying the signals distorted by a surrounding environment and corrupted by noise.
스위치드 릴럭턴스 모터(이하 SRM) 구동을 위한 센서리스 설계는 노이즈에 민감하기 때문에 이에 대한 강인성과 신뢰성이 있어야 한다. SRM 구동시에 이들 성분은 소선호 전자회로와 함께 대전류 전력회로와 근접되어 전기적으로 노이즈 환경을 만든다. 또한, 쇄교 인덕턴스와 유한 커플링 캐패시턴스에 의해 어떤 저전압 전류와 전압 측정회로에 노이즈를 일으킬 수 있다. 노이즈를 포함한 전류와 전압은 센서리스 알고리즘의 입력 값으로 사용되기 때문에 위치추정에 대한 오차를 발생한다. 본 논문에서는 입력 노이즈에 대한 높은 강인성과 저항성을 기술하며 퍼지 논리 기반 회전자 위치 추정 알고리 즘과 관측기 모델이 입력 데이터의 오차를 줄이기 위해 사용하였다.
감시경계 분야에서 진동센서를 이용한 발자국 탐지방안 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 진동센서는 탐지성능은 우수하나 야외 환경에서 사용 시 잡음에 매우 민감하게 반응한다. 본 논문에서는 비선형 주파수 차감 후 기본 발자국 모델 신호와 입력 신호 간의 교차상관을 수행하여 잡음은 감쇄시키고 발자국 신호는 증대시켜 탐지성능을 높일 수 있는 NSSC 방법을 제안한다. 이러한 잡음 제거과정 이후 탐지 이벤트 구간에 대한 식별 과정을 수행함으로써 실제 사람 발자국 여부를 최종 판단한다. 제시된 알고리즘의 성능 검증을 위하여 맑은 날, 비 오는날에 수집된 발자국 신호에 대한 실험 결과를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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