KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권10호
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pp.2338-2356
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2013
In cognitive radio networks, acquiring the position information of the primary user is critical to the communication of the secondary user. Localization of primary users can help improve the efficiency with which the spectrum is reused, because the information can be used to avoid harmful interference to the network while simultaneity is exploited to improve the spectrum utilization. Despite its inherent inaccuracy, received signal strength based on range has been used as the standard tool for distance measurements in the location detection process. Most previous works have employed the path-loss propagation model with a fixed value of the path loss exponent. However, in actual environments, the path loss exponent for each channel is different. Moreover, due to the complexity of the radio channel, when the number of channel increases, a larger number of RSS measurements are needed, and this results in additional energy consumption. In this paper, to overcome this problem, we propose using the Bayesian compressive sensing method with a calibrated path loss exponent to improve the performance of the PU localization method.
For safe last-mile autonomous robot delivery services in complex environments, rapid and accurate collision prediction and detection is vital. This study proposes a suitable neural network model that relies on multiple navigation sensors. A light detection and ranging technique is used to measure the relative distances to potential collision obstacles along the robot's path of motion, and an accelerometer is used to detect impacts. The proposed method tightly couples relative distance and acceleration time-series data in a complementary fashion to minimize errors. A long short-term memory, fully connected layer, and SoftMax function are integrated to train and classify the rapidly changing collision countermeasure state during robot motion. Simulation results show that the proposed method effectively performs collision prediction and detection for various obstacles.
In this paper, we proposed indoor positioning system with improved accuracy. The proposed indoor location measurement system is based pedestrian location measurement method that use the embedded sensor of smartphone. So, we do not need wireless external resources, such as GPS or WiFi signals. The conventional methods measure indoor location by generating a movement route of pedestrian by step and direction recognition. In this paper, to correct the direction sensor error, we use the common feature of the normal indoor floor map that the indoor path is lattice-structured. And we quantize moving directions depending on the direction of indoor path. In addition, we propose moving direction measuring method using geomagnetic sensor and gyro sensor to improve the accuracy. Also, the proposed step detection method uses angle and accelerometer sensors. The proposed step detection method is not affected by the posture of the smartphone. Direction errors caused by direction sensor error is corrected due to proposed moving direction measuring method. The proposed location error correction method corrects location error caused by step detection error without the need for external wireless signal resources.
The construction of the T-shaped post-column flow cell has been changed to enhance the practicability as a UV-visible absorbance detector for capillary electrophoresis. In this new design, a rectangular cube-shaped inner structure is employed, which completely fits the outer rectangular tubing. This arrangement has greatly facilitated the fabrication of the T-cells. In addition, the volume for the auxiliary flow has been dramatically reduced down to 300 ${\mu}L$, and its volume flow rate is optimized at 4.2 ${\mu}L$/min. The short optical path length in the sheath flows (500 ${\mu}m$ on each side) minimizes background absorption, and thus enhances its performance in low-UV wavelengths. We have optimized the auxiliary flow rate at 50 ${\mu}m$/s, so that migration times are insensitive to the flow rate. This optimization has improved repeatabilities in migration times and peak heights. A double-beam detection scheme using a pair of photodiodes is employed to increase the signal-to-noise ratio.
In this paper, firstly, we propose a generating method of the 3-D obstacle map using ultrasonic sensors. Secondly, we try to find the necessary stimulation conditions of compact tactile display device for effective transfer of obstacle information. The final goal of this research is the development of a walking guide system for the blind to walk safely. The walking guide system consists of a guide vehicle for the obstacle detection and a tactile display device for the transfer of the obstacle information. The guide vehicle, located in front of the walking blind, detects the obstacle using ultrasonic sensors. The processed information makes an obstacle map and transmits safe path and emergency situation to the blind by the tactile display. The tactile display device, located in the handle which is connected with the guide vehicle by cane, offers the processed obstacle information such as position, size, moving, shape of obstacle and safe path, etc. The concept of a walking guide system with tactile display is introduced, and experiments of 3-D obstacle detection and tactile perception are carried out and analyzed.
효율적인 네트워크 운용을 위해 트레픽를 측정하는 일은 중요하다. 흔히 용량(capacity)은 트레픽 부하가 없을 때 경로가 제공할 수 있는 최대처리량 또는 경로상의 모든 링크 간의 최소 전송율로서 정의된다. Pathrate는 현재 가장 널리 사용되는 네트워크 용량 측정 도구 중의 하나로써 네트워크의 일시적인 부하에 관계없이 정확한 측정을 할 수 있고 수년간의 개발과 보완으로 성능도 안정되어 있다. Pathrate에서의 Local Mode 검출에는 통계적 방법이 사용되는데 본 논문에서는 ASH(Averaged Shifted Histogram)을 이용한 Local Mode 검출 알고리즘을 제시하고, 구현을 통해 기존의 방법보다 더 나은 결과를 얻었음을 보였다.
This paper proposes a method for constructing and verifying datasets used in deep learning technology, to prevent safety accidents in automated construction machinery or autonomous vehicles. Although open datasets for developing image recognition technologies are challenging to meet requirements desired by users, this study proposes the interface of virtual simulators to facilitate the creation of training datasets desired by users. The pixel-level training image dataset was verified by creating scenarios, including various road types and objects in a virtual environment. Detecting an object from an image may interfere with the accurate path determination due to occlusion areas covered by another object. Thus, we construct a database, for developing an occlusion area detection algorithm in a virtual environment. Additionally, we present the possibility of its use as a deep learning dataset to calculate a grid map, that enables path search considering occlusion areas. Custom datasets are built using the RDBMS system.
이동 통신망의 기지국과 이동국 사이의 거리 차로 인하여 발생하는 경로 손실 데이터를 분석하였다. 본 논문에서는, 측정된 수신 신호세기(RSSI)로부터 송수신기 거리 차이에 따른 경로 손실을 계산하여 이를 그래프로 표시하고, 평균한 데이터를 이용하여 기존의 경로 손실 모델들(자유공간 모델, 지면반사파 모델, 하타 모델, ${\ldots}$)과 그래프를 동시에 그려서 비교하였다. 2 Km, 1 Km, 0.5 Km 간격으로 평균한 경로 손실 데이터에 대한 표준 편차를 구해 보니, 각각 2.29 dB, 3.39 dB, 4.75 dB가 되었다. 본 논문에서는 거리별로 계산된 경로 손실 평균값들의 미분 값을 구하여, 앞에서 구한 경로 손실 표준 편차의 1 또는 2배수를 초과하여 변동하는 위치를 찾아내는 방법을 제안 하였다. 이렇게 제안한 방법을 적용하여 분석한 결과, 송수신기 사이에서 손실이 급격하게 발생하는 지점이, 2 Km 간격으로 경로 손실을 평균한 경우에는 5 지점, 1 Km 간격으로 평균한 경우에는 7 지점, 0.5 Km 간격으로 평균한 경우에는 19 지점이 됨을 알 수 있었고, 구체적인 위치를 파악하는 성과를 얻었다.
무인기용 터보제트엔진의 운전 중 발생하는 고장을 실시간으로 진단하기 위한 방안 및 성능 열화와 관련된 건정성 추정에 관해 연구하였다. 이를 위해서, 동적 열역학 가스경로해석을 통한 비선형 동특성 방정식으로부터 실시간 선형모델을 도출하였고, 연출된 운전상황과 고장 발생을 실시간으로 진단하기 위해 칼만필터와 가설 검증에 기초한 확률적 판단 기법을 적용하였다. 이 결과, 분명한 고장 검출과 분리 성능을 보임으로써 그 효용성을 확인하였다. 측정변수를 통한 건전성 추정과 관련하여, 실제 엔진 구성품의 성능 열화 추이를 모사하였고, 적응형 칼만필터를 적용하여 추정 기법의 타당성을 입증함으로써, 상태 기반 고장 진단 및 정비 기법에 효과적으로 사용될 수 있음을 보였다.
Mine detection has been mainly studied with images of the forward-looking sonar. Forward-looking sonar assumes the propagation path of the sound wave as a straight path, creating the surrounding images. This might lead to errors in the detection by ignoring the refraction of the sound wave. In this study, we propose a mine localization method that can robustly identify the location of mines in an underwater environment by considering the refraction of sound waves. We propose a method of estimating the elevation angle of arrival of the target echo signal in a single receiver, and estimate the mine location by applying the estimated elevation angle of arrival to ray tracing. As a result of simulation, the method proposed in this paper was more effective in estimating the mine localization than the existing method that assumed the propagation path as a straight line.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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