In recent years the monitoring of structural behavior through acquisition of vibrational data has become common practice. In addition, recent advances in sensor development have made the collection of diverse dynamic information feasible. Other than the commonly collected acceleration information, Global Position System (GPS) receivers and non-contact, optical techniques have also allowed for the synchronous collection of highly accurate displacement data. The fusion of this heterogeneous information is crucial for the successful monitoring and control of structural systems especially when aiming at real-time estimation. This task is not a straightforward one as measurements are inevitably corrupted with some percentage of noise, often leading to imprecise estimation. Quite commonly, the presence of noise in acceleration signals results in drifting estimates of displacement states, as a result of numerical integration. In this study, a new approach based on a time domain identification method, namely the Unscented Kalman Filter (UKF), is proposed for correcting the "drift effect" in displacement or rotation estimates in an online manner, i.e., on the fly as data is attained. The method relies on the introduction of artificial white noise (WN) observations into the filter equations, which is shown to achieve an online correction of the drift issue, thus yielding highly accurate motion data. The proposed approach is demonstrated for two cases; firstly, the illustrative example of a single degree of freedom linear oscillator is examined, where availability of acceleration measurements is exclusively assumed. Secondly, a field inspired implementation is presented for the torsional identification of a tall tower structure, where acceleration measurements are obtained at a high sampling rate and non-collocated GPS displacement measurements are assumed available at a lower sampling rate. A multi-rate Kalman Filter is incorporated into the analysis in order to successfully fuse data sampled at different rates.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2006.05a
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pp.1334-1337
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2006
System identification is the field of modeling dynamic systems from experimental data. As a modeling technique, we can mention finite element method (FEM). In addition, we are able to measure modal data as the experimental data. The system can be generally categorized into a gray box and black box. In the gray box, we know mathematical model of a system, but we don't know structural parameters exactly, so we need to estimate structural parameters. In the black box, we don't know a system completely, so we need to identify system from nothing. To date, various system identification methods have been developed. Among them, we introduce system realization theory which uses Hankel matrix and Eigensystem Realization Algorithm (ERA) that enable us to identify modal parameters from noisy measurement data. Although we obtain noise-free data, however, we are likely to face difficulties in identifying a structure with hidden modes. Hidden modes can be occurred when the input or output position comes to a nodal point. If we change a system using a mode decoupling controller, the hidden modes can be revealed. Because we know the perturbation quantities in a closed loop system with the controller, we can realize an original system by subtracting perturbation quantities from the closed loop system. In this paper, we propose a novel method to identify a structure with hidden modes using the mode decoupling controller and the associated example is given for illustration.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.24
no.6
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pp.597-602
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2014
We propose hybrid-sensing system for human tracking. This system uses laser scanners and image sensors and is applicable to wide and crowded area such as hallway of university. Concretely, human tracking using laser scanners is at base and image sensors are used for human identification when laser scanners lose persons by occlusion, entering room or going up stairs. We developed the method of human identification for this system. Our method is following: 1. Best-shot images (human images which show human feature clearly) are obtained by the help of human position and direction data obtained by laser scanners. 2. Human identification is conducted by calculating the correlation between the color histograms of best-shot images. It becomes possible to conduct human identification even in crowded scenes by estimating best-shot images. In the experiment in the station, some effectiveness of this method became clear.
Ji, Yoo-Kang;Cho, Mi-Nam;Hong, Sung-Soo;Park, Soo-Bong
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2008.05a
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pp.55-58
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2008
RFID(Radio frequency IDentification) leader is collision of data, when recognizing the multiple tag the inside area. This collision became the cause which delays the tag recognition time of the leader. The protocol which prevents the delay of tag recognition time of the leader the place where representative it uses QT(Query Tree) algorithms, it uses a collision bit position from this paper and are improved QT-MTC(Query Tree with Multi-Tag Cognition) algorithms which it proposes. This algorithm stored the bit position which bit possibility and the collision where the collision happens occurs in the stack and goes round a tree the number of time which, it reduced could be identified two tags simultaneously in order, it was planned. A result of performance analysis, It compared in QT protocols and the this algorithm against the tag bit which is continued a tush efficiency improvement effect was visible.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.11
no.12
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pp.1201-1208
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2016
Radio Frequency Identification (RFID) technology has a significant attraction throughout various industry sites, along with the development of wireless communication technologies. The typical applications of RFID include medical, logistics, and distribution, and, specially, it is effectively applied to non-contact environments, because it employs radio waves. Although, recently, construction cases of the RFID management systems for the inventory management of the construction materials have been increased, the related researches and experiments for the reused materials are not actively performed. In this paper, we propose the RFID system with the localization function for effectively managing the reuse of the construction materials, adding to the conventional inventory management system. The proposed system consists of a RFID reader unit and a receiver unit, and the location information of the material with the attached RFID tag is obtained by estimating the position of a RFID reader. The distance value for estimating the reader position is calculated using the Received Signal Strength Indicator (RSSI) value of Zigbee, and the performance evaluation of the proposed system is performed in the indoor space of $5m{\times}5m$.
Kim, Jung-Hwan;Heo, Joon;Han, Soo-Hee;Kim, Sang-Min
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2008.10a
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pp.270-271
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2008
The positioning technology for a moving object is an important and essential component of ubiquitous communication computing environment and applications, for which Radio Frequency IDentification Identification(RFID) is has been considered as also a core technology for ubiquitous wireless communication. RFID-based positioning system calculates the position of moving object based on k-nearest neighbor(k-nn) algorithm using detected k-tags which have known coordinates and k can be determined according to the detection range of RFID system. In this paper, RFID-based positioning system determines the position of moving object not using weight factor which depends on received signal strength but assuming that tags within the detection range always operate and have same weight value. Because the latter system is much more economical than the former one. The geometries of tags were determined with considerations in huge buildings like office buildings, shopping malls and warehouses, so they were determined as the line in 1-Dimensional space, the square in 2-Dimensional space and the cubic in 3-Dimensional space. In 1-Dimensional space, the optimal detection range is determined as 125% of the tag spacing distance through the analytical and numerical approach. Here, the analytical approach means a mathematical proof and the numerical approach means a simulation using matlab. But the analytical approach is very difficult in 2- and 3-Dimensional space, so through the numerical approach, the optimal detection range is determined as 134% of the tag spacing distance in 2-Dimensional space and 143% of the tag spacing distance in 3-Dimensional space. This result can be used as a fundamental study for designing RFID-based positioning system.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.10
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pp.65-70
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2019
In recently, ship trajectory data consisting of ship position, speed, course, and so on can be obtained from the Automatic Identification System device with which all ships should be equipped. These data are gathered more than 2GB every day at a crowed sea port and used for analysis of ship traffic statistic and patterns. In this study, we propose a method to process ship trajectory data efficiently with distributed computing resources using MapReduce algorithm. In data preprocessing phase, ship dynamic and static data are integrated into target dataset and filtered out ship trajectory that is not of interest. In mapping phase, we convert ship's position to Geohash code, and assign Geohash and ship MMSI to key and value. In reducing phase, key-value pairs are sorted according to the same key value and counted the ship traffic number in a grid cell. To evaluate the proposed method, we implemented it and compared it with IALA waterway risk assessment program(IWRAP) in their performance. The data processing performance improve 1 to 4 times that of the existing ship trajectory analysis program.
Kim, Seok-Kwon;Jin, Seung-Ri;Son, Jae-Won;Park, Dong-Jo
Journal of the Korea Society for Simulation
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v.19
no.4
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pp.199-208
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2010
Positions of tactical objects are represented as Time, Space and Position Information(TSPI) in modeling and simulations(M&S). The format and required information record for TSPI is investigated by referring the TSPI object model of the Test and Training Enabling Architecture(TENA), which has been developed by the United States Department of Defense. The most sophisticated tactical data link, Link-16 has a Precise Participant Location and Information (PPLI) message. We study the data format for exchanging TSPI data based on the PPLI message. To evaluate and track positions of tactical objects, we consider the Kalman filter for linear systems, and the extended Kalman filter and the unscented Kalman filter for nonlinear systems. Based on motion equations of a ballistic missile, the tracking performance for the trajectory of the ballistic missile is simulated by the unscented Kalman filter.
Measurements of phase identification and degree of orientation for fine-grained (about 0.3 mm in diameter) minerals in rock samples performed by micro-area X-ray diffractometer.$Al_{2}SiO_{5}$ polymorphs (andalusite, kyanite and sillimanite) were chosen for the measurements and target minerals were existed on thin sections. Micro-area X-ray diffractometer is composed of 3(${\omega}\;{\chi}\;{\phi}$)-circle oscillating goniometer and position sensitive proportional counter (PSPC). $CuK_{\alpha}$ radiation was used as X-ray source and a pin hole ($50\;\mu\textrm{m}$$ in diameter) collimator was selected to focus radiation X-ray onto the target minerals. Phase identification and diffracted X-ray peak indexing were carried out by 3(${\omega}\;{\chi}\;{\phi}$)-circle oscillation measurement. Then, 2(${\omega}\;{\phi}$)-circle oscillation measurement was made for the purpose of searching the prevailing lattice plane of the minerals on thin section surface. Finally, for a selected peak by 2-circle oscillation measurement, X-ray pole figure measurement was executed for the purpose of check the degree of orientation of the single lattice direction and examine its pole distribution. As a result of 3-circle oscillation measurement, it was possible that phase identification among $Al_{2}SiO_{5}$ polymorphs. And from the results of 2-circle oscillation measurement and X-ray pole figure measurement, we recognized that poles of andalusite (122), kyanite (200) and sillimanite (310) lattice plances were well developed with direction normal to each mineral surface plane respectively. Therfore, the measurements used with micro-area X-ray diffractometer in this study will be a useful tool of phase identification and degree of orientation measurement for fine-grained rock forming minerals.
The real-name electric fishing gear system is one of the important policy capable to build 'abundant fishing ground' and to protect marine environment. And, fishing gear automatic-identification system is one of IoT services that can implement above-mentioned policy by using communication such as low power wide area (LPWA) and multi-sensing techniques. Fishing gear automatic -identification system can gather the location data and lost/hold data from electric buoy floated in sea and can provide them to fishermen and monitoring center in land. We have developed the communication modules and electric buoy consisted of fishing gear automatic-identification system. In this paper, we report the test results of communication distance between electric buoy and wireless node installed in fish boat and location error of electric buoy. It is confirmed that line of sight (LOS) distance between electric buoy and wireless node is obtained to be 62 km, which is two times of the desired value, and location error is obtained to be CEP 1 m, which is smaller than the desired value of CEP 5 m. Therefore, it is expected that service area and accuracy of the developed fishing gear automatic-identification system is more extended.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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