Image restoration technique using dual sensor is presented in this paper. Digital Radiography image (1024xlO24) is obtained by conventional resolution sensor. We also obtain local DR image data by high resolution sensor. Two dimensional maximum entropy power spectrum estimation (2-D ME PSE) is applied to low resolution image and high resolution image for the purpose of the power spectrum estimation of each image. A class of linear algebraic restoration filter, parametric projection filter (PPF), is derived from the power spectrums of each image. It is shown that the noise energy may be considerably reduced through the PPF.
A new method of stbilizing the sagnac interferometric fiber optic current sensor inteh presence of birefringences and phase is presented. This method is realized by dividing the output of the ac current signal with the modulation signal output. Using the technique the stability of the current sensor was improve dmore than 4.5 times at 800Arms for 2 hours. The current sensor also shows good linearity up to 100Arms.
A Steer-by-Wire system has so many advantages comparing with conventional mechanical steering system that it is expected to take key role in future environment friendly vehicle and intelligent transportation system. The mechanical connection between the hand wheel and the front axle will become obsolete. SBW system provides many benefits in terms of functionality, and at the same time present significant challenges - fault tolerant, fail safety - too. In this paper, failure analysis of SBW system will be performed and than sensor fusion technique will be proposed for fail safety of SBW system. A sensor fusion logic of steering angle sensor by using steering angle sensor, torque sensor and rack position sensor will be developed and simulated by fault injection simulation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권8호
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pp.3011-3024
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2021
Pose estimation of the sensor is important issue in many applications such as robotics, navigation, tracking, and Augmented Reality. This paper proposes visual-inertial integration system appropriate for dynamically moving condition of the sensor. The orientation estimated from Inertial Measurement Unit (IMU) sensor is used to calculate the essential matrix based on the intrinsic parameters of the camera. Using the epipolar geometry, the outliers of the feature point matching are eliminated in the image sequences. The pose of the sensor can be obtained from the feature point matching. The use of IMU sensor can help initially eliminate erroneous point matches in the image of dynamic scene. After the outliers are removed from the feature points, these selected feature points matching relations are used to calculate the precise fundamental matrix. Finally, with the feature point matching relation, the pose of the sensor is estimated. The proposed procedure was implemented and tested, comparing with the existing methods. Experimental results have shown the effectiveness of the technique proposed in this paper.
This paper describes a low-power, SNDR (signal-to-noise and distortion ration) enhanced SAR (successive approximation register) type 12b ADC (analog-to-digital converter) with noise shaping technique. For low power consumption and small chip size of the DAC (digital-to-analog converter), the top plate sampling technique and the dummy capacitor switching technique are used to implement 12b operation with a 10b capacitor array in DAC. Noise shaping technique is applied to improve the SNDR by reducing the errors from the mismatching of DAC capacitor arrays, the errors caused by attenuation capacitor and the errors from the comparator noise. The proposed SAR ADC is designed with a $0.18{\mu}m$ CMOS process. The simulation results show that the SNDR of the SAR ADC without the noise shaping technique is 71 dB and that of the SAR ADC with the noise shaping technique is 84 dB. We can achieve the 13 dB improvement in SNDR with this noise shaping technique. The power consumption is $73.8{\mu}W$ and the FoM (figure-of-merit) is 5.2fJ/conversion-step.
Micromachining을 이용하여 기존의 전자 물품 감시에 사용되는 자기공명센서의 소형화 공정을 연구하였다. 설계 한 구조는 Free Standing Membrane형 과 Diving Board형의 두 가지이며 각자에 대해 적합한 공정 조건을 수립하고 실제로 그 구조를 형성해 보았다. 멤브레인형의 경우는 센서 모양을 여러 가지 형태로 쉽게 바꿀 수 있는 반면에 그 크기가 실리콘 기판의 두께에 의존하여 소형화하는데 한계가 있었으며 다이빙 보드형의 경우 소형화에도 유리하고 센서의 자기변형이 보다 자유로운 구조였다. 실리콘 질화막은 일반 반도체 공정에서의 조건보다 Si의 함량을 크게 하여 열처리 없이도 저응력의 박막형성이 가능하였으며 탄성계수 값이 크지 않아 센서 부분의 자기변형을 크게 구속하지 않아 센서물질의 지지층으로 유리한 물질이었다. 또한 스퍼터링으로 증착된 텅스텐은 자성 센서 물질로 연구되고 있는 Fe-B-Si물질에 대한 식각 선택도가 높아 구조 형성 공정 중 보호 층으로 사용된 후 제거될 수 있음을 알 수 있었다. 따라서 지지층으로 실리콘 질화막을 사용하고 보호층으로 텅스텐 박막을 사용한 다이빙 보드형 구조가 전자 물품 감시(EAS)용 센서의 소형화에 유리 할 것으로 생각된다.
본 논문에서는 무아레 광섬유 센서의 활용성을 극대화할 수 있는 다점 측정 기술에 대해 연구하였다. 특히 기존의 무아레 광섬유 센서가 갖는 다점 측정 기술의 한계점을 극복하기 위해 반사형 단일 프린지만을 사용한 신개념의 광섬유 센서를 고안하였으며 이를 통해 다점 측정의 방법을 획기적으로 개선할 수 있게 되었다. 또한 기존의 다점 측정 원리들을 조사하여 이를 바탕으로 본 연구에서 개발한 무아레 광섬유 센서에 적용 가능한 네 개의 다점 측정 모델을 제시하였다. 이 모델은 기본적으로 파장 분할 다점 측정법과 시간 분할 다점 측정법에 기초를 두고 설계 되었으며 특별히 프린지 기반 광섬유 센서와 같이 외적 형태의 광섬유 센서에 적용 가능한 모델로 제안하였다. 최종적으로 제안된 다점 측정 모델들을 실험적으로 검증하기 위해 광학 시스템을 실제로 제작하였고 프린지 광섬유 센서에 적용하여 본 연구에서 제안된 다점 측정법의 기능성을 성공적으로 검증하였다.
최근 몇 년간, 홈 네트워킹에 관한 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 홈 네트워킹을 위한 대부분의 기술들은 유선을 기반으로 하지만, 무선 연결을 위한 기술도 필요하다. 본 논문은 홈 네트워크 분야 중에서 무선 네트워크에 초점을 맞추고 있다. 무선 LAN, 블루투스, HomeRF와 같은 많은 무선 통신 기술중에서, 본 논문은 특히 무선 센서 네트워크라는 새로운 기술을 무선 홈네트워크에 적용하는 것을 제안한다. 본 논문은 무선 센서 노드와 무선 센서 네트워크를 위한 하드웨어 및 프로토콜 스택 설계시 필요한 고려 사항을 제시하고, 홈 네트워킹에 무선 센서 네트워크를 적용하기 위한 방법과 다양한 센서 노드로 무선 홈 네트워킹을 구성하는 방법을 제시한다. 마지막으로, 본 논문은 자체적으로 설계된 무선 센서 노드 시스템을 소개하고 이 글을 맺는다.
For home healthcare, the unconstrained measurement of physiological signal is highly required to avoid the inconvenience of users. The recording and analysis of the fundamental parameters during sleep like respiration and heart beat provide valuable information on his/her healthcare. Using the air mattress sensor system, the respiration and heart beat movements can be measured without any harness or sensor on the subject's body. The differential measurement technique between two air cells is adopted to enhance the sensitivity. The balancing tube between two air cells is used to increase the robustness against postural changes during the measurement period. The meaningful frequency range could be selected by the pneumatic filter with balancing tube. ECG (Electrocardiography) and respiration sensor (plethysmography) were measured for comparison with the signal from air mattress. To extract the heart beat information from air pressure sensor, digital signal processing technique was used. The accuracy for breathing interval and heart beat monitoring was acceptable. It shows the potentials of air mattress sensor system to be the unconstrained home sleep monitoring system.
무선 센서 네트워크는 한정된 자원의 센서 노드들로 구성되어 있고, 한번 구성된 후에는 유지 보수가 어렵다는 단점을 갖고 있다. 따라서 무선 센서 네트워크에서는 에너지 소비를 최소화하고, 한정된 자원을 효율적으로 사용하여 네트워크 수명을 최대화하는 것이 중요한 문제이다. 본 논문에서는 클러스터링 방식에서 클러스터 수를 효율적으로 지정하여 에너지 소모량을 최적화하는 기법을 제안한다. 이 기법은 무선 전송에 소비되는 에너지양은 거리(임계값)에 따라 많은 차이가 있으므로 이러한 임계값을 고려하여 클러스터 수를 지정함으로써 에너지 소비를 줄이는 방식이다. 실험을 통하여 제안된 클러스터링 기법은 LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)에 비해 전체 에너지 소모량 측면에서 높은 성능을 나타냄을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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