This paper presents an algorithmic sensor value validation technique that can systematically explore the embedded sensor redundancies in complex physical systems and maximize their utilization in validating sensor values. The confidency criteria are developed for checking the consistency of sensor relationships called Causal Relations. Development results are applied to a tubular type supercritical pressure type thermal power plant with rated operational data to demonstrate the effectiveness of the proposed technique.
발전소 현장에 설치되어 있는 계기들은 주위환경의 영향이나 계기 자체의 고장으로 틀린 값을 나타내는 경우가 종종 발생한다. 그러나 기존의 발전소 운전감시 및 고장진단 시스템들은 대부분 정확한 센서 값들이 항상 주어진다는 가정 하에서 상황판단 및 고장진단을 수행하기 때문에 계측값들에 에러가 발생할 경우 잘못된 판단과 정보의 제공으로 불필요한 발전소의 긴급정지와 같은 심각한 운전상의 문제점이 야기될 수 있으며 이로 인해 큰 경제적 손실을 초래할 수 있다. 본 논문에서는 발전소의 각 부속 시스템 중 특히 보일러 주급수 공급 시스템(Boiler Feed Water System)에 공간적으로 분포되어 있는 계측기들의 상호관계를 체계적으로 표현하고 적절한 데이터구조로 나타냄으로서 그러한 상호관계를 통하여 내재하는 계측값들의 중복성(Redundancy)을 최대한 발굴하여 각 계측값들의 유효성 여부를 검증하고 고장진단과 연계하여 발전소의 안정운전을 지원하기 위한 기법을 개발하고 그 적용 예와 향후의 적용 가능성을 보였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권11호
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pp.3145-3162
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2023
As an important technology of the internetwork, wireless sensor network technique plays an important role in indoor localization. Non-line-of-sight (NLOS) problem has a large effect on indoor location accuracy. A location algorithm based on improved particle filter and directional probabilistic data association (IPF-DPDA) for WSN is proposed to solve NLOS issue in this paper. Firstly, the improved particle filter is proposed to reduce error of measuring distance. Then the hypothesis test is used to detect whether measurements are in LOS situations or NLOS situations for N different groups. When there are measurements in the validation gate, the corresponding association probabilities are applied to weight retained position estimate to gain final location estimation. We have improved the traditional data association and added directional information on the original basis. If the validation gate has no measured value, we make use of the Kalman prediction value to renew. Finally, simulation and experimental results show that compared with existing methods, the IPF-DPDA performance better.
센서네트워크를 통하여 전송된 센싱값을 이용한 다양한 제어 시스템이 개발됨에 따라 전송된 값을 신뢰할 수 있느냐의 문제는 시스템의 안전성과 귀결된다. 신뢰성 확보를 위한 기존의 알고리즘의 경우 다수의 센서를 중복적으로 장착하는 방법이 주로 사용되었다. 하지만 이 방법들의 경우 센서 노드의 비용 증가를 야기하기 때문에 낮은 가격의 센서의 장점을 이용할 수 없을 뿐만 아니라 복잡한 설계로 인한 신뢰도가 낮아질 수 있다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 단일센서를 장착한 상태에서 기존 데이터 기반의 예측값을 통하여 값의 신뢰도를 판단한 뒤 해당 값의 빈도에 따라 데이터의 신뢰도를 확인하는 방안을 제안한다. 또한, 화재발생과 같은 실제 상황이 발생할 경우를 고려하여 메커니즘이 설계되었다. 마지막으로 제안된 방법을 시뮬레이션을 통하여 검증한 결과 기존의 방법에 비하여 다양한 시나리오에서 13%이상의 신뢰도가 높아짐을 확인하였다.
뇨당 측정 시스템은 소변 속의 글루코오스 농도를 측정함으로서 당뇨 수치를 모니터링하는 비침습적인 당뇨병 자가 진단 장치이다. 본 논문에서는 기존의 침습형 혈당측정방법의 불편성과 비색계를 이용한 뇨당 검사법의 단점을 보완한 뇨당 측정시스템을 설계하였다. 뇨당 측정시스템은 뇨당 측정용 화학센서, 신호검출부, 디지털 제어 및 신호분석부, 디스플레이부 및 전원부로 구성된다. 뇨당측정용 센서로는 재현성이 뛰어나고 다루기가 간편하며 저렴한 가격으로 대량 생산할 수, 있는 일회용 뇨당측정용 전류화학센서를 개발하였다. 설계한 뇨당 측정시스템의 성능을 평가하기 위하여 사람의 소변에 임의의 농도의 글루코오스 성분을 섞은 용액에 대하여 글루코오스 성분 분석시 사용되는 표준장비와의 비교분석을 통해서 글루코오스 농도 검출에 대한 신뢰성 평가를 수행하였다. 회귀분석에 기초한 신뢰성 평가를 수행한 결과 표준오차는 2.85282로 나타났다. 또한, 화학센서를 사용해서 측정하는 시스템을 평가 시 중요한 파라미터인 S.D(Standard Deviation)는 10%로서 임상적으로 유효한 15% 범주 내에 있음을 확인하였고, C.V(Coefficient of Validation)값은 ,5%이내이므로 혈당센서의 기준으로 평가해 볼때 만족하는 결과를 보였다.
The vehicle attitude and sideslip is critical information to control the vehicle to prevent from unintended motion. Many of estimation strategy use bicycle model or IMU integration, but both of them have limits on application. The main purpose of this paper is development of vehicle orientation estimator which is robust to various vehicle state and road shape. The suggested estimator use 3-axis magnetometer, yaw rate sensor and lateral acceleration sensor to estimate three Euler angles of vehicle. The estimator is composed of two individual observers: First, comparing the known magnetic field and gravity with measured value, the TRIAD algorithm calculates optimal rotational matrix when vehicle is in static or quasi-static condition. Next, merging 3-axis magnetometer with inertial sensors, the extended Kalman filter is used to estimate vehicle orientation under dynamic condition. A validation through simulation tools, Carsim and Simulink, is performed and the results show the feasibility of the suggested estimation method.
Wang, Changwon;Kim, Young;Lee, Seung Hyun;Sung, Nak-Jun;Min, Se Dong;Choi, Min-Hyung
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권2호
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pp.654-670
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2020
Workers at construction sites are easily exposed to many dangers and accidents involving falls, tripping, and missteps on stairs. However, researches on construction site monitoring system to prevent work-related injuries are still insufficient. The purpose of this study was to develop a wearable textile pressure insole sensor and examine its effectiveness in managing the real-time safety of construction workers. The sensor was designed based on the principles of parallel capacitance measurement using conductive textile and the monitoring system was developed by C# language. Three separate experiments were carried out for performance evaluation of the proposed sensor: (1) varying the distance between two capacitance plates to examine changes in capacitance charges, (2) repeatedly applying 1 N of pressure for 5,000 times to evaluate consistency, and (3) gradually increasing force by 1 N (from 1 N to 46 N) to test the linearity of the sensor value. Five subjects participated in our pilot test, which examined whether ascending and descending the stairs can be distinguished by our sensor and by weka assessment tool using k-NN algorithm. The 10-fold cross-validation method was used for analysis and the results of accuracy in identifying stair ascending and descending were 87.2% and 90.9%, respectively. By applying our sensor, the type of activity, weight-shifting patterns for balance control, and plantar pressure distribution for postural changes of the construction workers can be detected. The results of this study can be the basis for future sensor-based monitoring device development studies and fall prediction researches for construction workers.
Dynamic excitation and response analysis is an acceptable method to determine some of physical properties of agricultural product for quality evaluation. There is a difference in the internal viscoelasticity between sound and defective fruits due to the difference of geometric structures, thereby showing different vibration characteristics. This study was carried out to develop a portable piezoelectric film-based glove sensor system that can separate internally damaged watermelons from sound ones using an acoustic impulse response technique. Two piezoelectric sensors based on polyvinylidene fluoride (PVDF) films to measure an impact force and vibration response were separately mounted on each glove. Various signal parameters including number of peaks, energy ratio, standard deviation of peak to peak distance, zero-crossing rate, and integral value of peaks were examined to develop a regression-estimated model. When using SMLR (Stepwise Multiple Linear Regression) analysis in SAS, three parameters, i.e., zeros value, number of peaks, and standard deviation of peaks were selected as usable factors with a coefficient of determination ($r^2$) of 0.92 and a standard error of calibration (SEC) of 0.15. In the validation tests using twenty watermelon samples (sound 9, defective 11), the developed model provided good capability showing a classification accuracy of 95%.
With the goal of achieving better integrated pest management for hot pepper, a disease-forecasting system was compared to a conventional disease-control method. Experimental field plots were established at Asan, Chungnam, in 2005 to 2006, and hourly temperature and leaf wetness were measured and used as model inputs. One treatment group received applications of a protective fungicide, dithianon, every 7 days, whereas another received a curative fungicide, dimethomorph, when the model-determined infection risk (IR) exceeded a value of 3. In the unsprayed plot, fruits showed 18.9% (2005) and 14.0% (2006) anthracnose infection. Fruits sprayed with dithianon at 7-day intervals had 4.7% (2005) and 15.4% (2006) infection. The receiving model-advised sprays of dimethomorph had 9.4% (2005) and 10.9% (2006) anthracnose infection. Differences in the anthracnose levels between the conventional and model-advised treatments were not statistically significant. The efficacy of 10 (2005) and 8 (2006) applications of calendar-based sprays was same as that of three (2005 and 2006) sprays based on the disease-forecast system. In addition, we found much higher the IRs with the leaf wetness sensor from the field plots comparing without leaf wetness sensor from the weather station at Asan within 10km away. Since the wetness-periods were critical to forecast anthracnose in the model, the measurement of wetness-period in commercial fields must be refined to improve the anthracnose-forecast model.
Japanese Ocean Flux Data Sets with Use of Remote Sensing Observations (J-OFURO) includes global ocean surface heat flux data derived from satellite data and are used in many studies related to air-sea interaction. Recently latent heat flux data version 2 was constructed in J-OFURO. In version 2 many points are improved compared with version 1. A bulk algorithm used for estimation of latent heat flux is changed from Kondo (1975) to COASRE 3.0(Fairall et al., 2005). In version 1 we used NCEP reanalysis data (Reynolds and Smith, 1994) as SST data. However, the temporal resolution of the data is weekly and considerably low. Recently there are many kinds of global SST data because we can obtain SST data using a microwave radiometer sensor such as TRMM/MI and Aqua/AMSR-E. Therefore, we compared many SST products and determined to use Merged satellite and in situ data Global Daily (MGD) SST provided by Japan Meteorological Agency. Since we use wind speed and specific humidity data derived from one DMSP/SSMI sensor in J-OFURO, we obtain two data at most one day. Therefore, there may be large sampling errors for the daily-mean value. In order to escape this problem, multi-satellite data are used in version 2. As a result we could improve temporal resolution from 3-days mean value in version 1 to daily-mean value in version 2. Also we used an Optimum Interpolation method to estimate wind speed and specific humidity data instead of a simple mean method. Finally the data period is extended to 1989-2004. In this presentation we will introduce latent heat flux data version 2 in J-OFURO and comparison results with other surface latent heat flux data such as GSSTF2 and HOAPS etc. Moreover, we will present validation results by using buoy data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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