Reliable detection of primary user activity increases the opportunity to access temporarily unused bands and prevents harmful interference to the primary system. By extracting a global decision from local sensing results, cooperative sensing achieves high reliability against multipath fading. For the effective combining of sensing results, which is generalized by a likelihood ratio test, the fusion center should learn some parameters, such as the probabilities of primary transmission, false alarm, and detection at the local sensors. During the training period in supervised learning, the on/off log of primary transmission serves as the output label of decision statistics from the local sensor. In this paper, we extend unsupervised learning techniques with an expectation maximization algorithm for cooperative spectrum sensing, which does not require an external primary transmission log. Local sensors report binary hard decisions to the fusion center and adjust their operating points to enhance learning performance. Increasing the number of sensors, the joint-expectation step makes a confident classification on the primary transmission as in the supervised learning. Thereby, the proposed scheme provides accurate parameter estimates and a fast convergence rate even in low signal-to-noise ratio regimes, where the primary signal is dominated by the noise at the local sensors.
One of the key factors for recognition performance in the automatic target recognition for synthetic aperture radar imagery(SAR-ATR) system is reliability of the SAR target database. To achieve optimal performance, the database should be constructed using the images obtained under the same operating condition as the SAR sensor. However, it is impractical to have the extensive set of real-world SAR images, and thus those from the electro magnetic prediction tool with 3-D CAD models are suggested as an alternative where their reliability can be always questionable. In this paper, a method for similarity assessment between target SAR images is presented inspired by the fact that a target SAR image is mainly characterized by the features of scattering centers. The method is demonstrated using a variety of examples and quantitatively measures the similarity related to reliability. Its assessment performance is further compared with that of the existing metric, structural similarity(SSIM).
This paper presents a vision-based robust off-road terrain classification method against environmental variation. As a supervised classification algorithm, we applied a neural network classifier using wavelet features extracted from wavelet transform of an image. In order to get over an effect of overall image feature variation, we adopted environment sensors and gathered the training parameters database according to environmental conditions. The robust terrain classification algorithm against environmental variation was implemented by choosing an optimal parameter using environmental information. The proposed algorithm was embedded on a processor board under the VxWorks real-time operating system. The processor board is containing four 1GHz 7448 PowerPC CPUs. In order to implement an optimal software architecture on which a distributed parallel processing is possible, we measured and analyzed the data delivery time between the CPUs. And the performance of the present algorithm was verified, comparing classification results using the real off-road images acquired under various environmental conditions in conformity with applied classifiers and features. Experiments show the robustness of the classification results on any environmental condition.
본 논문에서는 2상 여자 방식으로 구동하는 전압형 인버터 스위치에 발생한 개방 고장을 검출하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 인버터 각 상의 하단 스위치에 전압 센서를 사용하여 동작 모드에 따라 개방 고장을 판별한다. 이는 구현이 간단하고 빠른 고장 판별이 가능하며 부하의 영향을 거의 받지 않기 때문에, 시스템의 신뢰성을 향상시킨다. 또한 4-스위치 인버터 구동을 적용한 재구성을 통하여 고장 발생시에도 고장의 영향을 최소화 하면서 연속적인 운전을 가능하게 했다. 제안된 고장 검출 알고리즘의 타당성은 실험결과로 검증한다.
무선 센서 네트워크는 유비쿼터스 컴퓨팅에서 생활 환경과 컴퓨터 사이의 중계자 역할을 하는 매우 중요한 연구 분야이다. 매우 제약적인 자원 환경에서 동작하여야 하는 센서 노드의 동작 환경적 특성 때문에 제한된 자원을 효율적으로 관리할 수 있는 센서 노드용 운영체제가 요구된다. 센서 노드는 제약적인 자원을 가지고 있지만 데이터 수집, 데이터 프로세싱, 다른 노드로부터 수신된 데이터의 전달 등 여러 가지 작업들이 동시에 발생된다. 기존의 범용 센서네트워크 운영체제에서는 극도로 제한된 자원을 최대한 효율적으로 사용할 수 있는 방법에 대하여 주로 연구해 왔다. 무선 센서 네트워크의 응용 범위가 점차 넓어지고 있다. 방사능 감지와 같이 실시간성을 요구하는 응용분야들이 생겨나기 시작하면서 센서 네트워크에서도 실시간성의 필요성이 대두되게 되었다. 실시간 센서 네트워크 연구 분야에서 실시간 통신 프로토콜의 연구 결과가 발표되고 있지만, 실시간 운영체제의 지원없이 완전한 실시간성을 보장하기 힘들다. 하지만 센서 노드용 실시간 운영체제에 대한 연구는 아직까지 활발히 진행되지 않고 있다. 본 논문에서는 정시성을 보장하는 분산 객체 모델인 TMO를 센서네트워크의 제한된 자원 환경에 알맞도록 경량화 시킨 $\mu$TMO 모델을 제시하고, 센서 노드용 운영체제에 $\mu$TMO 모델 을 적용하여 실시간성 지원에 따른 오버헤드를 감소시킨 실시간 센서 네트워크 운영체제의 구조를 제안한다.
수경 재배는 고품질의 녹색 식물 생산에 상당한 관심을 가지고 있다. 그러나 수경 재배에서 식재 운영 체제를 구축하면 순환하는 배양액 전체에 유해한 박테리아가 번식하는 등 만성적인 문제가 발생할 수 있다. 배양액 오염을 방지하기 위해 자외선 살균 시스템을 사용하는 것에 대한 광범위한 연구가 수행되었다. 이 연구에서 제안 된 모듈은 270 ~ 285nm 파장을 방출하는 UV-C LED를 사용하여 센서 및 컨트롤러와 함께 설계되었다. 모듈은 대장균, Clavibacter michiganensis, Pseudomonas cichorii 및 Fusarium oxysporum을 제거하는 능력을 조사하기 위해 다른 배양액 유속에 대해 300, 500 및 700mW를 방출하도록 설정되었다.
The purpose of this study is to analyze the applicability and limitations of SPOT robots in the construction industry. The SPOT robot, which is being introduced to construction sites for smart construction with the progress of the 4th industrial revolution, is shaped like a four-legged dog and is equipped with various sensors for data collection and autonomous driving. In this study, hardware and software were analyzed, such as the size of the SPOT robot, mobility on slopes and heights, operating environment, and software functions that can collect data with a sensor weighing up to 14 kg. In addition, while the SPOT robot operates in a construction environment, performance such as stability, accuracy, signal connection distance, and obstacle avoidance are evaluated, and the applicability and limitations of the SPOT robot in the construction industry are analyzed. Based on this analysis, the purpose of this study is to evaluate when and how SPOT robots can be effectively used at construction sites, identify limitations, and derive contributions and improvements for the construction industry.
본 논문은 호버링 무인잠수정 'NOAH'의 설계과정을 언급하였고 그 성능을 확인하기 위한 수학모델을 정립하고 실험을 실시하였다. 시뮬레이션과 수조실험을 통해 성능을 검증하였으며, 무인잠수정 NOAH의 설계목표인 자세 및 위치제어를 위한 기본실험을 실시하였다. 설계된 무인잠수정은 일반적인 ROV형태의 외형을 갖고 있으며, 이러한 외형은 NOAH의 제작목적에 따라 다양한 장비를 설치하여 실험하기가 용이하며 크기는 $0.75m{\times}0.5m{\times}0.5m$이다. 추진을 위한 450watt의 용량을 갖는 4개의 추진기가 주행방향, 횡방향, 수직방향으로 설치되어져 있고 수심을 측정하기 위한 압력센서와 방향각을 측정하기 위한 자력컴파스가 설치되었다. 잠수정의 주행을 제어하기 위해 펜티엄 III의 소형 온보드 컴퓨터에 운영체제는 윈도우 XP를 탑재하였다. 제작된 호버링 무인잠수정 NOAH는 다양한 환경에서 여러 가지 제어알고리즘을 적용하여 성능을 개선하고 실험을 하기 위한 테스트베드로 운영된다.
일반적인 평판 프린터 시스템은 PC와 전용 S/W로 구성되어 사용에 불편함이 존재한다. 결국, 평판 프린터 시스템 구성의 간소화, 스마트화 등을 통해 다양한 형태의 프린팅을 쉽고 편리하게 사용할 수 있는 기술이 필요하다. 즉, 한 대의 프린터로 여러 종류의 소재에 인쇄가 가능하며, 다양한 형태의 상품을 인쇄할 수 있는 다입체 프린터에 대한 수요가 증가하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 Head Encoder/Trigger 제어를 이용하여 다입체 인쇄가 가능한 평판 프린터 시스템을 개발하였다. 이를 위해, 평판 프린터 내부 모듈을 입력 형태 감지 센서를 연계시키고, 별도의 메인 콘트롤러를 통해 프린터의 Head Encoder와 Head Trigger 신호에 의해 모든 동작 상태를 제어하는 평판 프린터를 개발하였다. 이를 통해, IoT 기술의 발전 및 보급의 확산으로 산업 전반에 걸쳐 스마트 환경의 프린터 제어가 발전된 형태로 확대될 것이며, 향후 3D 프린팅 산업 발전에 기여할 것으로 기대된다.
96-채널 50-GHz 배열형 도파로격자를 사용하여 광섬유 브래그 격자의 브래그 파장 측정 시스템을 제작하였다. 충분히 넓은 대역폭을 갖는 광섬유격자의 브래그 파장은 변형 또는 온도의 변화에 따라 선형적으로 변화하는 것을 확인하였다. 제작된 파장 측정 시스템은 0.01 nm의 해상도를 가지며 10초 간격으로 브래그 파장을 측정한다. 12개의 직렬 연결된 아크릴레이트 재코팅된 다채널 광섬유격자들의 파장 이동을 동시에 측정하였고, 광섬유격자의 온도가 -25℃에서 85℃로 변화될 때, 파장 감도는 0.018 nm/℃에서 0.01 nm/℃까지 변화하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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