Seo Dae-Sung;Lee Ho-Gil;Kim Hong-Suck;Yang Gwang-Woong;Won Dae-Hee
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.12
no.1
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pp.47-53
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2006
Localization is a essential technology for mobile robot to work well. Until now expensive sensors such as laser sensors have been used for mobile robot localization. We suggest RFID tag based localization system. RFID tag devices, antennas and tags are cheap and will be cheaper in the future. The RFID tag system is one of the most important elements in the ubiquitous system and RFID tag will be attached to all sorts of goods. Then, we can use this tags for mobile robot localization without additional costs. So, in this paper, the smart floor using passive RFID tags is proposed and, passive RFID tags are mainly used for identifying mobile robot's location and pose in the smart floor. We discuss a number of challenges related to this approach, such as tag distribution (density and structure), typing and clustering. When a mobile robot localizes in this smart floor, the localization error mainly results from the sensing range of the RFID reader, because the reader just ran know whether a tag is in the sensing range of the sensor. So, in this paper, we suggest two algorithms to reduce this error. We apply the particle filter based Monte Carlo localization algorithm to reduce the localization error. And with simulations and experiments, we show the possibility of our particle filter based Monte Carlo localization in the RFID tag based localization system.
As the existing face recognition CCTV and home IOT have each individual hardware component, they have a disadvantage that the measured results of their sensors and the CCTV can not be viewed on one screen at a time. In order to overcome the above disadvantages of existing CCTV and home IOT, this paper proposes an integrated platform which constitutes the CCTV and home IOT as one hardware component using Raspberry Pi and shows each result on one screen through Smartphone application. The proposed integrated platform CCTV and home IOT system is a system which can run the application as a Smartphone and check the sensor value measured by Raspberry Pi and the picture taken through the Pi camera. The implemented system measures temperature, humidity, gas, and dust, and implements face recognition technology on a screen shot through a Pi camera, allowing it to be seen at a glance with a Smartphone.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.16
no.6
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pp.219-230
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2017
This paper proposes a vehicle to road tracking algorithm based on vision sensor by using EKF(Extended Kalman Filter). The lateral offset, heading angle, and curvature which are obtained from vehicle to road tracking might be used as inputs to steering controller of LKAS(Lane Keeping Assist System) or for the warning decision logic of LDWS(Lane Departure Warning System). To the end, in this paper, the yaw rate, steering angle, and vehicle speed as well as lane raw points together with considering of vehicle lateral dynamics are utilized to improve the exactness and convergence of the vehicle to road tracking. The proposed algorithm has been tested at a proving ground that consists of straight and curve sections and compared with GPS datum using DGPS-RTK equipment to show the feasibility of the proposed algorithm.
Delay-Tolerant Network (DTN) is an asynchronous networking technology that has been deployed for the networking environment in which steady communication paths are not available, and therefore it stores receiving data in a data storage and forward them only when the communication links are established. DTN can be applied to sensor networks and mobile ad-hoc network (MANET) as well as space communication that supports data transmissions among satellites. In DTN networking environments, it is very important to secure a scheme that has relatively low routing overhead and high reliability, so that it can enhance the overall routing speed and performance. In order for achieving efficient data transmissions among the nodes that have comparatively periodic moving patterns, this paper proposes a time information based DTN routing scheme which is able to predict routing paths. From the simulation results using Omnet++ simulation tools, it has been verified that the proposed time information based DTN routing algorithm shows satisfied levels of routing speed and routing reliability even with lower routing overheads.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.18
no.1
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pp.37-45
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2013
Almost of stroke patients who experience aftereffects such as motor, sensory and cognitive disorders have to take some rehabilitation therapies. It is known that the consistent training for rehabilitation therapy in their home is more effective than rehabilitation therapy in hospital. A few home training programs were developed but these programs don't give any appropriate feedback messages to the client. Therefore, we developed a home training program which can provide appropriate feedback message to the clients using the Kinect sensor which can analyze user's 3-D dimensional motion. With this development, the client can obtain some feedback messages such as the knowledges of performance, results and self-controlled feedback. The program will be more effective than any existing programs.
In general, many instrumentations of slope rely on theory or experience because on-site accessibility and long term instrumentation are difficult to conduct the instrumentation of slopes. Also the prediction of disaster is very difficult. Therefore experimental research was conducted about an effective method to predict collapse of slope and on-site applicability in this study. The collapse of slope was able to be predicted by applying AE sensor which we call WEAD to the failure criteria. The parameters of AE generated during the collapse of slope were secured through bending shear test. Test construction was applied to the slope with a history and a possibility of collapse. As a result, it is shown that AE parameters do not exceed the failure criterion and is found to be stable slopes. As the real symptoms of collapse did not appear, AE was found to have excellent applicability.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.25
no.6
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pp.565-570
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2015
In this paper, we implemented the smart door lock system that control remotely devices using the concept of internet of things. Internet of things is intelligent system that can help devices to communicate with people and devices. And recently internet of things is getting attention because of advance of hardware technology and big data. The smart doorlock system based on internet of things used raspberry pi, sensor and doorlock. Using the smart phone, doorlock can be controlled from the raspberry pi server. And the user can identify some people that is in front of doorlock. also user can check around of doorlock in realtime using the raspberry pi camera.
Metal-organic frameworks have recently been considered very promising modifiers in electrochemical analysis due to their unique characteristics among which tunable pore sizes, crystalline ordered structures, large surface areas and chemical tenability are worth noting. In the present research, $Cu(btec)_{0.5}DMF$ was electrodeposited on the surface of glassy carbon electrode at room temperature under cathodic potential and was initially used as the active materials for the detection of $H_2O_2$. The cyclic voltammogram of $Cu(btec)_{0.5}DMF$ modified GC electrode shows distinct redox peaks potentials at +0.002 and +0.212 V in 0.1 M phosphate buffer solution (pH 6.5) corresponding to $Cu^{(II)}/Cu^{(I)}$ in $Cu(btec)_{0.5}DMF$. Acting as the electrode materials of a non-enzymatic $H_2O_2$ biosensor, the $Cu(btec)_{0.5}DMF$ brings about a promising electrocatalytic performance. The high electrocatalytic activity of the $Cu(btec)_{0.5}DMF$ modified GC electrode is demonstrated by the amperometric response towards $H_2O_2$ reduction with a wide linear range from $5{\mu}M$ to $8000{\mu}M$, a low detection limit of $0.865{\mu}M$, good stability and high selectivity at an applied potential of -0.2 V, which was higher than some $H_2O_2$ biosensors.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.41
no.10
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pp.949-957
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2017
A laser-vision-based height measurement system is developed and implemented for the inspection of two-step variable valve lift module assemblies. The proposed laser-vision sensor module is designed based on the principle of laser triangulation. This paper summarizes the work on 3D point cloud data collection and height difference measurements. The configuration of the measurement system and the proposed height measurement algorithm are described and analyzed in detail. Additional measurement experiments on the height differences of valves and lash adjusters of a two-step variable valve lift module were implemented repeatedly to evaluate the accuracy and repeatability of the proposed measurement system. Experimental results show that the proposed laser-vision-based height measurement system achieves high accuracy, repeatability, and stabilization for the inspection of two-step variable valve lift module assemblies.
LEE PAN-MOOK;JEON BONG-HWAN;KIM SEA-MOON;LEE CHONG-MOO;LIM YONG-KON;YANG SEUNG-IL
Journal of Ocean Engineering and Technology
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v.18
no.4
s.59
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pp.33-39
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2004
This paper presents a hybrid underwater navigation system for unmanned underwater vehicles, using an additional range sonar, where the navigation system is based on inertial and Doppler velocity sensors. Conventional underwater navigation systems are generally based on an inertial measurement unit (IMU) and a Doppler velocity log (DVL), accompanying a magnetic compass and a depth sensor. Although the conventional navigation systems update the bias errors of inertial sensors and the scale effects of DVL, the estimated position slowly drifts as time passes. This paper proposes a measurement model that uses the range sonar to improve the performance of the IMU-DVL navigation system, for extended operation of underwater vehicles. The proposed navigation model includes the bias errors of IMU, the scale effects of VL, and the bias error of the range sonar. An extended Kalman filter was adopted to propagate the error covariance, to update the measurement errors, and to correct the state equation, when the external measurements are available. To illustrate the effectiveness of the hybrid navigation system, simulations were conducted with the 6-d.o.f. equations of motion of an AUV in lawn-mowing survey mode.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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