Recently, on-line diagnosis methods through wired and wireless networks are widely adopted in the diagnosis of industrial Electric Facilities, such as generators, transformers and motors. Also smart sensors which includes sensors, signal conditioning circuits and micro-controller in one board are widely studied in the field of condition monitoring. This paper suggests an self-powered system suitable for condition-monitoring smart sensors, which uses parasitic vibrations of the facilities as energy source. First, vibration-driven noise patterns of the electric facilities are presented. And then, an electromagnetic generator which uses mechanical mass-spring vibration resonance are suggested and designed. Finally energy consumption of the presented smart sensor, which consists of MEMS vibration sensors, signal conditioning circuits, a low-power consumption micro-controller, and a ZIGBEE wireless tranceiver, are presented. The usefulness and limits of the presented electromagnetic generators in the field of electric facility monitoring are also suggested.
This paper presents a FTNCS (Fault-Tolerant Networked Control System) that can tolerate control surface failure and packet delay/loss in an UAV (Unmanned Aerial Vehicle). The proposed method utilizes the benefits of self-diagnosis by smart actuators along with the control allocation technique. A smart actuator is an intelligent actuation system combined with microprocessors to perform self-diagnosis and bi-directional communications. In the event of failure, the smart actuator provides the system supervisor with a set of actuator condition data. The system supervisor then compensate for the effect of faulty actuators by re-allocating redundant control surfaces based on the provided actuator condition data. In addition to the compensation of faulty actuators, the proposed FTNCS also includes an efficient algorithm to deal with network induced delay/packet loss. The proposed algorithm is based on a Lagrange polynomial interpolation method without any mathematical model of the system. Computer simulations with an UAV show that the proposed FTNCS can achieve a fast and accurate tracking performance even in the presence of actuator faults and network induced delays.
The COVID-19 pandemic has been reshaping the world by accelerating non-contact services and technologies in various domains. Hospitals as a healthcare system lie at the center of the dramatic change because of their fundamental roles: medical diagnosis and treatments. Leading experts in health, science, and technologies have predicted that robotics and artificial intelligence (AI) can drive such a hospital transformation. Accordingly, several government-led projects have been developed and started toward smarter hospitals, where robots and AI replace or support healthcare personnel, particularly in the diagnosis and non-surgical treatment procedures. This article inspects the remaining element of healthcare services, i.e., surgical treatment, focusing on evaluating whether or not currently available laparoscopic surgical robotic systems are sufficiently preparing for the era of post-COVID-19 when contactless is the new normal. Challenges and future directions towards an effective, fully non-contact surgery are identified and summarized, including remote surgery assistance, domain-expansion of robotic surgery, and seamless integration with smart operating rooms, followed by emphasis on robot tranining for surgical staff.
최근 스마트 팩토리(Smart Factory)에 대한 연구는 단순히 공장 자동화(Factory Automation, FA)의 개념에서 데이터를 수집하고 분석하는 형태로 발전하고 있다. 이것은 통신 기술의 발전(5G)과 IoT 장치(device)들이 현장 상황에 맞춰 다양하게 개발되면서 가속화 되고 있다. 또한, 기업 경쟁력 강화로 디지털트랜스포메이션(Digital Transformation)이 활발히 이루어지고 있으며, 이를 각종 IoT 장비로 부터 수신한 데이터와 자동화된 설비를 결합시켜 공정 재조정을 통한 최적화 연구가 다양하게 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 관련 연구 중 하나인 예측 시스템을 활용한 설비 장애 진단 및 조치 시스템 구조 및 요소를 제안한다.
Smart sensor is known as intelligent sensor, it is different with other conventional sensors in the case of intelligent system embedded on it. Smart sensor has many benefits e.g. low-cost in usage, self-decision and self-diagnosis abilities. This sensor consists of perception element(sensing element), signal processing and technology of communication. In this work, a bridge and structure of smart sensor has been investigated to be capable to condition monitoring routine. This investigation involves low power consumption, software programming, fast data acquisition ability, and authoritativeness warranty. Moreover, this work also develops smart sensor to be capable to perform high sampling rate, high resolution of ADC, high memory capacity, and good communication for data transfer. The result shows that the developed smart sensor is promising to be applied to various industrial fields.
In this paper, we will propose the new method that estimates the sensing ability of HH smart sensor. We have developed a new signal processing method that can distinguish among different materials relatively. The HH smart sensor was developed for recognition of materials. We made the HH smart sensor in our experiment. Then, we estimated the ability to recognize objects according to acceleration value. We estimated the sensing ability of HH smart sensor with the $R_{SAI}$ method. Experiments and analysis were executed to estimate the ability to recognize objects according to acceleration value changing. Dynamic characteristics of HH smart sensor were evaluated relatively through a new $R_{SAI}$ method that uses the power spectrum density. Applications of this method are for finding abnormal conditions of objects (auto-manufacturing), feeling of objects (medical product), robotics, safety diagnosis of structure, etc.
A new method that estimates the sensing ability of HH smart sensor is proposed. The new signal processing method have been developed that can distinguish among different materials relatively. The HH smart sensor was developed far recognition of materials. The HH smart sensor was made for experiment. Then, it was estimated the ability to recognize objects according to acceleration value. The sensing ability of HH smart sensor has been estimated with the $R_{SAI}$ method. Experiments and analysis were executed to estimate the ability to recognize objects according to acceleration value changing. Dynamic characteristics of HH smart sensor were evaluated relatively through a new $R_{SAI}$ method that uses the power spectrum density. Applications of this method are for finding abnormal conditions of objects (auto-manufacturing), feeling of objects (medical product), robotics, safety diagnosis of structure, etc.
This paper deals with sensing ability of smart sensor that has a sensing ability to distinguish materials according to frequency changing. We have developed a new signal processing method that can distinguish among different materials. The smart sensor was developed for recognition of materials. We estimated the sensing ability of smart sensor with the $R_{SAI}$ method according to frequency changing. Experiments and analysis were executed to estimate the ability to recognize objects according to frequency changing. Sensing ability of smart sensors was evaluated relatively through a new $R_{SAI}$ method. Applications of smart sensors are for finding abnormal conditions of objects (auto-manufacturing), feeling of objects (medical product), robotics, safety diagnosis of structure, etc.etc.
Strabismus is a non-aligned state;the visual axis of each eye is not directed toward the same direction at the same time. Clinically, the degrees of strabismus are measured by prism cover test, corneal reflex test (Hirschberg test), prism reflex test (Krimsky prism test), But corneal reflex test and prism reflex test is a possibility that errors occur. we suggest a computer-aided diagnosis for strabismus. We made a mobile application to measure angles of strabismus. For 34 patients, we tested our application. The result of comparing between two methods, It showed a difference 7 Prism Diopter(PD). Our application gives strabismus angles just using a camera and a smart device. Therefore, it can reduce the cost and make the diagnosis of strabismus accurate.
Hwang, Sun Woo;Kim, Joo Uk;Park, Jeong Jun;Kim, Hyung Chul;Park, Jin Hyuk;Kim, Young Min;Lee, Gye Chool
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권2호
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pp.136-144
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2021
Railroad Systems, which are national infrastructure industries, cause unexpected property and human damage if they fail to function while operating. Accordingly, railroad facilities supporting the railroad system are areas where high reliability and safety are required. However, it is time for systematic and scientific maintenance to be taken away from the traditional maintenance methods, as the nation's railroad facilities are now aging seriously. The purpose of this study was to secure the safety and reliability of the aging railroad communication facilities and to improve their performance. The research subjects were selected as a precision diagnosis process for railroad communication facilities, and improvement points were derived through detailed precision diagnosis process analysis. It is deemed that this study can contribute based on securing stability, improving reliability, and continuous improvement of railroad communication facilities should be conducted in the operation of the entire railroad system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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