This paper proposes a speed variable proportional resonant current control method for a single-phase permanent magnet synchronous motor(PMSM). Due to the electromagnetic characteristics of a single-phase PMSM, negative and zero torques are generated in the part corresponding to the phase difference between the stator current and the back electromotive force. In addition, overcurrent limitation is required because of the low stator resistance and inductance in sensorless operation. When using the vector control for current control of single-phase PMSM under these conditions, processes of coordinate transformation, inverse coordinate transformation, and generation of virtual dq-axis components are required. However, the proposed variable speed proportional resonant current control method does not need the coordinate transformation used for AC motors. In this paper, we have confirmed stable maneuverability by using variable proportional resonant current control algorithm, and proposed sensorless control based on a mathematical model of a single-phase PMSM without a position sensor when reaching a constant speed. The usefulness of the current control method was verified through several experiments.
The aim of the study on the tactical object representation techniques in synthetic environment is on acquiring fundamental techniques for detection and tracking of tactical objects, and evaluating the strategic situation in the virtual ground. In order to acquire these techniques, there need the tactical objects' position tracking and evaluation, and an inter-sharing technique between tactical models. In this paper, we study the algorithms on the sensor data fusion and coordinate conversion, proportional navigation guidance(PNG), and pursuit-evasion technique for engineering and higher level models. Additionally, we simulate the position evaluation of tractical objects using the pursuit and evasion maneuvers between a submarine and a torpedo.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.11
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pp.1653-1659
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2022
Virtual reality content provides users with a high sense of immersion by using HMD devices. However, while wearing the HMD device, it is difficult to determine the user's location or distance from obstacles, resulting in injuries due to physical collisions. In this paper, we propose a reminder module to prevent accidents by notifying the risk of collision with obstacles while wearing the HMD device. The proposed module receives the user's state from the acceleration and gyro sensor and determines the motion that is likely to cause a collision. If there is an obstacle in the expected collision range, a buzzer sounds to the wearer. As a result of the experiment, the accuracy of obstacle detection in the state of wearing the HMD was 86.6% in the 1st stage and 83.3% in the 2nd stage, confirming the performance of the accident prevention reminder.
Research into vision-based end-to-end autonomous driving systems utilizing deep learning and reinforcement learning has been steadily increasing. These systems typically encode continuous and high-dimensional vehicle states, such as location, velocity, orientation, and sensor data, into latent features, which are then decoded into a vehicular control policy. The complexity of urban driving environments necessitates the use of state representation learning through networks like Variational Autoencoders (VAEs) or Convolutional Neural Networks (CNNs). This paper analyzes the impact of different image state encoding methods on reinforcement learning performance in autonomous driving. Experiments were conducted in the CARLA simulator using RGB images and semantically segmented images captured by the vehicle's front camera. These images were encoded using VAE and Vision Transformer (ViT) networks. The study examines how these networks influence the agents' learning outcomes and experimentally demonstrates the role of each state representation technique in enhancing the learning efficiency and decision- making capabilities of autonomous driving systems.
This paper proposes a new real-time fire monitoring and evacuation navigation system by integrating Augmented Reality (AR) technology with Internet of Things (IoT) technology. The proposed system collects temperature data through IoT temperature measurement devices installed in buildings and automatically transmits it to a MySQL cloud database via an IoT platform, enabling real-time and accurate data monitoring. Subsequently, the real-time IoT data is visualized on a 3D building model generated through Building Information Modeling (BIM), and the model is represented in the real world using AR technology, allowing intuitive identification of the fire origin. Furthermore, by utilizing Vuforia engine's Device Tracking and Area Targets features, the system tracks the user's real-time location and employs an enhanced A* algorithm to find the optimal evacuation route among multiple exits. The paper evaluates the proposed system's practicality and demonstrates its effectiveness in rapid and safe evacuation through user experiments based on various virtual fire scenarios.
Zhao, Bi-Cheng;Rosli, Ahmad Nurzid;Jang, Chol-Hee;Lee, Kee-Sung;Jo, Geun-Sik
Journal of Intelligence and Information Systems
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v.18
no.1
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pp.1-21
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2012
In recent years, mobile phone has experienced an extremely fast evolution. It is equipped with high-quality color displays, high resolution cameras, and real-time accelerated 3D graphics. In addition, some other features are includes GPS sensor and Digital Compass, etc. This evolution advent significantly helps the application developers to use the power of smart-phones, to create a rich environment that offers a wide range of services and exciting possibilities. To date mobile AR in outdoor research there are many popular location-based AR services, such Layar and Wikitude. These systems have big limitation the AR contents hardly overlaid on the real target. Another research is context-based AR services using image recognition and tracking. The AR contents are precisely overlaid on the real target. But the real-time performance is restricted by the retrieval time and hardly implement in large scale area. In our work, we exploit to combine advantages of location-based AR with context-based AR. The system can easily find out surrounding landmarks first and then do the recognition and tracking with them. The proposed system mainly consists of two major parts-landmark browsing module and annotation module. In landmark browsing module, user can view an augmented virtual information (information media), such as text, picture and video on their smart-phone viewfinder, when they pointing out their smart-phone to a certain building or landmark. For this, landmark recognition technique is applied in this work. SURF point-based features are used in the matching process due to their robustness. To ensure the image retrieval and matching processes is fast enough for real time tracking, we exploit the contextual device (GPS and digital compass) information. This is necessary to select the nearest and pointed orientation landmarks from the database. The queried image is only matched with this selected data. Therefore, the speed for matching will be significantly increased. Secondly is the annotation module. Instead of viewing only the augmented information media, user can create virtual annotation based on linked data. Having to know a full knowledge about the landmark, are not necessary required. They can simply look for the appropriate topic by searching it with a keyword in linked data. With this, it helps the system to find out target URI in order to generate correct AR contents. On the other hand, in order to recognize target landmarks, images of selected building or landmark are captured from different angle and distance. This procedure looks like a similar processing of building a connection between the real building and the virtual information existed in the Linked Open Data. In our experiments, search range in the database is reduced by clustering images into groups according to their coordinates. A Grid-base clustering method and user location information are used to restrict the retrieval range. Comparing the existed research using cluster and GPS information the retrieval time is around 70~80ms. Experiment results show our approach the retrieval time reduces to around 18~20ms in average. Therefore the totally processing time is reduced from 490~540ms to 438~480ms. The performance improvement will be more obvious when the database growing. It demonstrates the proposed system is efficient and robust in many cases.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.3
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pp.243-250
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2020
In this paper, we propose an effective software education scheme for universities. The key idea of this software education scheme is to analyze software curriculum of QS world university rankings Top 10, SW-oriented university, and regional main national university. And based on the results, we propose five improvements for the effective SW education method of universities. The first is to enhance the adaptability of the industry by developing courses based on the SW developer's job analysis in the curriculum development process. Second, it is necessary to strengthen the curriculum of the 4th industrial revolution core technologies(cloud computing, big data, virtual/augmented reality, Internet of things, etc.) and integrate them with various fields such as medical, bio, sensor, human, and cognitive science. Third, programming language education should be included in software convergence course after basic syntax education to implement projects in various fields. In addition, the curriculum for developing system programming developers and back-end developers should be strengthened rather than application program developers. Fourth, it offers opportunities to participate in industrial projects by reinforcing courses such as capstone design and comprehensive design, which enables product-based self-directed learning. Fifth, it is necessary to develop university-specific curriculum based on local industry by reinforcing internship or industry-academic program that can acquire skills in local industry field.
In this paper, we suggest an augmented reality authoring tool system that users can easily make augmented reality contents using hand gesture and marker-based interaction methods. The previous augmented reality authoring tools are focused on augmenting a virtual object and to interact with this kind of augmented reality contents, user used the method utilizing marker or sensor. We want to solve this limited interaction method problem by applying marker based interaction method and gesture interaction method using depth sensing camera, Kinect. In this suggested system, user can easily develop simple form of marker based augmented reality contents through interface. Also, not just providing fragmentary contents, this system provides methods that user can actively interact with augmented reality contents. This research provides two interaction methods, one is marker based method using two markers and the other is utilizing marker occlusion. In addition, by recognizing and tracking user's bare hand, this system provides gesture interaction method which can zoom-in, zoom-out, move and rotate object. From heuristic evaluation about authoring tool and compared usability about marker and gesture interaction, this study confirmed a positive result.
Since the TinyOS incorporating a non-preemptive task scheduling policy uses a FIFO (First-In First-Out) queue, a task with the highest priority cannot preempt a task with lower priority before the task with lower priority must run to completion. Therefore, the non-preemptive TinyOS cannot guarantee the completion of real-time user tasks within their deadlines. Additionally, the non-preemptive TinyOS needs to meet the deadlines of user tasks as well as those of TinyOS platform tasks called by user tasks in order to guarantee the deadlines of the real-time services requested by user tasks. In this paper, we present a group-based real-time scheduling technique that makes it possible to guarantee the deadlines of real-time user tasks in the TinyOS incorporating a non-preemptive task scheduling policy. The proposed technique groups together a given user task and TinyOS platform tasks called and activated by the user task, and then schedule them as a virtual big task. A case study shows that the proposed technique yields efficient performance in terms of guaranteeing the completion of user tasks within their deadlines and aiming to provide them with good average response time, while maintaining the compatibility of the existing non-preemptive TinyOS platform.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.45
no.6
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pp.94-105
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2008
Numerous platforms have been developed for ZigBee-based network embedded systems. Also, operating systems like TinyOS have been installed to facilitate efficient implementation of wireless sensor network applications which collect data, and/or execute commands. First of all, porting an operating system on a new platform may need invention of a substitute for a required but unsupported hardware component. This paper presents a multiplexed virtual system timer for a platform without a counter comparator which we have contrived to emulate by using an extra counter. Such porting also injects unexpected faults which cause a variety of painful failures. Unfortunately, TinyOS requires to handle a lot of asynchronous hardware interrupts which are hard to trace during debugging. Besides, simulators are not available for a new platform since the models of hardware on the platform are not usually developed, yet. We propose novel instrumentation techniques which can be used to effectively trace the bugs in such lack of debugging environment. These techniques are used to identify and fix a great deal of nasty issues in porting TinyOS 2.0 on MG2400 and MG2455 platforms made by RadioPulse Inc.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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