Journal of information and communication convergence engineering
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v.15
no.1
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pp.7-13
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2017
We consider a distributed estimation where many nodes remotely placed at known locations collect the measurements of the parameter of interest, quantize these measurements, and transmit the quantized data to a fusion node; this fusion node performs the parameter estimation. Noting that quantizers at nodes should operate in a non-regular framework where multiple codewords or quantization partitions can be mapped from a single measurement to improve the system performance, we propose a low-weight estimation algorithm that finds the most feasible combination of codewords. This combination is found by computing the weighted sum of the possible combinations whose weights are obtained by counting their occurrence in a learning process. Otherwise, tremendous complexity will be inevitable due to multiple codewords or partitions interpreted from non-regular quantized data. We conduct extensive experiments to demonstrate that the proposed algorithm provides a statistically significant performance gain with low complexity as compared to typical estimation techniques.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.14
no.4
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pp.215-221
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2016
We consider a design of a combined quantizer and estimator for distributed systems wherein each node quantizes its measurement without any communication among the nodes and transmits it to a fusion node for estimation. Noting that the quantization partitions minimizing the estimation error are not independently encoded at nodes, we focus on the parameter regions created by the partitions and propose a cluster-based quantization algorithm that iteratively finds a given number of clusters of parameter regions with each region being closer to the corresponding codeword than to the other codewords. We introduce a new metric to determine the distance between codewords and parameter regions. We also discuss that the fusion node can perform an efficient estimation by finding the intersection of the clusters sent from the nodes. We demonstrate through experiments that the proposed design achieves a significant performance gain with a low complexity as compared to the previous designs.
In this paper, an autonomous omni directional cleaning robot which recognizes an obstacle and a battery charger is introduced. It utilizes a robot vision, ultra sonic sensors, and infrared sensors information along with appropriate algorithm. Three omni-directional wheels make the robot move any direction, enabling a faster maneuvering than a simple track typed robot. The robot system transfers command and image data through Blue-tooth wireless modules to be operated in a remote place. The robot vision associated with sensor data makes the robot proceed in an autonomous behavior. An autonomous battery charger searching is implemented by using a map-building which results in overcoming the error due to the slip on the wheels, and camera and sensor information.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.26
no.4
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pp.1-5
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2012
By using LED optical devices and improving the efficiency of optical devices as well as lighting apparatus for humans, LED lighting industry puts the purpose of manufacturing the main products related with information, electric, large-sized LCD BLU, automobile, shipbuilding, agriculture, medical treatment, environment, and telecommunications, etc. Moreover, the main products and the industrial lighting products are manufactured with fusion, as the result, LED lighting industry provides various effects as well as sources of technology based on practical use of LED technology in order to develop the industry from the perspective of the lower price, the higher efficiency, the higher function, the deeper reliance. In the future, not only the development of new LED technology but also the fusion and combination of digital IT technologies using wire-wireless communication, sensor, controller, and artificial intelligence will be expected to create new industrial fields.
Airtouch technology to integrate the system in the way of information delivery devices, touch screen DID this study is to develop new ways of information delivery systems. Airtouch technology to design and implement a system that can be utilized to view the college campus announcements, education, information, and employment information, and store the remote operation and sharing content, the development of cloud services to sync content via smart technology implementation fusion DID systemto develop. Packs USB interface kinek because you may be used in connection with the information appliances, and low-cost product by leveraging the Kinect sensor, Airtouch technology implementation. Types of input devices paper Airtouch technology systems, the user's hand gestures alone can interact with information appliances, smart fusion system developed by DID by tracking the user's hand movements to manipulate the mouse pointer, and information through the user's hand gestures to command the unit so that you can make. Airtouch technology smart fusion DID system technology utilizing a ripple effect on other industries, such as the online education industry, advertising, information industry increases. Also, replace the existing interface device with the versatility of a wide range of technologies, usability is an infinite expansion.
By interacting with external wireless sensors, smartphones can gather high-fidelity data on the surrounding environment to develop various environment-aware, personalized applications. In this work we introduce the sensor virtualization module (SVM), which virtualizes external sensors so that smartphone applications can easily utilize a large number of external sensing resources. Implemented on the Android platform, our SVM simplifies the management of external sensors by abstracting them as virtual sensors to provide the capability of resolving conflicting data requests from multiple applications and also allowing sensor data fusion for data from different sensors to create new customized sensors elements. We envision our SVM to open the possibilities of designing novel personalized smartphone applications.
Kim, Gook-Hwan;Kim, Hyung;Kim, Byoung-Soo;Lee, Soon-Geul
The Journal of Korea Robotics Society
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v.6
no.3
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pp.255-262
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2011
Many intelligent robots have to be given environmental information to perform tasks. In this paper an intelligent robot, that is, a cleaning robot used a sensor fusing method of two sensors: LRF and StarGazer, and then was able to obtain the information. Throughout wall following using laser displacement sensor, LRF, the working area is built during the robot turn one cycle around the area. After the process of wall following, a path planning which is able to execute the work effectively is established using flow network algorithm. This paper describes an algorithm for minimal turning complete coverage path planning for intelligent robots. This algorithm divides the whole working area by cellular decomposition, and then provides the path planning among the cells employing flow networks. It also provides specific path planning inside each cell guaranteeing the minimal turning of the robots. The proposed algorithm is applied to two different working areas, and verified that it is an optimal path planning method.
It is generally known that particle filters can produce consistent target tracking performance in comparison to the Kalman filter for non-linear and non-Gaussian systems. In this paper, I propose a Rao-Blackwellized multiple model particle filter(RBMMPF) to enhance computational efficiency of the particle filters as well as to reduce sensitivity of modeling. Despite that the Rao-Blackwellized particle filter needs less particles than general particle filter, it has a similar tracking performance with a less computational load. Comparison results for performance is listed for the using single sensor information RBMMPF and using multisensor data fusion RBMMPF.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.06d
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pp.331-333
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2006
본 논문에서는 작업장 감지 시스템 WMS(Workshop Monitoring System)의 센서로부터 수집된 정보를 통하여 작업장 상황(Situation)을 지능적으로 인식할 수 있는 시스템을 개발하였다. 기존의 시스템은 개별 센서가 보낸 정보에 기반한 작업장 상황파악이 그 주된 기능이다. 본 연구에서는 센서 정보의 연관성을 파악하고 정상 및 비정상 상황을 구분함과 아울러 비정상 상황이 발생할 수 있는 원인을 분석하여 센서 온톨로지(Sensor Ontology)를 구축하였다. 이러한 지능적 상황인식을 통하여 유비쿼터스 환경에서 센서 융합(Sensor Fusion)형 상황인지를 가능하게 하는 시스템 구현 기초기술을 확보하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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