Aerodynamic design of the vane type multi-function probe was tried by using CFD and wind tunnel test for the MALE UAV and small business jets. The present multi-function probe can measure total pressure, static pressure and angle of attack by using rotating vane. Therefore major performances are determined by aerodynamic characteristics of vane. In oder to design the sensor compatible to the requirement, aerodynamic characteristics of sensors was investigated by using CFD and dynamic response analysis was also performed for trasient performance. The final aerodynamic performance was measured by the wind tunnel test at Aeorsonic and the results successfully used for the design of vane type multi-function air data sensor.
Aerodynamic design of the vane type multi-function probe was tried by using CFD and wind tunnel test for the MALE UAV and small business jets. The present multi-function probe can measure total pressure, static pressure and angle of attack by using rotating vane. Therefore, major performances are determined by aerodynamic characteristics of vane. In order to design the sensor compatible to the requirement, aerodynamic characteristics of sensors were investigated by using CFD and dynamic response analysis was also performed for transient performance. The final aerodynamic performance was measured by the wind tunnel test at Aerosonic and the results were compared with the present design. The results showed that the aerodynamic design using the CFD can be successfully used for the design of vane type multi-function air data sensor.
저탄소 녹색 환경 조성 및 성장을 위한 그린 IT 기술 개발은 미래형 신기술 분야이다. 따라서, 본 논문에서는 응용 RFID 모듈에 대한 보안 데이터를 생성하여 건물 환경에 대한 통합 감시 및 관리를 할 수 있는 스마트 그린빌딩 조성용 다기능 센서 통합 모듈 시스템을 개발하였다. 논문에서 구현한 다기능 센서 통합 모듈 시스템은 열 감지센서, 온도 감지센서, 스모그 감지센서, CO2 감지센서, O2 감지센서, 장력 감지센서 및 파손 감지센서를 통합 모듈로 개발하고 이를 실시간으로 모니터링 해줌으로써 건물 내부 환경에 대한 스마트 그린빌딩 환경을 구현할 수 있는 시스템을 설계, 개발하였다.
어선의 안전을 실시간으로 모니터링하고 위험요소가 발생했을 경우에 사용자에게 이를 경보하고 통보해줄 수 있는 장치에 대한 필요성이 크게 대두되고 있다. 위험요소를 감지하는 다기능 센서를 사용하기 위해서 임베디드 모듈에서는 Device driver와 Application program을 구현해야 하는 문제가 있다. 본 논문에서는 Device driver와 Application program의 구현 없이 다기능 센서의 입출력 데이터를 관리 및 처리하기 위해서 PIC18F를 이용하여 센서부의 하드웨어 설계 및 제어프로그램 구현을 하였다. 센서의 동작에 따라 데이터를 출력하는 동작 확인을 통하여 성능검증을 하였다.
본 논문에서는 비탈면의 안전점검에서 지반정수를 간편하게 측정할 수 있는 휴대형 시추기에 적용이 가능한 콘 형태의 복합센서를 개발하였으며, 지반정보를 예측할 수 있는 휴대용 지반정보 계측기 (Portable Tester)를 개발하였다. 휴대가 간편한 비탈면 안전점검용 센서개발을 위해서, 비탈면취약도 평가에 필요한 지층 및 지반정보를 측정할 수 있는 센서들을 포함하며, 비탈면안전성 평가에 필요한 조사데이터(토층심도, 강도정수 등)를 자동 추출하고, 상부 자연사면 토사붕괴 징후파악을 위해 깊이별 함수비 측정도 가능하도록 복합센서로 설계하였다. 지반정보 복합센서의 선단을 구성하는 소형 전자식 콘 프로브는 CPT 및 DCPT를 수행하기 위해 개발하였으며, 직경 30mm 콘과 길이 250mm Friction Sleeve를 기본 스펙으로 콘관입력과 마찰력을 손실 없이 로드셀로 전달하기 위한 로드와 어댑터, 로드셀 모듈로 설계하였다. 복합센서의 로드셀 부분를 응용하여, 토양경도계 형태로 휴대가 간편하면서도 CPT처럼 표토층의 콘관입력을 측정하면서 동시에 슬리브 마찰력 측정을 가능하게 함으로써 좀 더 구체적인 지반정보를 예측할 수 있는 휴대용 지반정보 계측기 (Portable Tester)도 개발하였다. 개발한 센서 시스템은 실내 시험을 통해서 CPT 시험과 휴대용 지반정보 계측기 시험의 상관성을 확인하였으며, 현장시험을 통해서 CPT 콘저항값과 표준관입시험의 N치를 추정하여 현장 적용성을 검증하였다.
IoT정보중 영상과 음성 정보가 많은 부분을 차지한다. 더 정확한 상황 인식과 주 정보의 부재에서 사용할 수 있는 다양한 센서가 요구되고 있다. 다양한 센서 사용에 따른 자원 관리의 증가로 이어진다. 여러 센서의 정보 전달에서 소요되는 자원을 줄이는 방법으로서 센서정보를 가공하여 다른 센서를 대신할 수 있는 가능성을 찾아본다. 본 논문에서는 LIS302 DL MEMS 모션센서를 사용하여 탁구대로 낙하하는 탁구공, 셔틀콕, 테니스공의 데이터를 측정하였다. 3가지 대상체에서 측정한 데이터는 충격량에 비례하는 함을 확인하였다. 이 실험은 가속도 센서를 사용하여 충격량으로 변경될 수 있음을 확인하였다. 이 결과 단일 센서를 사용하여 다기능구현이 가능함을 보였다. 또한, 센서의 초기 개발단계에서 다기능센서 고려 상황을 인식하게 한다.
Adequate segmentation of target objects from the background plays an important role for the performance of automatic target recognition(ATR) system. This paper presents a new segmentation algorithm using fuzzy thresholding to extract a target. The proposed algorithm consists of two steps. In the first step, the region of interest(ROI) including the target can be automatically selected by the proposed robust method based on the frame difference of each image sensor. In the second step, fuzzy thresholding with a proposed membership function is performed within the only ROI selected in the first step. The proposed membership function is based on the similarity of intensity and the adjacency of target area on each image. Experimental results applied to real CCD/IR images show a good performance and the proposed algorithm is expected to enhance the performance of ATR system using multi-sensors.
본 논문에서는 이동로봇에 사용되는 저가형 다중 센서를 이용하여 로봇의 작업환경을 인지할 수 있는 다중 센서 시스템을 개발하고, 이에 따른 이동로봇의 사용자 인터페이스를 개발함으로써 원격지에서 이동로봇을 조종하는데 주변 환경에 적합한 센서를 선택하고, 선택된 센서의 정보를 사용자 인터페이스 화면에 표시하는 '자동 절환' 기능을 추가함으로써 로봇주위의 환경을 보다 효과적으로 파악할 수 있는 인터페이스를 구현하였다. 실험에 사용된 저가용 센서는 초음파, Position sensing detector, 저가형 CMOS 카메라 모듈을 사용하였다.
This paper presents a new shape design method for the multi-mode sensor that can detect selected multiple modes for the active vibration control of mechanical structures. The structure used for this study is an isotropic cantilever beam type with a PVDF(polyvinylidene fluoride) which is bonded onto the structure as a sensor. Characteristic behaviors of the sensor are related with the electrode shapes of PVDF. The shape optimization problem is solved by defining a new multi-objective function and using the genetic algorithm. Resulting electrode shape functions have good performances to detect the multiple vibration modes. The results of analytical simulations are compared with those of experiment works. The results agree well each other. Hence, the obtained experimental results give evidence for the validity of the presented theoretical analysis of the electrode shape design problem.
We consider the problem of secure and robust clustering for quantized target tracking in wireless sensor networks (WSN) where the observed system is assumed to evolve according to a probabilistic state space model. We propose a new method for jointly activating the best group of candidate sensors that participate in data aggregation, detecting the malicious sensors and estimating the target position. Firstly, we select the appropriate group in order to balance the energy dissipation and to provide the required data of the target in the WSN. This selection is also based on the transmission power between a sensor node and a cluster head. Secondly, we detect the malicious sensor nodes based on the information relevance of their measurements. Then, we estimate the target position using quantized variational filtering (QVF) algorithm. The selection of the candidate sensors group is based on multi-criteria function, which is computed by using the predicted target position provided by the QVF algorithm, while the malicious sensor nodes detection is based on Kullback-Leibler distance between the current target position distribution and the predicted sensor observation. The performance of the proposed method is validated by simulation results in target tracking for WSN.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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