We present a study on the development of a practical and quantitative technique for the assessment of the structural health condition with using piezoceramic(PZT) sensors. The electro-impedance-based technique with the PZT patches is very sensitive for evaluation of the incipient and small damage in a high frequency range, and however the commonly traditional modal analysis method is effective only for considerably larger damages in low frequency range. The paper presents the technique in detecting and characterizing real-time damage on the specimen that is an aluminum plate fastened with bolts and nuts by different torques and as well a plate with a crack. By using the special arrangement of the PZT sensors, the required longitudinal wave is generated through the specimen. A large number of experiments are conducted and the different conditions of the specimens, i.e. the location and extent of loosening bolts, and the plate with a crack are simulated. respectively. Since fixing and loosening the loosened bolt is controlled by a torque wrench, we can control exactly the experiment of the different torques. Compared with the simulated healthy condition, we can find whether or not there is a damage in the specimen with using an impedance analyzer with the PZT sensors. Several indices are discussed and used for assessing the different simulated damages. As for the location of bolt loosening, the RMSD is found to be the most appropriate index for numerical assessment and as well the RMSD shows strongly linear relationship for assessing the extent of the bolt loosening, and the frequency peak shift ${\Delta}F$ is used to assess the cracked plate. The possibility of repeatability of the pristine condition signatures is also presented and the appropriate frequency range and interval are uniquely selected through large numbers of experiments.
A micro-sensor network is comprised of a large number of small sensors with limited memory capacity. Current key-establishment schemes for symmetric encryption require too much memory for micro-sensor networks on a large scale. In this paper, we propose a memory-efficient hypercube key establishment scheme that only requires logarithmic memory overhead.
Light detection and ranging (LiDAR) sensors detect the distance of the surrounding environment and objects. Conventional LiDAR sensors require a certain amount of a power because they detect objects by transmitting lasers at a regular interval depending on a constant resolution. The constant power consumption from operating multiple LiDAR sensors is detrimental to autonomous and electric vehicles using battery power. In this paper, we propose two algorithms that improve the inefficient power consumption during the constant operation of LiDAR sensors. LiDAR sensors with algorithms efficiently reduce the power consumption in two ways: (a) controlling the resolution to vary the laser transmission period (TP) of a laser diode (LD) depending on the vehicle's speed and (b) reducing the static power consumption using a sleep mode depending on the surrounding environment. A proposed LiDAR sensor with a resolution control algorithm reduces the power consumption of the LD by 6.92% to 32.43% depending on the vehicle's speed, compared to the maximum number of laser transmissions (Nx·max). The sleep mode with a surrounding environment-sensing algorithm reduces the power consumption by 61.09%. The proposed LiDAR sensor has a risk factor for 4-cycles that does not detect objects in the sleep mode, but we consider it to be negligible because it immediately switches to an active mode when a change in surrounding conditions occurs. The proposed LiDAR sensor was tested on a commercial processor chip with the algorithm controlling the resolution according to the vehicle's speed and the surrounding environment.
Kim, Kiwoong;Lee, Yong-Ho;Hyukchan Kwon;Kim, Jin-Mok;Kang, Chan-Seok;Kim, In-Seon;Park, Yong-Ki
Progress in Superconductivity
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제4권1호
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pp.42-47
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2002
Measuring magnetic fields with a SQUID sensor always requires preliminary adjustments such as optimum bas current determination and flux-locking point search. A conventional magnetoencephalography (MEG) system consists of several dozens of sensors and we should condition each sensor one by one for an experiment. This timeconsuming job is not only cumbersome but also impractical for the common use in hospital. We had developed a serial port communication protocol between SQUID sensor controllers and a personal computer in order to control the sensors. However, theserial-bus-based control is too slow for adjusting all the sensors with a sufficient accuracy in a reasonable time. In this work, we introduce programmatic control sequence that saves the number of the control pulse arrays. The sequence separates into two stages. The first stage is a function for searching flux-locking points of the sensors and the other stage is for determining the optimum bias current that operates a sensor in a minimum noise level Generally, the optimum bias current for a SQUID sensor depends on the manufactured structure, so that it will not easily change about. Therefore, we can reduce the time for the optimum bias current determination by using the saved values that have been measured once by the second stage sequence. Applying the first stage sequence to a practical use, it has taken about 2-3 minutes to perform the flux-locking for our 37-channel SQUID magnetometer system.
본 논문은 구형 마이크로폰 어레이의 부엽 레벨의 차를 증가시키기 위한 방법에 대한 연구 내용을 다루었다. 일반적인 어레이 신호처리에서 마이크로폰을 조밀하게 배치함으로써 어레이 응답에서의 주엽과 부엽 간의 차이를 늘릴 수 있고 어레이의 소음원 판별능력을 증가시킨다. 최근 사용되고 있는 상용 에레이들은 제작 단가와 어레이의 크기 때문에 센서의 수를 늘리는데 한계를 보이고 있다. 이런 문제를 극복하기 위해 본 연구에서는 MEMS 센서를 이용하여 구형 어레이에 적용하였다. 구형 마이크로폰 어레이를 이용한 시뮬레이션과 실험을 통해 정현파 소음원을 측정하였다. 실험을 위해 32 개의 일반 측정용 마이크로폰을 이용한 어레이와 85 개의 MEMS 마이크로폰을 이용한 구형 어레이를 제작하였다. 구형 조화 분해기법과 빔형성기법을 이용하여 측정 데이터를 분석하였다. 2 kHz 이상의 소음원에 대하여 MEMS 마이크로폰 어레이가 4 dB 이상의 부엽 저감 능력을 가지는 것을 확인하였다.
가속도 센서와 자이로스코프 센서는 반복운동 검출을 위해 사용하는 대표적인 센서로써 다양한 운동 성분을 분석하는데 활용되어 왔다. 하지만 이 두 센서는 잡음 민감성과 오차가 누적되는 문제점을 가지고 있다. 이와 같은 하드웨어적인 문제점을 극복하기 위해, 두 센서를 함께 사용하려는 시도가 있어왔고, 상보필터는 가속도 센서와 자이로스코프 센서의 단점은 최소화하고 장점을 극대화함으로써 두 센서가 가지는 문제점을 완화시키는 성공적인 결과를 보여주었다. 이 논문에서는 상보필터에 신경망을 도입함으로써 상보필터로 처리할 수 없는 여러 변수를 사전에 학습을 통하여 생성한 망을 이용해서 처리하는 개선된 방법을 소개한다. 신경망은 다양한 경우의 수를 미리 학습하여 예측하지 못한 환경 혹은 상황에도 정확한 측정이 가능한 알고리듬이다. 제안한 방법은 반복운동을 처음, 중간, 끝 세 개의 영역으로 분류하여 신경망을 적용한다. 그 결과 영역별 인식률은 96.35%, 98.77%, 96.92%이고 이를 바탕으로 측정한 정확도는 97.18%임을 실험을 통해 확인할 수 있다.
최근 COVID-19가 확산하고 외출 자제 권고와 같은 방역지침에 따라 집에서 생활하는 시간이 늘고 있다. 이에 따라 집에서 생활하는 1인 가구가 증가하고 있지만 1인 가구는 다인 가구보다 집 안에서 위급한 상황이 발생할 때 외부에 알리기 어렵다. 본 연구는 집안에서 발생하는 다양한 상황을 라이다, 영상, 음성 센서로 수집하고 센서에 따른 데이터를 각각의 알고리즘을 통해 분석하였다. 이를 이용해 위급상황 등의 비정상 패턴을 분석하여 사람의 이상징후를 탐지하는 연구를 진행했다. 각 센서에 따른 사람의 이상징후를 탐지하는 인공지능 알고리즘을 연구하였으며 센서에 따른 이상징후 탐지 정확도를 측정했다. 또한, 본 연구는 다양한 상황에 대한 센서의 탐지 가능 여부를 실험하여 센서 간의 장단점을 보완한 융합 방식을 제안한다.
빌딩, 집에 설치되어 있는 점유 센서는 사람이 없으면 소등하고, 반대이면 점등한다. 현재는 주요 센서로 PIR(pyroelectric infra-red)이 널리 사용되고 있다. 최근에 비전 카메라 센서를 이용하여 사람 점유를 검출하는 연구가 진행되고 있다. 카메라 센서는 정지된 사람을 검출할 수 없는 PIR의 단점을 극복할 수 있는 장점이 있다. 이동 및 정지된 사람의 추적은 카메라 점유 센서의 주요 기능이다. 본 논문에서는 합성곱 신경망 모델과 자기 조직화 지도를 활용한 온라인 사람 추적 기법을 제안한다. 오프라인에 모델을 학습시키기 위해서는 많은 수의 훈련 샘플이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 학습되지 않은 모델을 사용하고, 실험 영상으로부터 직접 훈련 샘플을 수집하여 모델을 갱신한다. 오버헤드 카메라로 실내에서 촬영한 영상을 이용하여, 제안 방법이 효과적으로 사람을 추적하고 있음을 실험을 통해 증명하였다.
Torque of a rotating shaft has been mostly measured by strain gages combined with either a slip ring or telemetry. However, these methods have severe inherent problems like low S/N ratio, high cost, limited number of channels and difficult installation. In this paper, a new method using FBG(fiber bragg grating) sensors and a rotary optical coupler for online non-contact torque monitoring is suggested. FBG sensor can measure both strain and temperature, and has much batter characteristics than those of a strain gage. A rotary optical coupler is a optical connecting device between a rotating shaft and stationary side without any physical contact. It has been devised for transmitting light between a rotating optical fiber and a stationary optical fiber. The proposed method uses this rotary optical coupler to connect FBG sensors on the rotating shaft to instruments at stationary side. And a reference FBG sensor is also applied to compensate the insertion loss change of the rotary optical coupler due to rotation. Three FBG sensors have been fabricated in a single optical fiber. Two FBG sensors are attached on the shaft surface to measure torque and one sensor is installed at the shaft center to compensate the insertion loss change. The torque of a rotating shaft has been successfully measured by the suggested method proving its superior performance potential.
Background: A gamma energy identifying algorithm using spectral decomposition combined with smoothing method was suggested to confirm the existence of the artificial radio isotopes. The algorithm is composed by original pattern recognition method and smoothing method to enhance the performance to identify gamma energy of radiation sensors that have low energy resolution. Materials and Methods: The gamma energy identifying algorithm for the compact radiation sensor is a three-step of refinement process. Firstly, the magnitude set is calculated by the original spectral decomposition. Secondly, the magnitude of modeling error in the magnitude set is reduced by the smoothing method. Thirdly, the expected gamma energy is finally decided based on the enhanced magnitude set as a result of the spectral decomposition with the smoothing method. The algorithm was optimized for the designed radiation sensor composed of a CsI (Tl) scintillator and a silicon pin diode. Results and Discussion: The two performance parameters used to estimate the algorithm are the accuracy of expected gamma energy and the number of repeated calculations. The original gamma energy was accurately identified with the single energy of gamma radiation by adapting this modeling error reduction method. Also the average error decreased by half with the multi energies of gamma radiation in comparison to the original spectral decomposition. In addition, the number of repeated calculations also decreased by half even in low fluence conditions under $10^4$ ($/0.09cm^2$ of the scintillator surface). Conclusion: Through the development of this algorithm, we have confirmed the possibility of developing a product that can identify artificial radionuclides nearby using inexpensive radiation sensors that are easy to use by the public. Therefore, it can contribute to reduce the anxiety of the public exposure by determining the presence of artificial radionuclides in the vicinity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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