Active control techniques have been used in wide areas of noise and nitration control engineering and a noise barrier is one of them. Omoto's work in 1993 would be one of the fundamental and systematic studies on the actively controlled noise barrier, in which he used equal number of control sources and error sensors. The error sensors were placed uniformly along the top edge of the noise barrier with equal distance apart and the control sources were placed in the exactly same way some distance apart from the error sensors. Since then, a couple of studies were made on the secondary sources'arrangement rather than the optimality of secondary source positions. Shao's results showed that arc shaped arrangement for secondary sources is better than the straight line one, and later work of Yang showed that the more important factor is the average distance between the primary source and secondary sources. However, since these studies were all executed with a simple uniform distribution of the secondary sources along the straight line or arc, it is difficult to conclude which arrangement is superior In order for the fare comparison. the optimality of the source positions in each arrangement must be given in prior. The primary goal of this study is focused on this aspect and some major factors were investigated and compared. The computer simulation results showed that the arc shaped arrangement is marginally better than the straight line one, and more importantly slightly tuned position can greatly improve the performance of the control system.
본 논문에서는 빔 폭이 중첩된 초음파 센서 링을 이용하여 초음파 센서의 위치 불확실성을 감소시키고 이를 토대로 이동로봇이 효율적으로 장애물을 탐지하도록 하는 방안에 대해 기술하도록 한다. 기본적으로, 원형 이동로봇 측면에 상대적으로 적은 개수의 중저가의 저지향성 초음파 센서들이 일정 간격으로 상호 빔 폭이 중첩되도록 배치되어 있다고 가정한다. 첫째, 단일 및 이중 장애물에 대해 빔 폭 중첩 상태를 이용하여 초음파 센서 고유의 위치 불확실성을 감소시킬 수 있음을 보이고 또한 그 향상 정도를 정량적으로 제시한다. 둘째, 2개 또는 1개의 초음파 센서로부터 장애물 측정 거리 데이터가 주어질 때, 이동로봇의 중심을 기준으로 하여 장애물의 위치를 산정하는 기하학적 방법을 고안한다. 셋째, 정규 분포, 포물선 분포, 균일 분포, 임펄스 등 기존의 단일 초음파 센서 모델을 비교 검토한 후, 위치 불확실성 및 소요 연산량 측면에서 장애물 탐지에 적합한 중첩 초음파 센서 모델을 수립한다. 마지막으로, 자체 제작된 초음파 센서 링을 이용한 단일 장애물 및 복수 장애물 탐지 실험을 통해 제안된 중첩 초음파 센서의 효용성을 입증한다.
최근 1인 고령 가구가 증가하고 있지만 1인 가구의 경우 집 안에서 위험 상황이 발생했을 때, 이를 외부에 알리기 힘들다. 이와 같은 1인 가구의 위험 상황을 탐지하기 위해 다양한 스마트홈 솔루션이 제안되고 있지만, 프라이버시 영역에 문제가 있는 홈 CCTV와 같은 영상 매체는 활용 어렵다. 그리고 단일 센서만을 활용하여 집안 내 고령자의 위험 상황을 분석할 경우, 데이터양의 한계로 정확한 상황해석이 제한 된다. 따라서 본 논문에서는 프라이버시를 지킬 수 있으며 실생활에 밀접한 2DLiDAR, 먼지, 음성 센서 간의 상관관계 따른 융합을 통한 집 내부의 위험 상황 탐지 융합 알고리즘을 제안한다. 또한, 본 논문은 실제 환경에서 수집한 데이터를 통해 알고리즘의 신뢰성을 증명한다. 제안하는 알고리즘이 탐지 가능한 위험 상황과 불가능한 상황을 제시한다. 본 논문은 집 안에서 위험 상황을 탐지하는 연구로써 1인 가구 사용자의 생활에 도움이 될 것이다.
상황인지 어플리케이션은 다양한 센서를 이용하여 상황을 추론하므로 전력 소비가 크고 이에 대한 상세한 평가 결과를 제공하는 연구는 미비하였다. 또한 기존의 전력 소비에 대한 정보는 사용자의 사용 패턴을 고려하지 못하고 전체적인 소비량만을 제공하거나, 센서가 사용하는 전력에 대한 정보를 구분하여 제공하지 못하였다. 그렇기 때문에 개발자들이 전력 소비를 고려하여 어플리케이션을 개발하는 데 유의미한 정보가 제공되지 않았다는 문제점이 있다. 개발자들에게 상황인지 어플리케이션이 사용하는 모바일 디바이스의 컴포넌트가 소비하는 전력에 대한 상세한 평가 정보가 제공된다면, 전력 소비를 고려하여 상황인지 어플리케이션의 개발이 가능해 질 것이다. 본 논문에서는 사용자의 사용 패턴을 고려하여 상황인지 어플리케이션의 작동 시 사용되는 다양한 컴포넌트가 소비하는 전력을 평가할 수 있는 BMT(Bench Mark Test) 모델을 제안하고, 이를 통한 상세한 평가 결과를 개발자들에게 제공하고자 한다.
Rooh Ullah;Beenish Ayesha Akram;Amna Zafar;Atif Saeed;Sultan H. Almotiri;Mohammed A. Al Ghamdi
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권5호
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pp.1390-1411
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2024
Underwater Wireless Sensors Networks (UWSNs) are deployed in remotely monitored environment such as water level monitoring, ocean current identification, oil detection, habitat monitoring and numerous military applications. Providing scalable and efficient routing is very challenging in UWSNs due to the harsh underwater environment. The biggest difficulties are the nodes inherent movement due to water current, long delay in data transmission, low bandwidth of the acoustic signal, high error rate and energy scarcity in battery powered nodes. Many routing protocols have been proposed to solve the aforementioned problems. There are three broad categories of routing protocols namely depth based, energy based and vector-based routing. Vector Based Forwarding protocols perform routing through virtual pipeline by defining their radius which give proper direction to packets communication. We proposed a routing protocol termed as Path-Oriented Energy Scaled Expanded Vector Based Forwarding (PESEVBF). PESEVBF takes into account all parameters; holding time, the source nodes packets routing path and void holes creation on the second hop; PESEVBF not only considers the packet upward advancement but also focus on density of the forwarded nodes in terms of number of potential forwarding and suppressed nodes for path selection. Node selection in resultant holding time is based on minimum Path Factor (PF) value. Moreover, the suppressed node will be selected for packet forwarding to avoid the void holes occurrences on the second hop. Performance of PESEVBF is compared with other routing protocols using matrices such as energy consumption, packet delivery ratio, packets dropping ratio and duplicate packets creation indicating considerable performance improvement.
무선 센서 네트워크는 적은 비용이 들고 낮은 전력으로 구동할 수 있는 센서들이 넓은 범위에 분포한 네트워크이다. 이때 센서들이 주변의 환경을 감시하고 계측한 정보들을 인근의 센서들에게 멀티홉 방식으로 전송하여 최종적으로 모든 데이터들이 베이스 스테이션으로 보내지는 네트워크가 무선 센서 네트워크이다. 여기서 무선 센서 네트워크에 대한 대부분의 연구는 한 위치에 고정되어 주변을 감시하는 정적 센서가 주가 되어왔다. 하지만 정적 센서만으로 이루어진 네트워크와 달리, 드론을 이용하여 네트워크를 구성하게 된다면 네트워크의 전체 커버리지와 에너지 소모를 보다 효율적으로 관리할 수 있다. 본 논문에서는 네트워크를 이루는 드론들에 대한 환경을 모델링하기 위해 전송 전력 모델과 비디오 인코딩 모델을 수식화하여 소개한다. 또한 드론의 효율적인 배치를 위하여 우선순위 지도를 설계하고, 이를 기반으로 커버리지와 에너지를 고려하여 드론들을 배치하는 방식을 보여준다. 다양한 시뮬레이션을 통하여 정적 센서 기반의 네트워크보다 드론 기반의 무선 센서 네트워크에서 더 적은 수의 센서로 커버리지를 증가시키고 소모되는 에너지는 줄여준다는 것을 보여준다. 구체적으로는 정적 센서와 드론의 수가 동일한 가운데 커버리지는 최대 30 퍼센트의 향상이 있고, 에너지 측면에서는 평균 25 퍼센트의 전체 네트워크의 에너지 소모를 줄이면서도 정적 센서 네크워크와 드론 기반 네트워크의 커버리지가 동일하게 유지됨을 보여준다.
본 광 분포 온도 측정 시스템은 광섬유 자체를 온도 측정용 센서로 이용하는 시스템으로, 한 가닥의 광섬유만을 포설하여 포설된 주변 전체 온도를 수 천 점으로 측정이 가능한 시스템이다. 분포 측정의 경우 측정 점의 수를 많이 할 경우 측정점당 비용을 기존 센서의 비용 수준으로 절감 할 수 있으며 동시에 한 두 가닥의 광섬유로 전체 센서를 연결 할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 일반적으로 통신용으로 사용하는 광케이블 자체를 센서 (optical sensor cable)로 활용하여 최소한 매 1m 간격으로 센서 기능을 할 수 있는 특성을 이용함으로써 각 센서와 수많은 연결선들을 줄이고 시스템은 컴퓨터를 이용하여 데이터저장, 제어나 보관 등 데이터 관리가 용이하며, 실시간 온도 변화에 따른 온도 이력정보를 이용한 실시간 온도 모니터링 시스템을 구축한다.
이동로봇의 주행에는 주로 바퀴 엔코더, 비전, 초음파, 레이저 센서가 많이 사용된다. 바퀴의 엔코더는 추측항법으로 시간에 따라 오차가 누적되기 때문에 단독 사용으로는 정확한 로봇의 위치를 계산할 수가 없다. 비전 센서는 풍부한 정보를 제공하지만 정보추출에 시간이 많이 소요되고, 초음파 센서는 거리정보의 정확도가 떨어지기 때문에 항행에 사용하기에는 어려움이 있다. 반면 레이저 센서는 비교적 정확한 거리정보를 제공하여 주므로 주행 센서로 사용하기 적합하다. 본 논문에서는 레이저 거리계에서 각도를 추출하는 방법을 제안하고 칼만 필터를 사용하여 레이저 거리계에서 추출한 거리 및 각도와 바퀴 엔코더에서 추출한 거리 및 각도에 대한 정합을 수행한다. 일반적으로 레이저 거리계 사용시 특징점 하나를 사용한 경우에 그 특징점이 변하거나 새로운 특징점으로 이동할 때 오차가 커질 수가 있다. 이를 보완하기 위해 이동 로봇의 주행 시 레이저 스캐너에서 두 개의 특징점들을 사용하는 방법을 사용하여 이동 로봇의 항법 성능이 향상됨을 보인다.
Since 1960s. container shipping volume has increased dramatically and continuous on a trend of rapid growth, and so the number of containers handled at the port increases. In order to improve yard crane operating efficiency, the precise position measurement of the yard crane is important. This paper describes the method to measure the absolute position of yard crane using the output pulse of an encoder and infrared sensors. The crane position is calculated by counting the output pulse of an incremental encoder, which is mounted on the wheel in the crane. By the way, the wheel slippage on rail may cause some errors in crane position information obtained from encoder pulses, and the errors in the crane position information are compensated with infrared sensors. The performance of proposed method is verified on experimental results with the simulator of yard crane, the size of which is about 1/10 with the real crane.
Presently, the exploration of an unknown environment is an important task for thee new generation of mobile service robots and mobile robots are navigated by means of a number of methods, using navigating systems such as the sonar-sensing system or the visual-sensing system. To fully utilize the strengths of both the sonar and visual sensing systems. This paper presents a technique for localization of a mobile robot using fusion data of multi-ultrasonic sensors and vision system. The mobile robot is designed for operating in a well-structured environment that can be represented by planes, edges, comers and cylinders in the view of structural features. In the case of ultrasonic sensors, these features have the range information in the form of the arc of a circle that is generally named as RCD(Region of Constant Depth). Localization is the continual provision of a knowledge of position which is deduced from it's a priori position estimation. The environment of a robot is modeled into a two dimensional grid map. we defines a vision-based environment recognition, phisically-based sonar sensor model and employs an extended Kalman filter to estimate position of the robot. The performance and simplicity of the approach is demonstrated with the results produced by sets of experiments using a mobile robot.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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