Wang, Ying Hsuan;Lee, Ji Sang;Kim, Sang Kyun;Sohn, Hong-Gyoo
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.36
no.5
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pp.395-401
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2018
Recently, most of mobile devices are equipped with GNSS (Global Navigation Satellite System). When the GNSS signal is available, it is easy to obtain position information. However, GNSS is not suitable solution for indoor localization, since the signals are normally not reachable inside buildings. A wide varieties of technology have been developed as a solution for indoor localization such as Wi-Fi, beacons, and inertial sensor. With the increased sensor combinations in mobile devices, mobile devices also became feasible to provide a solution, which based on PDR (Pedestrian Dead Reckoning) method. In this study, we utilized the combination of three sensors equipped in mobile devices including accelerometer, digital compass, and gyroscope and applied three representative PDR methods. The proposed methods are done in three stages; step detection, step length estimation, and heading determination and the final indoor localization result was evaluated with terrestrial LiDAR (Light Detection And Ranging) data obtained in the same test site. By using terrestrial LiDAR data as reference ground truth for PDR in two differently designed experiments, the inaccuracy of PDR methods that could not be found by existing evaluation method could be revealed. The firstexperiment included extreme direction change and combined with similar pace size. Second experiment included smooth direction change and irregular step length. In using existing evaluation method which only checks traveled distance, The results of two experiments showed the mean percentage error of traveled distance estimation resulted from three different algorithms ranging from 0.028 % to 2.825% in the first experiment and 0.035% to 2.282% in second experiment, which makes it to be seen accurately estimated. However, by using the evaluation method utilizing terrestrial LiDAR data, the performance of PDR methods emerged to be inaccurate. In the firstexperiment, the RMSEs (Root Mean Square Errors) of x direction and y direction were 0.48 m and 0.41 m with combination of the best available algorithm. However, the RMSEs of x direction and y direction were 1.29 m and 3.13 m in the second experiment. The new evaluation result reveals that the PDR methods were not effective enough to find out exact pedestrian position information opposed to the result from existing evaluation method.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.28
no.6
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pp.1044-1053
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2022
Time domain reflectometry (TDR) is a diagnostic technique to evaluate the physical integrity of cable and finds application in leak detection and localization of piping system. In this study, a cable-shaped leak detection sensor was proposed using the TDR technique for monitoring leakage detection of ship's engine room seawater piping system. The cable sensor was developed using a twisted pair arrangement and wound by an absorbent material. The availability and performance of the sensor for leak detection and localization were evaluated on a lab-scale pipeline set up. The developed sensor was installed onto the pipes and flanges of the lab-scale set up and various TDR waveforms were acquired and analyzed according to the dif erent variables including the number of twists and sheath thickness. The result indicated that the twisted cable sensor was able to produce clear and smooth signal as compared to the TDR sensor with a parallel arrangement. The optimal number of twist was determined to be above 10 per the unit length. The optimal diameter of sheath thickness that results in the desired sensitivity was determined to be ranging from 80% up to 120% of the diameter of the conductor. The linear regression analysis for estimation of leak localization was carried out to estimate the location of the leakage, and the result was a determination coefficient of 0.9998, indicating a positive relationship with the actual leakage point. The proposed TDR based leak detection method appears to be an effective method for monitoring leakage of ship's seawater piping system.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.2
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pp.253-270
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2013
To achieve accurate localization information, complex algorithms that have high computational complexity are usually implemented. In addition, many of these algorithms have been developed to overcome several limitations, e.g., obstruction interference in multi-path and non-line-of-sight (NLOS) environments. However, localization systems those have complex design experience latency when operating multiple mobile nodes occupying various channels and try to compensate for inaccurate distance values. To operate multiple mobile nodes concurrently, we propose a localization system with both low complexity and high accuracy and that is based on a chirp spread spectrum (CSS) radio. The proposed localization system is composed of accurate ranging values that are analyzed by simple linear regression that utilizes a Big-$O(n^2)$ of only a few data points and an algorithm with a self-calibration feature. The performance of the proposed localization system is verified by means of actual experiments. The results show a mean error of about 1 m and multiple mobile node operation in a $100{\times}35m^2$ environment under NLOS condition.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.39
no.2
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pp.187-194
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2015
Accurate relative location estimation is a key requirement in indoor localization systems based on wireless sensor networks (WSNs). However, although these systems have applied not only various optimization algorithms but also fusion with sensors to achieve high accuracy in position determination, they are difficult to provide accurate relative azimuth and locations to users because of cumulative errors in inertial sensors with time and the influence of external magnetic fields. This paper based on ultra-wideband positioning system, which is relatively suitable for indoor localization compared to other wireless communications, presents an indoor localization system for estimating relative azimuth and location of location-unaware nodes, referred to as target nodes without applying any algorithms with complex variable and constraints to achieve high accuracy. In the proposed method, the target nodes comprising three mobile nodes estimate the relative distance and azimuth from two reference nodes that can be installed by users. In addition, in the process of estimating the relative localization information acquired from the reference nodes, positioning errors are minimized through a novel modified rounding estimation technique in which Kalman filter is applied without any time consumption algorithms. Experimental results show the feasibility and validity of the proposed system.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.28
no.2
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pp.159-171
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2012
Aerosol direct radiative forcing (ADRF) retrieval method was developed by combining data from passive and active satellite sensors. Aerosol optical thickness (AOT) retrieved form the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) as a passive visible sensor and aerosol vertical profile from to the Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations (CALIPSO) as an active laser sensor were investigated an application possibility. Especially, space-born Light Detection and Ranging (Lidar) observation provides a specific knowledge of the optical properties of atmospheric aerosols with spatial, temporal, vertical, and spectral resolutions. On the basis of extensive radiative transfer modeling, it is demonstrated that the use of the aerosol vertical profiles is sensitive to the estimation of ADRF. Throughout the investigation of relationship between aerosol height and ADRF, mean change rates of ADRF per increasing of 1 km aerosol height are smaller at surface than top-of-atmosphere (TOA). As a case study, satellite data for the Asian dust day of March 31, 2007 were used to estimate ADRF. Resulting ADRF values were compared with those retrieved independently from MODIS only data. The absolute difference values are 1.27% at surface level and 4.73% at top of atmosphere (TOA).
The steady evolution of mapping technology is leading to an increasing availability of multi-sensory geo-spatial datasets, such as data acquired by single-head frame cameras, multi-head frame cameras, line cameras, and light detection and ranging systems, at a reasonable cost. The complementary nature of the data collected by these systems makes their integration to obtain a complete description of the object space. However, such integration is only possible after accurate co-registration of the collected data to a common reference frame. The registration can be carried out reliably through a triangulation procedure which considers the characteristics of the involved data. This paper introduces algorithms for a multi-primitive and multi-sensory triangulation environment, which is geared towards taking advantage of the complementary characteristics of spatial data available from the above mentioned sensors. The triangulation procedure ensures the alignment of involved data to a common reference frame. The devised methodologies are tested and proven efficient through experiments using real multi-sensory data.
Characteristics of various material surface plasmon resonance (SPR) chips were investigated in angular interrogation mode and intensity interrogation mode. Among five metals, silver (Ag), gold (Au), copper (Cu), chromium (Cr) and titanium (Ti), three metals, Ag, Au and Cu were paid attention to since their characteristics can be easily analyzed in angular interrogation mode by investigating the change of their reflectance curves according to refractive index change from 1.331 to 1.335. Most of SPR chips with various configurations showed the similar property in angular interrogation mode. The application of the SPR chip made of Ag, Au and Cu or their combinations depends on their reflectance properties. In intensity interrogation mode, the operation range may be limited since the variation of the intensity was not linearly related to refractive index change ranging from 1.331 to 1.335. However, the SPR chip containing high ratio of Ag may be applicable to high sensitive detection due to their sharp reflectance curves in intensity interrogation mode.
A low melting borosilicate glass frit was used as an adhesion promoter, which enables $MnWO_4$to be sintered with in a reasonable sintering temperature range ($800∼1000^{\circ}C$). The glass was evaluated for glass transition temperature ($Τ_{g}$ X) and thermal expansion coefficient($\alpha$). Mechanical property (Vickers hardness), grain growth, the comparison of lattice parameter and pore distribution of sintered $MnWO_4$ with the frit were methodically discussed. As sintering temperature increased, a typical liquid phase sintering showed the rapid grain growth and high densification of X$MnWO_4$grain, improvement of hardness (until $920^{\circ}C$) and different pore size distribution. Resistance of sintered $MnWO_4$varied from 450k$\Omega$ to 8.8M$\Omega$ under the measuring humidify ranging from 30 to 90%. Thus, the results will contribute to the application of glass frit containing sensor materials and their future use.
A label-free DNA detection method was developed for a simple electrochemical DNA sensor with a short assay time. Self-assembled monolayers of peptide nucleic acid were used as a probe on gold electrodes. The formation of the self-assembled monolayers on the gold electrodes was successfully checked by means of cyclic voltammetry. The target DNA, hybridized with peptide nucleic acid, can be detected by the anodic peak current of ferrocene dendrimers, which interact electrostatically with the target DNA. This anodic peak current was measured by square wave voltammetry at 0.3 V to decrease the detection limit on the order of the nanomolar concentrations. As a result, the label-free electrochemical DNA sensor can detect the target DNA in concentrations ranging from 1 nM to $1\;{\mu}M$ with a detection limit of 1 nM.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.8
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pp.3889-3903
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2017
Fast and accurate localization of randomly deployed nodes is required by many applications in wireless sensor networks (WSNs). However, mobile nodes localization in WSNs is more difficult than static nodes localization since the nodes mobility brings more data. In this paper, we propose a Range-based Monte Carlo Box (RMCB) algorithm, which builds upon the Monte Carlo Localization Boxed (MCB) algorithm to improve the localization accuracy. This algorithm utilizes Received Signal Strength Indication (RSSI) ranging technique to build a sample box and adds a preset error coefficient in sampling and filtering phase to increase the success rate of sampling and accuracy of valid samples. Moreover, simplified Particle Swarm Optimization (sPSO) algorithm is introduced to generate new samples and avoid constantly repeated sampling and filtering process. Simulation results denote that our proposed RMCB algorithm can reduce the location error by 24%, 14% and 14% on average compared to MCB, Range-based Monte Carlo Localization (RMCL) and RSSI Motion Prediction MCB (RMMCB) algorithm respectively and are suitable for high precision required positioning scenes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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