Ionic polymer-metal composite(IPMC) consists of an ion conductive membrane plated by metallic electrodes on both surfaces. When it bends, a voltage is generated between two electrodes. Since IPMC is flexible and thin, it can be easily mounted on the various surfaces of a body. The present study investigates a sensor system using IPMC to effectively detect the bending angles applied on IPMC sensor. The paper evaluates several R and C circuit models that describe the physical composition of IPMC and selects the best model for the detection of angles. The circuit models implemented with a charge model describe the relationship between input bending angles and output voltages. The identification of R and C values was performed by minimizing the error between the real output voltages and the simulated output voltages from the circuit models of IPMC sensor. Then the output signal of a sensor was fed into the inverse model of the identified model to reproduce the bending angles. In order to support the validation of the model, the output voltages from an arbitrary bending motion were also applied to the selected inverse model, which successfully reproduced the arbitrary bending motion.
Sensor faults in nuclear power plant instrumentation have the potential to spread negative effects from wrong signals that can cause an accident misdiagnosis by plant operators. To detect sensor faults and make accurate accident diagnoses, prior studies have developed a supervised learning-based sensor fault detection model and an accident diagnosis model with faulty sensor isolation. Even though the developed neural network models demonstrated satisfactory performance, their diagnosis performance should be reevaluated considering real-time connection. When operating in real-time, the diagnosis model is expected to indiscriminately accept fault data before receiving delayed fault information transferred from the previous fault detection model. The uncertainty of neural networks can also have a significant impact following the sensor fault features. In the present work, a pilot study was conducted to connect two models and observe actual outcomes from a real-time application with an integrated system. While the initial results showed an overall successful diagnosis, some issues were observed. To recover the diagnosis performance degradations, additive logics were applied to minimize the diagnosis failures that were not observed in the previous validations of the separate models. The results of a case study were then analyzed in terms of the real-time diagnosis outputs that plant operators would actually face in an emergency situation.
이 논문에서는 SPOT위성영상을 이용하여 위성의 위치와 회전각에 기반한 센서모델과 위성의 궤도와 자세각에 기반한 센서모델의 성능을 분석한다. 센서모델의 성능은 기존의 논문에서 사용한 번들조정 정확도에 추가하여 외부표정요소 추정의 정확도를 함께 분석한다. 특히 이 논문에서는 외부표정요소의 정확도를 분석하는 방법의 하나로, 한 영상을 기준으로 수립된 센서모델을 동일 궤도에서 촬영한 인접영상에 적용하여 그 정확도를 분석한다. 분석 결과 센서모델 수립의 목적이 번들조정 정확도에만 있다면 위성의 위치 및 자세의 2차항을 미지수로 모델하는 위치-회전각 모델과 궤도-자세각 모델을 모두 사용할 수 있음을 알 수 있었다. 또한 SPOT 위성영상과 같이 거울회전방식을 사용하는 위성영상에 있어서 단일영상에 대해서는 위치-회전각 모델과 궤도-자세각 모델의 외부 표정요소 추정의 성능이 유사하게 나타났으나 인접 영상에 센서모델을 적용해본 결과 위성의 위치 및 자세의 상수항을 미지수로 사용하는 궤도-자세각 모델이 가장 정확한 것으로 나타났다.
위성영상의 한 점과 그에 대응하는 지상점의 관계를 수학적으로 나타낸 것을 센서모델이라고 한다. 위성영상의 정밀기하보정을 위해서는 오차가 없는 센서모델이 필요하다. 그러나 IMC가 꺼진 상태에서 제공된 GOES-9 궤도 데이터에 기반한 센서모델은 오차가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 공선 방정식 기반 모델, DLT 기반 모델, 궤도-자세 기반 모델의 세 가지 센서모델에 대하여 실험을 진행하였다. 실험에서는 위성영상과 해안선 데이터베이스를 정합시켜 성공한 결과를 기준점으로 사용하였다. 이렇게 선택된 기준점으로 세 가지 센서모델을 이용하여 GOES-9 영상에 적용시켜 초기 기하보정 정확도를 향상시키고 세 모델간의 정확도를 비교하였다. 최종적으로 궤도-자세 기반 모델이 GOES-9 영상의 정밀기하보정에 가장 적합한 센서 모델임을 증명하였다.
무선 센서 네트워크는 인간의 개입 없이 다양한 환경에서 센싱 데이터를 수집하고 분석한다. 센서 네트워크는 초기에 설치된 라우팅 프로토콜들에 따라 네트워크 수명이 변경된다. 게다가, 네트워크가 운영 중에 라우팅 경로를 변경하기 위해 센서들은 많은 에너지를 소모해야 한다. 센서 네트워크를 실제 필드에 구축하기 전에 시뮬레이션을 통해 성능 측정하는 것은 중요하다. 본 논문은 DEVS 커널 모델들을 사용하여 저전력 적응형 클러스터링 계층 프로토콜을 위한 WSN 모델을 제안한다. 제안 모델은 커널 모델인 브로드캐스트 모델과 컨트롤드 모델로 구현된다. 실험 결과, 컨트롤드 기반의 WSN 모델은 데이터 전송 부분에서는 효율적이지만, 컨트롤드 모델에서 특정 모델을 선택하기 위해 CPU 사용량이 높은 것을 확인했다.
As WSNs(Wireless Sensor Networks) are being deployed widely in diverse application areas, their management and maintenance become more important. Recent sensor node software takes modular software architectures in pursuit of flexible software management and energy efficient reprogramming. To realize an flexible and efficient modular architecture particularly on resource constrained mote-class sensor nodes that are implemented with MCUs(Micro-Controller Units) of a single address space. an appropriate module linking model is essential to resolve and bind the inter-module global symbols. This paper identifies a design space of module linking model and respectively their implementation frameworks. We then establish a taxonomy for module linking models by exploring the design space of module linking models. Finally, we suggest an implementation framework respectively for each module linking model in the taxonomy. We expect that this work lays the foundations for systematic innovation toward more flexible and efficient modular software architectures for WSNs.
Currently, in order to achieve accurate geolocation of satellite images we need to generate control points from individual scenes. This requirement increases the cost and processing time of satellite mapping greatly. In this paper we investigate the feasibility of modeling entire image strips that has been acquired from the same orbital segments. We tested sensor models based on satellite orbit and attitude with different sets of unknowns. We checked the accuracy of orbit modeling by establishing sensor models of one scene using control points extracted from the scene and by applying the models to adjacent scenes within the same orbital segments. Results indicated that modeling of individual scenes with $2^{nd}$ order unknowns was recommended. In this case, unknown parameters were position biases, drifts, accelerations and attitude biases. Results also indicated that modeling of orbital segments with zero-degree unknowns was recommended. In this case, unknown parameters were attitude biases.
The effectiveness of software error compensation for thermally induced machine tool errors relies on the prediction accuracy of the pre-established thermal error models. The selection of optimal sensor locations is the most important in establishing these empirical models. In this paper, a methodology for the selection of optimal sensor locations is proposed to establish a robust linear model which is not subjected to collinearity. Correlation coefficient and time delay are used as thermal parameters for optimal sensor location. Firstly, thermal deformation and temperatures are measured with machine tools being excited by sinusoidal heat input. And then, after correlation coefficient and time delays are calculated from the measured data, the optimal sensor location is selected through hard c-means clustering and sequential selection method. The validity of the proposed methodology is verified through the estimation of thermal expansion along Z-axis by spindle rotation.
Direct writing technology on the silicon wafer surface is used to reduce the size of the chip as the miniature trend in electronic circuit. In order to improve the productivity and efficiency, the real time quality estimation is very important in each semiconductor process. In laser marking, marking quality is determined by readability which is dependant on the contrast of surface, the line width, and the melting depth. Many researchers have tried to find theoretical and numerical estimation models fur groove geometry. However, these models are limited to be applied to the real system. In this study, the estimation system for the line width during the laser marking was proposed by process monitoring method. The light intensity emitted by plasma which is produced when irradiating the laser to the silicon wafer was measured using the optical sensor. Because the laser marking is too fast to measure with external sensor, we build up the coaxial monitoring system. Analysis for the correlation between the acquired signals and the line width according to the change of laser power was carried out. Also, we developed the models enabling the estimation of line width of the laser marking through the statistical regression models and may see that their estimating performances were excellent.
Recent advancement in Wireless Sensor Networks (WSNs) has paved the way for WSNs to enable in various environments in monitoring temperature, motion, sound, and vibration. These applications often include the detection of sensitive information from enemy movements in hostile areas or in locations of personnel in buildings. Due to characteristics of WSNs and dealing with sensitive information, wireless sensor nodes tend to be exposed to the enemy or in a hazard area, and security is a major concern in WSNs. Because WSNs pose unique challenges, traditional security techniques used in conventional networks cannot be applied directly, many researchers have developed various security protocols to fit into WSNs. To develop countermeasures of various attacks in WSNs, descriptions and analysis of current security attacks in the network layers must be developed by using a standard notation. However, there is no research paper describing and analyzing security models in WSNs by using a standard notation such as The Unified Modeling Language (UML). Using the UML helps security developers to understand security attacks and design secure WSNs. In this research, we provide standard models for security attacks by UML Sequence Diagrams to describe and analyze possible attacks in the three network layers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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