IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.2
no.4
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pp.242-250
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2007
Wireless sensor networks are subject to highly heterogeneous system requirements in terms of their functionality and performance due to their broad application areas. Though the heterogeneity hinders the opportunity of developing a single universal platform for sensor networks, efforts to provide uniform, inter-operable and scalable ones for sensor networks are still essential for the growth of the industry as well as their technological advance. As a part of our work to develop such a robust platform, this paper presents the software architecture for sensor nodes with focus on our sensor node operating system and its configuration methodology. Addressing principle issues in its design space which includes programming, execution, task scheduling and software layer models, our architecture is highly reconfigurable with respect to system resources and functional requirements and also highly efficient in supporting multi-threading under small system resources.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.25
no.2
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pp.21-29
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2017
For the efficient and stable operation of autonomous vehicles or advanced driver assistance systems being actively studied nowadays, it is important to determine the positions of the vehicle accurately and economically. A satellite based navigation system is mainly used for positioning, but it has a limitation in signal blockage areas. To overcome this limitation, sensor fusion methods including additional sensors such as an inertial navigation system have been mainly proposed but the high sensor cost has been a problem. In this work, we develop a vehicle position estimation algorithm using in-vehicle sensors and a low-cost imaging sensor without any expensive additional sensor. We determine the vehicle positions using the velocity and yaw-rate of a car from the in-vehicle sensors and the position and attitude of the camera based on the single photo resection process. For the evaluation, we built a prototype system, acquired test data using the system, and estimated the trajectory. The proposed algorithm shows the accuracy of about 40% higher than an in-vehicle sensor only method.
Kim, Suk-Joon;Quan, Yuzhong;Ha, Eunhyeon;Shin, Woonsup
Journal of Electrochemical Science and Technology
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v.12
no.1
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pp.33-37
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2021
In electrochemical glucose sensing, the enhancement of the sensitivity and the response time is essential in developing stable and reliable sensors, especially for continuous glucose monitoring. We developed a method to increase the sensitivity and to shorten the response time for the sensing upon the appropriate addition of single wall carbon nanotube onto the osmium polymer-based hydrogel electrode. Also, the background stabilization is dramatically enhanced.
Micronization of sensor is a trend of the silicon sensor development with regard to a piezoresistive silicon pressure sensor, the size of the pressure sensor diaphragm have become smaller year by year, and a microaccelerometer with a size less than $200{\sim}300{\mu}m$ has been realized, In this paper, we study some of the bonding processes of SCS(single crystal silicon) insulator wafer for the microaccelerometer. and their subsequent processes which might affect thermal loads. The finite element method(FEM) has been a standard numerical modeling technique extensively utilized in micro structural engineering discipline for design of SCS insulator wafers. Successful temperature distribution analysis and design of the SCS insulator wafers based on the tunneling current concept using microaccelerometer depend on the knowledge about normal mechanical properties of the SCS and $SiO_2$ layer and their control through manufacturing processes.
This paper presents 3-phase current regulation of SR motor by only single current sensor. The conventional drive system of SR motor has a current sensor per each phase. In this paper, The asymmetric bridge converter which Is able to control independently phases and be excited simultaneously is used fs the driver system for 6/4 poles SR motor. And the sensor Is replaced 3 sensors of each phase with only one on bus line of converter so as to detect current of every phase. A drive logic circuit is designed on EPLD with Delta modulation using a fixed frequency This technique is verified through simulation and experiment.
It is important to measure the somatic informations for stockbreeding automatization. This study was carried out for the development of wireless measurement system of sphygmus in living animals. In meauring sphygmus counting with the single-channel telemety system, a LED-photo transistor sensor showed more sensitivity to the change of blood pressure than a piezo-electric sensor based pressure sensor. The LED-photo transistor sensor resulted ${\pm}1.29%$ of measurement error of sphygmus counting. In the process of transmitting and receiving the blood pressure signal for counting sphygmus, noises were mixed with, and the noises made the counting almost impossible. Auto-correlation analysis technique was applied to the signal data to extract the sphygmus information, and the technique was proved to be very effective.
In this paper, a novel bridgeless interleaved power factor correction circuit with single current sensor is proposed. The proposed control strategy requires only one current sensor for the interleaved bridgeless PFC. By sampling the output current, all the boost indictor currents can be calculated and used to control the input current according to the input voltage. The reduced number of current sensors and associated feedback circuits helps reduce the cost of system. The problem caused by the unequal current gain between current sensors inherently does not exist in the proposed topology. Thus, current sharing between converters can be achieved more accurately and the high frequency distortion is decreased. In addition, the proposed technique can be applied to the other kinds of interleaved PFC topologies. Performance of the proposed control strategy is verified by the experimental results with 6.6kW bridgeless interleaved PFC circuit.
Active noise control is an approach to reduce the noise by utilizing a secondary noise source that destructively interferes with the unwanted noise. In general, active noise control systems rely on multiple sensors to measure the unwanted noise field and the effect of the cancellation. This paper develops an approach that utilizes a single sensor. The noise field is modeled as a stochastic process, and an adaptive algorithm is used to adaptively estimate the parameters of the process. Based on these parameter estimates, a canceling signal is generated. Oppenheim assumed that transfer function characteristics from the canceling source to the error sensor is only a propagation delay. This paper proposes a modified Oppenheim algorithm by considering transfer characteristics of speaker-path-sensor This transfer characteristics is adaptively cancelled by the proposed adaptive modeling technique. Feasibility of the proposed method is proved by computer simulations with artificially generated random noises and sine wave noise. The details of the proposed architecture. and theoretical simulation of the noise cancellation system for three dimension enclosure are presented in the Paper.
In this paper, we propose CNN-based HMI system using Doppler radar and voice sensor, and present hardware design and implementation results. To overcome the limitation of single sensor monitoring, the proposed HMI system combines data from two sensors to improve performance. The proposed system exhibits improved performance by 3.5% and 12% compared to a single radar and voice sensor-based classifier in noisy environment. In addition, hardware to accelerate the complex computational unit of CNN is implemented and verified on the FPGA test system. As a result of performance evaluation, the proposed HMI acceleration platform can be processed with 95% reduction in computation time compared to a single software-based design.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.45
no.6
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pp.149-156
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2008
SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) system is to find a global position and build a map with sensing data when an unmanned-robot navigates an unknown environment. Two kinds of system were developed. One is used distance measurement sensors such as an ultra sonic and a laser sensor. The other is used stereo vision system. The distance measurement SLAM with sensors has low computing time and low cost, but precision of system can be somewhat worse by measurement error or non-linearity of the sensor In contrast, stereo vision system can accurately measure the 3D space area, but it needs high-end system for complex calculation and it is an expensive tool. In this paper, we implement the SLAM system using a single camera image and a PSD sensors. It detects obstacles from the front PSD sensor and then perceive size and feature of the obstacles by image processing. The probability SLAM was implemented using the data of sensor and image and we verify the performance of the system by real experiment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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