Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.20
no.4
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pp.186-192
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2019
In general, many marine organisms are attached to the bottom of a ship in operation or a ship in construction. Due to this phenomenon, the roughness of the ship surface increases, resulting in loss of ship speed, resulting in economic losses and environmental pollution. This study acquires / utilizes camera images attached to ship's bottom and underwater drones to check the condition of bottom. The acquired image will determine the roughness according to marine life by the administrator's visual confirmation. Therefore, by applying a filter algorithm to correct the image to the original image can help in the correct determination of whether or not attached to marine life. Various correction filters are required for the underwater image correction algorithm, and the lighting suitable for the dark underwater environment has a great influence on the judgment. The results of the research test according to the calibration algorithm and the roughness of each algorithm are considered to be applicable to many fields.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2008.06a
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pp.286-292
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2008
RTLS 시스템은 이동 객체에 RTLS 태그를 부착한 후 태그에서 발산되는 신호를 이용하여 실시간으로 위치를 파악하는 시스템으로 최근 항만 물류 및 자산 관리 분야에서 객체의 실시간 위치를 파악하기 위해 활용되고 있다. RTLS 시스템은 태그의 위치를 측정하기 위해 삼각 측량 법이나, Proximity matching법을 사용한다. 삼각 측량법은 3개 이상의 리더에서 수신된 신호 세기나 신호의 도달 시간을 이용하여 삼각측량 방식으로 위치를 결정하는 알고리즘으로, 전파의 난반사나 장애물등에 민감하며, Proximity matching법은 위치 샘플링 값에 대한 근접성을 이용한 통계 정보를 바탕으로 하여 위치를 결정하는 알고리즘으로 위치 정확도를 높일 수 있으나, 샘플링 데이터 개수에 따라 정확도가 크게 변화하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 위치 정보의 오차를 줄이기 위하여, Fingerprint 방식의 확률 모델에 TDOA 방식에서 사용되는 요소들을 혼합하여 확률에 의한 불확실성을 줄이고 더 높은 정확도의 위치 정보를 전달하는 위치 보정 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 2단계 위치 보정 기법은 먼저, Fingerprint 데이터 셋으로부터 현재 측정된 위치의 신호정보를 이용한 확률 모델을 적용하여 단 하나의 후보자를 결정한다. 둘째, 측정된 정보와 후보자 위치 정보를 기반으로 TDOA에서 사용하는 기하학적 위치 결정 방법을 변형한 알고리즘을 이용해 측정된 위치를 보정함으로써, TDOA 방식이나, Fingerprint 방식 둘 중 하나만 사용하는 것보다 향상된 위치의 정확도를 제공한다. 그리고 본 논문에서는 제안한 위치 보정 기법을 위한 위치 보정 모듈을 설계하였으며, RTLS 미들웨어에 이를 반영하여 구현하였다.
This paper briefly describes the KITSAT-1 and KITSAT-2 spacecrafts and presents the functions, calibration procedures and in-orbit results of the KITSAT-2 analog sun sensors have been flown as an experimental payload for the future mission. We have two constraints in their design: small size and very low power consumption due to the tight mass and power budget of the spacecraft. Two one-dimensional analog sun sensors are mounted on the top facet of the KITSAT-2 spaceraft. Each has $\pm$60 degrees of view angle and they cover 210 degree field of view in total as the 30 degree view angles are overlapped. Only the relative sun angle around the Z-axis (yaw-axis) and the spin rate of the spacecraft can be achieved as the one dimensional sun sensors are used and they are aligned with the Z-axis. The calibration formulae are obtained using the fifth order line fitting algorithm for each sun sensor on the ground and they are applied to the obtained in-orbit data. ASS-1 with silicon solar cells has maximum error of 1.5 degree and ASS-2 with silicon photocells manufactured at KAIST has maximum error of 0.5 degree except near 0 degree of sun ray incident anagle where random reflection of incident sun ray is maximum in orbit. The results are presented in chapter 4. The performance of each sun sensor and the possible mounting errors are stated in chapter 5.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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