Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.31
no.2
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pp.22-28
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1994
A data acquisition and processing system. using an IBM PC, an AD converter, and a printer, has been developed to monitor rapidly and significantly varying signals. The sister takes live signals and computes and displays the trend of the moving averages of the signals in real time. The system has been applied to monitor the shaft horsepower and revolution and the speed of ships for their speed trial. The reliable interpretation of the measured data using moving average can eliminate unnecessary arguments between the owner and yard on the performance of the newly built ships. Other applications of the system-inspection of engine hunting, providing data for ship maneuvering analysis, vibration data analysis, extending to the ship performance monitoring system-are also demonstrated and discussed.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.39
no.6
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pp.507-513
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2021
GPR (Ground Penetrating RADAR) is a sensor that inspects the pavement state of roads, sinkholes, and underground pipes. It is widely used in road management. MMS (Mobile Mapping System) creates a detailed and accurate road map of the road surface and its surroundings. If both types of data are built in the same area, it is efficient to construct both ground and underground spatial information at the same time. In addition, since it is possible to grasp the road and important facilities around the road, the location of underground pipelines, etc. without special technology, an intuitive understanding of the site is also possible, which is a useful tool in managing the road or facilities. However, overseas equipment to which this latest technology is applied is expensive and does not fit the domestic situation. LiDAR (Light Detection And Raging) and GNSS/INS (Global Navigation Satellite System / Inertial Navigation System) were synchronized in order to replace overseas developed equipment and to secure original technology to develop domestic equipment in the future, and GPR data was also synchronized to the same GNSS/INS. We developed software that performs georeferencing using the location and attitude information from GNSS/INS at the time of acquiring synchronized GPR data. The experiments were conducted on the road site by dividing the open sky and the non-open sky. The road and surrounding facilities on the ground could be easily checked through the 3D point cloud data acquired through LiDAR. Georeferenced GPR data could also be viewed with a 3D viewer along with point cloud data, and the location of underground facilities could be easily and quickly confirmed through GPR data.
태양광발전 시스템에 있어 일사량의 높고 낮음은 경제성 평가를 결정하는 주요인자로 작용하며 일사량은 지역적, 지형적 환경 조건의 차이에 따라 달리 나타난다. 본 연구에서는 주암 저수지 수면에 설치된 수면태양광 일사량 계측자료와 지상에서의 주암댐 관리단 옥상에 설치된 일사량 계측자료를 비교하여 분석한 결과 수면태양광의 일사량이 지상에서의 일사량 보다 약간 상회하는 패턴을 보이며 풍속, 기온 등 기타 데이터 분석 시 수면이 태양광발전에 있어 지상보다 더 유리하다는 점을 검증 할 수 있었다. 또한 취득한 데이터를 가지고 경제성 분석 프로그램을 사용하여 분석한 결과 지상보다 수면태양광이 더 경제성 있다는 결과를 얻을 수 있었다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2016.05a
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pp.29-31
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2016
위성 항법 시스템 (GPS : Global Positioning System)은 3차원 위치는 물론 정확한 시각정보를 제공할 수 있는 항법시스템으로 항해에 있어 필수적인 요소이다. 최근 무인선박에 대한 연구가 활발히 진행되며, GPS에 대한 중요성이 증대되고 있다. 무인선박은 자율 항해를 위하여 GPS와 관성센서, 라이다, 카메라 등의 기타 보조 센서를 결합한 데이터를 활용한다. 복합 센서를 활용한 자율 항해에 있어 각 센서들간의 시각동기 또한 중요한 요소이다. 본 논문은 GPS를 활용하여 소프트웨어/하드웨어적인 시각동기화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 embedded Linux platform을 활용하여 GPS로부터 획득한 시각동기화 신호를 기준으로 시각동기화된 복합 센서 데이터를 취득하는 방안이다. 제안된 기법의 성능 평가를 위하여, GPS 가용/불가용 구간을 모사한 환경에서 GPS, 관성센서, 고도계를 결합한 실제 데이터를 활용하였다.
Park, Ju-Hyun;Lee, Hye-In;Seo, Ji-Hun;Kim, Kwang-yong;Chung, Il-Gu;Lee, Scok-Pil
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2013.11a
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pp.81-84
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2013
최근 범죄의 급격한 증가로 인해 사회적 불안감이 고조되고 있다. 이에 사람들의 범죄 예방에 대한 관심이 높아지고 있으며 지능형 CCTV의 발전에도 큰 영향을 미치고 있다. 본 논문에서는 일상적인 환경 잡음 데이터를 분석하였다. 수행 방법은 환경잡음 데이터를 주파수 영역으로 추출하였다. 향후 환경 잡음 데이터를 분석한 결과를 토대로 위험상황을 감지할 수 있도록 하여 보다 효과적인 범죄 예방을 기대한다.
기존 계통 안정도 평가와 제어의 방법은 전체 계통의 데이터를 취득한 후 평가하고 제어하는 방식으로 이루어져왔다. 하지만 이 방식은 계산 효율 측면과 통신상의 문제로 인해 신뢰성 측면에서 문제가 있다 더욱이 긴급한 상황에서 전압 불안정을 판단하기에는 많은 문제점이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 PMU(Phase Measurement Unit)와 같은 측정 장치에서 제공하는 지역정보를 이용한 VIP(테브난 임피던스와 부하 임피던스의 비교 분석하여 제어하는 방법)가 제시되었다. 본 논문에서는 VIP 알고리즘을 이용한 전압 불안정 현상 모의를 실시간 Digital Simulator (Hypersim)를 이용하여 계통을 분석하였다. Hypersim에서는 실제 계통과 유사한 모의를 통해 동적 모의가 가능케 하고 있다. 이것은 동안 실효치 데이터를 기반으로 하는 시간 모의에서 벗어나 실제 계통과 같이 순시치 데이터를 가지고 실제 상황처럼 모의 분석할 수 있는 것이다.
컴퓨터 기술과 통신. 네트워크 기술의 발달로 전력설비의 보호방식은 단순한 보호 기능 외에 전체 시스템을 자동으로 보호. 제어하는 추세로 발전하게 되었다. 이러한 새로운 보호개념을 구축하기 위해서는 디지털형 보호계전기와 이를 네트워크로 엮는 통신 기술, 데이터를 취득 가공. 관리하는 데이터 처리 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 변전소 자동화 시스템에 필수적인 디지털 보호계전기의 개발 사례와 변전소 자동화 시스템의 네트워크 구성 및 데이터처리 방법을 소개하고 있다.
While in the past map-making process by field survey devices such as MicroStation needs more time relatively, we can make more precise map effectively with airbone LiDAR and GPS devices. Also the data, captured by LiDAR, are very large in size and so it needs to use Relational DBMS to manage and process LiDAR data. In this study we propose how to store and manage LiDAR data using RDBMS.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10b
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pp.475-479
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2006
환자의 체동은 MRI에 의해 제공된 영상의 화질을 저하시키는 주된 원인이 되고 있다. 이에 본 논문에서는 MRI내 3차원 강체운동에 기인한 아티팩트를 제거하는 방법을 제안한다. 이러한 제거 목표를 달성하기 위해 MRI 영상 데이터를 얻기위한 2차원 다-슬라이스 방법(a multiple two dimensional slice technique)이 사용되어 왔다. 대상물체의 운동에 해당하는 수집된 MRI 데이터는 불균일한 표본화와 위상오차에 의해 영향을 받게된다. 3차원 강체운동에 대해 주어진 운동 파라메타와 장면간의 영향이라는 가정하에 양선형 보간법과 중첩법으로 다-슬라이스 데이터를 사용하는 방법에 기초한 재구성 알고리즘을 MRI 아티팩트를 제거하는데 사용한다. 미지의 체동 파라메타를 추정하기 위해 3차원 강체운동은 다-슬라이스 취득방법의 각 영상과 결합된 관심영역 바깥쪽에서 측정된 에너지를 증가시킨다는 사실을 이용하는 최소에너지법을 사용한다. 본 방법의 유효성을 확인하기 위해 3차원 강체운동에 의해 화질이 저하된 스핀-에코우 영상에 적용한 결과 화질이 식별될 수 있을 정도로 개선됨을 확인하였다.
전력 수요 예측은 전력 수급 안정과 양질의 전력을 공급하기 위한 필수 기법이며 경쟁적인 전력시장에서 전력요금과 밀접한 관련이 있다. 그러므로, 경쟁적인 전력시장 구조하의 시장 참여자에게 있어서 전력 수요 예측은 매우 관심 있는 사항이다. 최근의 전력 수요 예측 기법으로 예측한 오차율을 살펴보면 평일과는 다르게 특수일의 전력 수요예측은 평균 5%를 상회하는 수준으로 예측의 정확도가 평일 예측에 비해 크게 낮은데 이유는 특수일이 평일에 비하여 부하의 크기가 다소 낮게 나타나고 특수일 마다 계절적인 차이가 있으며 각각의 특수일 마다 고유한 부하의 특성이 있으므로 과거 데이터를 이용할 때 동일 특수일을 이용하게 되며 따라서 평일과는 다르게 일년 단위로 과거 데이터 값들이 취득되므로 오차율이 커진다. 따라서 데이터들을 퍼지화하여 선형계획법을 수행하여 평균 $2{\sim}3%$ 정도의 우수한 결과를 도출한 바 있다. 본 논문에서는 퍼지 선형회귀분석법을 이용한 예측 기법에 최소자승법을 도입하여 특수일 전력 수요예측의 정확도를 개선하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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