• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.23 no.4
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• pp.297-309
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• 2007

The first Korean geostationary weather satellite, Communications, Oceanography and Meteorology Satellite (COMS) will be launched in 2008. The ground station for COMS needs to perform geometric correction to improve accuracy of satellite image data and to broadcast geometrically corrected images to users within 30 minutes after image acquisition. For such a requirement, we developed automated and fast geometric correction techniques. For this, we generated control points automatically by matching images against coastline data and by applying a robust estimation called RANSAC. We used GSHHS (Global Self-consistent Hierarchical High-resolution Shoreline) shoreline database to construct 211 landmark chips. We detected clouds within the images and applied matching to cloud-free sub images. When matching visible channels, we selected sub images located in day-time. We tested the algorithm with GOES-9 images. Control points were generated by matching channel 1 and channel 2 images of GOES against the 211 landmark chips. The RANSAC correctly removed outliers from being selected as control points. The accuracy of sensor models established using the automated control points were in the range of $1{\sim}2$ pixels. Geometric correction was performed and the performance was visually inspected by projecting coastline onto the geometrically corrected images. The total processing time for matching, RANSAC and geometric correction was around 4 minutes.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10d
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• pp.728-733
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• 2006

본 논문은 홈 네트워크 환경에서 무선 센서 네트워크를 이용하여 홈 네트워크 서비스를 제공하는 서비스 모델을 제안한다. 제안된 서비스 모델은 댁내에 고정 센서 노드들을 배치하고 사용자에게 부착 가능한 센서 노드로 무선 센서 네트워크를 구성한다. 홈 서버에는 등록된 사용자 선호도 프로파일과 센서 노드들로부터 수집된 데이터를 데이터베이스로 구축한다. 이 데이터를 상황정보로 분석하여 사용자 개개인의 선호도에 따라 댁내 가전기기들을 자동 설정하고 자동 제어하는 서비스를 제공한다. 제안된 방식은 리눅스 환경에서 MySQL 데이터베이스가 내장된 홈 서버와 TinyOS가 탑재된 센서 노드들을 사용하여 구현하고 서비스를 테스트한다.

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.599-602
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• 2011

A propulsion controller for one-time flight vehicles should be designed robustly so that it can complete its missions even in case sensor failures. These vehicles improve their fault tolerance by back-up sensors prepared for the failure of major sensors, which raises the total cost. This paper presents the NARX model which substitutes vehicles' velocity sensors, and detects failure of sensor signals by using model based fault detection. The designed NARX model and fault detection algorithm were optimized and installed in TI's TMS320F2812 so that they were linked to HILS instruments in real-time. The designed propulsion controller made the vehicle to have better fault tolerance with fewer sensors and to complete its missions under a lot of complicated failure situations. The controller's applicability was finally confirmed by tests under the HILS environment.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.93-96
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• 2022

본 논문에서는 카메라 센서만을 이용하여 손바닥 사진을 촬영하고 추출된 데이터들을 합성하여 멀티 채널 이미지를 생성 및 분류 모델에 입력하여 신원을 확인하는 딥러닝 모델을 제안한다. 이 모델은 손바닥 사진이 입력되면 손바닥 및 손금 세그멘테이션을 이용하여 마스크 이미지를 추출하고 단일 채널로 구성된 이미지들을 멀티 채널 이미지로 합성/재구성하여 신원을 분류하는 딥러닝 모델이다. 이는 카메라 센서 외 다른 센서가 필요 없다는 장점을 가지고 있으며, 비접촉 신원 인식 시스템에 적용할 수 있다.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.31 no.4
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• pp.375-383
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• 2004

As wireless mobile networks have been widely adopted due to their convenience for deployment, the research for improving their performance has been actively conducted. Since their throughput is restrained by the packet corruption rate not by congestion as in wired networks, however, network simulations for performance evaluation need to select the appropriate wireless channel model representing the behavior of propagation errors for the evaluated channel. The selection of the right model should depend on various factors such as the adopted frequency band, the level of signal power, the existence of obstacles against signal propagation, the sensitivity of protocols to bit errors, and etc. This paper analyzes 10-day bit traces collected from real sensor channels exhibiting the high bit error rate to determine a suitable sensor channel model. For selection, it also evaluates the performance of two error recovery algorithms such as a link layer FEC algorithm and three TCPs (Tahoe, Reno, and Vegas) over several channel models. The comparison analysis shows that CM(Chaotic Map) model predicts 3-time less BER variance and 10-time larger PER(Packet Error Rate) than traces while these differences between the other models and traces are larger than 10-time. The simulation experiments, furthermore, prove that CM model evaluates the performance of these algorithms over sensor channels with the precision at least 10-time more accurate than any other models.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.43 no.2
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• pp.220-234
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• 2008

In many security monitoring contexts, the performance or efficiency of surveillance sensors/networks based on a single sensor type may be limited by environmental conditions, like illumination change. It is well known that different modes of sensors can be complementary, compensating for failures or limitations of individual sensor types. From a location analysis and modeling perspective, a challenge is how to locate different modes of sensors to support security monitoring. A coverage-based optimization model is proposed as a way to simultaneously site k different sensor types. This model considers common coverage among different sensor types as well as overlapping coverage for individual sensor types. The developed model is used to site sensors in an urban area. Computational results show that common and overlapping coverage can be modeled simultaneously, and a rich set of solutions exists reflecting the tradeoff between common and overlapping coverage.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.34 no.7
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• pp.71-78
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• 2006

Sun sensors are frequently implemented by satellites for attitude sensing, due to its simple manufacturability and light weight. A modeling of sun sensors has an important effect on the accuracy of satellite attitude determination. This paper addresses a new modeling of a 2-axis miniature fine sun sensor with improved accuracy. Unlike other previous algebraic modeling methods, the newly suggested physical modeling method takes into account the shadowing effect of the slit thickness. It was shown that a newly proposed sun sensor modeling provides a substantial accuracy improvement of 29% compared to the generic algebraic modeling. The proposed sensor modeling was validated using 2-axis fine sun sensors with FOV(Field of View) of ${\pm}60^{\circ}$ mounted on HAUSAT-2 small satellite, currently under development by SSRL(Space System Research Lab.) at Hankuk Aviation University, Korea.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1954-1955
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• 2011

본 연구에서는 교육용으로 제작된 NXT 장비에 설치된 Light 센서, Ultrasonic센서, Sound센서를 이용하여 각 거리(10~60cm)에서 5cm 간격으로 각 센서 데이터를 취득하였다. 데이터 취득은 NI(National Instrument)에서 제공하는 LabVIEW Software를 사용하여 각 거리마다 100개의 셈플 데이터를 취득하였다. 취득한 데이터는 제안한 모델의 입력 데이터로 사용하여 실제거리와 모델 출력과의 정확도를 평가 하였다. 본 연구에서 제안한 모델은 지능형 모델 중 퍼지추론 기반의 최적 다항식 RBF 뉴럴네트워크(Radial Basis Function Neural Network; RBFNN)를 설계한다. 제안된 RBFNN은 기존 RBF 뉴럴네트워크를 기반으로 한 구조로, 퍼지추론 메커니즘의 기능적 모듈 동작 특성을 갖도록 정규화 부분을 추가하고, 은닉층과 출력층 사이의 연결가중치를 기존 상수항에서 선형식(first order)으로 확장한 형태이다. 또한 최적의 알고리즘인 PSO(Paticle Swarm Optimization)와 DE(Differential Evolution)을 이용하여 제안된 모델의 파라미터들을 동정하여 성능을 비교, 분석 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.552-555
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• 2019

디지털 트윈이란 현실 세계의 물리적인 사물을 컴퓨터 상에 동일하게 가상화 시키는 기술을 의미하는 것으로, 물리적 사물이나 시스템을 모델링하거나 IoT 기술에 접목되어 활용되고 있는 기술이다. 디지털 트윈 기술은 가상의 모델을 무한정 시뮬레이션을 통해 동작을 튜닝하고 환경변화에 대한 대응을 미리 실험하여 리스크를 최소화할 수 있는 장점을 지닌다. 최근 인공지능이나 기계학습에 관련된 기술들이 주목받기 시작하면서, 이와 같은 물리적인 사물의 모델링 작업을 데이터 기반으로 수행하려는 시도가 증가하고 있다. 특히, 산업현장에서 많이 활용되는 인더스트리 4.0 공장 자동화의 핵심인 협력 로봇의 디지털 트윈을 구축하기 위해서는 로봇의 동작을 인지하는 과정이 필수적으로 요구된다. 그러나 현재 협력 로봇의 동작을 인지하기 위한 시도는 미비하며, 센서 데이터를 기반으로 동작을 역으로 예측하는 기술은 더욱 그렇다. 따라서 본 논문에서는 로봇의 동작을 인지하기 위해 가정용 협력 로봇에서 전류 및 관성 데이터를 수집하기 위한 실험 환경을 구축하고, 수집한 센서 데이터를 기반으로 한 동작 예측 모델을 제안하고자 한다. 제안하는 방식은 로봇의 동작 명령어를 조인트 위치 기반으로 분류하고 전류와 위치 센서 값을 사용하여 학습을 통해 예측하는 방식이다. SVM 을 이용하여 학습한 결과, 모델의 성능은 평균적으로 정확도, 정밀도, 및 재현율이 모두 96%로 평가되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.399-399
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• 2022

최근 국지성 호우 등 홍수방어 시설의 설계빈도를 초과하는 강우 발생으로 홍수피해가 증가하고 있다. 그 중 도시지역의 내수침수 피해는 전체 피해액의 50%를 넘는다. 그러나 우수관거의 노후화 및 통수능 부족으로 우수의 즉각적인 배출이 이루어지지 않아 침수피해가 증가하고 있다. 침수피해의 주요 원인 중 저지대 지역 및 우수관거의 통수능력 부족이 침수피해의 가장 큰 원인을 차지한다. 따라서 도심지의 경우 내수침수로 인한 피해가 증가하고 있는 점을 감안하면 배수관거와 연계한 저류시스템 구축으로 침수 빈발 지역의 치수 능력 향상을 통하여 경제적 피해를 저감시킬 수 있다. 저류시스템은 현장 노면수 저류를 위한 측구 저류조와 저류조 운영 시스템을 의미하며, 저류조 운영 시스템 모델에 대한 연구를 수행하였다. 측구 저류조 운영 시스템 구축을 위해서 현장 센싱(Sensing)데이터와 연계할 수 있는 정보체계 및 운영 시스템 모델이 필요하다. 이에 센서를 활용한 도심지 측구 저류조 운영 시스템 모델을 제시한다. 먼저 센서의 구성은 측구 저류조 내의 협소한 공간과 전원공급, 방진·방수 문제를 해결할 수 있도록 구성되어야 하며, 무전원 근거리 이동통신기술(RFID)을 적용하여 측구 저류조 운영 시스템 수집서버와 통신하여 센싱 데이터를 저장한다. 데이터는 근거리 RFID 리더기가 측구 저류조로부터 센싱 정보를 수신하여 통신모듈에 수신한 저류조 개폐도어 열림과 닫힘 시그널(signal), RFID의 고유 ID 등을 전달 받아 운영 시스템 내의 RFID 이력 DB(Database)에 기록한다. 기록된 정보는 각각 RFID 일련번호, 기록 시간, 동적센서 시그널 값 등이 저장되어 각각의 측구 저류조의 상태를 확인할 수 있어야 한다. 저류량 산정을 위해서 GIS기반의 하수도 시설물 속성 데이터를 포함하는 운영 시스템을 구성해야 한다. 운영 시스템은 수집된 센서정보를 시계열 단위로 분석하고 위치정보 기준으로 측구 저류조 내의 총 저류량 산출에 필요한 기초정보를 제공하며 결과를 표출한다. 따라서 하수도 시설물의 속성정보를 포함하여 측구 저류조 및 센서의 속성정보 정의가 필요하며, 공간정보 파일(Shape File)을 적용하여 GIS 운영 시스템을 구축하여야 한다. 운영 시스템은 저류조 만관상태와 총 저류량을 산출하여 침수위험 알림을 제공할 수 있으며, 예상 강우에 따른 도심지 피해를 역으로 예측하여 강우사상 빈도에 따른 측구 저류조 체적을 결정할 수 있다.