이제까지 제안된 캠퍼스 내 차량 관리 시스템은 단순한 차량의 출입만을 관리하기 위한 시스템이며 주차권을 발급하거나 CCTV를 이용한 차량 식별, 또는 간단히 차량에 부착된 RFID 태그를 인식하여 차단기의 계폐를 통제하는 시스템이 대표적이다. 이 시스템들은 차량의 출입만 통제할 뿐 차량의 위치를 파악하여 주차관리에 적용할 수 없는 어려움이 있다. 본 논문1)에서는 센서노드를 이동차량에 부착해 WSN의 위치추적기술의 하나인 센서노드에서 발신되는 수신신호세기를 이용한 방법을 통하여 수신 신호 세기(RSSI Received Signal Strength Indication) 정보의 데이터베이스를 구축해 차량과의 거리계산과 위치까지 추적할 수 있는 응용프로그램을 구현함으로써 캠퍼스 내 차량의 위치파악과 주차관리 등에 있어 보다 효율적인 방법을 제시하였다.
The aim of this paper is to present the method of identifying the impact location on the plate. This basic research has the future purpose to achieve the human-interaction technology based on the signal processing, piezoelectric materials, and wave propagation. The present work concerning the location identification of a single impact on the plate simulated the waveform numerically generated by impact force and applied the SWFOM(sliced Wigner higher fourth order moment) to the waveform to get the arrival time differences due to impact force between three sensors attached to the plate. The simulated signal is useful to get the information for time interval for the only direct wave. This information is used the source localization by using experimental work. The measured signal is also used for source localization of a single impact based on the higher order time frequency as a novel work.
이제까지 제안된 캠퍼스 내 차량 관리 시스템은 단순한 차량의 출입만을 관리하기위한 시스템이며 주차권을 발급하거나 CCTV를 이용한 차량 식별, 또는 간단히 차량에 부착된 RFID 태그를 인식하여 차단기의 계폐를 통제하는 시스템이 대표적이다. 이 시스템들은 차량의 출입만 통제할 뿐 차량의 위치를 파악하여 주차관리에 적용할 수 없는 어려움이 있다. 본 논문에서는 센서노드를 이동차량에 부착해 WSN의 위치추적기술의 하나인 센서노드에서 발신되는 수신신호세기를 이용한 방법을 통하여 수신 신호 세기(RSSI : Received Signal Strength Indication) 정보의 데이터베이스를 구축해 차량과의 거리계산과 위치까지 추적할 수 있는 응용프로그램을 구현함으로써 캠퍼스 내 차량의 위치 파악과 주차관리 등에 있어 보다 효율적인 방법을 제시하였다.
본 논문에서는 무선 센서 노드의 실내 위치 추적 시스템을 제안한다. 위치 추정에 사용하는 센서 값으로 RF 인터페이스의 수신 신호 강도 (RSSI)를 사용한다. 이동 노드를 부착한 사용자와 실내에 고정된 다수의 고정 노드의 신호 강도를 수신하여 사용자의 위치를 결정한다. 제안한 시스템은 측정에 의한 2.4GHz log-normal path loss 모델의 수신강도와 유클리드 거리 계산 방법과 신호 강도를 결합한다. 실험결과를 통해서 1.3m 이내의 오차로 위치를 추정함을 확인하였다.
무선센서 네트워크에서, 위치기반의 라우팅 알고리즘은 네트워크의 성능을 향상 시킬 수 있다. 따라서 많은 위치 추적 알고리즘이 제안되고 있다. 하지만, 실제 상황의 무선센서 네트워크에서 각각의 노드가 자신의 위치를 인지할 시 오차가 수반된다. 특히 실내 환경은 콘크리트 벽이나 가구와 같은 NLOS환경을 만드는 장해물을 가지고 있기 때문에 위치 추적 시 심각한 오차가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 앵커노드로부터 얻어지는 위치정보로 구축한 토폴로지와 모바일 노드간의 연결을 가중치로 하는 MST 토폴로지 정보의 차이점을 이용해서 위치 오차를 보정하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 NLOS환경이 존재하는 네트워크에서, 위치 오차를 보정하여 위치기반 네트워크의 성능을 개선할 수 있다.
하구둑은 해수의 역류에 의한 염수침입을 방지하고 유역에 필요한 담수를 확보하기위하여 건설되며, 하구둑에 의하여 하천의 하구에 담수호가 생성된다. 하구담수호에 의해 기존에 염해로 취수할 수 없었던 하천구간에서의 취수가 가능하게 되며, 하구담수호를 일정한 수위로 관리함으로써 상당량의 농업용수를 확보할 수 있다. 이와 관련하여 하구담수호에 의하여 확보되는 수자원량에 대해 설계 당시의 분석 자료들이 있기는 하지만, 대부분 연 총량의 형태로 나타나 있으며, 수리권과 관련하여 하구둑에 의하여 추가적으로 확보되는 수리권 가용수량이 얼마인지에 대한 분석은 거의 없다. 그것은 하구둑의 방류량이 댐의 방류량과는 달라서 조석의 영향을 매우 크게 받기 때문에 단순한 물수지 분석으로 이를 모의하기 힘들기 때문이다. 게다가 1일 2회의 조석이 발생하므로 1일단위의 물수지 분석은 어려운 현실이다. 그럼에도 불구하고 하구둑에서 많은 양의 농업용수 취수가 이루어지고 있다. 과연 얼마정도의 양이 수리권으로서의 역할을 할 수 있는지 모르고 임의적인 허가가 계속 부여될 경우, 갈수 시 용수공급의 안정성을 확보할 수 없게 될 것이다. 따라서 안정적인 용수의 공급을 위한 적절한 수리권 가용수량에 대한 추정 필요하다. 이에 본 연구에서는 영산강하구둑의 실시간 운영을 위하여 고 등(2004)이 개발한 "영산강하구 둑 물관리 프로그램"의 기본적인 조위의 예측과 배수갑문의 방류량 산정기법 등과 수자원장기종 합계획(2006) 수립 시에 사용된 장기간의 일자연유량을 이용하여 하구둑의 수리권 가용수량 추정 모형을 개발하고, 이를 영산강 하구둑에 의해 생성된 영산호에 적용함으로써 영산호에 의해 증가되는 수리권 가용수량에 대해 고찰하여 보았다., 그리고 T-P $77.7{\sim}96.6%$(평균 94.3%)로 산정되었다. 이러한 결과는 대청호로 유입하는 유기물과 영양염류 연간 부하량의 80% 이상이 강우-유출과 함께 유입하는 것을 의미하며, 저수지 수질관리를 위해서는 유역차원의 비점오염원 관리가 시급함을 시사한다.하기 위해, 수렴흐름 추적자시험에 의한 종분산지수와 시험대수층의 평균선형유속을 이용하여 종분산계수를 구하였다. 현장에서 수행된 양수시험에 의한 평균선형유속 22.44 m/day와 평균 종분산지수 0.4155 m를 적용하여 산정된 종분산계수는 $9.32\;m^2/day$이었다. 따라서, 시험부지 내 충적층에서 일정한 양수율$(2,500\;m^3/day)$로 지하수를 개발할 시에 양수정 주변지역으로 유입되는 염소이온의 확산면적은 1일 $9.32\;m^2$ 정도일 것으로 나타났다.적인 $OH{\cdot}$ 의 생성은 ascorbate가 조직손상에 관여할 가능성을 시사하였다.었다. 정확한 예측치를 얻기 위하여 불균질 조직이 조사야에 포함되는 경우 보정이 요구되며, 골반의 경우 골 조직의 보정이 중요한 요인임을 알 수 있었다. 이를 위하여 불균질 조직에 대한 정확한 정보가 요구되며, 이는 CT 영상을 이용하는 것이 크게 도움이 되리라 생각된다.전시 슬러지층과 상등액의 온도차를 측정하여 대사열량의 발생량을 측정하고 슬러지의 활성을 측정할 수 있는 방법을 개발하였다.enin과 Rhaponticin의 작용(作用)에 의(依)한 것이며, 이는 한의학(韓醫學) 방제(方劑) 원리(原理)인 군신좌사(君臣佐使) 이론(理論)에서 군약(君藥)이 주증(主症)에 주(
본 연구에서는 속초 인근에 설치된 파향 파고계로 관측되는 파랑 자료를 이용하여 동해안 주요지역에 너울성 고파를 예측할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. SWAN 모형을 이용하여 연안의 파랑 관측 자료로부터 고파 발생지로 추정되는 외해지점의 파랑 제원을 추정하였다. 그리고, 추정된 파랑 제원을 경계조건으로 하여 파향선 추적법을 사용하여 동해안 주요 지점의 너울성 고파를 예측하였다. 관측지점에서 SWAN 모형과 파향선 추적법에서 예측되는 파랑 제원을 가상의 설정값 또는 관측값과 비교하여 예측알고리즘의 정확성을 검증하였다. 동해안 실시간 파랑관측시스템과 본 연구결과를 활용하면 동해안 너울성 고파의 예측을 향상시킬 수 있다.
본 논문에서는 실내 무선 채널을 고려한 3차원 위치 추적 알고리즘을 제안하고 그 시스템을 구현하였다. 본 시스템에서는 IEEE 802.15.4a 표준이 적용된 나노트론사의 상용화 모듈을 이동과 고정 노드에 사용하였다. 이 모듈은 거리 측정의 해상도를 향상시키기 위하여 첩 주파수 확산 방식을 채용하였으며, 거리는 수신된 신호 세기(RSS) 크기와 삼변측량법을 바탕으로 계산되었다. 테스트베드는 제안된 알고리즘의 위치 추적 평가 오차를 측정하고 비교하도록 구현하였다. 제안된 방법의 실험 결과 위치 평가의 정확도는 사무실 건물 내의 무선 환경에서 1m 정도의 거리 오차 정확도를 확인할 수 있었다.
외부 환경변화에 적응하여 MPP를 추적할 수 있는 포복경 영양 번식(VPR; Vegetative Propagation by Runner) 최적화 알고리즘 기반 MPPT 알고리즘을 제시하였다. VPR 알고리즘은 영양기관을 기반으로 군집 이동 번식하는 식물 생태를 모방한 알고리즘으로 식물의 노화 및 부근(Rhizome)에 대한 주변탐색 절차를 수행하여 최적점 인근의 주변을 지속적으로 탐색할 수 있다. 따라서 VPR 기반 MPPT 알고리즘의 경우, MPPT 알고리즘이 수행되는 시점에 발생하는 외부 환경변화에 적응하여 최적점을 탐색할 수 있다. 본 논문에서는 다수의 모의실험을 통해 VPR 기반 MPPT 알고리즘의 성능을 분석하였다. 더불어 PSO(Particle Swarm Optimization) 기반 MPPT 알고리즘과 동일한 환경에서 성능 비교를 통해 성능의 우수성을 비교하였다.
본 논문에서는 인공지능 알고리즘을 운용할 수 있는 고성능 소형 컴퓨터인 젯슨 나노를 기반으로 차량 추적 기능을 가진 캔위성 시스템을 제안한다. 캔위성 시스템은 캔위성과 지상국으로 구성되며, 캔위성은 대기권 내에서 낙하하며 장착된 센서를 통해 얻은 데이터를 무선통신을 이용해 지상국으로 전송한다. 기존 캔위성은 단순히 수집된 정보를 지상국에 전송하는 임무로 제한되며, 제한된 낙하 시간과 무선통신의 대역폭 제한으로 효율적인 임무 수행에는 한계가 있었다. 본 논문에서 제안하는 젯슨 나노 기반의 캔위성은 사전에 학습된 신경망 모델을 이용하여 공중에서 촬영한 영상에서 차량의 위치를 실시간으로 탐지 후, 2축 모터를 이용하여 카메라를 움직여 차량을 추적한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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