Korea Astronomy and Space Science Institute has been developing one mobile and one stationary satellite laser ranging system for the space geodesy research and precise orbit determination since 2008, which are called as ARGO-M and ARGO-F, respectively. They will be capable of daytime laser ranging as well as nighttime and provide the accurate range measurements with millimeter level precision. Laser ranging accuracy is mostly dependent on the optics and optoelectronic system which consists of event timer, optoelectronic controller and photon detectors in the case of ARGO-M. In this study, the optoelectronic system of ARGO-M is addressed and its critical design is also presented. Additionally, the experiment of the integrated optoelectronic system was performed in the laboratory to validate the functional operation of each component and its results are analyzed to investigate ARGO-M performance in advance.
본 논문에서는 영상처리를 위한 웨이브렛 변환 디지틀 필터 설계의 하드웨어 구조를 제안한다. 웨이브렛 변환을 위하여 필터 뱅크 피라미드 알고리즘을 이용하고 각각의 필터는 FIR 필터로 구현하였다. 그리고 메모리 제어기를 하드웨어로 구현하여 DWT 계산이 수행되므로 단순한 파라미터 입력만으로 영상 데이터의 다중해상도 분해를 효율적으로 처리할 수 있었다. 본 논문에서의 영상처리 결과는 FPGA의 하드웨어적 제한으로 인한 11bit의 가수처리 때문에, 512×512 흑 백영상에 대하여 33㏈의 PSNR이 나타났다. 그리고 QMF(Quadrature Mirror Filter)의 특성을 이용하여 DWT(Discrete Wavelet Transform) 계산에 필요한 승산기의 수를 절반으로 줄임으로써 하드웨어의 크기도 감소하였다. 그러므로 제안된 방법은 하드웨어 크기의 감소에 따른 영상처리의 효율성을 증대할 수 있다. DWT 필터 뱅크의 제안된 하드웨어 설계는 VHDL 코딩으로 설계합성을 하여 테스트 보드가 제작되었으며, 실행프로그램은 MFC++로, 영상복원 디코드 응용프로그램은 C++언어를 이용하여 구현하였다.
본 논문에서는 송수화기를 사용하지 않고도 통화 가능한 핸즈프리 통화방식에서 스피커의 출력신호가 마이크로 입력되는 음향반향(acoustic echo)을 효과적으로 제거할 수 있는 음향반향 제거기가 적용된 핸즈프리 전화기의 구현에 관하여 연구한다. 적응필터만을 적용한 기존의 음향반향 제거기는 반향신호와 동시통화의 문제를 동시에 해결하는데 있어서 많은 어려움을 갖고 있다. 이를 해결하기 위해서 본 논문에서는 modified NLMS 알고리즘이 적용된 적응필터, 두 개의 독립된 망각인자(forgetting factor)를 이용하여 원단신호의 음성구간을 정확하게 검출하는 VAD, 마이크신호와 잔여반향신호의 상호상관계수를 이용하여 동시통화 구간을 신속하고 정확하게 판단하기 위한 동시통화 검출기, 그리고 VAD와 동시통화 검출기를 이용한 출력제어부로 구성된 음향반향 제거기를 제안한다. 이러한 구조의 음향반향 제거기가 적용된 핸즈프리 전화기는 기존의 핸즈프리 전화기와 차별되게 반향도 없고 동시통화도 원활한 성능을 보여준다.
Tamsulosin or a salt thereof such as its hydrochloride salt has been known to have an adrenaline ${\alpha}$ receptor blocking action for urethra and prostate areas. It has been widely used as a drug which lowers the prostate pressure and improves urinary disturbance accompanied by prostate-grand enlargement, thus for the treatment of prostatic hyperplasia. To avoid dose-dependent side effects of tamsulosin upon oral administration, the development of sustained-release delivery system is essentially required, that can maintain therapeutic drug levels for a longer period of time. The aim of this study was therefore to formulate sustained-release tamsulosin granules and assess their formulation variables. We designed entric coated sustained-release tamsulosin granules for this purpose. Nano-pores in the outer controlled release membrane were needed in order to obtain initial tamsulosin release even in an acidic environment such as gastric region. In our sustained release osmotic granule system, hydroxypropylmethylcellulose in a drug-containing layer was used as a rate controller. The drug-containing granules were coated with hydroxypropylmethylcellulose phthalate (HPMCP) and Eudragit, along with glycerol triacetate as an aqueous nano-pore former. The release of tamsulosin depended heavily on the type of Eudragit such as RS, RL, NE 30D, used in the formulation of controlled release layer. These results obtained clearly suggest that the sustained-release oral delivery system for tamsulosin could be designed with satisfying drug release profile approved by the Korean Food and Drug Administration.
자세제어 M&S(Modeling & Simulation)는 모델링 정밀도에 따라 간단한 자세제어 알고리즘 설계부터 실제 탑재 소프트웨어 검증까지 활용될 수 있다. 본 논문은 CMG 기반 위성 자세제어를 위한 M&S 소프트웨어를 소개한다. 개발된 소프트웨어는 크게 6자유도 모델링과 자세제어 알고리즘으로 나뉠 수 있다. 6자유도 모델링은 CMG 구동기 모델링과 우주환경 모델링(궤도외란/자세외란)을 포함한다. 자세제어 알고리즘은 CMG 모터속도 제어기(내부루프)부터 토크명령생성 및 스티어링 법칙(외부루프)을 포함한다. M&S는 하위 레벨인 CMG 모터제어부터 상위 레벨인 지구관측임무 수행까지 단계적으로 수행되며, 적용 레벨에 따라 3개 모듈로 나뉜다. 본 M&S 소프트웨어는 초기 자세제어 알고리즘 개발을 목표로 개발되었는데, 향후 상세한 위성체/구동기 모델링 및 우주환경 모델링을 반영해 점차 활용 범위를 넓힐 수 있을 것으로 기대된다.
A more accurate understanding of the irrigation water supply is necessary for efficient agricultural water management. Although we measure water levels in an irrigation canal using ultrasonic water level gauges, some errors occur due to malfunctions or the surrounding environment. This study aims to apply CNN (Convolutional Neural Network) Deep-learning-based image classification and segmentation models to the irrigation canal's CCTV (Closed-Circuit Television) images. The CCTV images were acquired from the irrigation canal of the agricultural reservoir in Cheorwon-gun, Gangwon-do. We used the ResNet-50 model for the image classification model and the U-Net model for the image segmentation model. Using the Natural Breaks algorithm, we divided water level data into 2, 4, and 8 groups for image classification models. The classification models of 2, 4, and 8 groups showed the accuracy of 1.000, 0.987, and 0.634, respectively. The image segmentation model showed a Dice score of 0.998 and predicted water levels showed R2 of 0.97 and MAE (Mean Absolute Error) of 0.02 m. The image classification models can be applied to the automatic gate-controller at four divisions of water levels. Also, the image segmentation model results can be applied to the alternative measurement for ultrasonic water gauges. We expect that the results of this study can provide a more scientific and efficient approach for agricultural water management.
In this study, we propose the terrain following algorithm using model predictive control and nonlinear disturbance observer-based backstepping sliding mode controller for an aircraft system. Terrain following is important for military missions because it helps the aircraft avoid detection by the enemy radar. The model predictive control is used to replace the generating trajectory and guidance with the flight path angle constraint. In addition, the aircraft is affected to the parameter uncertainty and unknown disturbance such as wind near the mountainous terrain. Therefore, we suggest the nonlinear disturbance-based backstepping sliding mode control method for the aircraft that has highly nonlinearity to enhance flight path angle tracking performance. Through the numerical simulation, the proposed method showed the better tracking performance than the traditional backstepping method. Furthermore, the proposed method presented the terrain following maneuver maintaining the desired altitude.
본 연구는 온실환경의 변화 정도에 따라 환경제어 구동기를 조합하고 제어할 수 있게 하는 다중 위상 처리구조를 갖는 온실 복합환경제어 알고리즘을 설계하고 검증한다. 복합환경제어 시스템은 온실 내외부에 설치된 센서들이 감지한 정보를 복합환경제어기가 분석하여 작물 생육 환경이 유지되도록 각종 구동기를 복합적으로 작동시키는 시스템이다. 복합환경제어기는 복합환경제어 알고리즘으로 제어를 지시하는데, 복합환경제어 알고리즘은 측정장치의 입력값, 구동장치의 상태값, 초기 설정값 등으로 구동기 제어장치 운영에 필요한 결과값을 산출한다. 기존의 알고리즘들은 대부분 반복주기별로 구동기 제어장치들의 제어절차를 단일 위상에서 수행하는데, 산출값의 오차로 인해 온실환경에 이상변화를 일으킬 수 있다. 제안한 알고리즘은 환경통제, 환경조절, 장치운영이라는 다중 위상에 제어절차를 분산하였다. 즉 매 반복주기 마다 먼저 환경통제 위상에서 환경변화를 감지하고, 다음으로 환경조절 위상에서 해당 환경을 조절할 수 있는 구동기 제어장치들을 조합하며, 마지막으로 장치운영 위상에서 구동기 제어장치가 제어하는데 필요한 제어값을 산출한다. 제안한 알고리즘은 온실 환경요소와 구동기 제어장치 간의 관계를 분석한 결과를 기반으로 하여 설계되었다. 검증 분석에 의하면, 다중 위상 처리구조는 구동기 제어장치의 설정값을 수정 또는 보완할 수 있는 여지를 제공하고, 관련된 환경요소의 변화를 한꺼번에 반영한 구동기 제어장치의 운영을 가능하게 한다. 또한 이 구조는 기존 조건 기반 복합환경제어 알고리즘 개선에 적용할 수 있어서 최적 온실환경 조성을 목표로 하는 복합환경제어 시스템의 개발에 기여할 것이다.
본 논문은 인공위성의 자세명령을 해석적으로 생성하는 기법을 제안한다. 실제 위성에서는 1) 구동기 성능, 2) 위성체 유연구조, 3) 원격명령 데이터크기 등과 같은 제한조건들이 존재하고, 이로 인해 해석적인 자세명령 해를 구하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 고유축 회전, 프로파일 형상화를 통해 문제를 단순화하는 방법을 제안하고, 최종적으로 해석적 해를 유도하였다. 생성된 자세명령은 온-보드 자세제어기의 피드포워드 입력 형태로 사용되어 위성의 기동성을 높일 수 있다. 각속도 경계조건에 따라 rest-to-rest 기동과 spin-to-spin 기동으로 나누어 자세명령 해를 유도하였다. 시뮬레이션 예제를 통해 제안된 자세명령생성 기법이 구동기 제한조건을 지키면서 초기/최종 시간에서의 경계조건도 잘 만족하는 것을 확인하였다. 제안된 해석 해는 자세명령을 비교적 적은 수의 파라미터로 구현할 수 있어 원격명령 데이터크기 측면에서 경쟁력이 있다. 또한, 해석 해로 반복계산이 필요없어 온-보드 자세명령생성 자동화에도 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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