KRS which is subsystem of Korea Augmentation Satellite System (KASS) performs a role of collecting and monitoring GPS signals. In order to generate the accurate correction message, the site which meets the requirements should be selected and verification to meet each requirement should be accompanied. When the sites are selected, the environmental considerations are EMI, clear horizon (CH) and multipath. Of these, EMI and CH can be checked for satisfaction by instrumentation, but multipath error is difficult to predict. Therefore, multipath error analysis for the installation position of actual antenna at each KRS site should be preceded, and multipath scenario should be generated for each location to analyze the effects of the resulting system performance. In this paper, based on satellite signals collected from each KRS sites, the method for analyzing multipath error in each KRS sites is described, and the multipath error is analyzed. Also to perform an analysis of the effects on system performance due to multipath error, multipath error modeling is performed for the generation of simulation scenarios.
Purpose - This study aims to suggest a developmental direction to small enterprisers who start their business. The developmental direction makes the small enterprisers more stable with providing the Business District Information System service, which offers the location and business area's information aimed at pre-enterprisers after analyzing its overcrowded index's current state and problems. Research design, data, and methodology - This research proposes the developmental direction for helping the pre-small enterprisers to have more stability through examining the Business District Information System's-operated by Small Enterprise and Market Service-overcrowded index's current state and problems. Results - This system has drawbacks about giving the start-up overcrowded index as follows: ① non-accurate consultative group for sharing the DB ② providing analysis information, not evaluation information ③ not to anticipate the changes of business types & the flow of business district and perceive the symptom data with providing predictive information. Conclusions - This system should be more publicized through the mass media for making it approachable with collecting the user's opinion and investigating customer satisfaction & the level of awareness.
With the proliferation of advanced wireless network and sensor technologies, smart devices under USN(ubiquitous sensor network) environment are capable of collecting context information such as temperature, humidity, weight, and location about objects at real time. Therefore, applications must be able to analyze collected information and notify useful information to wanted users timely. This service can be realized by implementing an event-based middleware. In the middleware, event messages collected from physical environment will be filtered according to profiles that users define in advance and the result will be sent to the interested users. In this paper, we present XML-based event model, ECA-based profile model, and the architecture of an event-based middleware suitable to USN environment. We will also model and describe them using the examples of logistics area. By implementing the system based on the design above, the middleware enable applications or users to easily access to physical sources. The proposed middleware can also apply to not only logistics area but also other various areas under USN environment such as intelligent traffic control system, national disaster management system and u-medical system.
Kim, Sang-Yeob;Kim, Kwang-Deuk;Bae, Kyoung-Ho;Ryu, Keun-Ho
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.28
no.2
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pp.233-237
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2010
The recent advance of sensor networks and ubiquitous techniques allow collecting and analyzing of the data which overcome the limitation imposed by time and space in real-time for making decisions. Also, analysis and prediction of collected data can support useful and necessary information to users. The collected data in sensor networks environment is the stream data which has continuous, unlimited and sequential properties. Because of the continuous, unlimited and large volume properties of stream data, managing stream data is difficult. And the stream data needs dynamic processing method because of the memory constraint and access limitation. Accordingly, we analyze correlation stream data using principal component analysis. And using result of analysis, it helps users for making decisions.
Kang, Jae Min;Lim, Deok Won;Chun, Sebum;Heo, Moon Beom;Yeom, Chan Hong
Journal of Aerospace System Engineering
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v.8
no.2
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pp.40-48
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2014
In this paper, a prototype of GPS jammer localization system for precise landing is developed. The jammer localization system consists of the four jamming signal receivers for collecting RF signal, one central tracking station for estimating jammer position, and one monitoring station for displaying estimated position on the map. In order to estimate jammer location TDOA and AOA algorithm are introduced, and the function and design parameters of the developed prototype are proposed. CW, DSSS, Swept CW jamming signals were generated and used. From the results, it can be confirmed that developed system meets the performance goal.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.10
no.3
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pp.136-145
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2018
The disaster monitoring technique by combination of the measurement method and the fine precision of the sensor collecting the satellite-based information that can determine the displacement space is available in a variety of diagnostic information and the GIS/GNSS by first sensor it is being requested from them. Be large and that the facility is operated nationally distributed torsional displacement of the terrain and facilities caused by such natural disasters progress of various environmental factors and the surroundings. To diagnose this spatial information, which contains the various sensors and instruments tracks the precise fine displacement of the main construction structures and the first reference in the Geospatial or more three-dimensional detailed available map and location information using the installed or the like bridges and tunnels produced to a USN/IoT change at any time, by combining the various positioning analysis of mm-class for the facility main area observed is required to constantly in the real time information of the USN/IoT environment sensor, and to utilize this as a precise fine positioning information by UAV/Drone to the precise fine displacement of the semi-permanent infrastructures. It managed to be efficient management by use of new technologies, analyzing the results presented to a method capable of real-time monitoring for a large structure or facility to construction disaster prevention.
Rashid, Khandakar M.;Datta, Songjukta;Behzadan, Amir H.;Hasan, Raiful
Journal of Construction Engineering and Project Management
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v.8
no.1
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pp.10-21
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2018
Many construction projects involve a plethora of safety-related problems that can cause loss of productivity, diminished revenue, time overruns, and legal challenges. Incorporating data collection and analytics methods can help overcome the root causes of many such problems. However, in a dynamic construction workplace collecting data from a large number of resources is not a trivial task and can be costly, while many contractors lack the motivation to incorporate technology in their activities. In this research, an Android-based mobile application, Preemptive Construction Site Safety (PCS2) is developed and tested for real-time location tracking, trajectory prediction, and prevention of potential collisions between workers and site hazards. PCS2 uses ubiquitous mobile technology (smartphones) for positional data collection, and a robust trajectory prediction technique that couples hidden Markov model (HMM) with risk-taking behavior modeling. The effectiveness of PCS2 is evaluated in field experiments where impending collisions are predicted and safety alerts are generated with enough lead time for the user. With further improvement in interface design and underlying mathematical models, PCS2 will have practical benefits in large scale multi-agent construction worksites by significantly reducing the likelihood of proximity-related accidents between workers and equipment.
This paper describes an image processing algorithm capable of recognizing road lanes by using a CDF(cumulative distribution function). The CDF is designed for the model function of road lanes. Based on the assumptions that there are no abrupt changes in the direction and location of road lanes and that the intensity of lane boundaries differs from that of the background, we formulated the CDF, which accumulates the edge magnitude for edge directions. The CDF has distinctive peak points at the vicinity of lane directions due to the directional and the positional continuities of a lane. To obtain lane-related information a scatter diagram was constructed by collecting edge pixels, of which the direction corresponds to the peak point of the CDF, then the principal axis-based line fitting was performed for the scatter diagram. Noises can cause many similar features to appear and to disappear in an image. Therefore, to reduce the noise effect a recursive estimator of the CDF was introduced, and also to prevent false alarms or miss detection a scene understanding index (DUI) was formulated by the statistical parameters of the CDF. The proposed algorithm has been implemented in real time on video data obtained from a test vehicle driven on a typical highway.
Limited, noisy data in vibration testing is a hindrance to the development of structural damage detection. This paper presents a method for optimizing sensor placement and performing damage detection using finite element model updating. Sensitivity analysis of the modal flexibility matrix determines the optimal sensor locations for collecting information on structural damage. The optimal sensor locations require the instrumentation of only a limited number of degrees of freedom. Using noisy modal data from only these limited sensor locations, a method based on model updating and changes in the flexibility matrix successfully determines the location and severity of the imposed damage in numerical simulations. In addition, a steel cantilever beam experiment performed in the laboratory that considered the effects of model error and noise tested the validity of the method. The results show that the proposed approach effectively and robustly detects structural damage using limited, optimal sensor information.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.12
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pp.427-436
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2016
Due to disasters such as earthquakes and landslides in urban areas, persons have been buried inside collapsed buildings and structures. Rescuers have mainly utilized detection equipment by applying sound, video and electric waves, but these are expensive and due to the directional approaches onto the collapsed site, secondary collapse risk can arise. In addition, due to poor utilization of such equipment, new human detection technology with quick and high reliability has not been utilized. To address these issues, this study develops a wireless signal-based human detection module that can be loaded into an Unmanned Aerial Vehicle (UAV). The human detection module searches for the 3D location for buried persons by collecting Wi-Fi signal and barometer sensors data transmitted from the mobile phones. This module can gain diverse information from mobile phones for buried persons in real time. We present a development framework of the module that provides 3D location data with more reliable information by delivering the collected data into a local computer in the ground. This study verified the application feasibility of the developed module in a real collapsed area. Therefore, it is expected that these results can be used as a core technology for the quick detection of buried persons' location and for relieving them after disasters that induce building collapses.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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