Among the factors that must be taken into account when using thermal imaging cameras that are expanding their application to various fields, a basic study was conducted focusing on temperature on the effect of solar radiation on the photographed thermal image. Through all experiments, in order to use an image taken with a thermal imaging camera for an object installed or located outdoors, a separate temperature correction according to the size of solar radiation or a separate device to block the effect of solar radiation must be additionally installed. Since the temperature of the same object may vary in the thermal image taken indoors or outdoors, it is necessary to calibrate it through comparison with other temperatures as a reference point. In the case of measuring the temperature of a glossy surface such as metal indoors with a thermal imaging camera, it was confirmed that an environment that can remove the light reflection effect by the glossy surface must be constructed and photographed.
The need for position information in agriculture is gradually increasing for precise control farm vehicle and effective manage farm land. Though geomagnetic sensor has a lot of merits in estimating heading angle of vehicle because of low costs and sensing ability of magnetic north, it is easy that sensor outputs are distorted in electro magnetic field environment. This study was conducted to develop geomagnetic compass which could be available in measuring relative position from reference point correcting output distorted by external electro magnetic field in a small scale field. Magnetic inducing sensor (PNI's Vector2X) which wound enamel coated copper coil on ferrite core in order to measure and correct earth magnetic field. Magnetic azimuth was corrected using the algorithm which estimated amount of magnetic distortion from the difference between each outputs of magnetic sensors that located on the cross shaped base. Developed auto-tuning magnetic sensor was showed less then 5% as bearing accuracy in the strong magnetic field.
A simplified view of array design and application process was introduced. Array design is critical to achieve a successful phased array measurements. A planar microphone array is designed to produce optimum performance and also to fit economic requirement in integrating data acquisition system. Certain performance characteristics are of primary concern when designing arrays. These characteristics include array resolution, spatial aliasing and array sidelobe suppression. Every array has its directional pattern that shows such characteristics. Assuming that a monopole source is located in center, beam-patterns have been simulated varying measurement conditions such as number of sensors. array aperture size, distance between array and source, frequency of interest and so on. Sensor correction was conducted on very channel using magnitudes and phased of FRF with respect to a reference microphone channel. Then with a spiral type array, measurements have been made with two point sources of same frequency in order to investigate array resolving abilities. It is observed that higher frequency source achieves better resolution than lower one does.
Load variations on a distribution line result in voltage fluctuations at the point of common coupling (PCC). In order to keep the magnitude of the PCC voltage constant at its rated value and obtain zero voltage regulation (ZVR), a D-STATCOM is installed for voltage correction. Moreover, the ZVR mode of a D-STATCOM can also be used to balance the source current during unbalanced loading. For medium voltage and high power applications, a D-STATCOM is realized by the cascaded H-bridge topology. In the ZVR mode, the D-STATCOM may draw unbalanced current and in this process is required to handle different phase powers leading to deviations in the cluster voltages. Zero sequence voltage needs to be injected for ZVR mode, which creates circulating power among the phases of the D-STATCOM. The computed zero sequence voltage and the individual DC capacitor balancing controller help the DC cluster voltage follow the reference voltage. The effectiveness of the control scheme is verified by modeling the system in MATLAB/SIMULINK. The obtained simulations are further validated by the experimental results using a dSPACE DS1106 and five-level D-STATCOM experimental set up.
We developed a small sensor observation system (SSOS) at a relatively low cost to observe the atmospheric boundary layer. The accuracy of the SSOS sensor was compared with that of the automatic weather system (AWS) and meteorological tower at the Korea Meteorological Administration (KMA). Comparisons between SSOS sensors and KMA sensors were carried out by dividing into ground and lower atmosphere. As a result of comparing the raw data of the SSOS sensor with the raw data of AWS and the observation tower by applying the root-mean-square-error to the error, the corresponding values were within the error tolerance range (KMA meteorological reference point: humidity ${\pm}5%$, atmospheric pressure ${\pm}0.5hPa$, temperature ${\pm}0.5^{\circ}C$. In the case of humidity, even if the altitude changed, it tends to be underestimated. In the case of temperature, when the altitude rose to 40 m above the ground, the value changed from underestimation to overestimation. However, it can be confirmed that the errors are within the KMA's permissible range after correction.
최근 전 지구적인 기후변화에 따른 자연재해 피해의 대규모화로 인하여 재해 모니터링과 방재 등 재난재해 분야에서 원격탐사 기술을 적용한 시스템이 구축되고 있다. 다양한 원격탐사 플랫폼 중 드론은 기술의 확산 발전으로 민간분야에서도 활발하게 활용되고 있으며, 적시성, 경제성 등의 장점으로 재난재해 분야에서의 적용이 증대되고 있다. 본 논문은 이러한 드론 기반의 재난재해 모니터링 시스템 구축의 요소 기술인, 준 실시간으로 드론 영상자료를 매핑할 수 있는 전처리 시스템 개발에 관한 것이다. 연구를 위해 컴퓨터 비전 기술 중 SURF 알고리즘을 기반으로 레퍼런스 영상과 촬영 영상 간 특징점 매칭을 통해 보정하는 시스템을 구축하였다. 연구 대상 지역은 가화강 하류 지역과 대청댐 유역으로 선정하였으며, 두 지역은 매칭을 위한 특징점이 많고 적음의 차이가 뚜렷하여 다양한 환경에서 시스템 적용 가능성을 위한 실험에 적합하다. 연구결과 두 지역의 기하보정 정확도가 0.6m와 1.7m로 각각 나타났으며 처리시간 또한 1장당 30초 내외로 나타났다. 이는 적시성을 요하는 재난재해 분야에서 본 연구의 적용 가능성이 높음을 시사한다. 그러나 레퍼런스 영상이 없거나 정확도가 낮은 경우는 보정 결과가 떨어지는 한계점이 있다.
고해상도 위성영상의 기하보정을 위해 촬영 당시의 위성 센서와 지표면과의 기하학적 관계를 복원하는 센서모델링 과정이 필요하다. 이를 위해 일반적으로 고해상도 위성은 RPC (Rational Polynomial Coefficient) 정보를 제공하고 있지만, 제공 RPC는 위성 센서의 위치와 자세 등에 의해 발생하는 기하왜곡을 포함하고 있다. 이러한 RPC 오차를 보정하기 위해 일반적으로 지상기준점(Ground Control Points)을 활용한다. 지상기준점을 수집하는 대표적인 방법으로 현장 측량을 통해 지상좌표를 취득하지만, 이는 위성영상의 품질이나 촬영 시기에 따른 토지피복의 변화, 기복변위 등으로 위성영상 내에서 지상기준점을 판독하기에 어려운 문제가 있다. 이에 최근에는 다양한 센서로부터 취득된 영상지도를 참조자료로 이용하여, 영상정합 기법을 통해 지상기준점 수집을 자동화할 수 있다. 본 연구에서는 무인항공기 영상을 활용하여 추출된 정합점을 통해 KOMPSAT-3A 위성영상의 RPC를 보정하고자 한다. 무인항공기 영상과 KOMPSAT-3A 위성영상의 정합점 추출을 위한 전처리 방법을 제안하고, 대표적인 특징기반 정합기법(Feature-based matching method)과 영역기반 정합기법(Area-based matching method)인 SURF (Speeded-Up Robust Features)와 위상상관(Phase Correlation) 기법을 각각 적용하여 추출된 정합점의 특성을 비교하였다. 각 기법을 통해 추출된 정합점을 활용하여 RPC 보정계수를 산출한 후, GNSS (Global Navigation Satellite System) 측량을 통해 직접 취득한 검사점에 적용하여 KOMPSAT-3A의 기하품질을 향상하였다. 제안기법의 성능 및 활용성 검증을 위해 GCP를 이용하여 보정한 결과와 비교하여 분석하였다. GCP 기반 보정 방법은 제공 RPC보다 Sample은 2.14 pixel, Line은 5.43 pixel 만큼 개선된 보정 정확도를 보였다. 그리고 SURF와 위상상관 기법을 활용한 제안기법은 제공 RPC보다 각각 Sample은 0.83 pixel, 1.49 pixel만큼 보정되었으며, Line은 4.81 pixel, 5.19 pixel만큼 개선되었다. 이를 통해 GCP 기반 위성영상 RPC 보정 방법의 대안으로 무인항공기 영상이 활용될 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 교정 치료를 위한 진단과 치료 계획의 수립에 널리 이용되는 진단 수단의 하나인 두부 방사선 사진을 계측하는 연구에서 볼 수 있는 오류의 중요성을 인식하고, 반복 계측의 방법으로 체계적 오차(systematic error)를 찾아내고 임의적오차(random error)의 범위를 산출하는 과정을 통해 기준점의 식별에 보다 주의가 기울여져야 할 해부학적 기준점들을 찾아보고자 시행되었는데, 통법에 의해 촬영된 100장의 측모 두부 방사선 사진을 연구대상으로 하여 61개의 기준점과 130개의 계측항목을 선정하였고 반복계측을 위해 25개의 표본을 무작위로 선정, 계측오차를 분석하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 반복계측에 따른 계측치의 비교에서 130개 전체 계측항목의 18.4%인 24개 항목에서 유의성 있는 차이를 보였다. 2. 반복계측에서 기준점 식별에 차이를 보이는 빈도는 상악 전치의 치근단점(as), 상악골의 최후방벽(tu), 연조직 nasion과 전두정(ft) 그리고 기도의 ad3점에서 매우 높았다. 3. 5%이하의 유의도를 보이는 수준까지 기준점 마킹을 수정한 후, 임의적오차의 범위는 0.67-1.71mm또는 도를 보였다. 4. 가장 임의적오차를 보인 계측항목은 상, 하악 전치가 이루는 각(interincisal angle : ILs-ILi)이었다. 5. 계측 오차의 문제는 주로 해부학적 정의에 대한 정확성의 부족과 불분명한 방사선사진상에 기인되었다. 이상의 연구 결과로 두부 방사선 사진의 계측에는 많은 오류의 가능성이 있음을 확인할 수 있었고 이에 따라 두부방사선 계측에서 뿐 아니라 계측이 이루어지는 모든 연구에서는 항상 계측오류에 대한 분석이 함께 이루어져야 할 것이며, 조사자로서 뿐만 아니라 다른 연구자의 연구결과를 올바르게 인식하기 위한 목적으로도 오류에 대한 인식은 필수적인 것으로 생각된다.
실시간 정밀 위치결정을 위해서 N-RTK (Network Real-Time Kinematic) 기술이 많이 사용되고 있다. 하지만 기존의 N-RTK 시스템은 사용자 수 제한으로 인해 지속해서 늘어나는 무인 이동체의 위치결정을 하는 데 한계가 있다. 따라서 사용자 수 제한 없이 보정 신호를 생성하는 시스템이 있다면 어느 정도의 간격으로 있어야 전국어디에서든 위치결정을 할 수 있을지에 대한 연구가 필요할 것으로 판단하여 기선 거리에 따른 N-RTK 시스템의 정확도를 분석하였다. 다양한 장비를 사용하는 사용자들이 있을 것으로 예상하여 서로 다른 성능의 수신기로 로버 위치를 추정하였으며, 자료처리는 오픈소스 소프트웨어인 RTKLIB을 활용하였다. 실험 결과, 로버와 가장 가까운 기준국에서는 수신기의 종류와 관계없이 높은 비율로 고정해가 산출되었으며, 추정 좌표의 정확도 역시 비슷한 수준으로 결정되었다. 로버에서 약 40km 떨어져 있는 기준국 보정 신호를 활용하는 경우, 고정해 산출 비율은 평균 약 50% 정도 감소하였으나 수직 RMSE (Root Mean Squared Error)는 약 2.5-4.7cm로 단기선 결과(1.0-1.5cm)와 크게 다르지 않았다. 고가형 수신기는 장기선에서도 이상값(outlier) 크게 나타나지 않았으며, 향후 과학기술용 정밀 자료 처리 소프트웨어를 활용한 고정해 산출과 좌표 추정 정확도에 대한 분석을 수행할 예정이다.
본 연구는 블록체인 기반 서비스의 확산을 위한 방안 연구로서 블록체인 기술에 대한 한계요인과 이를 개선하는 방안에 대해 전문가의 의견을 수렴하는 델파이 기법으로 연구하였다. 한계요인과 개선방안을 기술, 서비스, 법 제도 측면으로 분류하였다. 첫째, 기술측면에서 기술 관련 표준화 부재, 통합성 미비, 확장성 미비, 취소, 정정 정책 부재, 거래 검증비용 과다발생, 보안미비를 한계요인으로 제시했다. 이를 개선하기 위해 각 관련 기관이 협력하여 표준화 확보, 시스템의 통합성 확보 및 확장성 확보, 각 적용되는 데이터에 대한 취소, 정정 정책 수립, 검증비용 효율화와 보안 대비 방안으로 모색하여야 한다. 둘째, 서비스 측면에서 한계요인은 초기단계로 활용성 미비, 보안위협 대응 미비, 전문 인력 부족을 제시하였다. 이에 대한 개선방안으로 다양한 서비스에 적용할 수 있는 지속적인 활용방안에 대한 연구가 이루어져야 하며 서비스에 대한 철저한 보안대응 방안을 준비하고 전문 인력 양성을 통해 시장에서 필요로 하는 인재를 확보할 수 있어야 한다. 셋째, 법제도 측면은 법적대응 미비, 규제의 불확실성 및 관련 규정미비의 한계점이 있다. 서비스 활성화를 위한 가장 중요한 영역인 법 제도는 정부의 관련 부처에서 법적대응 안 마련, 규제의 명확성 및 대응 방안 수립이 필수적으로 동반되어야 한다. 본 연구는 블록체인 기술 관련 연구에 도움이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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