이벤트 기반 무선 센서 네트워크에서 주기적인 센싱 데이터에 비해 높은 전송률과 우선순위를 갖는 이벤트 데이터가 병목 구간에 집중되면 네트워크 혼잡이 발생한다. 혼잡이 지속되면 대부분의 데이터가 손실되는 네트워크 붕괴 현상이 나타난다. 전송률 조절 기법은 이러한 네트워크 붕괴 현상을 막기 위한 해결책 중 하나이다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서의 혼잡 제어를 위해 각 노드에서 혼잡 패턴에 따라 자식 노드의 전송률을 조절하는 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 기법이 효과적으로 혼잡을 제어하고, 기존의 전송률 조절 기법들보다 더 많은 이벤트 데이터를 전송함을 확인하였다.
고온다습하며 이물질이 존재하는 일반적인 금속감지 기술이 적용되기 어려운 환경에서도 사용할 수 있는 금속위치감지 방법을 제안한다. 섭씨 300도가 넘는 환경에서는 마이크로웨이브, 초음파, 광파를 매체로 하는 일반적인 송수신용 전자소자를 사용하는 금속감지 센서는 전자소자의 동작온도 범위를 넘어서므로 적용하는데 어려움이 있었다. 본 연구에서는 금속감지를 위하여 노출되는 면에는 수동소자를 사용하고 전자파를 금속 위치감지에 이용하는 기법을 사용한 금속의 위치감지 장치에서 전자파의 주파수, 감지거리가 금속감지 센서의 감도에 미치는 영향을 측정하였다. 측정된 결과는 500mm 간격에서도 1mm 해상도를 갖고 위치를 감지할 수 있으며 고온에서도 금속의 위치 측정이 가능함을 보여주었다.
대한원격탐사학회 2000년도 춘계 학술대회 논문집 통권 3호 Proceedings of the 2000 KSRS Spring Meeting
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pp.49-54
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2000
Conventional methods for measuring winds provide wind velocity observations over limited area and time period. The use of satellite imagery for measuring wind velocity overcomes some of these limitations by providing wide area and near condinuous coverage. And its accurate depiction is essential for operational weather forecasting and for initialization of NWP models. GMS-5 provides full disk images at hourly intervals. At four times each day - 0500, 1100, 1700, 2300 hours UTC-a series of three images is received, separated by thirty minutes, centered at the four times. The current wind system generates winds from sets of 3 infrared(IR) images, separated by an hour, four times a day. It also produces visible(VIS) and water vapor(WV) image-based winds from half-hourly imagery four times a day. The derivation of wind from satellite imagery involves the identification of suitable cloud targets. tracking the targets on sequential images, associating a pressure height with the derived wind vector, and quality control. The aim of this research is to incorporate imagery from other available spectral channels and examine the error characteristics of winds derived from these images.
In this study, we propose a reinforcement learning agent to control the data transmission rates of nodes in carrier sensing multiple access with collision avoidance (CSMA/CA)-based wireless networks. We design a reinforcement learning (RL) agent, based on Q-learning. The agent learns the environment using the timeout events of packets, which are locally available in data sending nodes. The agent selects actions to control the data transmission rates of nodes that adjust the modulation and coding scheme (MCS) levels of the data packets to utilize the available bandwidth in dynamically changing channel conditions effectively. We use the ns3-gym framework to simulate RL and investigate the effects of the parameters of Q-learning on the performance of the RL agent. The simulation results indicate that the proposed RL agent adequately adjusts the MCS levels according to the changes in the network, and achieves a high throughput comparable to those of the existing data transmission rate adaptation schemes such as Minstrel.
In this Paper a basic technique of gantry robot control system has been developed to weld the curved part of a large structure. A welding robot is designed to rotate torch and make the torch angle normal to the welding surface. The Kalman filter is applied to obtain the smooth welding path signal from the noised Sensing data. A welding path finding algorithm has been developed in Turbo-C language.
As a part of study on automatic control system for green houses, an automatic irrigation system was developed by using microcomputer. For the study, gypsum block was used as a sensing device of soil moisture and its data was designed to transfer to microcomputer through A/D converter. Also, software which be able to control the irrigation time and flow rate by the solenoid valve was developed. This system was tested by using practical data and the following results were summarized. 1. Since the gypsum was very accurate in addition with chiep and easy to manufacture, it turned out to be a very good device to detect the soil moisture in this system. 2. Also, solenoid valve was very excellent device for controlling the water flow rate since its control error is less then 1% when the irrigation time is over 100 seconds.
This paper focuses on recovering systematic biases during LIDAR calibration, particularly using natural surfaces as control features. Many previous approaches have utilized all the points overlapping with the control features and often experienced with an inaccurate value converged with a poor rate due to wrong correspondence in pairing a point and the corresponding control features. To overcome these shortcomings, we establish a preventive scheme to select the pairs of high confidence, where the confidence value is based on the error budget associated with the point measurement and the linearity and roughness of the control feature. This approach was then applied to calibraring the LIDAR data simulated with the given systematic biases. The parameters were successfully recovered using the proposed approach with the accuracy and convergence rate superior to those using the previous approaches.
원격탐사는 각종 상업용 위성과 항공사진을 바탕으로 연구된다. 그러나 이러한 자료는 연구자들이 원하는 시기와 장소에서 촬영하는데 기상조건 및 경제적 이유로 많은 어려움을 겪고 있다. 이러한 문제점을 해결하는 작은 방안의 하나로 본 연구에서는 소형비행기 및 초경량 비행기에 탈 부착이 가능한 소형 다중분광 자동 항공촬영시스템을 개발하였다. 본 항공촬영시스템은 연구실 자체에서 보유한 고해상도 다중분광카메라(가시대역, 적외선대역)와 열 적외선 카메라, 자체 제작한 자동카메라 정밀자세조정장치, 촬영관제 소형컴퓨터, gimbal, GPS수신기, 기상센서 등으로 구성되어 있다. 이에 대한 성능평가 및 분석을 경북 칠포지역에서 2회, 낙동강지역에서 3회, 경안천 지역에서 2회 실시하였다 그 결과, 다양한 항공사진, 기상자료 및 GPS자료를 획득할 수 있었고, 환경감시등에 유용성이 매우 높음을 알 수 있었다.
소형 컴퓨팅 기기의 최근 발달과 더불어, 사물인터넷 기반 센서 네트워크가 광범위로 확산되고 있으며, 이제는 저렴한 비용으로 센서 연산 기능과 통신 기능을 사용가능하게 되었다. 센서 데이터 관리는 사물 인터넷 환경에서 주요한 요소이다. 센싱 장비로부터 발생되고 전파되는 엄청난 분량의 자료는 많은 유효 정보를 제공하고 사업추진을 위한 다음세대의 빅데이터로 생각되고 있다. 최신 컬럼 기반 압축 기법이 높은 공간 효율 때문에 대용량 서버에 장착되고 있다. 센서는 좁은 대역폭과 오류가 많은 무선 채널을 사용하므로, 센서 기반 저장 시스템은 불안정한 데이터 서비스에 노출되어 있다. 본 연구에서는 사물 인터넷 센서망에 대한 분석을 간략하게 서술하며, 사물 인터넷을 위한 신규 스토리지 관리 방법을 제안한다. 제안한 관리 방법은 레이드 스토리지 모형을 근거로 하고, I/O 성능의 감쇄 없이 공간 효율성을 높이기 위하여 컬럼 기반 분리 및 압축법을 활용한다. 컴퓨터 모의 성능 실험을 통하여 본 제안 저장 기법이 기존 Raid 제어 기법보다 우수하다는 결론을 얻었다.
Compressive sensing (CS) is a newly developed data acquisition and processing technique that takes advantage of the sparse structure in signals. Normally signals in their primitive space or format are reconstructed from their compressed measurements for further treatments, such as modal analysis for vibration data. This approach causes problems such as leakage, loss of fidelity, etc., and the computation of reconstruction itself is costly as well. Therefore, it is appealing to directly work on the compressed data without prior reconstruction of the original data. In this paper, a direct approach for modal analysis of damped systems is proposed by decomposing the compressed measurements with an appropriate dictionary. The damped free vibration function is adopted to form atoms in the dictionary for the following sparse decomposition. Compared with the normally used Fourier bases, the damped free vibration function spans a space with both the frequency and damping as the control variables. In order to efficiently search the enormous two-dimension dictionary with frequency and damping as variables, a two-step strategy is implemented combined with the Orthogonal Matching Pursuit (OMP) to determine the optimal atom in the dictionary, which greatly reduces the computation of the sparse decomposition. The performance of the proposed method is demonstrated by a numerical and an experimental example, and advantages of the method are revealed by comparison with another such kind method using POD technique.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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