The Angle-of-Arrival (AOA) estimation in real time is one of core technologies for the real-time tracking system, such as a radar or a satellite. Although AOA estimation algorithms for various antenna types have been studied, most of them are for the single-shaped array antenna suitable to the specific frequency. In this paper, we propose the cascade AOA estimation algorithm for the combined array antenna with Uniform Rectangular Frame Array (URFA) and Uniform Circular Array (UCA), with the excellent performance for various frequencies. The proposed technique is consisted of Capon for roughly finding AOA groups with multiple signal AOAs and Beamspace Multiple Signal Classification (MUSIC) for estimating the detailed signal AOA in the AOA group, for the combined array antenna. In addition, we provide computer simulation results for verifying the estimation performance of the proposed algorithm.
In this paper, we propose a method for estimating the error of the Ultra-Wideband (UWB) distance measurement using the channel impulse response (CIR) of the UWB signal based on machine learning. Due to the recent demand for indoor location-based services, wireless signal-based localization technologies are being studied, such as UWB, Wi-Fi, and Bluetooth. The constructive obstacles constituting the indoor environment make the distance measurement of UWB inaccurate, which lowers the indoor localization accuracy. Therefore, we apply machine learning to learn the characteristics of UWB signals and estimate the error of UWB distance measurements. In addition, the performance of the proposed algorithm is analyzed through experiments in an indoor environment composed of various walls.
To compensate the drawbacks, a new localization method that estimates the global position of the mobile robot by using a camera set on ceiling in the corridor is proposed. This scheme is not a relative localization, which decreases the position error through algorithms with noisy sensor data. The effectiveness of the proposed localization scheme is demonstrated by the experiments.
스프라인 보간을 이용한 새로운 해안선 데이터 압축 방법을 제안하였다. 스프라인 보간에 적용하기 위한 노드는 항해 측면에서 현저한 해안위치로 정하였다. 그리고 , 보간은 긴 곡선 형태의 해안선에만 부분적으로 적용하였다. 여러 가지 압축률에 따른 해안선 형태의 변화애 대하여 검토하고 결과를 제시하였다.
2005년 9월 26일 컨테이너선 Cast Prosperity 호와 탱커선 Hyde Park은 Quebec 주 Trois-Riveres 로부터 남서쪽으로 12마일 떨어진 Lac Saint-Pierre 의 Channel 을 통과하던 중 충돌한다. Cast Prosperity 호는 VDR(Vessel Data Recorder)를 탑재하고 있었고 이 VDR의 기록과 양 선박의 AIS 기록을 토대로 사고를 재현하게 된다. 또한, 선주사로부터 제공된 자료를 바탕으로 사고 선박의 Database 및 사고 해역의 Database를 제작하여 ECS 의 항해 기록 및 각종 기상 Data 를 활용하여 사고 당시 선박의 항해과정을 3차원 영상으로 재현하여 사고의 원인을 규명한 사건이다.
다기능 선박조종시뮬레이터(Full-mission Shiphandling Simulator)를 이용한 사고분석 방법은 먼저 사고관련 정보기록을 수집하여 이에 맞는 항만/해역의 데이터베이스를 만들고 이를 바탕으로 사고 선박의 제원, 사진 및 기타정보를 토대로 일반적인 변수 값 기관 특성정보, Hydrodynamic 특성 변경과 선박의 외형에 따라 선박의 데이터베이스를 만들고, 시험운항을 통한 수치를 보정한다. 그리고 이 데이터베이스를 기초로 하여 시뮬레이션 시나리오를 만들어서 사고 당시를 재연하면서 그때, 그때의 상황의 자료를 수집하여 분석하게 된다.
ISM Code, CSM 따라 절차 및 문서를 표준화하고 자동화하여 멀티미디어 콘텐츠로 시각화하여 모바일 및 PC등 디지털 디바이스로 제공하고 알림을 통해 선원들에게 좀 더 절차가 단순화되고 편리한 문서 자동화 시스템을 개발 알림을 통해 선원들에게 좀 더 절차가 단순화되고 편리한 문서 자동화 시스템을 개발하고 있으며, 전자해도 기반의 좀 더 정확학고 실용적인 안전관리 방법을 연구.
전자 해도 정보 시스템(ECDIS: Electronic Chart and Display Infomation System)에서 항로의 기준선에서 선박이 떨어져 있는 거리인 항로 이탈 거리(XTD: Cross Track Distance)를 구하기 위해서는 선박이 변침점 간의 몇 번째 경로에 있는지 판단해야 한다. 본 논문에서는 변침점 간 경로상의 순서를 파악하기 위하여 기존의 알고리즘과 수학적으로 같으며 계산량을 줄이는 새로운 접근법을 제시하였다. 그 결과로 기존보다 삼각함수 호출 수를 75%로 줄였다.
제안된 회로는 교류 입력 전원부와 무손실 스너버 회로가 부가된 DC-DC 컨버터와 DC-AC 변환을 위한 인버터로 구성하였다. 변환된 등가회로를 이용하여 형광램프의 특성을 만족시킬 수 있는 최적의 회로상수를 결정해서 설계함으로써 기존의 인버터 직류측에서 발생되는 맥동주파수에 의한 왜형파 발생을 제거하고 인버터의 입력전류를 불연속이 되도록 하므로써 맥동율과 스위칭 손실을 현저히 감소시켰다. 이러한 모든 결과를 증명하기 위하여 40 W 직관형 형광램프를 대상으로 실험하여 고조파의 발생을 측정한 결과 제안된 전자식 안정기의 우수성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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