Research and technological advances in the field of remote sensing have greatly enhanced the ability to detect and quantify physical and biological stresses that affect the productivity of agricultural crops. Reflectance in specific visible and near-infrared regions of the electromagnetic spectrum have proved useful in detection of nutrient deficiencies. Especially crop canopy sensors as a ground remote sensing measure the amount of light reflected from nearby surfaces such as leaf tissue or soil and is in contrast to aircraft or satellite platforms that generate photographs or various types of digital images. Multi-spectral vegetation indices derived from crop canopy reflectance in relatively wide wave band can be used to monitor the growth response of plants in relation to environmental factors. The normalized difference vegetation index (NDVI), where NDVI = (NIR-Red)/(NIR+Red), was originally proposed as a means of estimating green biomass. The basis of this relationship is the strong absorption (low reflectance) of red light by chlorophyll and low absorption (high reflectance and transmittance) in the near infrared (NIR) by green leaves. Thereafter many researchers have proposed the other indices for assessing crop vegetation due to confounding soil background effects in the measurement. The green normalized difference vegetation index (GNDVI), where the green band is substituted for the red band in the NDVI equation, was proved to be more useful for assessing canopy variation in green crop biomass related to nitrogen fertility in soils. Consequently ground remote sensing as a non destructive real-time assessment of nitrogen status in plant was thought to be useful tool for site specific crop nitrogen management providing both spatial and temporal information.
산업기술의 발달로 조립현장에서는 특수한 기능을 갖는 센서와 투울들을 정착한 지능 로보트들이 현재 많이 이용되고 있다. 이러한 지능 로보트들을 사용하는 자동 제조 시스템들이 보다 발전되고 복잡해짐에 따라 작업장내에 있는 여러 로보트들 뿐만 아니라 주변 장치들을 동시에 제어할 수 있는 보다 발전된 형태의 로보트 언어에 대한 필요성이 점증하고 있다. 본 논문에서는 제조 공정내에 존재하는 여러 로보트들 뿐만 아니라 주변 장치들을 동시에 제어할 수 있는 새로운 형태이 로보트 언어, ARL(assembly robot language)을 제안하고 이를 구현하였다. 본 언어 시스템에서는 기존 로보트 언어들이 갖는 공통적인 기능들과 디버깅 기능 이외에 대부분의 기존 언어들이 하드웨어 종속적인 점을 감안하여 별도의 전담 프로세스와 프로세스간 통신을 위한 공통 메모리를 이용하여 로보트나 주변장치에 종속적인 요소들을 최소화 하도록 하여 확장성이나 환경변화에 따른 적응성이 좋도록 하였다.
최근 스마트폰 기기의 공급 확대로 저전력 블루투스(BLE)와 같은 무선통신과 다양한 센서 네트워크의 접근성에 의해 근접한 데이터 정보를 손쉽게 공유하는 사물인터넷(IoT)의 활용빈도가 높아지고 있다. 자동문 역시 2.5m~3m 높이에 설치된 제어부 동작 상태에 의한 고장유무와 원인을 파악하고 관리자에게 신속한 정보를 원격으로 제공하는 응용 프로그램의 개선으로서 BLE 기반의 연구가 가능하다. 현재 자동문 또한 원활한 관리환경을 위해 많은 진화를 추구하고 있는 현실이다. 제안한 시스템은 BLE 모듈를 추가 확장하여 기존 관리의 문제점으로 지적되고 있는 자동문의 정상상태 및 고장증상을 제어부를 통해서 일괄적으로 확인하는 스마트기기의 애플리케이션 구현으로 현장실험을 진행하였다. 본 논문의 결과를 바탕으로 이종기기 간의 데이터 신뢰도를 평가와 기존 자동문의 제어부의 통신모듈의 확장 가능성을 제공하는 기초자료가 되며, 향후 자동문의 제어부가 다 채널로 구성될 경우의 중앙관리 감시체제를 구축하는 계기가 될 것이다.
Background: A cargo container scanner using a high-energy X-ray generates a fan beam X-ray to acquire a transmitted image. Because the generated X-rays by LINAC may affect the image quality and radiation protection of the system, it is necessary to acquire accurate information about the generated X-ray beam distribution. In this paper, a diode-based multi-channel spatial dose measuring device for measuring the X-ray dose distribution developed for measuring the high energy X-ray beam distribution of the container scanner is described. Materials and Methods: The developed high-energy X-ray spatial dose distribution measuring device can measure the spatial distribution of X-rays using 128 diode-based X-ray sensors. And precise measurement of the beam distribution is possible through automatic positioning in the vertical and horizontal directions. The response characteristics of the measurement system were evaluated by comparing the signal gain difference of each pixel, response linearity according to X-ray incident dose change, evaluation of resolution, and measurement of two-dimensional spatial beam distribution. Results and Discussion: As a result, it was found that the difference between the maximum value and the minimum value of the response signal according to the incident position showed a difference of about 10%, and the response signal was linearly increased. And it has been confirmed that high-resolution and two-dimensional measurements are possible. Conclusion: The developed X-ray spatial dose measuring device was evaluated as suitable for dose measurement of high energy X-ray through confirmation of linearity of response signal, spatial uniformity, high resolution measuring ability and ability to measure spatial dose. We will perform precise measurement of the X-ray beamline in the container scanning system using the X-ray spatial dose distribution measuring device developed through this research.
본 논문에서는 LED 가로등의 에너지 효율을 높인 RTOS 기반의 점등제어 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 RTOS 기반의 점등제어를 위하여 LED 가로등의 제어 모듈을 3개의 태스크로 세분화하여 실시간으로 처리하도록 하였다. 첫 번째 태스크는 조도를 측정하여 LED 점등신호를 전달하고, 두 번째 태스크에서는 모션디텍터를 이용하여 움직임 감지 신호를 전달한다. 세 번째 태스크에서는 앞에서 전달된 신호를 통하여 LED를 점등제어 하도록 설계하였다. 시스템의 검증을 위해 ATmega128 MCU에 직접 포팅하여 동작 상태를 검사하였으며, 실제 LED 가로등의 필드 실험을 통하여 조도분포와 동작 상태를 검증하였다. 본 논문에서 제안한 RTOS 기반의 점등제어 시스템은 여러 기능들을 각각의 태스크 모듈로 분리하여 독립성을 보장하기 때문에 시스템의 성능 향상 및 추가 기능들을 가능하게 하고, 지능적인 패턴 점등제어로 인하여 최적의 에너지 절감 효율성을 보였다.
UGV가 임무를 수행하기 위해서는 먼저 자신의 위치를 인식하는 것이 중요하며, 위치 인식을 위해 일반적으로 GPS나 INS 등 하나의 센서로 구성된 항법시스템을 이용한다. 그러나 GPS와 INS와 같은 센서들은 각각 단독으로 사용되기에는 제한사항을 가지고 있다. 즉 GPS는 정확한 위치정보의 제공이 가능하지만 기상과 환경에 의해 위치정보가 단절되며, INS는 독자적인 항법정보의 제공이 가능하지만 오차가 누적되어 정확한 위치추정이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 연속적이고 정확한 위치추정을 위해서는 센서 융합을 통한 복합 항법시스템이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 GPS와 INS를 융합한 복합 항법시스템을 구성하기 위해 퍼지추론과 언센티드 파티클 필터를 이용한 UGV의 데이터 융합 및 위치추정 알고리즘을 제안한다. 퍼지추론은 GPS와 INS를 융합하는데 있어 수학적인 방법보다 더 간단하게 구현이 가능하며, 언센티드 파티클 필터는 오차보정에 탁월한 성능을 보여주는 비선형 추정 필터이다. 제안한 알고리즘의 성능을 비교분석하기 위해 실험을 실시하였으며, 실험 결과 제안한 알고리즘이 기존 알고리즘보다 연속적이고 정밀한 위치추정이 가능함을 입증하였다.
The Urban Environmental Quality (UEQ) indicates a complex and various parameters resulting from both human and natural factors in an urban area. Vegetation, climate, air quality, and the urban infrastructure may interact to produce effects in an urban area. There are relationships among air pollution, vegetation, and degrading environmental the urban heat island (UHI) effect. This study investigates the application of multi-spectral remote sensing data from the Landsat ETM and TM sensors for the mapping of air quality and UHI intensity in Seoul from 2000 to 2006 in fine resolution (30m) using the emissivity-fusion method. The Haze Optimized Transform (HOT) correction approach has been adopted for atmospheric correction on all bands except thermal band. The general UHI values (${\Delta}(T_{urban}-T_{rural})$) are 8.45 (2000), 9.14 (2001), 8.61 (2002), and $8.41^{\circ}C$ (2006), respectively. Although the UHI values are similar during these years, the spatial coverage of "hot" surface temperature (>$24^{\circ}C$) significantly increased from 2000 to 2006 due to the rapid urban development. Furthermore, high correlations between vegetation index and land surface temperature were achieved with a correlation coefficients of 0.85 (2000), 0.81 (2001), 0.84(2002), and 0.89 (2006), respectively. Air quality is shown to be an important factor in the spatial variation of UEQ. Based on the quantifiable fine resolution satellite image parameters, UEQ can promote the understanding of the complex and dynamic factors controlling urban environment.
정밀 방진에서 전형적인 문제로 고하중으로 인한 저주파 공진 특성이 있다. 전자기 에어 스프징은 진동 제어 장치이자 능동형 방진 장치이다. 이 연구에서 전자기 에어 스프링은 반도체 생산을 위한 저주파 공진을 제거하는 것을 목적으로 한다. 능동형 방진 장치로 기계 및 전가 부분은 2.5톤의 하 중에 작동되도록 설계하였다. 전자기 스프링은 탄성 공압 챔버 내에 공기압을 이용하여 띄우고, 전자기 된 시스템에 의하면 공진 주파수 영역에서 제어 시간 및 최고 피크가 상당히 줄어들었고, 그 결과 피동형 시스템 상의 고유 진동에 의해 발생되는 공진을 피할 수 있음을 보였다.
영상 기하보정은 여러 가지 데이터의 조합으로부터 얻어질 수 있는 영상 분석 작업에 매우 중요한 전처리 과정 중 하나다. 본 연구는 최근 평면 영상간 기하보정에 많이 사용하고 있는 SIFT 기법을 적용하여, 다양한 해상도를 가진 위성영상의 자동 기하보정을 수행하는데 초점을 맞추고 있다. 2차원 영상의 조건을 만족하기 위해 기복변위의 영향이 상대적으로 적은 중 저해상도 위성영상의 기하보정을 수행하였으며, 다양한 해상도 영상을 조합함으로써 공간해상도의 차이를 보이는 영상의 기하보정에 SIFT 기법을 적용할 수 있는지를 실험하였다. 결과를 통해, SIFT 기법이 기존의 상관계수를 이용하여 특징점의 정합을 수행하는 방법에 비해 높은 정합률을 나타냈으며, 추출된 정합쌍을 자동 영상 기하보정에 사용할 수 있을 것으로 기대한다.
Kim, Gu Hyeok;Park, Nyung Hee;Choi, Seok Keun;Choi, Jae Wan
한국측량학회지
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제34권4호
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pp.413-423
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2016
Worldview-3 satellite sensor provides panchromatic image with high-spatial resolution and 8-band multispectral images. Therefore, an image-sharpening technique, which sharpens the spatial resolution of multispectral images by using high-spatial resolution panchromatic images, is essential for various applications of Worldview-3 images based on image interpretation and processing. The existing pansharpening algorithms tend to tradeoff between spectral distortion and spatial enhancement. In this study, we applied six pansharpening algorithms to Worldview-3 satellite imagery and assessed the quality of pansharpened images qualitatively and quantitatively. We also analyzed the effects of time lag for each multispectral band during the pansharpening process. Quantitative assessment of pansharpened images was performed by comparing ERGAS (Erreur Relative Globale Adimensionnelle de Synthèse), SAM (Spectral Angle Mapper), Q-index and sCC (spatial Correlation Coefficient) based on real data set. In experiment, quantitative results obtained by MRA (Multi-Resolution Analysis)-based algorithm were better than those by the CS (Component Substitution)-based algorithm. Nevertheless, qualitative quality of spectral information was similar to each other. In addition, images obtained by the CS-based algorithm and by division of two multispectral sensors were shaper in terms of spatial quality than those obtained by the other pansharpening algorithm. Therefore, there is a need to determine a pansharpening method for Worldview-3 images for application to remote sensing data, such as spectral and spatial information-based applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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