In this paper, we introduce the performance test results of digital data processing system for KVN (Korean VLBI Network). The digital data processing system for KVN consists of DAS (Data Acquisition System) and high-speed recorder which called Mark5B system. DAS system performs the digitalization of analog radio signal through ADS-1000 gigabit sampler with 1 Gsps/2-bit and process the digital filtering of digital signal. Mark5B system records the output data of DFB (Digital Filter Bank) with about 1 Gbps. In this paper, we carried out the preliminary evaluation experiments of the KVN digital data processing system connected between DAS system and Mark5B with VSI (VLBI Standard Interface) interface which is designed for compatible in each VLBI system. We first performed all of the KVN digital data processing system connected by VSI interface in the world. In factory inspection phase, we found that the DAS system has a memory read/write error in DSM (Digital Spectrometer) by analyzing the recorded data in Mark5B system. We confirmed that the DSM memory error has been correctly solved by comparing DSM results with Mark5B results. The effectiveness of KVN digital data processing system has been verified through the preliminary experiments such as data transmission, recording with VSI interface connection and data analysis between DSM and Mark5B system. In future work, we will perform the real astronomical observation by using the KVN 21m radio telescopes so as to verify its stability and performance.
Improvement of old-fashioned rain gauge systems for automatic, timely, continuous, and accurate precipitation observation is highly essential for weather/climate prediction and natural hazards early warning, since the occurrence frequency and intensity of heavy and extreme precipitation events (especially floods) are recently getting more increase and severe worldwide due to climate change. Although rain gauge accuracy of 0.1 mm is recommended by the World Meteorological Organization (WMO), the traditional rain gauges in both weighting and tipping bucket types are often unable to meet that demand due to several existing technical limitations together with higher production and maintenance costs. Therefore, we aim to introduce a newly developed and cost-effective hybrid rain gauge system at 0.1 mm accuracy that combines advantages of weighting and tipping bucket types for continuous, automatic, and accurate precipitation observation, where the errors from long-term load cells and external environmental sources (e.g., winds) can be removed via an automatic drainage system and artificial intelligence-based data quality control procedure. Our rain gauge system consists of an instrument unit for measuring precipitation, a communication unit for transmitting and receiving measured precipitation signals, and a database unit for storing, processing, and analyzing precipitation data. This newly developed rain gauge was designed according to the weather instrument criteria, where precipitation amounts filled into the tipping bucket are measured considering the receiver's diameter, the maximum measurement of precipitation, drainage time, and the conductivity marking. Moreover, it is also designed to transmit the measured precipitation data stored in the PCB through RS232, RS485, and TCP/IP, together with connecting to the data logger to enable data collection and analysis based on user needs. Preliminary results from a comparison with an existing 1.0-mm tipping bucket rain gauge indicated that our developed rain gauge has an excellent performance in continuous precipitation observation with higher measurement accuracy, more correct precipitation days observed (120 days), and a lower error of roughly 27 mm occurred during the measurement period.
Artificial neural network is widely used for its excellent performance and implementability. However, traditional neural network needs to learn the system from scratch, with the addition of new input data, the variation of the observation environment, or the change in the form of input/output data. To resolve such a problem, the technique of transfer learning has been proposed. Transfer learning constructs a newly developed target system partially updating existing system and hence provides much more efficient learning process. Until now, transfer learning is mainly studied in the field of image processing and is not yet widely employed in acoustic data processing. In this paper, focusing on the scalability of transfer learning, we apply the concept of transfer learning to the problem of guitar chord classification and evaluate its performance. For this purpose, we build a target system of convolutional neutral network (CNN) based 48 guitar chords classification system by applying the concept of transfer learning to a source system of CNN based 24 guitar chords classification system. We show that the system with transfer learning has performance similar to that of conventional system, but it requires only half the learning time.
본 논문에서는 KVN의 광대역 VLBI 관측을 위한 백엔드 시스템으로써 도입한 32 Gbps 급 관측장비의 기본적인 시험결과에 대해 고찰한다. 천문학자들은 천체의 초미세 구조를 관측하고자 성능이 우수한 큰 전파망원경을 만들고 싶지만, 많은 돈이 소요된다. 따라서 민감도를 높이기 위해 수신시스템의 성능개선이나 넓은 주파수 대역폭을 관측하는 방법을 도입하고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 넓은 관측 주파수 대역폭을 관측하기 위해서는 아날로그 신호를 초고속으로 변환하는 광대역 샘플링 방법과 디지털 필터링을 수행하는 광대역 샘플러를 도입하였다. 광대역 샘플러(OCTAD-K)는 최대 16Gsps-2bit 샘플링을 지원하며, 디지털필터링 기술을 이용하여 다양한 관측대역폭의 관측을 지원한다. 특히 KVN의 4주파수 동시관측시스템과 VERA의 2-beam 관측시스템을 지원할 수 있도록 설계되었다. 그리고 편파관측도 지원할 수 있으며, 관측데이터의 출력의 표준 VDIF 형식을 지원한다. 본 논문에서는 광대역 샘플러를 도입하기 전 수행한 공장검수와 현장시험을 수행한 후 시스템의 성능결과와 문제점 해결 등에 대해 자세히 기술한다.
The USN is important in technique, unmanned observation using wireless network camera, detection technique that use intrusion detection sensor. But these encrypted data transmission and processing technique through sensor network, method of the staff's location recognition and arrangement aren't serviced still as a integrated system in facility security industry. This paper proposed that improve facility management, the staff present recognition and system efficiency using RFID, USN and wireless camera.
Choi Byung Kab;Jung Young Jin;Lee Yang Koo;Park Mi;Ryu Keun Ho;Kim Kyung Ok
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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pp.333-336
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2005
The advance of wireless telecommunication and observation technologies leads developing sensor and sensor network for serving the context information continuously. Besides, in order to understand and cope with the context awareness based on the sensor network, it is becoming important issue to deal with plentiful data transmitted from various sensors. Therefore, we propose a context awareness system to deal with the plentiful sensor data in a vast area such as the prevention of a forest fire, the warning system for detecting environmental pollution, and the analysis of the traffic information, etc. The proposed system consists of the context acquisition to collect and store various sensor data, the knowledge base to keep context information and context log, the rule manager to process context information depending on user defined rules, and the situation information manager to analysis and recognize the context, etc. The proposed system is implemented for managing renewable energy data management transmitted from a large scale area.
The Tree observation technique is being highlighted as a research area for deterioration of insulation because of high-voltage power system. For the measurement of tree, image processing is actively studied as a experimental technique of electrical tree, because the conventional directed visual method is impossible to analyze on tree degradation area and tree pattern. In this paper, we have developed the tree measuring system using image processing. By using an image processing technique, the treeing can be easily measured and effectively observed.
Thermal imaging is mainly used in military equipment required for night observation. In particular, technologies of uncooled thermal imaging detectors are being developed as applied to low-cost night observation system. Many system integrators require different specifications of the uncooled thermal imaging camera but their development time is short. In this approach, EOSYSTEM has developed a small size, TEC-less uncooled thermal imaging camera module with $32{\times}32mm$ size and low power consumption. Both domestic detector and import detector are applied to the EOSYSTEM's thermal imaging camera module. The camera module contains efficient infrared image processing algorithms including : Temperature compensation non-uniformity correction, Bad/Dead pixel replacement, Column noise removal, Contrast/Edge enhancement algorithms providing stable and low residual non-uniformity infrared image.
We compared a CONWIP(constant work-in-process) system with a kanban system in a production line with constant processing times. Based on the observation that a WIP-controlled line production system such as CONWIP and kanban is equivalent to a m-node tandem queue with finite buffer, we applied a max-plus algebra based solution method for the tandem queue to evaluate the performance of two systems. Numerical examples with 6 workstations were used to demonstrate the proposed analysis. The numerical results support the previous studies that CONWIP outperforms kanban in terms of expected waiting time and WIP. Unlike the kanban case, sequencing workstations in a CONWIP does not affect the performance of the system.
최근, 조류 관측을 위하여 카메라나 레이더 등이 도입되어 보다 정확하고 효율적인 관측이 가능해지게 되었다. 특히, 레이더를 활용하여 조류를 관측하는 방법에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 레이더 조류학이라는 분야가 생겨나게 되었다. 기상 레이더, 공항 탐색 레이더, 추적 레이더 등 여러 종류의 레이더가 조류 관측에 활용되고 있지만, 접근성을 비롯하여 경제성 및 이동성에 많은 제약을 가지고 있어 선박용 레이더가 널리 사용되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 선박용 FMCW 레이더를 이용하여 원격 조류 관측 및 통계 분석 기능을 제공하는 시스템 개발에 관한 내용을 다룬다. 이를 위해 널리 알려져 있는 물표 인식을 위한 이미지 처리 기법을 적용하였다. 또한 개발한 시스템을 이용하여 두 차례 실험을 실시하였고, 움직이는 조류가 관측됨을 확인하였다. 그 결과, 각종 레이더 수치 값 조정 등의 개선점을 파악하고 이를 수정하였으며, 조류 관측 분야에 시스템의 적용가능성을 확인하였다. 개발한 시스템은 조류 관측에 관한 연구 뿐 아니라 환경 평가 등의 분야에 도입될 수 있을 것이며, 향후에는 조류 관측을 보다 정확하게 분석하여 통계내고, 조류의 이동 경로를 추적하는 것에 관한 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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