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.
In this paper, some geometric condition for a stochastic nonlinear system and an adaptive control method for minimum-phase stochastic nonlinear system using neural network me provided. The state feedback linearization is widely used technique for excluding nonlinear terms in nonlinear system. However, in the stochastic environment, even if the minimum phase linear system derived by the feedback linearization is not sufficient to be controlled robustly. In the viewpoint of that, it is necessary to make an additional condition for observation of nonlinear stochastic system, called perfect filtering condition. In addition, on the above stochastic nonlinear observation condition, I propose an adaptive control law using neural network. Computer simulation shoo's that the stochastic nonlinear system satisfying perfect filtering condition is controllable and the proposed neural adaptive controller is more efficient than the conventional adaptive controller.
In this paper, some geometric condition for a stochastic nonlinear system and an adaptive control method for minimum-phase stochastic nonlinear system using neural network are provided. The state feedback linearization is widely used technique for excluding nonlinear terms in nonlinear system. However, in the stochastic environment, even if the minimum phase linear system derived by the feedback linearization is not sufficient to be controlled robustly. the viewpoint of that, it is necessary to make an additional condition for observation of nonlinear stochastic system, called perfect filtering condition. In addition, on the above stochastic nonlinear observation condition, I propose an adaptive control law using neural network. Computer simulation shows that the stochastic nonlinear system satisfying perfect filtering condition is controllable and the proposed neural adaptive controller is more efficient than the conventional adaptive controller
Kim, Si Moon;Lee, Un Hyun;Kwon, Hyuk Jin;Kim, Joon-Young;Kim, Jeongchang
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.6
no.2
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pp.109-116
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2017
In this paper, we propose an Internet of Things (IoT) platform for ocean observation buoys. The proposed system consists of various sensor modules, a gateway, and a remote monitoring site. In order to integrate sensor modules with various communications interfaces, we propose a controller area network (CAN)-based sensor data packet and a protocol for the gateway. The proposed scheme supports the registration and management of sensor modules so as to make it easier for the buoy system to manage various sensor modules. Also, in order to extend communication coverage between ocean observation buoys and the monitoring site, we implement a multi-hop relay network based on a mesh network that can provide greater communication coverage than conventional buoy systems. In addition, we verify the operation of the implemented multi-hop relay network by measuring the received signal strength indication between buoy nodes and by observing the collected data from the deployed buoy systems via our monitoring site.
To observe and analyze the cloud and fog characteristics, the METeorological Research Institute (METRI) has established the Cloud Physics Observation System (CPOS) by implementing the cloud observation instruments: Forward Scattering Spectrometer Probe (FSSP), PARticle SIze and VELocity (PARSIVEL), Microwave Radiometer (MWR), Micro Rain Radar (MRR), and 3D-AWS at the Daegwallyeong Enhanced Mountain Weather Observation Center. The cloud-related products of CPOS and the validation status for the size distribution of FSSP, the precipitable water of MWR, and the rainfall rate of MRR and PARSIVEL are described.
Purpose: The aim of this study was to compare EEG topographical maps in patients with chronic stroke after action observation physical training. Methods: Ten subjects were recruited from a medical hospital. Participants observed the action of transferring a small block from one box to another for 6 sessions of 1 minute each, and then performed the observed action for 3 minutes, 6 times. An EEG-based brain mapping system with 32 scalp sites was used to determine cortical reorganization in the regions of interest (ROIs) during observation of movement. The EEG-based brain mapping was comparison in within-group before and after training. ROIs included the primary sensorimotor cortex, premotor cortex, superior parietal lobule, inferior parietal lobule, superior temporal lobe, and visual cortex. EEG data were analyzed with an average log ratio in order to control the variability of the absolute mu power. The mu power log ratio was in within-group comparison with paired t-tests. Results: Participants showed activation prior to the intervention in all of the cerebral cortex, whereas the inferior frontal gyrus, superior frontal gyrus, precentral gyrus, and inferior parietal cortex were selectively activated after the training. There were no differences in mu power between each session. Conclusion: These findings suggest that action observation physical training contributes to attaining brain reorganization and improving brain functionality, as part of rehabilitation and intervention programs.
Maritime transportation consists of various situations such as navigation in the ocean, ship handling at harbor entrances, cargo handling and mooring in harbors. Generally, ships are built for the purpose of currying people and materials upon the seas. In order to accomplish the mission, a ship must be built to withstand the rigors of heavy weather and waves. In particular, the safety of ship motions at the entering/departing harbor and mooring under the effects of waves is very important for ship operation from the viewpoint of marine engineering. Therefore, safety and efficiency during entrance, departure, and mooring are extremely important aspects in the evaluation of ship operations from viewpoints of ship motions. However, the ship motions near a harbor entrance are not observed or studied as much. In this paper, to evaluate the difficulty of ship operations, field observations were performed using a new observation system with high accuracy in typhoon seasons, and grasp was done concerning about the time series characteristic that ship motions change rapidly within a harbor. Namely, such observations enable the quantitative safety evaluation under the effects of waves during ships entering and departing harbors in heavy weather.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.11
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pp.2731-2738
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2015
The importance of disaster observation facilities and system are increasing around the world in order to predict and prevent water disasters, which cause serious damage to life and property. A performance test center was built to stabilize performance, compatibility, and reliability of devices, and to verify new S/W. The aim of this study is to make a guideline to build standard verifying system for hydrological observation devices by building the performance test center. In addition, efficiency of management and operation of hydrological devices can be enhanced through device analysis, maintenance, database building, and grade certificate publishment after the device test.
Jeong, Hyun-Jae;Choi, Yoonhyuk;Hwang, In Young;Seo, Inho;Kim, Kyung Keun
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.49
no.9
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pp.791-800
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2021
In this paper, the recent development trends of civil/military earth observation satellites of space-advanced countries and South Korea are investigated and the current status and the direction of prospective domestic satellite projects is described. The space-advanced countries are the United States, Russia, France, Germany, Italy, Israel, China and Japan. Based on the recent trends, the direction of prospective earth observation satellites is predicted. In general, the term of 'satellite development' usually refers to a concept of satellites, ground stations and launch vehicles consisting a satellite system, but in this paper the term focuses on the development of satellites, not the satellite system.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.9
no.5
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pp.144-149
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2000
The demands for robotic and automatic system are continually increasing in manufacturing fields. There have been many studies to monitor and predict the system, but they have mainly focused upon measuring cutting force, and current of motor spindle, and upon using acoustic sensor, etc. In this study, time series sequence of cutting force was acquired by taking advantage of piezoelectric type tool dynamometer. Radial cutting force was obtained from it and was available for useful observation data. The parameter was estimated using PAA(parameter adaptation algorithm) from observation data. ARMA(auto regressive moving average) model was selected for system model and second order was decided according to parameter estimation. Uncorrelation test was also carried out to verify convergence of parameter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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