대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.71-74
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2006
Communication Ocean Meteorological Satellite (COMS) is planned to be launched onto Geostationary Earth Orbit in 2008. The meteorological imager (MI) is one of COMS payloads and has 5 spectral channels to monitor meteorological phenomenon around the Korean peninsular intensively and of Asian-side full Earth disk periodically. The MI has on-board radiometric calibration capabilities called 'blackbody calibration' for infrared channels and 'space look' for infrared/visible channels, and radiometric response stability monitoring device called 'albedo monitor' for visible channel. Additionally the MI has on-board function called 'electrical calibration' for the check of imaging path electronics of both infrared and visible channels. The characterization of MI performance is performed to provide the pre-launch radiometric calibration data which will be used for in-orbit radiometric calibration with the on-board calibration outputs. The radiometric calibration of the COMS MI is introduced in the view point of instrument side in terms of in-orbit calibration devices and capabilities as well as the pre-launch calibration activities and expected outputs.
우주용 영상센서의 비균일 출력특성 교정을 통한 영상품질향상을 목적으로 탑재교정장치가 요구된다. 탑재교정장치는 균일한 온도정보 제공을 위한 흑체를 비롯하여, 흑체로의 지향성 확보를 위하여 전개/수납 기능이 포함되는 교정 메커니즘으로 구성된다. 이 중, 교정 메커니즘은 궤도상에서 구동장치의 결함 발생 시 주광경로 확보를 위한 결함안전 기능이 요구된다. 추가적으로, 구동부에 대한 발사환경에서의 구조건전성 확보가 필수적이다. 본 논문에서는 단일장치로 발사환경 구속 및 결함안전 기능 구현이 가능한 전개수납형 교정 메커니즘을 제안하였다. 상기 제안한 메커니즘의 기능모델을 통한 동작 기능시험을 수행하여 설계의 유효성을 입증하였다.
우주용 영상센서의 비균일 출력특성 교정을 통한 영상품질향상을 목적으로 하는 탑재교정장치는 균일한 온도정보 제공을 위한 흑체, 교정임무 수행 중 흑체 지향을 위해 전개 및 수납 기능을 갖는 교정용 구동미러 그리고 상기 구성품의 제어를 담당하는 탑재교정장치 제어용 전장유닛으로 구성된다. 탑재교정장치 제어용 전장품의 발사 및 궤도환경에서의 구조건전성 확보를 위해 소자 납땜부에 대한 열탄성 해석과 피로파괴 이론에 기초한 구조 열해석을 실시하였으며, 이를 통하여 전장품의 구조 건전성을 평가하였다. 본 논문에서는 전자기판에 장착된 소자별 안전성 검토를 위해 일반적으로 적용되는 해석적 방법과 FEM으로부터 도출된 결과를 비교 및 검토하여 피로파괴 이론에 기초한 구조 건전성 예측이 유용함을 입증하였다.
The Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) is under development to provide a monitoring of ocean-color around the Korean Peninsula from geostationary platforms. It is planned to be loaded on Communication, Ocean, and Meteorological Satellite (COMS) of Korea. The GOCI has been designed to provide multi-spectral data to detect, monitor, quantify, and predict short term changes of coastal ocean environment for marine science research and application purpose. The target area of GOCI observation covers sea area around the Korean Peninsula. Based on the nonlinear radiometric model, the GOCI calibration method has been derived. The nonlinear radiometric model for GOCI will be validated through ground test. The GOCI radiometric calibration is based on on-board calibration devices; solar diffuser, DAMD (Diffuser Aging Monitoring Device). In this paper, the GOCI radiometric error propagation is analyzed. The radiometric model error due to the dark current nonlinearity is analyzed as a systematic error. Also the offset correction error due to gain/offset instability is considered. The radiometric accuracy depends mainly on the ground characterization accuracies of solar diffuser and DAMD.
Nondestructive testing, which can monitor a product's interior without disassembly, is becoming increasingly essential for industrial inspection. Computed laminography (CL) is widely used in this application, as it can reconstruct a product, such as a printed circuit board, into a three-dimensional (3D) high-magnification image using X-rays. However, such high-magnification scanning environments can be affected by minute vibrations of the CL device, which can generate motion artifacts in the 3D reconstructed image. Since such vibrations are irregular, geometric corrections must be performed at every scan. In this paper, we propose a geometry calibration method that can correct the geometric information of CL scans based on the image without using geometry calibration phantoms. The proposed method compares the projection and digitally reconstructed radiography images to measure the geometric error. To validate the proposed method, we used both numerical phantom images at various magnifications and images obtained from real industrial CL equipment. The experiment results confirmed that sharpness and contrast-to-noise ratio (CNR) were improved.
Purpose: To continuously monitor soil and climatic properties, a data acquisition system (DAQ) was developed and tested in plum farms (Gyewol-ri and Haechang-ri, Suncheon, Korea). Methods: The DAQ consisted of a Raspberry-Pi processor, a modem, and an ADC board with multiple sensors (soil moisture content (SEN0193), soil temperature (DS18B20), climatic temperature and humidity (DHT22), and rainfall gauge (TR-525M)). In the laboratory, various tests were conducted to calibrate SEN0193 at different soil moistures, soil temperatures, depths, and bulk densities. For performance comparison of the SEN0193 sensor, two commercial moisture sensors (SMS-BTA and WT-1000B) were tested in the field. The collected field data in Raspberry-Pi were transmitted and stored on a web server database through a commercial communications wireless network. Results: In laboratory tests, it was found that the SEN0193 sensor voltage reading increased significantly with an increase in soil bulk density. A linear calibration equation was developed between voltage and soil moisture content depending on the farm soil bulk density. In field tests, the SEN0193 sensor showed linearity (R = 0.76 and 0.73) between output voltage and moisture content; however, the other two sensors showed no linearity, indicating that site-specific calibration is important for accurate sensing. In the long-term monitoring results, it was observed that the measured climate temperature was almost the same as website information. Soil temperature information was higher than the values measured by DS18B20 during spring and summer. However, the local rainfall measured using TR 525M was significantly different from the values on the website. Conclusion: Based on the test results obtained using the developed monitoring system, it is thought that the measurement of various parameters using one device would be helpful in monitoring plum growth. Field data from the local farm monitoring system can be coupled with website information from the weather station and used more efficiently.
본 논문은 영상장치를 이용한 차세대 스마트 LED 전광판의 불량픽셀 검출을 위한 딥러닝 구조 개발에 관한 연구를 제안한다. 이 연구에서는 영상장치를 활용하여 딥러닝을 통해 실외 LED 전광판의 결함을 자동으로 검출하는 기법을 제안한다. 이를 통해 LED 전광판의 효율적인 관리와 발생할 수 있는 다양한 오류와 문제를 해결하고자 한다. 연구 과정은 3단계를 거쳐 이루어진다. 첫 번째로, 평면화된 전광판 이미지 데이터를 calibration을 통해 배경을 완전히 제거하고 필요한 전처리 과정을 거쳐 학습 데이터셋을 생성한다. 두 번째로, 생성된 데이터셋은 객체 인식 네트워크를 학습을 시키는 데 활용된다. 네트워크는 Backbone과 Head로 구성된다. Backbone에서는 CSP-Darknet을 활용하여 특징 맵을 추출하고, Head에서는 추출된 Feature Map을 기반으로 물체를 검출한다. 이 과정에서 네트워크는 Confidence score와 IoU가 일치하도록 오차를 수정하며 지속적으로 학습된다. 세 번째에서는 생성된 모델을 활용하여 실제 실외 LED 전광판에서 불량픽셀을 자동으로 검출한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 적용하여 LED 전광판의 불량픽셀 검출에 대한 공인 측정 실험 결과로는 실제 LED 전광판에서 불량픽셀을 100% 검출한 결과를 얻을 수 있었다. 이를 통해 LED 전광판의 불량 관리와 유지보수의 효율성이 향상되었음을 확인할 수 있다. 이러한 연구 결과는 LED 전광판 관리의 획기적인 개선을 이룰 것으로 기대된다.
This study aimed to develop an Arduino-based garment pressure device (APD) on the basis of using Single-Tact sensor by suggesting the reliable clothing pressure range and coefficient of selected sensors through the APD calibration process. Once the APD was validated, the pressure of the experimental men's lower body compression wears was measured using the APD and was compared to the pressure measured using the existing air-pack type pressure meter. The subjects were one mannequin and eight men in their 20's, and the trial compression wears were calf sleeves and pants. Clothing pressures were measured in hip, mid-thigh, calf, and ankle. In terms of the 99% confidence level, the experimental clothing pressure measured at the designated measuring points using the APD was considered identical to the one measured using an existing clothing pressure meter. Therefore, on the basis of the experiment results, this study demonstrated that the APD is as reliable as the existing clothing pressure meter within the pressure ranges of 0.54-16.79 kPa and 0.18-25.47 kPa as provided by the SingleTact sensor supplier's data on the basis of using an external ADC (Analog to Digital Converter) module.
영상 기반 반도체 검사 장비의 검사 고속화와 검사 정확도를 위해, 넓은 FOV와 고해상도를 동시에 가지는 2차원 영상을 획득하는 것은 검사 장비에 필수적이다. 본 논문에서는 정밀도와 FOV 측면에서 양질의 영상 획득을 위한 새로운 영상획득 시스템을 제안하였다. 제안시스템은 하나의 렌즈와 광분할기, 두 개의 카메라 센서, 스테레오 영상획득 보드로 구성되며, 하나의 렌즈를 통해 입력되는 영상을 두 개의 카메라 센서를 통해 동시에 영상 획득한다. 획득된 영상의 정합을 위해, 첫 번째로 Zhang의 카메라 교정 방법을 적용시켜 각각의 카메라를 교정한다. 두 번째로 다른 카메라에서 획득한 두 영상들 사이의 수학적인 정합 함수를 찾기 위해 각 영상의 호모그래피(homography)를 이용하여, 양측 카메라간의 정합 행렬을 계산한다. 영상 호모그래피를 통해서, 획득된 두 영상은 하나의 최종 검사 영상으로의 통합을 위해 최종적으로 정합될 수 있다. 다중 카메라로부터 입력되는 다중 영상들을 활용하는 제안 검사 시스템은 실시간 영상 정합을 위해 매우 빠른 프로세스 유닛의 도움이 필요하다. 이를 위해 CUDA (Compute Unified Device Architecture)기반 병렬 프로세싱 하드웨어 및 소프트웨어를 활용한다. 두 개의 분할된 영상으로부터 실시간으로 정합된 영상을 얻을 수 있었으며, 마지막으로 연속된 실험을 통해 획득한 호모그래피의 정확도를 확인할 수 있다. 실험으로 얻은 결과들은 제안된 시스템과 방법이 대영역 고해상도 검사영상 획득을 위해 효과적임을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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