장기간에 걸친 전 지구적인 위성관측 지표면 알베도 자료는 전 지구 기후 및 환경의 변화 감시에 활발히 이용되고 있으며 그 활용도와 중요성이 크다. 우리나라의 경우 정지궤도위성 천리안위성 1호(Communication, Ocean and Meteorological Satellite, COMS) MI(Meteorological Imager) 센서와 천리안위성 2A호(GEO-KOMPSAT-2A, GK-2A) AMI (Advanced Meteorological Imager) 센서의 세대교체를 통해 지속적인 지표면 알베도 산출물의 확보가 가능하다. 그러나 COMS/MI 및 GK-2A/AMI의 지표면 알베도 산출물은 센서 및 알고리즘의 차이로 인해 산출물 간의 차이가 존재한다. 따라서 COMS/MI와 GK-2A/AMI 지표면 알베도 산출 기간을 확장하고 지속적인 기후변화 감시 연계성 확보를 위해 두 위성 산출물 간의 오차 분석이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 COMS/MI 및 GK-2A/AMI 지표면 알베도 자료의 중복기간을 대상으로 지상관측자료 AERONET (Aerosol Robotic Network)와 타 위성자료 GLASS (Global Land Surface Satellite)와 함께 비교 분석하였다. 오차 분석 결과 AERONET과의 검증에서 COMS/MI의 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 0.043로 GK-2A/AMI의 RMSE인 0.015보다 높게 나타났다. 또한 GLASS와 비교하였을 때 COMS/MI의 RMSE는 0.029로 GK-2A/AMI의 0.038보다 낮게 나타났다. 이러한 오차특성을 이해하고 COMS/MI 및 GK-2A/AMI의 지표면 알베도 자료를 사용할 때 장기간 기후변화 감시에 적극적으로 활용할 수 있을 것이다.
LiDAR technology is a combination of laser ranging, satellite positioning technology and digital image technology for study and determination with high accuracy of the true earth surface features in 3 D. Laser scanning data is typically a points cloud on the ground, including coordinates, altitude and intensity of laser from the object on the ground to the sensor (Wehr & Lohr, 1999). Data from laser scanning can produce products such as digital elevation model (DEM), digital surface model (DSM) and the intensity data. In Vietnam, the LiDAR technology has been applied since 2005. However, the application of LiDAR in Vietnam is mostly for topological mapping and DEM establishment using point cloud 3D coordinate. In this study, another application of LiDAR data are present. The study use the intensity image combine with some other data sets (elevation data, Panchromatic image, RGB image) in Bacgiang City to perform land cover classification using neural network method. The results show that it is possible to obtain land cover classes from LiDAR data. However, the highest accurate classification can be obtained using LiDAR data with other data set and the neural network classification is more appropriate approach to conventional method such as maximum likelyhood classification.
In the last decade, artificial intelligence's dramatic advancement with the development of various deep learning techniques has significantly contributed to remote sensing fields and satellite image applications. Among many prominent areas, super-resolution research has seen substantial growth with the release of several benchmark datasets and the rise of generative adversarial network-based studies. However, most previously published remote sensing benchmark datasets represent spatial resolution within approximately 10 meters, imposing limitations when directly applying for super-resolution of small objects with cm unit spatial resolution. Furthermore, if the dataset lacks a global spatial distribution and is specialized in particular land covers, the consequent lack of feature diversity can directly impact the quantitative performance and prevent the formation of robust foundation models. To overcome these issues, this paper proposes a method to generate benchmark datasets by simulating the modulation transfer functions of the sensor. The proposed approach leverages the simulation method with a solid theoretical foundation, notably recognized in image fusion. Additionally, the generated benchmark dataset is applied to state-of-the-art super-resolution base models for quantitative and visual analysis and discusses the shortcomings of the existing datasets. Through these efforts, we anticipate that the proposed benchmark dataset will facilitate various super-resolution research shortly in Korea.
To resolve energy depletion issues in massive Internet of Things sensor networks, we developed a set of distributed energy beamforming methods with one-bit feedback and clustering for multi-node wireless energy transfer, where multiple singleantenna distributed energy transmitters (Txs) transfer their energy to multiple nodes wirelessly. Unlike previous works focusing on distributed information beamforming using a single energy receiver (Rx) node, we developed a distributed energy beamforming method for multiple Rx nodes. Additionally, we propose two clustering methods in which each Tx node chooses a suitable Rx node. Furthermore, we propose a fast distributed beamforming method based on Tx sub-clustering. Through computer simulations, we demonstrate that the proposed distributed beamforming method makes it possible to transfer wireless energy to massive numbers of sensors effectively and rapidly with small implementation complexity. We also analyze the energy harvesting outage probability of the proposed beamforming method, which provides insights into the design of wireless energy transfer networks with distributed beamforming.
무선 에너지 하비스팅 기술은 주로 무선 통신 네트워크에서 전력소모가 적은 무선 통신 장치들을 동작시키기 위해 주변 환경으로부터 RF 신호를 수집, 에너지로 변환하는 기술로 최근 각광을 받고 있다. 이와 같은 기술과 기존의 인지무선(Cognitive Radio) 네트워크 모델을 기반으로, 본 논문에서는 적은 파워 소비를 하는 2차 유저(Secondary User)가 근처에서 동작 중인 1차 유저(Primary User)의 특정 거리 안에 존재할 때 1차 유저가 전송한 통신 신호로부터 무선에너지 하비스팅을 하고 특정 거리 밖에 존재할 때 우선 사용자에게 할당되어 있는 허가대역을 주기적으로 센싱, 선택적으로 접근하는 무선에너지 하비스팅 인지무선 네트워크 모델을 제시한다. 이 때 1차 유저와 2차 유저는 Poisson pont process로 분포되어있고 통신을 하고 있는 수신자들과 일정한 거리로 떨어져있다. 위와 같은 네트워크 모델에서 주어진 여러 가지 조건하에 2차 유저 네트워크 처리량을 최대화할 수 있는 최적의 프레임 주기, 전송파워, 2차 유저 밀도 제안하고 앞으로의 연구방향을 제시한다.
We have proposed an indoor positioning system for moving objects and/for the blind or visually impaired to play various sports. [ for a blind or visually impaired playing various sports.] This system consists of a wireless heart rate monitor, wireless sensor network and / 4 ultrasound satellites [ configuration with four ultrasound satellite modules) at the corners of the room. This system provides / the real-time measurement of the location and heart rate of the person in the room[ non-invasive measurement method of the heart rate and the location of a person in real time ], and will help the [a] blind or visually impaired enjoy sports more easily.
The purpose of this study is to evaluate the potential application of TERRA-ASTER data in Thailand. ASTER VNIR, SWIR and TIR data covering greater Bangkok and Chiangmai province were processed with various techniques in the spatial domain to study the applicability to various disciplines. ASTER data was also combined with other satellite data in order to utilize multi-sensor methods. It was found that VNIR data can clearly identify urban pattern including road network and vegetation index. While SWIR and TIR data can well separate between urban and non urban area and TIR data can differentiate among thermal surfaces. Furthermore, dense urban areas such as central business area could be highlighted. Land utilization, vegetable distribution and differences of temperature distribution were investigated.
미 국방성의 정책은 NCW 개념 구현으로 방향을 이동하고 있다. NCW는 일반적으로 4개의 즉, 지휘통제, 센서 시스템, 교전시스템, 네트워크와 같은 핵심적인 상호종속적인 요소들의 통합과 동기화로 설명할 수 있다. 그러므로 한국군의 군사정책은 적용 가능한 NCW 통신환경 및 암호통신 정책에 대한 접근과 연구가 필요하다. 본 연구에서는 미국을 중심으로 추진되는 네트워크 중심 전쟁에서 보안 프레임워크를 살펴보았다. 네트워크 중심전쟁에서 고려되는 핵심 기술을 소개하였으며 이 핵심 기술인 보안 요구조건, GIG, JTRS, NCES, TCS의 보안 특성과 같은 보안 프레임워크를 고찰하고 NCW 환경에서 노드간 암호통신 중계영향을 분석하였다. 본 결과는 NCW의 다양한 암호통신 연구분야에서 환경적인 영향 요소들을 고찰하는데 도움을 제공한다.
2009년 발사예정인 우리나라가 개발한 최초의 정지궤도위성 COMS에는 기상센서, 해양센서 및 Ka대역 통신탑재체등 세개의 탑재체가 실리며 해양센서 및 기상센서의 측정데이타를 전송하기위한 L대역 통신중계기가 있다. 또한 S대역의 원격 측정 및 원격명령서브시스템과 Ka대역 비콘등이 있다. Ka대역 통신탑재체는 스위칭 중계기로서 부품의 우주인증 및 재난통신서비스에 활용될 전망이다. 또한 Ka대역 비콘은 지상국 안테나의 포인팅 및 강우감쇠 실험을 포함한 Ka대역 전송실험에 활용될 예정이다. 본 논문은 L대역 센서데이타 전송용 중계기 및 S 대역 원격명령/측정 서브시스템의 RF 복사가 Ka 대역 중계기 및 비콘에 어떤 영향을 주며, Ka밴드 비콘이 L 대역 및 S 대역 중계기에 어떤 영향을 주는지 조사하였다. 중계기들의 상향/하향 링크시 출력, 안테나들의 기하학적 위치 및 거리 및 중계기들에 포함되어 있는 필터들의 rejection 그리고 편파에 의한 degradation factor등을 포함하여 coupling factor를 고려하여 상호 호환성을 고려하였다. 분석결과 L대역 및 S대역 중계기에 의한 Ka대역 탑재체에 대한 영향은 미미한 것으로 계산되었으며, Ka대역 비콘의 영향도 무시할 정도임을 밝혔다.
Watershed boundaries and flow paths within the watershed are the most important factors required in watershed analysis. Most often the derivation of watershed boundaries and stream network and flow paths is based on topographical maps but spatial variation of flow direction is not clearly understandable using this method. Water resources projects currently use 1: 50, 000-scale ground survey or aerial photography-based topographical maps to derive watershed boundary and stream network. In basins, where these maps are not available or not accessible it creates a real barrier to watershed geo-spatial analysis. Such situations require the use of global datasets, like GTOPO30. Global data sets like ETOPO5, GTOPO30 are the only data sets, which can be used to derive basin boundaries and stream network and other terrain variations like slope aspects and flow direction and flow accumulation of the watershed in the absence of topographic maps. Approximately 1-km grid-based GTOPO 30 data sets can derive better outputs for larger basins, but they fail in flat areas like the Karkheh basin in Iran and the Amudarya in Uzbekistan. A new window in geo-spatial hydrology has opened after the launching of the space-borne satellite stereo pair of the Terra ASTER sensor. ASTER data sets are available at very low cost for most areas of the world and global coverage is expected within the next four years. The DEM generated from ASTER data has a reasonably good accuracy, which can be used effectively for hydrology application, even in small basins. This paper demonstrates the use of stereo pairs in the generation of ASTER DEMs, the application of ASTER DEM for watershed boundary delineation, sub-watershed delineation and explores the possibility of understanding the drainage flow paths in irrigation command areas. All the ASTER derived products were compared with GTOPO and 1:50,000-based topographic map products and this comparison showed that ASTER stereo pairs can derive very good data sets for all the basins with good spatial variation, which are equal in quality to 1:50,000 scale maps-based products.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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