Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.17
no.2
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pp.214-219
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2007
In this paper, a new magnetic position sensing mettled for autonomous vehicle and robot guidance is presented. In autonomous vehicle and robot control, position sensing is an important task for the identification of their locations, such as the current position within a trajectory. The magnet based autonomous vehicle and robot was identified position via magnetic materials. In the magnetic sensing system, the Earth field is one of the largest disturbance. To removal of the Earth field, this paper proposes 1-dimensional magnetic field sensors array and develops precise petition sensing system using linear operating region of the magnetic field sensor. This proposal is verified a feasible magnetic position sensing system for autonomous vehicle and robot guidance by the experimental results.
Phenological variables derived from remote sensing are useful in determining the seasonal cycles of ecosystems in a changing climate. Satellite remote sensing imagery is useful for the spatial continuous monitoring of vegetation phenology across broad regions; however, its applications are substantially constrained by atmospheric disturbances such as clouds, dusts, and aerosols. By way of contrast, a tower-based ground remote sensing approach at the canopy level can provide continuous information on canopy phenology at finer spatial and temporal scales, regardless of atmospheric conditions. In this study, a tower-based ground remote sensing system, called the "Phenological Eyes Network (PEN)", which was installed at the Gwangneung Deciduous KoFlux (GDK) flux tower site in Korea was introduced, and daily phenological progressions at the canopy level were assessed using ratios of red, green, and blue (RGB) spectral reflectances obtained by the PEN system. The PEN system at the GDK site consists of an automatic-capturing digital fisheye camera and a hemi-spherical spectroradiometer, and monitors stand canopy phenology on an hourly basis. RGB data analyses conducted between late March and early December in 2009 revealed that the 2G_RB (i.e., 2G - R - B) index was lower than the G/R (i.e., G divided by R) index during the off-growing season, owing to the effects of surface reflectance, including soil and snow effects. The results of comparisons between the daily PEN-obtained RGB ratios and daily moderate-resolution imaging spectroradiometer (MODIS)-driven vegetation indices demonstrate that ground remote sensing data, including the PEN data, can help to improve cloud-contaminated satellite remote sensing imagery.
As a testbed for various structural health monitoring (SHM) technologies, a super-tall structure - the 610 m-tall Guangzhou Television and Sightseeing Tower (GTST) in southern China - is currently under construction. This study aims to explore state-of-the-art wireless sensing technologies for monitoring the ambient vibration of such a super-tall structure during construction. The very nature of wireless sensing frees the system from the need for extensive cabling and renders the system suitable for use on construction sites where conditions continuously change. On the other hand, unique technical hurdles exist when deploying wireless sensors in real-life structural monitoring applications. For example, the low-frequency and low-amplitude ambient vibration of the GTST poses significant challenges to sensor signal conditioning and digitization. Reliable wireless transmission over long distances is another technical challenge when utilized in such a super-tall structure. In this study, wireless sensing measurements are conducted at multiple heights of the GTST tower. Data transmission between a wireless sensing device installed at the upper levels of the tower and a base station located at the ground level (a distance that exceeds 443 m) is implemented. To verify the quality of the wireless measurements, the wireless data is compared with data collected by a conventional cable-based monitoring system. This preliminary study demonstrates that wireless sensing technologies have the capability of monitoring the low-amplitude and low-frequency ambient vibration of a super-tall and slender structure like the GTST.
Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
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2005.08a
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pp.22-46
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2005
Spatial and timely information on crop and filed conditions is one of the most important basics for rational and efficient planning and management in agriculture. Remote sensing, GIS, and modeling are powerful tools for such applications. This paper presents an overview of the state of the art in remote sensing of crop and field conditions with some case studies. It is also shown that a synergistic linkage between process-based models and remote sensing signatures enables us to estimate the multiple crop/ecosystem variables at a dynamic mode. Remotely sensed information can greatly reduce the uncertainty of simulation models by compensating for insufficient availability of data or parameters. This synergistic approach allows the effective use of infrequent and multi-source remote sensing data for estimating important ecosystem variables such as biomass growth and ecosystem $CO_2$ flux. This paper also shows a geo-spatial information system that enables us to integrate, search, extract, process, transform, and calculate any part of the data based on ID#, attributes, and/or by river-basin boundary, administrative boundary, or boundaries of arbitrary shape/size all over Japan. A case study using the system demonstrates that the nitrogen load from fertilizer was closely related to nitrate concentration of groundwater. The combined use of remote sensing, GIS and modeling would have great potential for various agro-ecosystem applications.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.9
no.1
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pp.97-107
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1991
This paper was suggested the detailed methods on the integration of Remote Sensing and GIS for various application of two functions at the one system with making the most use of respective merits rather than make use of independent systems. It developed of algorithm about simultaneous overlay of raster and vector data for remote sensing and GIS for these objects. For test application on integration of remote sensing and GIS, it used of remote sensing data of satellite and used to topographic map of the same area for vector data acquisition of GIS application. For the practical application, it proved of effective value of integration of raster and vector data by present of useful technique with multilateral approach method through data conversion about thematic application for major application fields of remote sensing and GIS and it suggested that new application technique for integrated application of remote sensing GIS through synthetic situation analysis.
Cloud detection algorithm is being developed as primary one of the 16 baseline products of CMDPS (COMS Meteorological Data Processing System), which is under development for the real-time application of data will be observed from COMS Meteorological Imager. For cloud detection from satellite data, we studied two different algorithms. One is threshold technique based algorithm, which is traditionally used, and another is artificial neural network model. MPEF scene analysis algorithm is the basic idea of threshold cloud detection algorithm, and some modifications are conducted for COMS. For the neural network, we selected MLP with back-propagation algorithm. Prototype software of each algorithm was completed and evaluated by using the MTSAT-IR and GOES-9 data. Currently the software codes are standardized using Fortran90 language. For the preparation as an operational algorithm, we will setup the validation strategy and tune up the algorithm continuously. This paper shows the outline of the two cloud detection algorithms and preliminary test results of both algorithms.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.6
no.4
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pp.304-313
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2006
This paper describes a novel way of applying capacitive sensing technology to a mobile user interface. The key idea is to use grip-pattern, which is naturally produced when a user tries to use the mobile device, as a clue to determine an application to be launched. To this end, a capacitive touch sensing system is carefully designed and installed underneath the housing of the mobile device to capture the information of the user's grip-pattern. The captured data is then recognized by dedicated recognition algorithms. The feasibility of the proposed user interface system is thoroughly evaluated with various recognition tests.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.7
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pp.1546-1553
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2015
In cognitive radio technology, the overall capacity of communications systems can be improved without allocating additional bands by allowing secondary system to utilize the band when a primary system who has right to use the band does not utilize it. Therefore, spectrum sensing to determine the existence of primary system is utmost important in the cognitive radio technology. In this work, we consider a novel cooperative spectrum sensing in cognitive cellular systems. Especially, we consider the case in which heterogeneous primary systems coexist, i.e., heterogenous transmission power and sensing requirement of primary system, such that only portion of users in cognitive cellular systems are able to detect the primary system. In this case, we propose new cooperative spectrum sensing with multiple sensing stages to properly detect the existence of primary systems in this kind of situations. Moreover, we analyze the performance of conventional cooperative spectrum sensing schemes such as OR-rule, AND-rule and MAJORITY-rule under the existence of heterogeneous primary systems. Finally, we investigate the performance of the proposed scheme through computer based simulations and show that the existence of primary systems can be determined accurately by using our proposed scheme.
Detection of sea fog by remote sensing with spectroscopic analysis method and structural analysis method is introduced in this paper. On this base, designing principles and frame of weatherproof detection system of sea fog by remote sensing are systemically explained. Using GMS5 and NOAA visible and infrared channel data, progresses of sea fog on yellow sea on April 17,18, 2001 is monitored which accord with the observing.
Brillouin Optical Frequency Domain Analysis (BOFDA) is a distributed fiber optic sensing (DFOS) technique that has unique advantages for performance monitoring of piles. However, the complicated production process and harsh operating environment of offshore PHC pipe piles make it difficult to apply this method to pile load testing. In this study, sensing cables were successfully pre-installed into an offshore PHC pipe pile directly for the first time and the BOFDA technique was used for in-situ monitoring of the pile under axial load. High-resolution strain and internal force distributions along the pile were obtained by the BOFDA sensing system. A finite element analysis incorporating the Degradation and Hardening Hyperbolic Model (DHHM) was carried out to evaluate and predict the performance of the pile, which provides an improved insight into the offshore pile-soil interaction mechanism.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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