자동차 측위 기술은 충돌 경고, 적응형 주행 제어 등의 다양한 지능형 자동차 서비스들을 제공하는데 있어 필수적인 기술이다. 본 논문에서는 자동차에 장착된 레이더 등의 센서로부터 수신하는 주변 자동차들의 상대적 위치 정보와 자동차 간 통신을 통해 수신하는 주변 자동차들의 GPS 측위값을 융합하여 자기 자동차의 측위 정확도를 향상하는 융합 측위 알고리듬을 제시한다. 제안하는 알고리듬은 탐욕적 측위 데이터 매핑 알고리듬과 융합 측위보정 알고리듬으로 구성된다. 전자는 거리를 기반으로 GPS 측위값과 센싱 측위값을 대응시키고, 후자는 대수 법칙에 기반하여 자기 자동차의 GPS 측위값을 보정한다. 시뮬레이션을 통해 융합 측위 알고리듬의 RMS 측위 정확도가 기존의 GPS 기반 RMS 측위 정확도에 비해 종방향으로 30 % 이상, 횡방향으로 60 % 이상 향상할 수 있음을 보였다.
Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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제1권1호
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pp.31-40
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2020
The rapid development of technologies in unmanned aerial vehicles (UAVs) has led to their use in various areas. UAVs are mainly used for commercial purposes, but their utilization is increasingly important in other areas because their operation cost is less than satellites and aerial imaging. The utilization of UAVs in the environment/ecology area is relatively new. Therefore, identifying the trends of UAV-related spatial information is significant in basic research for UAV utilization. This study quantitatively identified domestic and international research trends related to UAV utilization and analyzed research areas. An attempt was also made to identify upcoming UAV-related topics in the environment/ecology research field using text mining to analyze the bibliographic information of global research literature. Domestic UAV-related studies were classified into seven clusters where basic research on "UAV technology/industry trends" was abundant, and studies on data collection and analysis through UAV remote sensing technology have increased since 2015. Eight clusters were identified for international studies where the most active research area international was "remote sensing technology/data analysis". In addition, Canopy, Classification, Forest, Leaf Area Index, Normalized Difference Vegetation Index, Temperature, Tree, and Atmosphere appeared as the main keywords related to environment and ecology. The appearance frequencies and association strengths were high because the advancement in UAV optical sensor technology and the rapid development of image processing technology enabled the acquisition of data that could not be obtained from existing spatial information. They are recognized as future research topics as related domestic studies have begun corresponding to international research.
The main goal of this paper is to assess application of UAV (Unmanned Aerial Vehicle) remote sensing and GIS based images in detection and measuring of rice field drought area in South Korea. Drought is recurring feature of the climatic events, which often hit South Korea, bringing significant water shortages, local economic losses and adverse social consequences. This paper describes the assesment of the near-realtime drought damage monitoring and reporting system for the agricultural drought region. The system is being developed using drought-related vegetation characteristics, which are derived from UAV remote sensing data. The study area is $3.07km^2$ of Wonbuk-myeon, Taean-gun, Chungnam in South Korea. UAV images were acquired three times from July 4 to October 29, 2015. Three images of the same test site have been analysed by object-based image classification technique. Drought damaged paddy rices reached $754,362m^2$, which is 47.1 %. The NongHyeop Agricultural Damage Insurance accepted agricultural land of 4.6 % ($34,932m^2$). For paddy rices by UAV investigation, the drought monitoring and crop productivity was effective in improving drought assessment method.
최근 안전성과 경제성을 고려한 교통자료획득 방법으로 인공위성 영상자료를 사용하는 기술이 논의되어졌다. 본 논문은 인공위성영상을 이용한 고속도로 교통량 측정 자동화에 관한 연 구로서, 현재 사용되고 있는 교통량 측정방법의 단점 및 문제점을 평가, 분석하였으며, 본 보고서 에서 제안된 인공위성영상을 이용한 방안의 적용 및 가능성을 연구, 분석 하였다. 기존 인공위성 영상자료의 해상도가 교통자료획득에 적합하지 않으므로, 사진영상에 제안된 방 안을 도입하여, 실효성에 바탕을 둔 적용 여부를 검증하였다. 차량종류 및 교통량 측정에 필요한 인공위성영상의 해상도를 구하기 위하여 세 단계 (1m, 2m, 3,)의 사진영상해상도가 검토되었으며, 본 연구에서 제안된 일련의 영상처리 결과를 분석하였다. 전색성(panchromatic) 영상에서 도로와 차량의 반사율이 유사함으로, 도로상에서 차량을 탐지하 기 위하여 차량의 반사율을 이용하지않고 차량그림자의 반사율을 이용하였으며, 두가지 처리방법 이 제시되었다. 또한 차량종류를 구분하기위하여 여러가지 형태계수를 개발, 적용하였으며, 처리 과정을 상세히 설명하였다.
The Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have several advantages over conventional RS techniques. They can acquire high-resolution images quickly and repeatedly. And with a comparatively lower flight altitude i.e. 80~400 m, they can obtain good quality images even in cloudy weather. Therefore, they are ideal for acquiring spatial data in cases of small agricultural field with mixed crop, abundant in South Korea. This paper discuss the use of low cost UAV based remote sensing for classifying crops. The study area, Gochang is produced by several crops such as red pepper, radish, Chinese cabbage, rubus coreanus, welsh onion, bean in South Korea. This study acquired images using fixed wing UAV on September 23, 2014. An object-based technique is used for classification of crops. The results showed that scale 250, shape 0.1, color 0.9, compactness 0.5 and smoothness 0.5 were the optimum parameter values in image segmentation. As a result, the kappa coefficient was 0.82 and the overall accuracy of classification was 85.0 %. The result of the present study validate our attempts for crop classification using high resolution UAV image as well as established the possibility of using such remote sensing techniques widely to resolve the difficulty of remote sensing data acquisition in agricultural sector.
Tilt is a key indicator of structural safety. Real-time monitoring of tilt responses helps to evaluate structural condition, enable cost-effective maintenance, and enhance lifetime resilience. This paper presents a prototype wireless sensing system for structural tilt measurement. Long range (LoRa) technology is adopted by the sensing system to offer long-range wireless communication with low power consumption. The sensor integrates a gyroscope and an accelerometer as the sensing module. Although tilt can be estimated from the gyroscope or the accelerometer measurements, these estimates suffer from either drift issue or high noise. To address this challenging issue and obtain more reliable tilt results, two sensor fusion algorithms, the complementary filter and the Kalman filter, are investigated to fully exploit the advantages of both gyroscope and accelerometer measurements. Numerical simulation is carried out to validate and compare the sensor fusion algorithms. Laboratory experiment is conducted on a simply supported beam under moving vehicle load to further investigate the performance of the proposed wireless tilt sensing system.
최근 자율주행의 발달로 차량에 장착된 다양한 센서가 일반화 되고 그 센서에서 발생되는 빅 데이터는 교통 분야에서 활용도가 높아지고 있다. 본 연구에서는 이러한 교통 빅 데이터의 활용을 위해 실시간으로 발생되는 차량 센싱 빅 데이터와 도로 기상 등 공공데이터를 지도상에 효율적으로 맵핑하기 위한 그리드 인덱스 기법을 제안하였으며, 제안한 그리드 공간 분할 방식과 그리드 ID 부여 방식에 대하여 적용 가능성 및 효과를 분석하였다. 차량 센서에서 실시간 분석된 강수 데이터를 전국 화물차의 디지털 운행기록장치(DTG, Digital Tachograph) 데이터를 기반으로 가상 생성하여 좌표기반으로 맵핑하였으며, 제안 방식과 링크 단위 처리방식의 처리 속도를 비교하였다. 제안 방식은 링크 단위의 처리 방식 대비 약 2,400배 이상의 데이터 처리 성능 개선을 나타냈다. 추가로 그리드 맵핑의 적용 가능성 및 링크 단위 맵핑과의 차별성을 확인하고자 가상 생성한 데이터를 시각화하고 비교하였다.
This paper describes a lateral guidance system of an autonomous vehicle, using a neural network model of magneto-resistive sensor and magnetic fields. The model equation was compared with experimental sensing data. We found that the experimental result has a negligible difference from the modeling equation result. We verified that the modeling equation can be used in simulations. As the neural network controller acquires magnetic field values(B$\_$x/, B$\_$y/, B$\_$z/) from the three-axis, the controller outputs a steering angle. The controller uses the back-propagation algorithms of neural network. The learning pattern acquisition was obtained using computer simulation, which is more exact than human driving. The simulation program was developed in order to verify the acquisition of the teaming pattern, teaming itself, and the adequacy of the design controller. The performance of the controller can be verified through simulation. The real autonomous electric vehicle using neural network controller verified good results.
수소충전소와 수소전기차 간의 통신 프로토콜인 SAE J2601과 SAE J2799는 수소 충전에 관련된 내용만을 다루고 있다. 본 논문에서는 수소전기차의 수소검출, 전류, 전압을 측정하여, 수소충전소로 WiFi 프로토콜을 변화시켜 가면서 센서 데이터를 전송한다. 수소전기차의 센싱, 제어 및 센서 데이터 전송을 위해, 라즈베리파이를 이용하여 소규모 실험실 모델을 만들었다. 센서 데이터를 수소충전소의 데이터베이스에 저장하였고, 저장된 데이터 분석을 위해 그라파나를 이용하여 대쉬보드를 구성하였다. 수소가 검출되면 수소충전소의 디스펜서 밸브를 잠근다. 그리고 WiFi 프로토콜에 따른 평균 전송 지연을 측정하였다. 전송 지연 측정 결과, 수소충전소와 수소전기차간의 센서 데이터 전송을 위한 WiFi 프로토콜은 IEEE 802.11a가 가장 적합하였다.
최근의 미래교통시스템은 주로 교통체계를 활용한 교통정보의 수집과 관리, 제공을 함으로서 교통안전을 도모하고 있다. 그러나 본 논문에서는 현재 활용되고 있는 교통 인프라인 교통안전표지를 활용한 교통안전을 제안하고자 한다. 교통안전표지를 호스트로 하여 센싱 된 데이터를 차량이 수신하게 됨으로서 차량간 또는 인프라간 통신을 하게 된다. 센싱 데이터의 정보를 활용함으로서 다양한 정보를 얻게 되는데, 공사구간 뿐만 아니라 교통사고 등도 활용이 가능하다. 따라서 본 논문은 센싱 데이터의 프레임을 간단하게 설계하고, 향후 지속적인 연구를 통하여 교통안전에 이바지하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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