International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.10
no.2
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pp.117-124
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2009
In the environment where various and complicated threat signals exist, RWR (Radar Warning Receiver), which can warn pilot of the existence of threats, has long been a necessary electronic warfare (EW) system to improve survivability of aircraft. The angle of arrival (AOA) information, the most reliable sorting parameter in the RWR, is measured by means of four-quadrant amplitude comparison direction finding (DF) technique. Each of four antennas (usually spiral antenna) of DF unit covers one of four quadrant zones, with 90 degrees apart with nearby antenna. According to the location of antenna installed in helicopter, RWR is subject to signal loss and interference by helicopter body and structures including tail bumper, rotor blade, and so on, causing a difficulty of detecting hostile emitters. In this paper, the performance degradation caused by signal interference by tail rotor blades has been estimated by measuring amplitude video signals into which RWR converts RF signals in case a part of antenna is screened by real tail rotor blade in anechoic chamber. The results show that corruption of pulse amplitude (PA) is main cause of DF error. We have proposed two algorithms for resolving the interference by tail rotor blades as below: First, expand the AOA group range for pulse grouping at the first signal analysis phase. Second, merge each of pulse trains with the other, that signal parameter except PRI and AOA is similar, after the first signal analysis phase. The presented method makes it possible to use RWR by reducing interference caused by blade screening in case antenna is screened by tail rotor blades.
Turbidity has various effects on the water quality and ecosystem of a river. High turbidity during floods increases the operation cost of a drinking water supply system. Thus, the management of turbidity is essential for providing safe water to the public. There have been various efforts to estimate turbidity in river systems for proper management and early warning of high turbidity in the water supply process. Advanced data analysis technology using machine learning has been increasingly used in water quality management processes. Artificial neural networks(ANNs) is one of the first algorithms applied, where the overfitting of a model to observed data and vanishing gradient in the backpropagation process limit the wide application of ANNs in practice. In recent years, deep learning, which overcomes the limitations of ANNs, has been applied in water quality management. LSTM(Long-Short Term Memory) is one of novel deep learning algorithms that is widely used in the analysis of time series data. In this study, LSTM is used for the prediction of high turbidity(>30 NTU) in a river from the relationship of turbidity to discharge, which enables early warning of high turbidity in a drinking water supply system. The model showed 0.98, 0.99, 0.98 and 0.99 for precision, recall, F1-score and accuracy respectively, for the prediction of high turbidity in a river with 2 hour frequency data. The sensitivity of the model to the observation intervals of data is also compared with time periods of 2 hour, 8 hour, 1 day and 2 days. The model shows higher precision with shorter observation intervals, which underscores the importance of collecting high frequency data for better management of water resources in the future.
Proceedings of the Earthquake Engineering Society of Korea Conference
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2000.04a
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pp.213-217
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2000
It is essential to establish an earthquake alert system real-time seismographic data acquisition and data transmission by dedicated communications,. Up to now approximately 60 earthquake stations are installed in Korea and being operated by KMA. KEPRI,. KINS and KIGAM and its number will be increased in time. The earthquake data recorded in half of these stations are transmitted to data center and analysed in quasi real-time. Therefore if these real-time seismographic stations be connected to each organization by dedicated lines and we will develop an algorithm which we can calculate the magnitude and epicenter within 25-30 seconds after an earthquake occurred it will be possible to develop an Earthquake Alert System giving several tens of seconds warning in advance.
Kim, Man-Ho;Son, Byeong-Jeom;Lee, Kyung-Chang;Lee, Suk
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.15
no.3
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pp.337-345
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2009
The dependence of numerous systems on electronic devices is causing rapidly increasing concern over fault tolerance because of safety issues of safety critical system. As an example, a vehicle with electronics-controlled system such as x-by-wire systems, which are replacing rigid mechanical components with dynamically configurable electronic elements, should be fault¬tolerant because a devastating failure could arise without warning. Fault-tolerant systems have been studied in detail, mainly in the field of aeronautics. As an alternative to solve these problems, this paper presents the fuzzy hybrid redundancy system that can remove most erroneous faults with fuzzy fault detection algorithm. In addition, several numerical simulation results are given where the fuzzy hybrid redundancy outperforms with general voting method.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.25
no.3
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pp.309-316
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2017
In shuttle vans designed to transport children, the recognition of a child's approach and departure is very important. Ultrasonic sensors are generally used for a short distance around a vehicle. Although ultrasonic sensors are cheaper than other ADAS sensors, the number of sensors installed in a van should be optimized. In order to recognize the presence of a child around a shuttle van, this paper proposes the placement of ultrasonic sensors in the van. Considering the turning radius of the van and the distance from each sensor to a child, collision risk is classified as 'safe', 'warning', and 'danger'. The sensor placement and the recognition algorithm are verified in a virtual driving environment.
The satellite communication equipment, which has been installed and operated for the flood forecast and warning system at KOWACO, needs the review of the transmission Power control for keeping the stable operation of the satellite communication equipments. In this study, made the sample hardware for the transmission power control at Mini-Hubs and remote sites, and developed the control algorithm for stable operation of the transmission power controller.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2008.05a
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pp.1624-1629
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2008
The governing equations in generalized curvilinear coordinates for a 3D pulsatile flow are the Incompressible Navier-Stokes (INS) equations with the artificial dissipative terms and continuity equation discretized using a second-order accurate, finite volume method on the nonstaggered computational grid. This method adopts a dual or pseudo time-stepping Artificial Compressibility (AC) method integrated in pseudo-time. The computational technique implements the implicit approximate factorization method of the Beam and Warming method (1978), which is the extension of the Alternate Direction Implicit (ADI) method. The algorithm yields practically identical velocity profiles and secondary flows that are in excellent overall agreement with an experimental measurement (Rindt & Steenhoven, 1991).
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.20
no.11
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pp.1131-1135
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2014
This paper proposes the enhanced faulty node detection scheme with hybrid algorithm using Markov-chain model on BCH (Bose-Chaudhuri-Hocquenghem) code in naval distributed control networked systems. The probabilistic model-driven approach, on Markov-chain model, in this paper uses the faulty weighting interval factors, which are based on the BCH code. In this scheme, the master node examines each slave-nodes continuously using three defined states : Good, Warning, Bad-state. These states change using the probabilistic calculation method. This method can improve the performance of detecting the faulty state node more efficiently. Simulation results show that the proposed method can improve the accuracy in faulty node detection scheme for real-time naval distributed control networked systems.
In this paper, we implemented the electornic moving aid system for safe walking of the blind. An obstacle detecting of each sector used ultrasound and a distance measurement used time of flight. The alarm is designed to have a sound and a tactile function that can be selected on an user's convenience. This system can detect and obstacle of upward, forward, downward and optimally warn to the blind with vibration, beep sound by appling warning algorithm on object detection. Experimental testing and performance evaluation have been successfully carried out with a prototype cane, and the experiment shows the capability of the function to detect unknown objects within an assigned distance, under knees, over head height, and crushed puddles.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.3
no.1
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pp.76-84
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2000
As first step of any acoustic defence system, a attacking target warning system needs to be extremely reliable. This means the system must ensure a high probability of target classification together with a very low false alarm rate. In this paper, a algorithms for underwater target automatic classification is available for use in the passive sonar will be presented. In first, we will describe the precise automatic extraction of frequency lines for the detection of acoustic signatures. Also, a neural network and fuzzy based algorithms for target classification will be described. Thus the performances of these algorithms are very good with a high probability of classification.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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