SAR 영상은 기상이나 일조량에 관계없이 자료를 취득할 수 있으므로 종래의 전자광학적 감지기가 갖는 제약을 극복할 수 있다. 또한, SAR 영상으로 취득할 수 있는 정보는 종래의 광학적 감지기에 의한 것과는 다른 형태이므로 영상에 의한 정보취득의 범위를 확대시킬 수 있다. 그러나, SAR 영상에는 레이다의 특성과 대상물의 기하학적 특성에 따라 다양한 왜곡이 포함되므로, SAR 영상으로부터 정보를 취득하는 데 있어서 소요 정확도가 확보되기 위해서는 SAR 자료에 포함되어 있는 왜곡을 보정하여야 한다. 본 연구에서는 SAR 영상 취득시 대상물과 안테나의 기하학적 구성에 따른 반사파의 변화를 모형화하여 SAR 영상을 모의제작하고, 이를 이용해 대상물의 경사에 따른 밝기값의 왜곡을 실제 영상에서 제거하므로서 SAR 영상의 기하학적 복사 왜곡을 보정하고자 하였다. 그 결과, SAR 영상으로부터 대상물의 반사특성에 따른 정상적 정보를 취득함에 있어서 기하학적 복사왜곡에 의한 영향을 최소화하여 지형공간정보 관련 분야에서 SAR 영상을 원활히 활용할 수 있도록 기여하고자 하였다.
에너지 소모에 대한 증가되는 소비자의 관심을 지원하기 위하여 가전기기의 에너지 모니터링과 예측 방식을 제안한다. 제안한 시스템은 0.5초마다 전류 센서를 지나가는 전류량을 측정하는 스마트 플러그라는 일반 전기 콘센트로 설계하고, 신경회로망의 훈련과 시험 데이터를 얻기 위해 평균기온, 최저기온, 초고기온, 습도, 일조시간의 날씨 정보를 입력 데이터로 사용하고, 스마트 플러그를 통한 전기 사용량을 목표값으로 사용하였다. 훈련을 위한 실험데이터를 사용하여 역전파 알고리즘을 기반으로 한 신경회로망을 구성하였다. 입력과 출력 데이터의 비선형 매핑을 위해 다층신경회로망을 사용하였다. 제안한 신경회로망 모델은 상관관계 계수가 0.9965로 우수하게 전기 사용량을 예측할 수 있는 것을 확인하였으며, 예측의 평균 제곱 오차는 0.02033이다.
본 연구는 타설 콘크리트의 온도를 무선센서 방식으로 현장에서 직접 간편하게 계측할 수 있는 장치를 개발하고, 무선 전송네트워크시스템을 통하여 현장사무실 및 본사 등에서 실시간 효율적 온도이력관리를 할 수 있는 시스템을 구축하는데 목적이 있다. 실험결과, 우선 무선센서네트워크시스템의 기본이 되는 온도센서는 콘크리트 타설시 안정적으로 측정될 수 있도록 무선방식의 막대타입의 스텐레스 프로브형으로 제작하였으며, 거푸집에서의 탈부착이 간편하고 장기간의 내장전력공급이 가능한 거푸집일체형의 무선센서네트워크 장치를 개발하였다. 또한 무선센서네트워크시스템의 구성은 센서노드와 라우터, 게이트웨이 및 CDMA 통신방식으로 구성하였으며, 콘크리트의 동일한 양생조건 및 상이한 양생조건에서 온도를 측정한 결과, 기존의 유선방식과 동일한 온도분포를 보였다. 향후, 개발된 무선센서네트워크 장치를 현장에서 사용할 경우, 현장 사무실에서의 정량적인 콘크리트 온도관리가 효율적으로 이루어 질 것으로 판단되며, 감리 감독업무의 생산성 향상과 더불어 전반적인 콘크리트 구조체의 품질에 크게 기여할 것으로 판단된다.
중요시설 실시간 감지 시스템으로는 주로 CCTV를 사용하고 있다. CCTV의 경우 감지에 대한 정확성은 높지만 시야각이 좁기 때문에 레이다(RADAR)와 같은 센서와 함께 혼용되어 사용되고 있다. 라이다(LiDAR)는 고출력의 펄스 레이저를 이용하여 물체에 반사되어 돌아오는 시간을 감지하여 거리정보를 획득하는 기술이다. 라이다의 경우 데이터 처리량으로 인해 서버의 동시 처리 센서 개수의 제약으로 인해 비용적으로나 기술적으로나 활용도가 높지 않은 문제점이 있다. 광망 센서에 의한 감지 방식 또한 강풍과 혹한에 취약하고 동물 훼손에 따른 유지보수의 문제도 있다. 본 논문에서는 기존의 라이다 센서에서 사용하는 905nm 파장대가 아닌 1550nm 파장대를 사용함으로써 기상 환경에 대한 영향은 강하고, 다수의 센서를 통합하여 관제할 수 있는 시스템 개발을 제안하고자 한다.
Researchers seeking geological and environmental information, depend on remote sensing and aerial photographic datum from various commercial satellites and aircraft. However, adverse weather conditions as well as equipment expense limit the ability to collect data anywhere and anytime. To allow for better flexibility in geological and environmental data collection, we have developed a compact, multi-spectral automatic Aerial Photographic system (PKNU2). This system's Multi-spectral camera can record visible (RGB) and infrared (NIR) band (3032*2008 Pixels) images Visible and infrared band images were obtained from each camera respectively and produced color-infrared composite images to be analyzed for the purpose of the environmental monitoring. However this did not provide quality data. Furthermore, it has the disadvantage of having the stereoscopic overlap area being 60% unsatisfied due to the 12 seconds of storage time of each data The PKNU2 system in contrast, photographed photos of great capacity Thus, with such results, we have been proceeding to develop the advanced PKNU2 (PKNU3) system that consists of a color-infrared spectral camera that can photograph in the visible and near-infrared bands simultaneously using a single sensor, a thermal infrared camera, two 40G computers to store images, and an MPEG board that can compress and transfer data to the computer in real time as well as be able to be mounted onto a helicopter platform.
본 연구에서는 LiDAR 측량을 활용하여 취득한 정밀 지형자료와 센서 기반의 기상데이터 관측시스템을 구축하여 태양광 발전량을 예측하는 연구를 수행하였다. 2018년 평균 일조시간은 4.53 시간으로 나타났으며, 태양광 발전량은 2,305 MWh으로 분석되었다. 그리고 태양광 모듈의 설치각도에 따른 태양광 발전량의 영향을 분석하고자 모듈 설치각도를 $10^{\circ}$ 간격으로 배치한 결과, 모듈 배치 각도 $30^{\circ}$에서 발전시간은 4.24 시간으로 나타났으며, 일 발전량과 월 발전량이 각각 3.37 MWh와 102.47 MWh로 가장 높게 평가되었다. 따라서 모듈 배치 각도를 $30^{\circ}$로 설계시 모듈 각도 $50^{\circ}$에 비해 발전효율이 약 4.8% 상승하는 것을 알 수 있었다. 또한 태양광 모듈의 설치각도에 따른 계절별 태양광 발전량의 영향을 분석한 결과, 날씨가 차가운 11월~2월까지는 모듈 각도가 큰 $40^{\circ}{\sim}50^{\circ}$가 태양광 발전량이 높게 나타났으며 날씨가 따뜻한 3월~10월까지는 모듈 각도가 작은 $10^{\circ}{\sim}30^{\circ}$가 태양광 발전량이 높게 나타남을 알 수 있었다.
Purpose: As application-specific wireless sensor networks are gaining popularity, this paper discusses the development and field performance of the GHAN, a greenhouse area network system to monitor, control, and access greenhouse microenvironments. GHAN, which is an upgraded system, has many new functions. It is an intelligent wireless sensor and actuator network (WSAN) system for next-generation greenhouses, which enhances the state of the art of greenhouse automation systems and helps growers by providing them valuable information not available otherwise. Apart from providing online spatial and temporal monitoring of the greenhouse microclimate, GHAN has a modified vapor pressure deficit (VPD) fuzzy controller with an adaptive-selective mechanism that provides better control of the greenhouse crop VPD with energy optimization. Using the latest soil-matrix potential sensors, the GHAN system also ascertains when, where, and how much to irrigate and spatially manages the irrigation schedule within the greenhouse grids. Further, given the need to understand the microclimate control dynamics of a greenhouse during the crop season or a specific time, a statistical assessment tool to estimate the degree of optimality and spatial variability is proposed and implemented. Methods: Apart from the development work, the system was field-tested in a commercial greenhouse situated in the region of Punjab, India, under different outside weather conditions for a long period of time. Conclusions: Day results of the greenhouse microclimate control dynamics were recorded and analyzed, and they proved the successful operation of the system in keeping the greenhouse climate optimal and uniform most of the time, with high control performance.
매년 날씨가 추워지는 동절기에는 전기 사용량이 급증하는 특징을 보인다. 많은 전기를 사용하면서 인구 밀도가 높은 시장, 목욕탕, 아파트 등의 건물들의 전기 시설의 누전으로 인해 화재 발생이 늘어나고 있다. 이러한 누전화재의 원인은 대부분 전선의 노후화로 인해 사용량이 증가되어 과도하게 걸리는 부하를 견디지 못하고 전선피복이 녹아내려 주변의 발화물질로 인하여 발생하게 된다. 본 논문에서는 과부하센서, VoC센서, 과열센서로 구성된 복합 센서를 통해 전선에 발생하는 부하 및 과열을 측정하며, 이 때 발생된 유독가스를 검출하고 게이트웨이를 활용하여 서버에 로깅하는 시스템을 구현한다. 이를 바탕으로 빅데이터 분석을 진행하여 실시간으로 전기화재를 예측, 경보 및 차단이 가능한 플랫폼과 모의 화재발생 실험이 가능한 시뮬레이터를 개발한다.
우주 방사선은 인공위성의 오동작을 유발하거나 수명을 단축하는 주된 요인 중 하나다. 반 알렌벨트라고 불리는 전하를 띤 고에너지 입자들이 지구 자기장에 포획된 공간은 이 지역에서 운용되는 인공위성뿐만 아니라, 지구 자기장을 따라 저고도까지 도달하므로 저궤도 위성들에게도 위협이 된다. 2003년 발사된 과학기술위성 1호에는 자세 제어를 위해 사용된 태양 센서가 탑재되었다. 태양 센서에는 빛을 감지하기 위한 검출기로 실리콘 태양 전지가 사용되었는데, 이 태양 전지의 합선 전류가 시간이 지남에 따라 감소하는 것이 관측되었다. 이 연구에서는 이러한 태양전지의 특성 변화가 어떠한 요인에 의해 발생하는지 지상에서의 방사능 실험을 통해 밝히고자 한다. 이를 위해 과학기술위성 1호에서 사용된 것과 동일한 태양 전지에 여러 에너지 대역의 고에너지 전자와 양성자를 조사하고 이 때 변하는 합선 전류를 측정하였다. 그리고 NOAA POES위성 데이터를 이용하여 과학기술위성 1호에 피폭되었을 방사선량을 예측하였다. 연구 결과, 과학기술위성 1호에 나타난 실리콘 태양 전지의 감쇠 현상은 700keV에서 1.5MeV의 에너지를 갖는 양성자에 의한 것으로 밝혀졌다. 이 연구 결과는 우주에서 태양 전지의 수명을 예측하기 위한 자료로 활용될 수 있다.
본 논문에서는 기상 모니터링과 색 온도 제어 기능을 갖춘 LED 가로등 플랫폼의 설계와 구현을 제안한다. 이전 연구에서는 가로등 시스템의 에너지 효율이나 데이터 관리에 중점을 두었으나 조명 성능에 대한 연구는 이루어지지 않았다. 특히 안개나 연무와 같은 기상현상은 운전자와 보행자의 시야를 방해하기도 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 서로 다른 색온도를 가지는 두 개의 LED 램프를 사용하는 것을 제안한다. 이 램프는 거리의 조건에 따라 서로 전환이 가능하다. 또한 우리는 시스템 내 각 장치들 간의 통신 체계 설계한다. 더 나아가 실험결과를 통해 이 제안된 LED 가로등 플랫폼이 잘 수행되고 데이터가 웹 사이트에 제대로 표시될 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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