To protect and manage the Korean space assets including satellites, it is important to have precise positions and orbit information of each space objects. While Korea currently lacks optical observatories dedicated to satellite tracking, the Korea Astronomy and Space Science Institute (KASI) is planning to establish an optical observatory for the active generation of space information. However, due to geopolitical reasons, it is difficult to acquire an adequately sufficient number of optical satellite observatories in Korea. Against this backdrop, this study examined the possible locations for such observatories, and performed simulations to determine the differences in precision of optical orbit estimation results in relation to the relative baseline distance between observatories. To simulate more realistic conditions of optical observation, white noise was introduced to generate observation data, which was then used to investigate the effects of baseline distance between optical observatories and the simulated white noise. We generated the optical observations with white noise to simulate the actual observation, estimated the orbits with several combinations of observation data from the observatories of various baseline differences, and compared the estimated orbits to check the improvement of precision. As a result, the effect of the baseline distance in combined optical GEO satellite observation is obvious but small compared to the observation resolution limit of optical GEO observation.
Recently, as Intelligent Transportation System (ITS) and self-driving system become influential in the ground transportation system, automotive radar systems have been actively studied among the various radar systems to implement the vehicle collision detection system and distance measurement system between vehicles. Most of the automotive radars are Frequency Modulated Continuous Wave (FMCW) radar type which can calculate distance and velocity of target by estimating the frequency difference between the transmitted signal and received signal. Therefore, accurate frequency estimation is very important in the FMCW radar system. For this reason, to improve the measurement accuracy of the FMCW radar, Reverse Directional FRI (RD-FRI) Super-Resolution technique which has high frequency estimation accuracy is applied to the FMCW radar system. The feasibility of the proposed technique is evaluated with simulation results and compared with FFT and conventional Super-Resolution techniques. The simulation results show that the proposed technique estimates the frequency with high accuracy and the distance with centimeter accuracy.
Wi-Fi Round-trip timing (RTT) based location estimation technology estimates the distance between the user and the AP based on the transmission and reception time of the signal. This is because reception instability and signal distortion are greater than that of a Received Signal Strength Indicator (RSSI) based fingerprint in an indoor NLOS environment, resulting in a large position error due to multipath fading. To solve this problem, in this paper, we propose an end-to-end based WiFi Trilateration Net (WTN) that combines neural network-based RTT correction and trilateral positioning network, respectively. The proposed WTN is composed of an RNN-based correction network to improve the RTT distance accuracy and a neural network-based trilateral positioning network for real-time positioning implemented in an end-to-end structure. The proposed network improves learning efficiency by changing the trilateral positioning algorithm, which cannot be learned through differentiation due to mathematical operations, to a neural network. In addition, in order to increase the stability of the TOA based RTT, a correction network is applied in the scanning step to collect reliable distance estimation values from each RTT AP.
본 논문에서는 조선소 페인트 분사작업에서 분사 거리와 속도의 변화에 따라 페인트 두께를 추정할 수 있는 모델을 개발하고자 한다. 이를 위해 도장로봇을 이용하여 다섯가지 서로 다른 분사 거리와 속도값에 대한 실험 데이터를 취득하였다. 또한 노즐의 훼손 등으로 인해 노이즈가 발생하는데 이를 처리하기 위해 적절한 전처리과정을 적용하였다. 제안하는 방법은 주어진 데이터로부터 분사 거리와 속도에 대한 페인트 두께 추정 함수를 새로운 분사 거리와 속도에 대한 페인트 두께 추정 함수로 변형하는 계산을 한다. 인공신경망기반 예측 모델과 비교한 결과 제안하는 방법이 더욱 안정적이고 정확하게 예측할 수 있음을 확인할 수 있었다.
지의류는 대기오염도를 측성하는 대표적인 생물지표종이다. 본 연구는 청주시 내에 서식하고 있는 지의류 를 대기오염 지표종으로 활용하여 청주시 대기오염을 진단해 보고, 오염원과 거리와 풍향에 따라 지역별 오염도가 어떻게 달라지는지 살펴보았다. 그 결과 청주시 공단지역과 도심지역은 지의사막화 현상이 나타났고 SO$_2$농도가 0.03ppm 이상으로 추정되었다 또한 청주공단과의 거리기 먹어짐에 따라 대기오염이 낮아져 지의류의 종수와 피도가 증가하는 경향이 나타났다.
The objectives of this paper are to study the effect of key parameters on the cycle performance and capacity and to estimate the cost of latent and sensible energy transportation systems. The overall conductance (UA) of each component, the ambient temperature and the absorber inlet temperature are considered the key parameters. It is concluded that COP of the solution transportation using an absorption system (STA) at ambient temperature is 10% higher than that of the conventional sensible system. It is also found that the cost of STA system can be reduced 7.5 times to that of sensible energy transportation for one year of operation with 10 km transportation distance.
Transmission line is exposed to a large area, and then faults are likely to occur than the other component of power system. When a fault occurs on a transmission line, fault locator helps fast recovery of power supply on power system. This paper deals with the design of a digital fault locator for improvement accuracy of the fault distance estimation and a fault occurrence position for transmission line. The algorithm of a fault locator uses a DC offset removal filter and DFT filter. The algorithm utilizes a fault data of GPS time synchronized. The computed fault information is transmitted to the other side substation through communication. The digital fault locator includes MPU module, ADPU module, SIU module, and a power module. The MMI firmware and software of the fault locator was implemented.
This paper presents a comparison of the rotor position estimation of a switched reluctance motor(SRM) with built-in search coils. Squared euclidean distance, fuzzy logic and neural network are used to estimate the rotor position. The simulation is performed by three methods and the results are compared. The experiment of squared euclidean distance is achieved and compared with the simulation result.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.125-132
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1993
When a mobile robot moves around autonomously without man-made landmarks, it is essential to recognize the placement of surrounding objects especially for current position estimation, obstacle avoidance, or homing into the work station. In this paper, we propose a novel approach to recognize the floor paln for indoor mobile robot navigation using ultrasonic time-of-flight method. We model the floor plan as a collection of polygonal plane objects and recognize the floor plan by locating edges and vertices of the objects. The direction is estimated by the patterns of transmission beam and reception sensitivity of the ultrasonic transducer, and the distance is estimated by the correlation detection method. We show the validity of the proposed approach through experimental results and discuss the resolution and the accuracy of the estimation of direction and distance.
Object detection and parameter estimation in point cloud data is a relevant subject to robotics, reverse engineering, computer vision, and sport mechanics. In this paper a software is presented for fully-automatic object detection and parameter estimation in unordered, incomplete and error-contaminated point cloud with a large number of data points. The software consists of three algorithmic modules each for object identification, point segmentation, and model fitting. The newly developed algorithms for orthogonal distance fitting (ODF) play a fundamental role in each of the three modules. The ODF algorithms estimate the model parameters by minimizing the square sum of the shortest distances between the model feature and the measurement points. Curvature analysis of the local quadric surfaces fitted to small patches of point cloud provides the necessary seed information for automatic model selection, point segmentation, and model fitting. The performance of the software on a variety of point cloud data will be demonstrated live.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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