우주용 적외선 센서의 탑재 교정용 흑체 시스템은 궤도상에서 센서 출력특성 교정을 위해 다양한 기준온도에서 한정된 개수의 온도센서로부터 고정밀의 대표표면온도 추정이 가능해야 한다. 본 논문에서 제안된 흑체 시스템은 흑체 가열 후 잔열 수송을 위한 히트파이프를 흑체 후면 중앙의 일체형 플랜지에 결합하는 방식을 적용하였다. 따라서 흑체 표면온도구배 최소화와 함께 원형 대칭 형태의 온도구배를 얻을 수 있어 표면온도 추정이 용이하면서도 발사 및 궤도환경에서 하중이 가해지더라도 안정적인 히트파이프 접속부를 갖도록 하며, 복수의 히트파이프 적용에 따른 Fail Safe 설계가 가능하도록 한다. 또한 온도센서 부착작업이 용이하도록 센서를 흑체 외부 표면에 적용하더라도 높은 정확도로 표면온도 추정이 가능하다. 본 논문에서 제안된 흑체 시스템의 설계 유효성 입증을 위해 궤도 열해석을 수행하였으며, 해석결과를 기반으로 온도센서 개수 및 위치에 따른 대표표면온도 추정을 실시하였다.
우주용 영상센서의 비균일 출력특성 교정을 통한 영상품질향상을 목적으로 하는 탑재교정장치는 균일한 온도정보 제공을 위한 흑체, 교정임무 수행 중 흑체 지향을 위해 전개 및 수납 기능을 갖는 교정용 구동미러 그리고 상기 구성품의 제어를 담당하는 탑재교정장치 제어용 전장유닛으로 구성된다. 탑재교정장치 제어용 전장품의 발사 및 궤도환경에서의 구조건전성 확보를 위해 소자 납땜부에 대한 열탄성 해석과 피로파괴 이론에 기초한 구조 열해석을 실시하였으며, 이를 통하여 전장품의 구조 건전성을 평가하였다. 본 논문에서는 전자기판에 장착된 소자별 안전성 검토를 위해 일반적으로 적용되는 해석적 방법과 FEM으로부터 도출된 결과를 비교 및 검토하여 피로파괴 이론에 기초한 구조 건전성 예측이 유용함을 입증하였다.
대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.262-266
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1999
Several commercial companies that plan to provide improved panchromatic and/or multi-spectral remote sensor data in the near future are suggesting that merge datasets will be of significant value. This study evaluated the utility of one major merging process-process components analysis and its inverse. The 6 bands of 30$\times$30m Landsat TM data and the 10$\times$l0m SPOT panchromatic data were used to create a new 10$\times$10m merged data file. For the image classification, 6 bands that is 1st, 2nd, 3rd, 4th, 5th and 7th band may be used in conjunction with supervised classification algorithms except band 6. One of the 7 bands is Band 6 that records thermal IR energy and is rarely used because of its coarse spatial resolution (120m) except being employed in thermal mapping. Because SPOT panchromatic has high resolution it makes 10$\times$10m SPOT panchromatic data be used to classify for the detailed classification. SPOT as the Landsat has acquired hundreds of thousands of images in digital format that are commercially available and are used by scientists in different fields. After the merged, the classifications used supervised classification and neural network. The method of the supervised classification is what used parallelepiped and/or minimum distance and MLC(Maximum Likelihood Classification) The back-propagation in the multi-layer perception is one of the neural network. The used method in this paper is MLC(Maximum Likelihood Classification) of the supervised classification and the back-propagation of the neural network. Later in this research SPOT systems and images are compared with these classification. A comparative analysis of the classifications from the TM and merged SPOT/TM datasets will be resulted in some conclusions.
In order to evaluate the Capability of ETM+ remotely- sensed data to provide 'Forest-shrub land-Rangeland' cover type map in areas near the timberline of northern forests of Iran, the data were analyzed in a portion of nearly 790 ha located in Neka-Zalemroud region. First, ortho-rectification process was used to correct the geometric errors of the image, yielding 0/68 and 0/69 pixels of RMS. error in X and Y axis, respectively. The original and panchromatic bands were fused using PANSHARP Statistical module. The ground truth map was made using 1 ha field plots in a systematic-random sampling grid, and vegetative form of trees, shrubs and rangelands was recorded as a criteria to name the plots. A set of channels including original bands, NDVI and IR/R indices and first components of PCI from visible and infrared bands, was used for classification procedure. Pair-wise divergence through CHNSEL command was used, In order to evaluate the separability of classes and selection of optimal channels. Classification was performed using ML classifier, on both original and fused data sets. Showing the best results of $67\%$ of overall accuracy, and 0/43 of Kappa coefficient in original data set. Due to the results represented above, it's concluded that ETM+ data has an intermediate capability to fulfill the spectral variations of three form- based classes over the study area.
건축물에서 소비되는 에너지의 체계적이고 지속적인 모니터링과 관리는 건물의 열효율을 산정하여 등급화하기 위해 중요하고, 궁극적으로 기후변화에 대처하고 환경 및 에너지 수급 정책의 효과적 수립을 목표로 하고 있다. 전 세계적으로 건축물은 총 에너지의 36%를 소비하고 있으며, 이산화탄소 배출량은 39%를 점유하고 있다. 본 연구의 목적은 건축물 등급제에 필수적인 건축물에서 방출되는 온도측정을 위해 드론 열적외선(TIR: thermal infrared) 영상을 이용하여 사진측량 기법으로 건물을 모델링하고 3차원 열공간 모델(thermo-spatial model)을 생성하여 분석하는 방안을 제시하는 것이다. 이를 위해 드론에 탑재된 열적외선 센서로부터 촬영한 광학 및 TIR 영상으로 항공삼각측량을 수행하여 모델링의 정확도를 비교 분석하였다. TIR 영상의 공간 및 방사 해상도는 광학영상에 비해 낮으므로 3D 건물 모델링의 객체 형태는 상대적으로 부정확하지만, 공간정보기반의 건축물 열에너지 측정을 위해 효과적으로 사용될 수 있으므로 사진측량 기술의 다양한 분야로의 응용을 제시한 것으로 의의가 있다고 판단된다. 열공간 모델은 건축물에서 방출되는 온도를 기반으로 소비되는 에너지를 정량적으로 산정하여 개별 건물의 에너지 등급을 책정하기 위한 기본 정보로 사용될 것으로 판단된다.
몰입은 관람객이 콘텐츠를 관람할 때 관람객들이 콘텐츠에 몰두하고 있는 심리적 상태를 의미하는 것으로, 관람객의 몰입경험은 콘텐츠의 만족도에 긍정적인 영향을 미친다. 따라서 공연 같은 콘텐츠를 제공하는 기업들은 콘텐츠의 흥행을 위해 관람객의 몰입도를 측정하는 것은 매우 중요하다. 설문 등의 표본조사 방법을 통해 관람객의 몰입도를 측정 연구는 방송분야 등 에서 널리 사용되고 있다. 이러한 몰입도 측정방법은 콘텐츠 관람 이후 설문을 실시하기 때문에 몰입도를 실시간으로 측정할 수 없을 뿐만 아니라 몰입도 측정의 정확성이 저하되는 문제 등이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 생리적 반응이나 얼굴 표정 분석, 그리고 움직임 관찰 방법 등을 이용하여 몰입도를 측정하는 연구가 수행되고 있다. 생체 신호를 이용하여 몰입도를 측정하는 연구의 경우, 1인을 대상으로 생체신호를 측정할 뿐만 아니라, 많은 데이터 처리 시간과 비용이 소모되는 단점이 있어 많은 관람객이 관람하는 공연장에 적용하기에는 한계가 있다. 얼굴 표정인식 통해 몰입도를 측정하는 경우도 1인을 대상으로 하고 있으며, 밝은 조명의 실험실 환경에서만 가능하다는 단점이 존재한다. 또한 관람객들의 움직인 동기화를 이용하여 몰입도를 특정한 연구는 다중관객을 대상으로 하였지만, 이는 실험실 환경에 한정하여 적용된 사례이다. 따라서 본 연구에서는 공연장, 시사회관 등 많은 관람객들이 콘텐츠를 관람하는 실제 환경에서 다중관람객이 다중몰입도의 정량적 평가를 위한 시스템을 설계하고 개발하였다. 제안된 시스템은 외부장치, 서버, 내부장치 등의 3부분으로 구성되어 있다. 서울시 마포구 상암동에 위치한 DMC 홍보관에 상설 전시장으로 운영하고 있으며, 관람객들을 대상으로 데이터를 획득하고 있다. 제안하고 있는 시스템을 활용하면 콘텐츠의 어느 구간에서 관객들이 몰입을 하고 있는지, 어느 구간에서 몰입을 하고 있지 못한지 분석가능하기 때문에, 향후 콘텐츠 제작 및 마케팅에 유용하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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