The useful practical land shall be reserved when an artificial land covers the railway and road. However, the problem is that since the artificial land places directly on the top of noise sources likely on the railway and road there will arise the weak points, noise and vibration. On this study based on creating the artificial land on the top of a railway vehicle base and placing a tenement on that land, it was comprehended the noise influence from the railway car through the simulation. In order to secure the input value for the simulation, at first measured the noise condition of the railway station building and the railway vehicle base. The output value for the railway station building (place A) was around (53.6~57.6) dB(A), the equivalent continuous sound level for an hour, and for the railway station building (place B) it was around (63.7~68.9) dB. The maximum outdoor noise of the tenement on the artificial land was measured as 64.1 dB(A) under the fixed condition on the simulation modeling. The built purpose of placing the artificial land to prevent the noise influence from the railway met the expectation to be less influenced on the tenement. Rather, because of placing the artificial land the noise level on the lower space could be increased so there requires having a noise control.
Unmanned aerial vehicle (UAV) and sensor technologies are rapidly developing and being usefully utilized for spatial information-based agricultural management and smart agriculture. Until now, there have been many difficulties in obtaining production information in a timely manner for large-scale agriculture on reclaimed land. However, smart agriculture that utilizes sensors, information technology, and UAV technology and can efficiently manage a large amount of farmland with a small number of people is expected to become more common in the near future. In this study, we evaluated the productivity of forage maize grown on reclaimed land using UAV and sensor-based technologies. This study compared the plant height, vegetation cover ratio, fresh biomass, and dry biomass of maize grown on general farmland and reclaimed land in South Korea. A biomass model was constructed based on plant height, cover ratio, and volume-based biomass using UAV-based images and Farm-Map, and related estimates were obtained. The fresh biomass was estimated with a very precise model (R2 =0.97, root mean square error [RMSE]=3.18 t/ha, normalized RMSE [nRMSE]=8.08%). The estimated dry biomass had a coefficient of determination of 0.86, an RMSE of 1.51 t/ha, and an nRMSE of 12.61%. The average plant height distribution for each field lot was about 0.91 m for reclaimed land and about 1.89 m for general farmland, which was analyzed to be a difference of about 48%. The average proportion of the maize fraction in each field lot was approximately 65% in reclaimed land and 94% in general farmland, showing a difference of about 29%. The average fresh biomass of each reclaimed land field lot was 10 t/ha, which was about 36% lower than that of general farmland (28.1 t/ha). The average dry biomass in each field lot was about 4.22 t/ha in reclaimed land and about 8 t/ha in general farmland, with the reclaimed land having approximately 53% of the dry biomass of the general farmland. Based on these results, UAV and sensor-based images confirmed that it is possible to accurately analyze agricultural information and crop growth conditions in a large area. It is expected that the technology and methods used in this study will be useful for implementing field-smart agriculture in large reclaimed areas.
In this paper, the preliminary EMC analysis process between the Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS) and Geostationary Earth Orbit (GEO) launch vehicles in the frequency range [1MHz-47MHz] is described. The considered launch vehicles are arian V, sea Launch, land Launch, atlas III&V, delta IV, proton M/breeze M, soyuz, HII-A and Angara. The launch vehicle Radiated Emission (RE) specifications have been compared to COMS satellite Radiated Susceptibility (RS) limits. The COMS RS limits are the RS qualification levels of COMS units during launch. As a result, The radiated emission levels of arian V, sea launch, atlas III&V, delta IV, proton M/breeze M, HII-A and angara are compliant with COMS RS limits. The negative margins appear between land launch or soyuz launch vehicle RE and COMS RS. Then, if the land launch or soyuz is chosen by the customer, The tests should be performed at satellite level in order to demonstrate the compatibility with respect to launch vehicles specifications.
도시 지역에서 객체를 탐지하기 위해 드론 고해상도 영상에 기계 학습 알고리즘을 적용하는 다양한 연구가 진행되었다. 그러나 대부분의 차량 추출 연구는 인스턴스 세그멘테이션 대신 경계 박스로 차량을 탐지하여 차량의 방향이나 정확한 경계를 알 수 없다는 한계점이 있다. 인스턴스 세그멘테이션은 개별 개체를 훈련하기 위한 노동 집약적인 레이블링 작업을 필요로 하므로, 차량 추출을 위해 자동 무감독 인스턴스 세그멘테이션을 수행하는 방법에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 드론 영상의 차량 경계 박스에 대해 무감독 SVM 분류 기반의 차량 추출 기법을 제안하였다. 연구 결과, 차량을 89% 정확도로 추출할 수 있음을 확인하였으며 차량 내의 분광 특성이 크게 다른 경우에도 차량을 추출할 수 있음을 확인하였다.
유휴공간은 기존 도로의 선형개량 및 신규노선 건설, 도로 확장공사 등으로 도로 본래 기능을 상실하여 방치된 도로 부지로 추가적인 활용이 가능한 공간이다. 그러나 현재 일부 유휴공간은 과적 검문소, 자재 적치장, 차량 대기소 등의 소극적인 유지관리와 활용이 이루어지고 있지만 대부분의 유휴공간에 대한 체계적인 관리방안과 활용방안이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 공간정보 오픈 플랫폼(브이월드)를 이용하여 유휴공간의 입지조건, 지형특성, 지역 및 문화 특성을 분석하고 유휴공간의 유형을 분류하기 위한 기준을 정립하였다. 유휴공간의 유형에 따라 공간정보 오픈 플랫폼을 이용해 3차원 모델링을 수행하고 주변 환경과 경관을 고려한 활용 및 개발 모델을 제시하였다. 향후 강원권 국도 유휴공간의 개발계획 및 설계방안을 도출하여 유휴공간의 활용에 도움이 되고자 하였다.
한국농업기계학회 1993년도 Proceedings of International Conference for Agricultural Machinery and Process Engineering
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pp.810-819
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1993
An autonomous lan vehicle for agriculture(ALVA-II) was developed. A prototype vehicle was made by modifying a commercial tractor. A Navigation sensor system with a geo-magnetic sensor performed the autonomous operations of ALVA-II, such as rotary tilling with headland turnings. A navigation sensor system with a machine vision system was also investigated to control ALVA-II following a work boudnary.
도로설계속도는 해당도로 규격을 결정하는 매우 중요한 설계요소이다. 설계속도 결정시 개통후 차량 주행속도를 예측하여 상관성이 높도록 계획해야 하는데, 기존 일반국도 주행속도 예측 모형은 설계속도에 따른 기하구조 요인만을 고려하여 도로의 주변환경을 고려하지 못하는 한계가 있다. 주변환경을 충분히 고려하지 않을 경우 과도한 공사비 지출과 지나친 환경 파괴우려가 있다. 따라서 본 연구에서는 도로 주변환경요소를 고려하는 주행속도 예측모형식의 정립을 시도했고, 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 우리나라 일반국도의 지형 및 지역 요소를 운전자의 시각 특성과 GIS 프로그램을 활용하여 정의하였다. 둘째, 이렇게 구축한 지형 및 지역 특성이 차량의 주행속도에 미치는 영향을 살펴보았다. 그 결과, 지형 및 지역 별로 95% 신뢰도에서 속도차이가 있는 것으로 판단되었다. 섯째, 일반선형 모형(GLM)을 통하여 기하구조 요인과 지형 및 지역 요인을 모두 고려한 예측 모형식을 수립해 보았는데, R-Square가 양방향 2차로는 0.67, 양방향 4차로가 0.85로 나타났다. 끝으로 본 연구에서 개발한 모형을 바탕으로 지형 및 지역요소를 감안한 적정 도로 설계속도 범위를 제시했다. 이 방법론에 따라 산출된 관련 설계속도 범위는 일반국도에 대해 적용할 수 있지만, 지방도등 타 도로에 대해서는 직접 적용하기 곤란하다.
Applications for the unmanned aerial vehicle (UAV) have expanded enormously in recent years. Of all its various technologies, the UAV's ability to take off and land in a moving environment is particularly required for military or oceanic usage. In this study, we develop a novel leveling platform that allows the UAV to stably take off and land even on uneven terrains or in moving environments. The leveling platform is composed of an upper pad and a lower mobile base. The upper pad, from which the UAV can take off or land, is designed in the form of a 2 degrees of freedom (DOF) gimbal mechanism that generates the leveling function. The lower mobile base has a four-wheel drive structure that can be operated remotely. We evaluate the developed leveling platform by performing extensive experiments on both the horizontal terrain and the 5-degree ramped terrain, and confirm that the leveling platform successfully maintains the horizontal pose on both terrains. This allows the UAV to stably take off and land in moving environments.
지표면 온도는 지면-대기의 상호 순환을 이해하는데 중요한 요소로 알려져 있지만 시공간적 변동성이 크기 때문에 정규적인 관측은 거의 이루어지지 못하고 있다. 기존의 지표면 온도는 위성 영상을 이용하여 관측하고 있지만 위성의 특성상 긴 재방문주기와 낮은 정확도의 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 기존의 위성 영상을 활용한 지표면 온도 관측의 대체가능성을 확인하기 위해 무인항공기에 열적외선 센서를 탑재하여 단일 영상을 취득하였다. 취득된 영상은 JPEG 영상에서 TiFF 영상으로 변환하여 정사영상을 제작하였으며 정사영상의 DN값을 이용하여 실제 지표면 온도로 계산하였다. 계산된 피복별 지표면 온도의 정확도를 평가하기 위해 영상촬영과 동시에 적외선 온도계로 직접 관측한 지표면 온도와 비교하였다. 두 가지 방법으로 관측한 지표면 온도를 비교 했을 때, 모든 피복들에 대해서 정확도가 열적외선 센서의 관측 정확도 이하로 나타났다. 따라서 무인항공기에 탑재된 열적외선 센서를 이용하여 기존의 지표면 온도 관측 방법인 위성 영상의 대체 가능성을 확인하였다.
Kim, Seong-Baek;Lee, Seung-Yong;Choi, Ji-Hoon;Choi, Kyung-Ho;Jang, Byung-Tae
Journal of Astronomy and Space Sciences
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제20권4호
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pp.359-364
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2003
In this paper, we present multi-sensor data fusion for telematics application. Successful telematics can be realized through the integration of navigation and spatial information. The well-determined acquisition of vehicle's position plays a vital role in application service. The development of GPS is used to provide the navigation data, but the performance is limited in areas where poor satellite visibility environment exists. Hence, multi-sensor fusion including IMU (Inertial Measurement Unit), GPS(Global Positioning System), and DMI (Distance Measurement Indicator) is required to provide the vehicle's position to service provider and driver behind the wheel. The multi-sensor fusion is implemented via algorithm based on Kalman filtering technique. Navigation accuracy can be enhanced using this filtering approach. For the verification of fusion approach, land vehicle test was performed and the results were discussed. Results showed that the horizontal position errors were suppressed around 1 meter level accuracy under simulated non-GPS availability environment. Under normal GPS environment, the horizontal position errors were under 40㎝ in curve trajectory and 27㎝ in linear trajectory, which are definitely depending on vehicular dynamics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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