A new methodology to detect forest fire burnt scars at near real time using MODIS (Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer) data is presented here with a goal of introducing a new and improved capability to detect forest fire burnt scars in Thailand. This new technology is expected to increase the efficiency and effectiveness of the forest fire tackling resources distribution and management of the country. Using MODIS data in burnt scars detection has two major advantages - high availability of data and high resolution per performance ratio. Results prove the near real time algorithm suitable and working well in order to monitor the forest fire dynamic movement. The algorithm is based on the threshold separated linear equation of burnt and un-burnt. A ground truth experiment confirms the burnt and un-burnt? areas characteristics (temperature and NDVI). A threshold line on a scatter plot of Band I and Band 2 is determined to separate the burnt from un-burnt pixels. The different threshold values of NDVI and temperature use to identify pixels' anomaly, abnormal low NDVI and high temperature. The overlay (superimpose) method is used to verify burnt pixels. Since forest fire is a dynamic phenomenon, MODIS burnt scars information is suiting well to fill in the missing temporal information of LANDSAT for the forest fire control managing strategy in Thailand. This study was conducted in the Huai-Kha-Kaeng (HKK) Wildlife Sanctuary, Thailand
This paper presents an algorithm of a compensation of the grid current distortion caused by the grid voltage unbalance and distortion in 3-phase bi-directional DC to AC inverter. Usually 3-phase grid system has unbalance and distortion because of connecting 1-phase and non-linear load with 3-phase load using same input node. Controlling 3-phase inverter by general method under the unbalanced and distorted grid voltage, the grid current has distortion. This distortion of the grid current cause the grid voltage distortion again. So, it need to control the grid current balanced and non-distorted, even the grid voltage gets unbalanced and distorted. There are some complex method to compensate the gird current distortion. it suggest simple method to solve the problem. Simulation and experiment is used to validate the proposed algorithm.
본 논문에서는 목표 비트량에 맞게 영상을 압축하는 모델 기반 매크로블록 레이어 비트율 제어 알고리즘을 제안한다. H.264 비디오 압축 표준은 다양한 압축 모드 및 최적화 방법을 사용하여 압축률을 향상 시키지만 복잡한 인코더 구조는 정확한 트래픽 제어를 어렵게 한다. 제안된 알고리즘에서는 매크로블록 단위에서 비트율과 양자화 파라미터의 관계 및 화면간 영상 변화량에 따른 MAD 값을 선형회귀분석을 통해 예측한다. 예측된 데이터를 바탕으로 각 매크로블록의 양자화 파라미터를 라그랑지 곱수 방법을 이용하여 결정한다. 이 값은 다시 한 프레임에 할당된 비트량과 발생한 비트량의 차이에 따라 수정하여 한 프레임을 압축했을 때 결과 비트량이 목표치에 근접할 수 있게 한다. 제안하는 알고리즘과 기존 알고리즘간의 비교 실험은 제안하는 알고리즘이 목표 비트량과 일치하는 결과 비트량을 생성하는 것을 보여준다.
In this paper, we propose a compact method for anthropomorphism that uses Deep Convolutional Neural Networks (DCNN) to detect the similarities between a human face and an animal face. We also apply texture feature-based morphing between them. We propose a basic texture feature-based morphing system for morphing between human faces only. The entire anthropomorphism process starts with the creation of an animal face classifier using a parallel DCNN that determines the most similar animal face to a given human face. The significance of our network is that it contains four sets of convolutional functions that run in parallel, allowing it to extract more features than a linear DCNN network. Our employed texture feature algorithm-based automatic morphing system recognizes the facial features of the human face and takes the Control Points automatically, rather than the traditional human aiding manual morphing system, once the similarity was established. The simulation results show that our suggested DCNN surpasses its competitors with a 92.0% accuracy rate. It also ensures that the most similar animal classes are found, and the texture-based morphing technology automatically completes the morphing process, ensuring a smooth transition from one image to another.
현재 도립진자는 많은 분야에서 연구 중이며 미사일, 로켓, 등의 자세 제어와 2족 보행 로봇 등에 응용되고 있다. 본 연구에서는 256펄스의 로터리 엔코더와 DC 모터를 이용한 회전형 도립진자(Rotary Inverted Pendulum)를 구성하여 회전형 역 진자의 수직 자세 제어를 연구하였다. 비선형 시스템의 경우 복잡한 알고리즘과 제어기가 필요하지만 고전적이며 비교적 간단한 PID(Proportional Integral Derivation)알고리즘을 이용한 제어 방법을 회전형 도립진자 시스템에 적용하였으며 간단하지만 원하는 성능을 높이는 방안을 연구하였다. 본 연구에서 사용된 회전형 도립진자 시스템은 비선형적이고 불안정한 시스템으로 선형화된 모델링에서 마이크로칩 사의 dsPIC30F4013 임베디드 프로세서를 이용한 PID 제어기를 설계 및 구현하였다. 보통 PID 제어기는 하나 혹은 두 가지 이상을 조합하여 설계하며 우수한 제어 성능에 비해 구조가 간단하며 제어 이득 조정이 다른 제어기들에 비해 비교적 쉽다는 장점이 있다. 본 연구에서는 시스템의 물리적 구조를 수학적 방법으로 분석하고 모델링을 통한 회전형 도립진자의 수직 균형을 위한 제어를 실현하였다. 또한 회전형 역 진자를 이용하여 PID 제어기로 제어가 가능한지 시뮬레이션과 실험을 통하여 그 타당성을 검증하였다.
This paper describes the control system to suppress the load pendulation using tagline for the floating crane. Dynamic equation of motion of the floating crane and the load is derived using Newton's 2nd law and free body model. The floating crane and the load are assumed that they move in center plane. Each rigid body has 3 DOF (surge, heave, pitch), because it moves in two directions and rotates. Then, this system, which is composed of two rigid bodies, has 6 DOF. The gravitational force, the hydrostatic force, the hydrodynamic force and the tension of the wire rope are considered as external forces, which affect to the floating crane. To suppress the pendulation of the load, the tagline, which connects between the load and the float crane, is applied to the system. The tagline is composed of the spring and the wire rope. Proportional and Derivative control is used as a linear control algorithm. The results of the numerical analysis of the 3,600 ton floating crane show that the tagline system is effective to suppress the load pendulation.
직접 구동용 브러시 없는 직류전동기(BRUSHLESS direct drive motor : BLDD motor)의 강인한 위치제어를 위해 신경망을 사용하여 접근하는 새로운 제어방식이 소개된다. 전향 신경망이 추가된 선형 2차 제어기는 AC서보의 객체지향 방법을 사용함으로서 대략적으로 선형화 되어지는 강인한 BLDD 모터 시스템을 얻기 위해 사용된다. 구동 상태의 온-라인 위상에서 학습되는 이 신경망은 전향신호와 오차 역 전파법(Back-Propagation Method)에 의해 구성된다. 총 노드의 수가 8개이기 때문에 이 시스템은 일반적인 마이크로 프로세서에 의해 쉽게 실현될 수 있다. 일반적인 작동중, 입출력 응답은 표본화되어지고 가중치는 매개변수 또는 부하 토크의 능한 변이를 적용하기 위해 각 표본주기에서 오차 역 전파법에 의해 학습된다. 그리고, 상태공간에서 시스템 분석은 상태 궤환 이득을 얻기 위해 체계적으로 실행했다. 또한, 강인성은 전반적인 시스템응답에 영향력을 주지 않고 얻어진다.
최근 무인항공기(UAV : Unmanned Aerial Vehicle)에 대한 연구가 다양한 각도로 진행되어 군사용 비행체에 관한 연구에서 부터 민간용 비행체 및 일반 취미 활동용 비행체에 이르기까지 다양하게 연구가 진행되고 있다. 특히, 무인 소형 비행체에 대한 연구는 수직이착륙(VTOL : Vertical Take-Off and Landing)과 용이한 방향전환 및 정지비행(hovering)에 대하여 연구되고 있으며, 이러한 연구부분에 적합한 무인 소형 비행체가 쿼드로터(quardrotor)형 무인비행체를 중심으로 연구되고 있다. 이러한 무인 비행체에 대한 연구는 공기역학적 힘에 의해 부양되므로 복잡한 동역학 분석과정을 필요로 하고 있으며, 이러한 역학적 분석 및 실험적 모델을 바탕으로 제어기를 설계하고 있다. 본 논문에서는 일반적인 PID 제어기를 바탕으로 기본적인 자세제어를 구현한 후, 제어기 설계에 고려하지 못한 비선형적인 요소를 신경회로망(neural networks)의 강화학습(reinforcement learning) 알고리즘을 이용하여 일반적인 제어기 설계에 고려하지 못한 비선형적인 요소를 보완하여 보다 안정적인 쿼드로터의 자세제어 방안을 제시하고자 한다.
본 논문은 예측제어기를 이용하여 2휠 로봇의 실시간 균형을 유지할 수 있는 자세 제어에 대해 연구하였다. 또한 역방향 진자 제어는 로봇이 진행하는 동안 균형을 유지하기 위하여 도입되었다. 본 논문에서 구현에 사용한 프로세서는 dsPIC30F4013 임베디드 프로세서이며 자체 균형 알고리즘을 설계하고 구현 하는 것이다. 본 연구에서 ARS는 2축의 자이로 각(roll, pitch)과 3축의 가속도계 값(x, y, z)값으로 자세를 계산하도록 하였다. 따라서 본 연구에서는 외란에 대한 자세의 불균형을 극복하기 위한 예측제어기를 제안했으며 이를 원격 시스템의 제어문제에 도입하여 2바퀴 로봇의 선형 제어기와 예측제어기를 결합한 시스템의 시뮬레이션을 수행하였다. 또한 강인한 특성을 실현하기 위해 목표 필터루프를 설계하고 강인도-안정성을 만족하는 제어기를 설계하므로 제어시스템의 안정성을 향상시키고 시스템의 성능의 저하를 최소화함을 확인하였다.
제어기와 플랜트가 공간상으로 분리되어 폐루프 내부에 시간지연이 불가피하게 존재하는 제어시스템의 시간지연 문제를 보상하기 위하여 확률 모델에 기반하여 설계된 예측제어기를 제안한다. 예측제어기는 지연된 이전의 값들로부터 선형예측 기법과 확률함수를 이용하여 실제의 현재값을 추정하며, 이를 제어기에 적용하여 시간지연에 의하여 발생되는 문제점을 최소화하였다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 DC 서보모터 시스템에 본 알고리즘을 실현하였으며, 상이한 시간지연에 따른 제어시스템의 영향을 관측하였다. 실험결과에서 예측제어기는 시간지연에 대하여 PID 제어기보다 우수한 수렴특성을 나타내었으며, 제어기의 안정범위 내에서 허용할 수 있는 최대 시간지연 값도 증가시킬 수 있음을 보였다. 제안된 예측제어기는 플랜트의 모델링을 요구하지 않고 출력의 통계적 정보만을 사용하므로 모델링이 어려운 시스템의 제어나 PID 제어의 보상기로 활용할 수 있는 범용적인 기법이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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