An artificial neural network(NN) technique is developed for hardware redundant sensor validation. Since the measurement space is a continuous space with many operating regions, it is difficult to train a NN to correctly detect failure in an accurate measurement system. A conventional backpropagation NN is modified to include an additional preprocessing layer that extracts classification features from scalar measurements. This feature extraction means transform the measurement space to parity space. The NN is independent of the state variable being measured, the instrument range, and the signal tolerance. This NN resembles the parity space approach to signal validation, except that analytical parity equations are unneeded and the NN pattern recognition capability is utilized for decision making.
Many Korean university campuses are located on hilly terrain where the hierarchy of the path system is unclear. Therefore, it is difficult to analyze the pedestrian network through space syntax, in which only horizontal direction changes are considered as depths of space. The purpose of this study is to compare pedestrian movement patterns and space syntax analysis in order to find their relevance to each other and the relationship between them. We conducted a survey regarding the most-visited buildings and pathways at S-University, which is located on a hilly area in Seoul. The survey results were compared with the Space Syntax integration map by regression analysis. For the segments where the relationship between pedestrian volume and integration was weak, field observations were conducted. As a result, topographical aspects, functional aspects, and location aspects were observed as the main influential factors. In addition, the research proposes that adding an extra axial line per vertical directional change can potentially compensate for the low relevance of stairs. This study suggests the possibility and the necessity of three-dimensional space syntax programs and emphasizes the importance of campus planning for the pedestrian environment.
과학위성 1호의 OBC(On-Board Computer)와 Sybsystem 간, Subsystem간, 또는 위성과 지상국간의 통신이 가능해야한다. 그리고 OBC(On-Board-Computer)나 지상국에서의 위성의 모듈들을 명령(Command)을 통하여 제어할 수 있어야 한다. 또한 모듈들을 원격검침(Telemetry)을 통하여 상태를 확인할 수 있어야 한다. 위에서 언급한 기능을 수행하는 모듈이 바로 Network System이다 과학위성1호에는 총 6개의 Network System이 구현되었다. 각각의 Network System들은 여러 Subsystem들과 연결되어있고, Network System간에 또한 연결되어서 Subsystem간의 통신과 Network System에 연결된 모듈들을 제어하고 상태를 수집한다. 본 연구에서는 과학위성1호 Network System의 구조, 기능, Spec 및 연구 개발 내용을 소개한다.
Experts have designed popular and successful model architectures, which, however, were not the optimal option for different scenarios. Despite the remarkable performances achieved by deep neural networks, manually designed networks for classification tasks are the backbone of object detection. One major challenge is the ImageNet pre-training of the search space representation; moreover, the searched network incurs huge computational cost. Therefore, to overcome the obstacle of the pre-training process, we introduce a network adaptation technique using a pre-trained backbone model tested on ImageNet. The adaptation method can efficiently adapt the manually designed network on ImageNet to the new object-detection task. Neural architecture search (NAS) is adopted to adapt the architecture of the network. The adaptation is conducted on the MobileNetV2 network. The proposed NAS is tested using SSDLite detector. The results demonstrate increased performance compared to existing network architecture in terms of search cost, total number of adder arithmetics (Madds), and mean Average Precision(mAP). The total computational cost of the proposed NAS is much less than that of the State Of The Art (SOTA) NAS method.
하천에서의 홍수유출 예측은 하천의 치수적인 측면에서도 중요하다. 본 논문에서는 신경회로망 모형을 이용해서 개발된 홍수유출 예측 시스템의 적용성을 검토하였다. 입력층에는 강우자료와 홍수량 자료를 출력층에는 홍수유출량이 예측되도록 구성하였다. 홍수유출 예측 시스템 구성시 예측모형 선정을 위해 신경회로망 모형과 상태공간 모형을 이용하여 홍수시 실시간 하천유출량 예측을 수행하였다. 두 모형의 예측결과 비교시 신경회로망 모형이 실시간 홍수량 예측에 적합한 모형으로 선정되었다. 신경회로망 모형은 Web 상에서 사용이 가능하게 변환하여 홍수유출 예측시스템의 기본모형으로 개발하였다.
지속적으로 우주파편이 증가하고 있는 상황에서 국가 우주자산을 안전하게 보호하고 우주개발국으로서 우주환경 보호에 관심을 가지는 것은 중요하다. 우주파편의 급격한 증가를 막기 위한 효과적인 방법 중 하나는 충돌위험이 큰 우주파편들, 그리고 임무가 종료된 폐기위성을 직접 제거해 나가는 것이다. 본 논문에서는 영상기반 우주파편 추적시스템의 안정적인 인식모델을 위해 인공신경망을 적용한 연구에 대해 다루었다. 한국항공우주연구원에서 개발한 지상기반 우주쓰레기 청소위성 테스트베드인 KARICAT을 활용하여 우주환경이 모사된 영상을 획득하였고, 깊이불연속성에 기인한 영상분할 후 각 객체에 대한 구조 및 색상 기반 특징을 부호화한 벡터를 추출하였다. 특징벡터는 3차원 표면적, 점군의 주성분 벡터, 2차원 형상정보, 색상기반 정보로 구성되어있으며, 이 범주를 기반으로 분리한 특징벡터를 입력으로 하는 인공신경망 모델을 설계하였다. 또한 인공신경망의 성능 향상을 위해 입력되는 특징벡터의 범주에 따라 모델을 분할하여 각 모델 별 학습 후 앙상블기법을 적용하였다. 적용 결과 앙상블 기법에 따른 인식 모델의 성능 향상을 확인하였다.
본 연구는 바람통로의 세밀도와 편이성을 향상시켜 도시 녹지계획 활용도를 높이는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 유체역학적 거칠기 특성을 나타내는 거칠기길이($z_0$)로부터 바람통로 네트워크 추출기법을 제안하였다. 지적필지 단위로 산출된 $z_0$에 IDW, Spline, Kriging 내삽기법을 적용해 표면이 연속적인 수치거칠기길이모델(DZoM)을 생성한 후 수계망 추출 기법을 적용해 바람통로 네트워크를 산출하였다. 내삽기법 적용 결과들을 비교하여 가장 적합한 내삽 기법을 정하고 산출된 바람통로와 토지피복 및 지표온도의 공간적 관계를 분석하였다. 연구결과 DZoM 산출기법 중 Kriging 기법의 적용성이 IDW 및 Spline 기법보다 우수한 것으로 나타났다. Kriging 기법을 이용하여 선형 추출한 바람통로 네트워크(Type B)와 Landsat-7 ETM+에서 산출한 여름철과 겨울철 야간 지표온도 분포를 비교한 결과는 공간적 일치도가 높았다. 주목할 부분으로 산출된 바람통로의 흐름이 도시의 야간 열 부하들을 완화하는 것으로 보인다. 추출된 바람통로 네트워크 사상들(features)에 대한 엄밀한 평가와 개선이 수행된다면 녹지계획 실무에 효과적으로 활용될 수 있을 것이다. 이를 위해서는 (1) 거칠기길이 개선, (2) 녹지계획 목적에 맞는 바람통로의 해석 및 편집, (3) 분절된 바람통로 네트워크 연결, (4) 관련 자료의 상세한 구축 및 무결성 확보 등이 선행되어야 할 것이다. 제안된 바람통로 네트워크의 녹지계획 적용을 위해 향후 연구범위를 수도권으로 확장할 계획이다.
세계 각국은 이미 우주 개발을 위한 치열한 경쟁에 돌입하였으며, 우리나라도 2020년에 달 탐사선 발사 및 2025년에 달 착륙선 발사를 계획하고 있다. 우리나라 달 탐사 계획을 성공적으로 수행하기 위해서는 심우주 통신 기술 및 지상국 설치등과 같은 심우주 관련 기술 개발이 필요하다. 이를 위하여 심우주 관련 선진국들과의 협력을 통하여 축적된 경험 및 기술을 바탕으로 한국형 달 탐사 임무에 적합한 심우주 통신 방식을 개발하고 독자적인 지상국을 확보하여야 한다. 본 논문에서는 우리나라의 DSN을 성공적으로 정착시키기 위하여 국외 DSN과 심우주 통신 기술에 대해서 살펴보고, 이를 바탕으로 링크 마진을 비롯한 여러 가지 기술적 요구사항을 제시하며 우리나라의 달 탐사 계획을 위해 필요한 최적의 지상국 확보 전략을 제안한다.
In this paper, we describe the proposed KVN (Korean VLBI Network) clock system in order to make the observation of the VLBI effectively. In general, the GPS system is widely used for the time information in the single dish observation. In the case of VLBI observation, a very high precise frequency standard is needed to perform the observation in accordance with the observation frequency using the radio telescope with over 100km distance. The objective of the high precise clock system is to insert the time-tagging information to the observed data and to synchronize it with the same clock in overall equipments which used in station. The AHM (Active Hydrogen Maser) and clock system are basically used as a frequency standard equipments at VLBI station. This system is also adopted in KVN. The proposed KVN clock system at each station consists of the AHM, GPS time comparator, standard clock system, time distributor, and frequency standard distributor. The basic experiments were performed to check the AHM system specification and to verify the effectiveness of implemented KVN clock system. In this paper, we briefly introduce the KVN clock system configuration and experimental results.
In an attempt to enhance the visual effect of SPOT image, this study develops a neural network algorithm to transform SPOT false color into simulated true color. The method has been tested using Landsat TM and SPOT images. The qualitative and quantitative comparisons indicate that the striking similarity can be found between the true and simulated true images in terms of the visual looks and the statistical analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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