Kim, Hyo-Jung;Kim, Jeong-Hun;Kim, Moon-Jung;Ryoo, Chang-Kyung
Journal of Advanced Navigation Technology
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v.25
no.3
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pp.211-216
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2021
Multiple UAV System has been used for various purposes such as reconnaissance, networking and aerial photography. In such systems, it is essential to form and maintain the formation of multiple UAVs. This paper proposes the algorithm that produces an autonomous distributed control for each vehicle for a flexible formation. This command is a repulsive force in the form of the second-order system by the nearest UAV or mission area. The algorithm uses the relative position/speed through sensing and communication for calculating the command without external intervention. The command allows each UAV to follow the reference distance and fill the mission area as densely as possible without overlapping. We determine the reference distance via optimization technique solving the packing problem. The mission area comprises the desired formation outline and can be set flexibly depending on the mission. Numerical simulation is carried out to verify the performance of the proposed algorithm under a complex and flexible environment. The formation is formed in 26.94 seconds and has a packing density of 71.91%.
This study aims to determine how agricultural drones are operated for flight tests using a 5G communication in order to carry out a mission such as sensing agricultural crop healthy status with special cameras. Drones were installed with a multi-spectral and IR camera to capture images of crop status in separate altitudes with different speeds. A multi-spectral camera can capture crop image data using five different particular wavelengths with a built-in GPS so that captured images with synchronized time could provide better accuracy of position and altitude during the flight time. Captured thermal videos are then sent to a ground server to be analyzed via 5G communication. Thus, combining two cameras can result in better visualization of vegetation areas. The flight test verified how agricultural drones equipped with special cameras could collect image data in vegetation areas.
Kim, Byung-Soo;Kwon, Hyeok-Sang;Kim, Jin-Wook;Roh, Yong-Rae
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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v.28
no.4
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pp.308-317
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2009
In the present work, a sensor system composed of an oscillator sensor and a Lamb wave sensor is proposed for the purpose of structural health monitoring. The oscillator sensing system detecting the shift of a structural resonant frequency in proportion to the amount of defects in the structure is a pretty sensitive and simple device, but its detectable range is limited to its local zone. The Lamb wave sensor system, however, is applicable to global detection of the defects. This study is aimed at investigating the feasible combination of the two systems to exploits their merits simultaneously. The scheme to use PZT patches as the oscillator sensor as well as the Lamb wave sensor was proposed to identify the position, length and number of cracks by means of TOF and amplitude of signals, and its validity was confirmed through experiments.
This study focuses on the correction of topographic effects caused by a combination of solar elevation and azimuth, and topographic relief in single optical remote sensing imagery, and by a combination of changes in position of the sun and topographic relief in comparative analysis of multi-temporal imageries. For the Jeju Island, Republic of Korea, where Mt. Halla and various cinder cones are located, a Landsat 7 ETM+ imagery and ASTER GDEM data were used to normalize the topographic effects on the imagery, using two topographic normalization methods: cosine correction assuming a Lambertian condition and assuming a non-Lambertian c-correction, with kernel sizes of $3{\times}3$, $5{\times}5$, $7{\times}7$, and $9{\times}9$ pixels. The effects of each correction method and kernel size were then evaluated. The c-correction with a kernel size of $7{\times}7$ produced the best result in the case of a land area with various land-cover types. For a land-cover type of forest extracted from an unsupervised classification result using the ISODATA method, the c-correction with a kernel size of $9{\times}9$ produced the best result, and this topographic normalization for a single land cover type yielded better compensation for topographic effects than in the case of an area with various land-cover types. In applying the relative radiometric normalization to topographically normalized three multi-temporal imageries, more invariant spectral reflectance was obtained for infrared bands and the spectral reflectance patterns were preserved in visible bands, compared with un-normalized imageries. The results show that c-correction considering the remaining reflectance energy from adjacent topography or imperfect atmospheric correction yielded superior normalization results than cosine correction. The normalization results were also improved by increasing the kernel size to compensate for vertical and horizontal errors, and for displacement between satellite imagery and ASTER GDEM.
Park, Sung Tae;Jung, Geum Hyang;Yoo, Hyung Joo;Choi, Eun-Young;Choi, Ki-Young;Lee, Yong-Beom
Journal of Bio-Environment Control
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v.23
no.2
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pp.158-166
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2014
This experiment has investigated suitable methods to improve precision water content monitoring of coconut coir substrates to control irrigation by frequency domain reflectometry(FDR) sensors. Specifically, water content changes and variations were observed at different sensing distances and positions from the irrigation dripper location, and different spaces between the FDR sensors with or without noise filters. Commercial coconut coir substrates containing different ratios of dust and chips(10:0, 7:3, 5:5, 3:7) were used. On the upper side and the side of the substrates, a FDR sensor was used at 5, 10, 20, 30cm distances respectively from the irrigation dripper point, and water content was measured by time after the irrigation. In the glass beads, sensors were installed with or without noise filtering. Closer sensing distance had a higher water content increasing rate, regardless of different coir substrate ratios. There were no differencies of water content increasing rates in 10:0 and 3:7 substrates between the upper side and the side. Whereas, 7:3 and 5:5 substrates showed higher increasing rates on the upper side measurements. Substrates with higher ratios of chip(3:7) had lower increasing rates than others. And, with noise filters, the exatitude of measurement was improved because the variation and deviation were reduced. Therefore, in coconut coir with FDR sensors, an efficient water content measurment to control irrigations can be achieved by installing sensors closer to an irrigation point and upper side of substrates with noise filters.
The Function of the calcium sensing receptor (CaSR) is to control calcium levels by altering PTH (parathyroid hormone) secretion and renal calcium resorption. The influence of calcium on the basal and stimulated release of several hormones from chicken pituitary glands has been determined in vitro. The objective of this study was to identify SNP in chicken CaSR gene and to investigate the effect of the SNP on economic traits. The sequencing analysis method was used to identify nucleotide polymorphisms within chicken CaSR gene. This study identified SNP at position 1949 bp(Genebank accession No : XM_416491) in the exon 1. The SNP changed the amino acid to alanine(GCC) from serine(TCC). This SNP showed three genotypes, AA, AS and SS by digestion with the restriction enzyme NcoⅠ using the PCR-RFLP method. The A963S showed significant effect only on the first lay day (P<0.05) in Leghorn population. Leghorn with the genotype AA had significantly faster the first lay day(137.6) than the genotype AS(143.0, P<0.05). Also, the A963S showed significant effect only on the first lay day(P<0.05) and mean of egg weight(P<0.05) in KNC population. KNC with the genotypes AA ans AS had significantly faster the first lay day (151.0 and 152.6, respectively) than the genotype SS(159.4, P<0.05). And the genotypes SS had significantly heavier the mean of egg weight(50.4 kg, P<0.05) than the genotype AA ans AS (47.5 and 47.8 kg, respectively). According to result of this study, an a allele of the A963S was found to have a significant effect on the first lay day. It will be possible to use this SNP marker on selecting chicken to improve the first lay day.
This paper reports on the analysis of the location accuracy of a precision image generation system manufactured for CAS 500. The planned launch date of the CAS 500 is 2021, and since it has not yet been launched, the analysis was performed using KOMPSAT-3A satellite images having similar specifications to the CAS 500. In this paper, we have checked the geolocation accuracy of initial sensor model, the model point geolocation accuracy of the precise sensor model, the geolocation accuracy of the precise sensor model using the check point, and the geolocation accuracy of the precise orthoimage using 30 images of the Korean Peninsula. In this study, the target geolocation accuracy is to have an RMSE within 2 pixels when an accurate ground control point is secured. As a result, it was confirmed that the geolocation accuracy of the precision sensor model using the checkpoint was about 1.85 pixels in South Korea and about 2.04 pixels in North Korea, and the geolocation accuracy of the precise orthoimage was about 1.15 m in South Korea and about 3.23 m in North Korea. Overall, it was confirmed that the accuracy of North Korea was low compared to that of South Korea, and this was confirmed to have affected the measured accuracy because the GCP (Ground Control Point) quality of the North Korea images was poor compared to that of South Korea. In addition, it was confirmed that the accuracy of the precision orthoimage was slightly lower than that of precision sensor medel, especially in North Korea. It was judged that this occurred from the error of the DTM (Digital Terrain Model) used for orthogonal correction. In addition to the causes suggested by this paper, additional studies should be conducted on factors that may affect the position accuracy.
The main objective of the research is a feasibility study on the intertidal zone using a X-band radar satellite, TerraSAR-X. The TerraSAR-X data have been acquired in the west coast of Korea where large tidal flats, Ganghwa and Yeongjong tidal flats, are developed. Investigations include: 1) waterline and backscattering characteristics of the high resolution X-band images in tidal flats; 2) polarimetric signature of halophytes (or salt marsh plants), specifically Suaeda japonica; and 3) phase and coherence of interferometric pairs. Waterlines from TerraSAR-X data satisfy the requirement of horizontal accuracy of 60 m that corresponds to 20 cm in average height difference while current other spaceborne SAR systems could not meet the requirement. HH-polarization was the best for extraction of waterline, and its geometric position is reliable due to the short wavelength and accurate orbit control of the TerraSAR-X. A halophyte or salt marsh plant, Suaeda japonica, is an indicator of local sea level change. From X-band ground radar measurements, a dual polarization of VV/VH-pol. is anticipated to be the best for detection of the plant with about 9 dB difference at 35 degree incidence angle. However, TerraSAR-X HH/TV dual polarization was turned to be more effective for salt marsh monitoring. The HH-HV value was the maximum of about 7.9 dB at 31.6 degree incidence angle, which is fairly consistent with the results of X-band ground radar measurement. The boundary of salt marsh is effectively traceable specifically by TerraSAR-X cross-polarization data. While interferometric phase is not coherent within normal tidal flat, areas of salt marsh where the landization is preceded show coherent interferometric phases regardless of seasons or tide conditions. Although TerraSAR-X interferometry may not be effective to directly measure height or changes in tidal flat surface, TanDEM-X or other future X-band SAR tandem missions within one-day interval would be useful for mapping tidal flat topography.
Park, Jueon;Kim, Taeheon;Lee, Changhui;Han, Youkyung
Korean Journal of Remote Sensing
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v.37
no.5_1
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pp.1135-1147
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2021
In order to geometrically correct high-resolution satellite imagery, the sensor modeling process that restores the geometric relationship between the satellite sensor and the ground surface at the image acquisition time is required. In general, high-resolution satellites provide RPC (Rational Polynomial Coefficient) information, but the vendor-provided RPC includes geometric distortion caused by the position and orientation of the satellite sensor. GCP (Ground Control Point) is generally used to correct the RPC errors. The representative method of acquiring GCP is field survey to obtain accurate ground coordinates. However, it is difficult to find the GCP in the satellite image due to the quality of the image, land cover change, relief displacement, etc. By using image maps acquired from various sensors as reference data, it is possible to automate the collection of GCP through the image matching algorithm. In this study, the RPC of KOMPSAT-3A satellite image was corrected through the extracted matching point using the UAV (Unmanned Aerial Vehichle) imagery. We propose a pre-porocessing method for the extraction of matching points between the UAV imagery and KOMPSAT-3A satellite image. To this end, the characteristics of matching points extracted by independently applying the SURF (Speeded-Up Robust Features) and the phase correlation, which are representative feature-based matching method and area-based matching method, respectively, were compared. The RPC adjustment parameters were calculated using the matching points extracted through each algorithm. In order to verify the performance and usability of the proposed method, it was compared with the GCP-based RPC correction result. The GCP-based method showed an improvement of correction accuracy by 2.14 pixels for the sample and 5.43 pixelsfor the line compared to the vendor-provided RPC. In the proposed method using SURF and phase correlation methods, the accuracy of sample was improved by 0.83 pixels and 1.49 pixels, and that of line wasimproved by 4.81 pixels and 5.19 pixels, respectively, compared to the vendor-provided RPC. Through the experimental results, the proposed method using the UAV imagery presented the possibility as an alternative to the GCP-based method for the RPC correction.
This study analyzed co-registration results according to the geometric processing level of reference image, which are Level 1R and Level 1G provided from KOMPSAT-3 and KOMPSAT-3A images. We performed co-registration using each Level 1R and Level 1G image as a reference image, and Level 1R image as a sensed image. For constructing the experimental dataset, seven Level 1R and 1G images of KOMPSAT-3 and KOMPSAT-3A acquired from Daejeon, South Korea, were used. To coarsely align the geometric position of the two images, SURF (Speeded-Up Robust Feature) and PC (Phase Correlation) methods were combined and then repeatedly applied to the overlapping region of the images. Then, we extracted tie-points using the SURF method from coarsely aligned images and performed fine co-registration through affine transformation and piecewise Linear transformation, respectively, constructed with the tie-points. As a result of the experiment, when Level 1G image was used as a reference image, a relatively large number of tie-points were extracted than Level 1R image. Also, in the case where the reference image is Level 1G image, the root mean square error of co-registration was 5 pixels less than the case of Level 1R image on average. We have shown from the experimental results that the co-registration performance can be affected by the geometric processing level related to the initial geometric relationship between the two images. Moreover, we confirmed that the better geometric quality of the reference image achieved the more stable co-registration performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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