This paper describes a time-spatial domain model for simulating raw data acquisition of space-borne SAR system. The position, velocity and attitude information of the platform at a certain time instance is used for deriving sensor-target model. Ground target is modelled by a set of point scatters with reflectivity and two-dimensional ground coordinates. The signal received by SAR is calculated for each slow and fast time instance by integrating the reflectivity and phase values from all target point scatters. Different from frequency domain simulation algorithms, the proposed time domain algorithm can provide fully physical modelling of SAR raw data simulation without any assumptions or approximations.
SAR SLC 영상을 취득하기 위해 원시 자료로부터 BPA 기반 영상복원을 수행할 때 정확한 GNSS-INS 센서의 위치 및 속도 정보를 획득하는 것은 중요하다. BPA 기반 영상복원을 수행한 연구에서 기기 오차 보정을 위해 Kalman Filter를 적용하였으나, 대부분 1회 적용하여 효과적으로 오차를 제거하였는지 판단하기 어렵다. 본 연구에서는 GNSS-INS 센서의 위치 및 속도 정보에 Kalman Filter를 복수회 적용한 뒤 BPA를 이용하여 영상복원을 수행하여 기기 오차 보정에 효과적인 필터링 횟수를 평가하고자 하였다. 이를 위해 2회의 항공기 실험을 진행하여 SAR 원시 자료를 취득하였고, 이들에 해당하는 GNSS-INS 센서 정보에 대해 실질적이고 연속적으로 Kalman Filter를 적용하였다. 본 연구를 통해 상이한 이동 경로를 가지는 GNSS-INS 정보가 상응하는 FMCW-SAR 영상의 BPA 기반 최적 영상복원에 필요한 Kalman Filter 적용 횟수에 영향을 미칠 수 있다는 것을 확인하였다.
세계 최초의 정지궤도 해양관측위성 센서인 천리안해양관측위성(Geostationary Ocean Color Imager; GOCI)은 적조, 녹조, 모자반, 냉수대, 태풍 등의 해양재해를 실시간으로 모니터링하여 피해를 최소화하는데 활용될 수 있다. 이와 같은 활용성을 극대화하기 위해, 이 논문에서는 천리안해양관측위성의 자료처리 방법 및 절차에 관하여 기술하고 있다. 천리안해양관측위성의 자료처리는 크게 수신, 처리, 저장, 배포로 구분되며, 자료의 종류는 Raw, Level 1, Level 2 등으로 나눠진다. Raw 자료는 위성으로부터 수신한 직후의 자료로 구조화되기 이전의 자료를 의미하고, Level 1 자료는 방사보정 및 기하보정을 통하여 2차원으로 구조화한 반사도 자료를 의미하며, Level 2 자료는 Level 1 반사도 자료에 다양한 해색 알고리즘을 적용하여 엽록소농도, 부유물질농도 등을 추출한 해색자료를 의미한다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권4호
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pp.109-121
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2020
As a decrease in labor became a serious issue in the manufacturing industry, smart factory technology, which combines IT and the manufacturing business, began to attract attention as a solution. In this study, we have designed and implemented a real-time remote management system for smart factories, which is connected to an IoT sensor and gateway, for plastic manufacturing plants. By implementing the REST API in which an IoT sensor and smart gateway can communicate, the system enabled the data measured from the IoT sensor and equipment status data to the real-time monitoring system through the gateway. Also, a web-based management dashboard enabled remote monitoring and control of the equipment and raw material processing status. A comparative analysis experiment was conducted on the suggested system for the difference in processing speed based on equipment and measurement data number change. The experiment confirmed that saving equipment measurement data using cache mechanisim offered faster processing speed. Through the result our works can provide the basic framework to factory which need implement remote management system.
Zain, Ruhasmizan Mat;Ismail, Mohd Hasmadi;Zaki, Pakhriazad Hassan
Journal of Forest and Environmental Science
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제29권2호
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pp.131-137
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2013
This study attempts to classify forest species using hyperspectral data for supporting resources management. The primary dataset used was AISA sensor. The sensor was mounted onboard the NOMAD GAF-27 aircraft at 2,000 m altitude creating a 2 m spatial resolution on the ground. Pre-processing was carried out with CALIGEO software, which automatically corrects for both geometric and radiometric distortions of the raw image data. The radiance data set was then converted to at-sensor reflectance derived from the FODIS sensor. Spectral Angle Mapper (SAM) technique was used for image classification. The spectra libraries for tree species were established after confirming the appropriate match between field spectra and pixel spectra. Results showed that the highest spectral signature in NIR range were Kembang Semangkok (Scaphium macropodum), followed by Meranti Sarang Punai (Shorea parvifolia) and Chengal (Neobalanocarpus hemii). Meanwhile, the lowest spectral response were Kasai (Pometia pinnata), Kelat (Eugenia spp.) and Merawan (Hopea beccariana), respectively. The overall accuracy obtained was 79%. Although the accuracy of SAM techniques is below the expectation level, SAM classifier was able to classify tropical tree species. In future it is believe that the most effective way of ground data collection is to use the ground object that has the strongest response to sensor for more significant tree signatures.
본 논문에서는 기존에 사용되던 철선 TDR계측선의 문제점을 해결하기 위해 스테인리스 스틸과 열수축튜브를 이용해 개량된 TDR계측선을 개발하여, 함수비에 대한 민감도를 높이고 노이즈를 줄이며 내구성을 향상시켜 TDR시스템의 현장적용성을 높였다. 개량된 TDR계측선을 이용하여 실내에서 포화도 변화실험과 아크릴모형실험을 수행하였으며, 실험결과 별도의 필터링 및 정량화 과정을 거치지 않은 초기 계측 그래프만으로 쉽게 포화, 불포화 및 건조구간을 파악할 수 있었다. 이후 대형 모형제방에 개량된 TDR센서를 설치하여 침투실험을 수행하였으며 그 결과, 실내시험과 같은 명확한 지하수 분포형태 파악이 가능하였으며, 침투 시간경과에 따른 각 구간의 지하수 분포변화를 파악할 수 있었고 손쉽게 모형제방의 침윤선을 작도할 수 있었다.
For the satisfying performance of a oil lubricator, design of a oil controller for the system which meets the required specifications and its supporting hardware that keep their functioning is important. Among the hardware of a control system, oil system are most vulnerable to malfunction. Thus it is necessary to keep track of accurate and reliable oil readings for good fusion oil lubricator performance. In case of oil lubricator ,data loss, ssr trigger error faults, they are detected by examining the data system output values and the major values of the system, and then the faults are recognized by the analysis of symptoms of faults. If necessary electronic -sensor values are synthesized according to the types of faults, and then they are used for the controller instead of the raw data. In this paper, a fast-32bit cpu micorprocessor applied to the control of flexible link system with the sensor fault problems in the error module fer exact positioning to show the applicability. It is shown that the fusion oil lubricator can provide a satisfactory loop performance even when the sensor faults occure
최근 유비쿼터스 환경에서의 다양한 서비스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 서비스들은 사용자의 컨텍스트를 해석하는 것이 중요하며, 이를 위해 PDA, GPS, 가속도 센서 등 다양한 센서들이 활용되고 있다. 가속도 센서와 같은 저급의 연속적인 데이터를 수집하는 센서는 그 데이터를 직접 활용하는 것이 어려우므로 전처리 하는 것이 중요하다. 하지만 실시간으로 전처리하고 컨텍스트를 통합하는 시스템에 대한 연구가 미흡하다. 본 논문에서는 XMI 을 활용하여 가속도 센서와 생리적 신호 센서 등과 같은 저급의 데이터를 전처리하고 컨텍스트를 통합하는 시스템을 제안한다. XML을 통하여 센서 네트워크의 구조를 정의하고, 각 센서별로 수집되는 데이터와 데이터에 해당하는 컨텍스트의 룰을 정의할 수 있다. 제안하는 시스템은 XML을 통하여 센서 네트워크에 센서를 추가할 때와 컨텍스트의 룰을 수정할 때 소스의 수정을 줄여준다. 그리고 이 시스템을 활용하여 실시간으로 데이터를 모니터링하는 시스템을 구현하여 난해한 데이터의 변화를 그래프로 표현해 데이터의 검증을 도와주며, 실시간으로 전처리의 결과를 확인하여 변화가 가능하고, 다른 외부 서비스나 어플리케이션에 사용자의 컨텍스트의 제공을 용이하게 해준다.
We report on the building of a micro sensor array based on typical semiconductor fabrication processes aimed at monitoring selectively a specific gas in ambient of other gases. Chemical sensors can be applied for an electronic nose and/or robots using this technique. Microsensor array was fabricated on the same chip using 0.6${\mu}m$ CMOS technology, and unique gas sensing patterns were obtained by principal component analysis from the array. $SnO_2$/Pt sensor for CO gas showed a high selectivity to buthane gas and humidity. $SnO_2$ sensor for hydrogen gas, however, showed a low selectivity to CO and buthane gas. We can obtain more distinguishable patterns that provide the small sensing deviation(the high seletivity) toward a given analyte in the response space than in the chemical space through the specific parameterization of raw data for chemical image formation.
Extraction of ocean surface current velocity offers important physical oceanographic parameters especially on understanding ocean environment. Although Remote Sensing techniques were highly developed, the investigation of ocean surface current using Synthetic Aperture Radar (SAR) is not an easy task. This paper presents the results of ocean surface current observation using Doppler Centroid of ERS-1 SAR data obtained off the coast of Korea peninsula. We employed the concept, in which Doppler frequency shift and the ocean surface current are closely related, to evaluate ocean surface current. Moving targets cause Doppler frequency shift of the back scattered radar waves of SAR, thus the line-of-sight velocity component of the scatters can be evaluated. The Doppler frequency shift can be measured by estimating the difference between Doppler Centroid of raw SAR data and reference Doppler Centroid. Theoretically, the Doppler Centroid is zero; however, squinted antenna which is affected by several physical factors causes Doppler Centroid to be nonzero. The reference Doppler Centroid can be obtained from measurements of sensor trajectory, attitude and Earth model. The estimated Doppler Centroid was compensated by considering the accurate attitude estimation of ERS-1 SAR. We could verify the correspondence between the estimated ocean surface current and observed in-situ data in the error bound.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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