Field robots are used in various fields, such as agriculture, forestry, manufacturing, and construction; their use has recently expanded to include submarine areas. Field robots can aid in various tasks, such as soil transport, ground clearance, and dismantling of buildings. As field robots are used in a variety of different areas, the difficulty of the work is also quite varied. Increased difficulty is associated with an increased risk of accidents involving the field robot. In order to reduce the accident rate of field robot workers, the need for digitalization and automation of field robots is becoming more of an issue. To this end, it is necessary to study a system that enables workers to do their work without directly contacting a field robot. Therefore, in this paper, we introduce a control system for wireless remote control of a small field robot. The field robot can be wirelessly controlled by a worker in a remote location if the worker cannot be present at the work site. The implemented remote system is tested according to the type of work, and the operating characteristics of the remote system are assessed.
The electric wave propagation characteristics of electromagnetic field by induction current shows a nonlinear distinction in the metal but linear on air. This paper is written about the magnetic transmission distinction in the metalic tube, which wrapped the center axis by the same direction. The electromagnetic field made by the transmission signal is transferred from the transmission coil area toward the receiving coil by the magnetic diffusion. So, it is different magnetic flux around the coil with one in the remote field area. Analyzing such a complex magnetic characteristic, we verified this theory by the vector analysis and presented eddy current mechanism and analytical model about magnetic distribution in the remote field area. This magnetic distribution rate in metal body will be very useful in the nondestructive inspection of the eddy current in remote field which is recently rising as a new technology.
Oil Field Geographical Information System (OFGIS) manages multiple spatial data, attribute data, and topographic data, which include almost every kind of ground info rmation and underground information. Subsystems managed by OFGIS include petroleum exploration subsystem (PESS), petroleum development and engineering subsystem (PDESS), petrochemical subsystem (PCSS), petroleum storage and transportation subsystem (PSTSS), petroleum sale subsystem (PSSS), etc. A basic OFGIS framework consists of oil field infrastructure coverage (OFIC), oil field specialized information coverage (OFSIC) and oil field synthesis and decision service coverage (OFSDSC). Basic function of OFGIS includes database management, geographic information management, spatial information processing and application.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.21
no.5
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pp.526-531
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2001
The flow of remote field eddy current energy is studied at nonmagnetic coaxial tubes by using both experiments and finite element calculations based on commercial software package. The results showed that remote field eddy current energy at coaxial tubes flow along over the outer surface of external tube, not through the gap between internal and external tubes. This means that the through wall transmission characteristic of remote field eddy current testing (RFECT) is still valid at tube in tube configurations and the RFECT could be potential nondestructive technique for crack detection, spacer location and gap sizing at the coaxial CANDU fuel channel tubes.
Transactions of The Korea Fluid Power Systems Society
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v.6
no.4
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pp.9-15
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2009
Hydraulic excavators are the representative of field robot and have been used in various fields of construction. Since the excavator operates in the hazardous working environment, operators of excavator are exposed in harmful environment. Therefore, the hydraulic excavator automation and remote operation system has been investigated to protect from the hazardous working environment. In this paper, remote operation excavator system is developed using the mini hydraulic excavator and the tracking control system of each links of excavator is designed. To apply the tracking control system, the adaptive sliding mode control algorithm is proposed. It is found that the performance of the proposed control system is improved through experimental results of using the remote operation excavator system.
A ground-based, C-band full polarimetric mobile Scatterometer system has been developed in Malaysia with collaboration between Malaysian Centre for Remote Sensing (MACRES) and Multimedia University (MMU). The main purpose of this system is to measure and monitor backscattering coefficient, ${\sigma }^0$, for earth terrain such as paddy fields, forest and soil surfaces. This paper describes the preliminary results on radar backscatter measurement from paddy field using the mobile C-band Scatterometer system. The measurement campaign was conducted at Sungai Burung area in April 2003. Real time data were collected using four polarization modes (HH, HV, VV and VH), at various incidence angles ranging from 0$^0$ to 60$^0$. The measurement data show consistent results as compared to other reports, which verify the capability of this Scatterometer system as a useful tool for remote sensing.
Lee, Changhui;Yun, Yerin;Bae, Saejung;Eo, Yang Dam;Kim, Changjae;Shin, Sangho;Park, Soyoung;Han, Youkyung
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.39
no.6
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pp.437-456
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2021
In the field of remote sensing in Korea, starting in 2017, deep learning has begun to show efficient research results compared to existing research methods. Currently, research is being conducted to apply deep learning in almost all fields of remote sensing, from image preprocessing to applications. To analyze the research trend of deep learning applied to the remote sensing field, Korean domestic journal papers, published until October 2021, related to deep learning applied to the remote sensing field were collected. Based on the collected 60 papers, research trend analysis was performed while focusing on deep learning network purpose, remote sensing application field, and remote sensing image acquisition platform. In addition, open source data that can be effectively used to build training data for performing deep learning were summarized in the paper. Through this study, we presented the problems that need to be solved in order for deep learning to be established in the remote sensing field. Moreover, we intended to provide help in finding research directions for researchers to apply deep learning technology into the remote sensing field in the future.
Recently, the improvement of on-board satellite sensors covering hyperspectral image sensors, high spatial resolution sensors provide data on earth in diverse aspect. The application field relating remotely sensed data also varies depending on what type of job one wants. The various resolution of sensors from low to extremely high is also available on the market with a user defined specific location. The expense to purchase remote sensed data is going down compare to the cost it need past few years ago in terms of research or private use. Now, the satellite remote sensed data is used on the field of forecasting, forestry, agriculture, urban reconstruction, geology, or other research field in order to extract meaningful information by applying special techniques of image processing. There are many image processing packages available worldwide and one common aspect is that they are expensive. There need to be a advanced satellite data processing package for people who can not afford commercial packages to apply special remote sensing techniques on their data and produce valued-added product. The study was carried out with the purpose of developing a special satellite data processing package which covers almost every satellite produced data with normal image processing functions and also special functions needed on specific research field with friendly graphical user interface (GUI). And for the people with any background of remote sensing with windows platform.
$CO_2$ uptake of vegetation is one of the important variables in order to estimate photosynthetic activity, plant growth and carbon budget estimations. The objective of this research was to develop a new estimation method of $CO_2$ uptake of vegetation based on airborne hyperspectral remote sensing measurements in combination with a photosynthetic rate curve model. In this study, a compact airborne spectrographic imager (CASI) was used to obtain image over a field that had been set up to study the $CO_2$ uptake of corn on August 7, 2002. Also, a field survey was conducted concurrently with the CASI overpass. As a field survey, chlorophyll a content, photosynthetic rate curve, Leaf area, dry biomass and light condition were measured. The developed estimation method for $CO_2$ uptake consists of three major parts: a linear mixture model, an enhanced big leaf model and a photosynthetic rate curve model. The Accuracy of this scheme indicates that $CO_2$ uptake of vegetation could be estimated by using airborne hyperspectral remote sensing data in combination with a physiological model.
The wind field measurement of severe winds such as hurricanes (or typhoons), thunderstorm downbursts and other gales is important issue in wind engineering community, both for the construction and health monitoring of the wind-sensitive structures. Although several wireless data transmission systems have been available for the wind field measurement, most of them are not specially designed for the wind data measurement in structural wind engineering. Therefore, the field collection is still dominant in the field of structural wind engineering at present, especially for the measurement of the long-term and high-frequency wind speed data. In this study, for remote wind field measurement, a novel wireless long-term and high-frequency wind data acquisition system with the functions such as remote control and data compression is developed. The system structure and the collector are firstly presented. Subsequently, main functions of the collector are introduced. Also novel functions of the system and the comparison with existing systems are presented. Furthermore, the performance of this system is evaluated. In addition to as the wireless transmission for wind data and hardware integration for the collector, the developed system possesses a few novel features, such as the modification of wind data collection parameters by the remote control, the remarkable data compression before the data wireless transmission and monitoring the data collection by the cell phone application. It can be expected that this system would have wide applications in wind, meteorological and other communities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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