본 논문은 자율주행차량과 로봇의 안내를 위한 새로운 자계위치인식방법을 제안한다. 차량 및 로봇이 자율주행을 하기 위해서는 이동경로상의 현재 위치를 인식하는 것이 기본적으로 요구된다. 자계기반 자율주행차량과 로봇은 자성체로부허 발생되는 자계를 계측하여 위치정보를 검출한다. 이러한 자계위치인식시스템에서 지구자계는 기본적인 왜란으로 작용한다. 본 논문에서는 지구자계의 영향을 제거하기 위해 다수의 1축 자계센서 열을 구성하였으며, 자계센서 출력의 선형동작영역을 이용하여 정밀한 위치인식시스템을 개발하였다. 제안하는 방법이 자율주행차랑과 로봇의 안내를 위해 사용 가능함을 실험을 통하여 검증하였다.
Phenological variables derived from remote sensing are useful in determining the seasonal cycles of ecosystems in a changing climate. Satellite remote sensing imagery is useful for the spatial continuous monitoring of vegetation phenology across broad regions; however, its applications are substantially constrained by atmospheric disturbances such as clouds, dusts, and aerosols. By way of contrast, a tower-based ground remote sensing approach at the canopy level can provide continuous information on canopy phenology at finer spatial and temporal scales, regardless of atmospheric conditions. In this study, a tower-based ground remote sensing system, called the "Phenological Eyes Network (PEN)", which was installed at the Gwangneung Deciduous KoFlux (GDK) flux tower site in Korea was introduced, and daily phenological progressions at the canopy level were assessed using ratios of red, green, and blue (RGB) spectral reflectances obtained by the PEN system. The PEN system at the GDK site consists of an automatic-capturing digital fisheye camera and a hemi-spherical spectroradiometer, and monitors stand canopy phenology on an hourly basis. RGB data analyses conducted between late March and early December in 2009 revealed that the 2G_RB (i.e., 2G - R - B) index was lower than the G/R (i.e., G divided by R) index during the off-growing season, owing to the effects of surface reflectance, including soil and snow effects. The results of comparisons between the daily PEN-obtained RGB ratios and daily moderate-resolution imaging spectroradiometer (MODIS)-driven vegetation indices demonstrate that ground remote sensing data, including the PEN data, can help to improve cloud-contaminated satellite remote sensing imagery.
As a testbed for various structural health monitoring (SHM) technologies, a super-tall structure - the 610 m-tall Guangzhou Television and Sightseeing Tower (GTST) in southern China - is currently under construction. This study aims to explore state-of-the-art wireless sensing technologies for monitoring the ambient vibration of such a super-tall structure during construction. The very nature of wireless sensing frees the system from the need for extensive cabling and renders the system suitable for use on construction sites where conditions continuously change. On the other hand, unique technical hurdles exist when deploying wireless sensors in real-life structural monitoring applications. For example, the low-frequency and low-amplitude ambient vibration of the GTST poses significant challenges to sensor signal conditioning and digitization. Reliable wireless transmission over long distances is another technical challenge when utilized in such a super-tall structure. In this study, wireless sensing measurements are conducted at multiple heights of the GTST tower. Data transmission between a wireless sensing device installed at the upper levels of the tower and a base station located at the ground level (a distance that exceeds 443 m) is implemented. To verify the quality of the wireless measurements, the wireless data is compared with data collected by a conventional cable-based monitoring system. This preliminary study demonstrates that wireless sensing technologies have the capability of monitoring the low-amplitude and low-frequency ambient vibration of a super-tall and slender structure like the GTST.
Spatial and timely information on crop and filed conditions is one of the most important basics for rational and efficient planning and management in agriculture. Remote sensing, GIS, and modeling are powerful tools for such applications. This paper presents an overview of the state of the art in remote sensing of crop and field conditions with some case studies. It is also shown that a synergistic linkage between process-based models and remote sensing signatures enables us to estimate the multiple crop/ecosystem variables at a dynamic mode. Remotely sensed information can greatly reduce the uncertainty of simulation models by compensating for insufficient availability of data or parameters. This synergistic approach allows the effective use of infrequent and multi-source remote sensing data for estimating important ecosystem variables such as biomass growth and ecosystem $CO_2$ flux. This paper also shows a geo-spatial information system that enables us to integrate, search, extract, process, transform, and calculate any part of the data based on ID#, attributes, and/or by river-basin boundary, administrative boundary, or boundaries of arbitrary shape/size all over Japan. A case study using the system demonstrates that the nitrogen load from fertilizer was closely related to nitrate concentration of groundwater. The combined use of remote sensing, GIS and modeling would have great potential for various agro-ecosystem applications.
본 연구에서는 리모트센싱과 GIS의 장점을 살려 하나의 시스템에서 여러 기능을 복합적으로 이용하기 위한 리모트센싱과 GIS의 통합을 시도한 것이다. 래스터와 벡터 데이타의 동시 통합 출력을 위한 중복 알고리즘을 개발하였으며, 리모트센싱과 GIS의 통합결과를 시험적용하기 위하여 인공위성 화상 데이타와 지형도 벡터 그래픽 데이타를 정확하게 통합시켰다. 실제 적용에서는 리모트센싱과 GIS의 주요 적용분야의 주제별 적용에 대한 데이타 모집과 중복 그리고 좌표계 변환을 통하여 대상지역에 다각적으로 적용할 수 있는 기법을 시도함으로써 벡터와 래스터의 중복의 효용성을 입증하고 복합적인 현안분석을 통해서 리모트센싱과 GIS의 복합적용을 위한 새로운 적용 기법을 제시하였다.
Cloud detection algorithm is being developed as primary one of the 16 baseline products of CMDPS (COMS Meteorological Data Processing System), which is under development for the real-time application of data will be observed from COMS Meteorological Imager. For cloud detection from satellite data, we studied two different algorithms. One is threshold technique based algorithm, which is traditionally used, and another is artificial neural network model. MPEF scene analysis algorithm is the basic idea of threshold cloud detection algorithm, and some modifications are conducted for COMS. For the neural network, we selected MLP with back-propagation algorithm. Prototype software of each algorithm was completed and evaluated by using the MTSAT-IR and GOES-9 data. Currently the software codes are standardized using Fortran90 language. For the preparation as an operational algorithm, we will setup the validation strategy and tune up the algorithm continuously. This paper shows the outline of the two cloud detection algorithms and preliminary test results of both algorithms.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제6권4호
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pp.304-313
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2006
This paper describes a novel way of applying capacitive sensing technology to a mobile user interface. The key idea is to use grip-pattern, which is naturally produced when a user tries to use the mobile device, as a clue to determine an application to be launched. To this end, a capacitive touch sensing system is carefully designed and installed underneath the housing of the mobile device to capture the information of the user's grip-pattern. The captured data is then recognized by dedicated recognition algorithms. The feasibility of the proposed user interface system is thoroughly evaluated with various recognition tests.
인지 라디오 기술에서는 통신 대역의 우선권을 가지고 있는 일차 시스템이 대역을 사용하지 않을 때 이차 시스템이 기회 적으로 대역을 활용하게 함으로써 추가적 주파수 할 당 없이 전체 통신 시스템의 수율을 향상시킨다. 따라서 인지 라디오 기술에서는 일차 시스템의 대역 사용 여부를 판단하는 기술인 대역 센싱이 매우 중요하다. 본 연구에서는 인지 라디오 기술을 사용하는 셀룰러 시스템에서 이종 일차 시스템이 공존하는 환경에서의 협력 대역 센싱에 대해서 다루었다. 특히 일차 시스템이 다양한 전송 파워 및 센싱 요구 조건을 가지고 있어서 이차 시스템의 일부 단말들만 일차 시스템의 존재를 인지 할 수 있을 경우를 고려한 다중 스테이지 센싱 기반 협력 센싱 기술을 제안하였다. 또한 기존에 제안된 OR-rule, AND-rule, MAJORITY-rule 기반 협력 센싱 방안들의 성능을 이종 일차 시스템 환경에서 분석하였다. 시뮬레이션을 통해 제안 방안이 기존 방안들에 비해 높은 정확도로 일차 시스템 존재 여부를 판단할 수 있음을 확인하였다.
Detection of sea fog by remote sensing with spectroscopic analysis method and structural analysis method is introduced in this paper. On this base, designing principles and frame of weatherproof detection system of sea fog by remote sensing are systemically explained. Using GMS5 and NOAA visible and infrared channel data, progresses of sea fog on yellow sea on April 17,18, 2001 is monitored which accord with the observing.
Brillouin Optical Frequency Domain Analysis (BOFDA) is a distributed fiber optic sensing (DFOS) technique that has unique advantages for performance monitoring of piles. However, the complicated production process and harsh operating environment of offshore PHC pipe piles make it difficult to apply this method to pile load testing. In this study, sensing cables were successfully pre-installed into an offshore PHC pipe pile directly for the first time and the BOFDA technique was used for in-situ monitoring of the pile under axial load. High-resolution strain and internal force distributions along the pile were obtained by the BOFDA sensing system. A finite element analysis incorporating the Degradation and Hardening Hyperbolic Model (DHHM) was carried out to evaluate and predict the performance of the pile, which provides an improved insight into the offshore pile-soil interaction mechanism.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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