본 논문에서는 신재생에너지 활용을 위한 다중 추적식 태양광 발전 감성형 LED 가로등을 제안한다. 제안하는 가로등 시스템은 다중 추적방식의 태양광 추적기능을 갖추고 있고 감성형 고품위 LED 램프와 제어회로를 사용하여 센서를 통해 입력되는 온도 및 습도를 기반으로 최대의 일조량을 받을 수 있도록 하였다. 신재생에너지 활용의 핵심 요소인 효율적인 축전지 활용을 위해 충방전 컨트롤러를 개발하였고 원격모니터링 기능 및 제어기능도 구현 하였다. 제안하는 가로등 시스템은 기존 기술에 비하여 추적 동작이 우수하고 에너지효율이 향상되었으며 기존에 개발되지 않았던 추적식 태양광 발전 시스템과 감성형 LED를 결합함으로써 차세대 가로등 시스템의 모델로서의 활용될 수 있게 하였다.
In this work, attitude determination with Inertial Reference Unit as attitude sensor is considered. Usually, the attitude error from IRU increases because of gyro rate bias and noise. Therefore, other attitude sensors(sun sensor, horizon sensor, star tracker) are needed to compensate for error from IRU. In this paper, we use the extended Kalman filter for attitude estimation of spacecraft with IRU and star tracker.
본 연구에서는 LabVIEW를 활용한 임베디드 태양추적장치가 개발되었다. 이 시스템은 LabVIEW로 작성된 소프트웨어, CompactRIO, C-계열의 모션 인터페이스 모듈, 아날로그 수집 모듈(DAQ:Data Acquisition), 스텝 드라이브, 스텝 모터, 피드백디바이스 그리고 기타 부품들로 구성되어져 있다. CompactRIO는 내부에 리얼타임 프로세서를 내장하고 있으며 이는 태양추적장치가 외부 제어없이도 자동으로 작동이 가능하게 한다. 태양 추적장치의 정확도를 높이기 위하여 천문학적인 방법과 광학적인 방법을 통합하여 개발하였다. 광학적인 방법에서는 피드백디바이스가 사용되었는데 4개의 CdS를 사용하여 지속적으로 피드백 신호를 컨트롤러로 공급하여 문제 발생시에도 태양을 지속적으로 추적한다. 태양의 고도 및 방위각의 데이터베이스는 미국의 Naval Observatory의 데이터와 비교하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권1호
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pp.451-465
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2017
This paper presents a novel discriminative visual tracking algorithm with an adaptive incremental extreme learning machine. The parameters for an adaptive incremental extreme learning machine are initialized at the first frame with a target that is manually assigned. At each frame, the training samples are collected and random Haar-like features are extracted. The proposed tracker updates the overall output weights for each frame, and the updated tracker is used to estimate the new location of the target in the next frame. The adaptive learning rate for the update of the overall output weights is estimated by using the confidence of the predicted target location at the current frame. Our experimental results indicate that the proposed tracker can manage various difficulties and can achieve better performance than other state-of-the-art trackers.
In this paper, we propose a simple online multiple object (human) tracking method, LKDeep (Lucas-Kanade feature and Detection based Simple Online Multiple Object Tracker), which can run in fast online enough on CPU core only with acceptable tracking performance for embedded surveillance purpose. The proposed LKDeep is a pragmatic hybrid approach which tracks multiple objects (humans) mainly based on LK features but is compensated by detection on periodic times or on necessity times. Compared to other state-of-the-art multiple object tracking methods based on 'Tracking-By-Detection (TBD)' approach, the proposed LKDeep is faster since it does not have to detect object on every frame and it utilizes simple association rule, but it shows a good object tracking performance. Through experiments in comparison with other multiple object tracking (MOT) methods using the public DPM detector among online state-of-the-art MOT methods reported in MOT challenge [1], it is shown that the proposed simple online MOT method, LKDeep runs faster but with good tracking performance for surveillance purpose. It is further observed through single object tracking (SOT) visual tracker benchmark experiment [2] that LKDeep with an optimized deep learning detector can run in online fast with comparable tracking performance to other state-of-the-art SOT methods.
Solar energy is most green and clean, unlimited and sustainable energy source on the earth. It is almost 97% of imported consumer energy in Korea. Because of resource poor nation, it is necessary to do their best to make alternative energy to allot their deficiency of the matter in hand of energy resources of petroleum. In a point of view of this problems, the natural solar energy should be improved by any methods as much, possible as we need. Photovoltaic generation with solar tracking system for obtaining optimal power is one of most benefit equipment to improve power of solar-cell panel producing clean electric power efficiently. Solar tracker is a device for orienting a solar photovoltaic panel toward the sun perpendicularly to sunlight, especially in widely separated place. For this reason, we are very interested in developing the equipment system of tracker, specially in solar cell applications, obtaining a high degree of accuracy to ensure that the optimal sunlight could be directed precisely against to the powered device. As a result, it was obtained of 12.46 volts at 90$^\circ$toward solar panel and 9.44 volts at 45$^\circ$, furthermore, improved efficiency more than 30% of average output voltage between tracker system (12.41V) and fixed system (8.55V), respectively. It is also very useful for optimum power system of widely separated cave.
본 기술개발은 기존 태양추적기의 구조를 크게 변화시킬 수 있는 무선망 활용 태양추적기 개발에 관한 내용이다. 기존의 태양추적기는 태양광어레이에 스탠드얼론 시스템으로 부착되어 태양추적 및 관련 제어기능을 수행한다. 그러나 본 무선망활용 태양추적기는 PC와 태양광어레이가 지그비 무선망으로 연결되는 구조이다. 무선망을 활용함으로서 기존 태양추적기 대비 제어모듈의 역할이 매우 단순화되어 장치의 강건함, 내구성 및 경제성이 증가되는 효과가 있다. 무선망을 활용함으로서 태양광에레이 측은 무선데이터 송수신 기능과 모터제어 부분만 구현되어도 되며 나머지 기능들은 PC에서 처리해서 무선으로 태양광에레이 모듈에게 전달된다. 또한 고가의 센서 등도 PC에만 구현되고 필요한 데이터는 PC에서 처리하고 계산해서 무선으로 태양광어레이에게 전달하는 구조이다. 그리고 태양추적을 위한 정밀한 자동제어 알고리즘도 PC에서는 충분히 구현할 수 있으며 이를 수행한 후 필요 데이터를 태양광어레이 모듈에게 무선으로 전달한다. 본 기술개발 내용에 대한 시제품이 완성단계에 있으며 필드테스트 수행을 준비하고 있다.
The light gets darker from center to edge of the light source. Therefore, we can find the center of the sun using shading histogram. Moreover, we can track the exact position of the sun with the shading histogram. In this paper, we propose a new technique using image-processing of digital camera, in order to locate the position of the sun.
최근 태양 에너지의 효율을 높이기 위해 사용되는 태양 추적 장치의 태양 추적 방법으로는 센서 방식, 프로그램 방식, 센서와 프로그램을 결합한 프로그램 혼합식으로 나눌 수 있다. 센서 방식 태양 추적 방법에서 AC 모터 및 CdS 센서를 이용한 태양 추적 장치는 저렴한 가격으로 제작이 가능하지만 모터 정지 시 발생하는 관성에 의한 오차 및 태양 빛의 산란에 의한 오차로 인해 위치 정밀도가 낮은 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 태양의 위치를 판단하는 CdS 센서 모듈 설계 방법과 추적 시 발생하는 오차를 미리 측정하여 그 값을 추적 제어 시 이용하는 제어 방법을 통해 위치 정밀도를 높이는 방법에 대해 제안하였다. 또한, 태양 추적 장치의 성능을 평가하기 위해 태양열 온수기를 구현하여 효율 향상 측면과 위치 정밀도 측면에서 실험을 진행하였다. 실험 결과, 위치 정밀도 실험에서는 ${\pm}2mm$의 위치 정밀도를 나타내 태양열 온수기의 허용 오차인 ${\pm}15mm$를 만족하였으며, 효율 향상 실험에서는 국내 온수기 인증 기준인 KSB8202 대비 32%의 효율 향상을 가져왔다.
태양광 패널로부터 출력을 최대로 얻기 위해서는 신뢰성이 높은 태양광 추적 장치가 설계되어야 한다. 본 논문에서는 LabVIEW 프로그램을 이용하여 퍼지 제어를 기반으로 구현한 2축 태양광 추적 장치 시스템을 제작하여 그 성능에 대해서 알아보았다. 태양광 패널의 움직임을 제어하기 위한 구현된 퍼지 의사결정 시스템의 사용자 인터페이스를 통하여 모든 파라미터를 제어하고 확인할 수 있는 지능제어기와 기계적인 구동부분의 설계가 연구의 중심이 되고 있다. 실제 태양광 추적시스템을 개발하여 환경, 날씨, 계절 및 빛 상태와 같은 영향에 대해서 분석하였다. 태양광 추적장치는 실제 상황에서 시험하였고 시스템 동작과 관련된 모든 변수들은 기록되고 분석되었다. 제안한 태양광 추적시스템을 활용할 경우 고정식 패널에 비해 날씨에 따라 다르지만 최대 약 38% 정도의 더 높은 효율을 얻을 수 있어 자동으로 추적할 때 매우 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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