This paper suggests an automatic elliptic grid generation method that is well-suited for the numerical mapping of complex geometries which are easily obtained from general CAD programs. An LBLADI solver is used for the governing mapping equations to have the strong diagonal dominance. The full boundary control method is adopted to determine the control functions of the equations, which allows the control of the grid regarding spacing and angle control at all boundary surfaces. The solution method presented here provides the capability of mapping very complicated geometries by defining grid point locations only along the boundaries. In the automated elliptic grid generation procedure, it is showed that strong diagonal dominance is essential to achieve successful mapping irrespective of the initial grid condition provided. To demonstrate the robustness of this method, it is applied to the thermal flow like the natural convection between eccentric cylinders. The results agree well with others.
Large-scale three-wheeled cleaning robots are utilized to clean large spaces such as warehouses and manufacturing plants where significant floor contamination occurs. Although there are autonomous cleaning robots, user-operated cleaning robots are often preferred because they are easy to repair and inexpensive. Therefore, workers have to spend extra time on cleaning, which reduces work efficiency. In this paper, we propose an autonomous driving system designed to automate the operation while maintaining the structure of existing cleaning robots. The contributions of this paper are as follows: 1) Hardware modules that control the driving and steering components. 2) A LiDAR-based autonomous driving system and path point generation system considering the mechanical characteristics of the cleaning robot. 3) The proposed system is implemented on an actual cleaning robot and driving tests are performed. As a result, when path planning is performed to cover the cleaning area, the average RMSE for each straight path is 0.0802 m, which is smaller than the minimum cleaning overlap of 0.3 m that occurs during the straight cleaning of the robot. This shows that the proposed system effectively covers the entire cleaning area.
2008년 12월 우리나라 최초의 통신해양기상위성이 발사될 예정이다. 통신해양기상위성의 지상국은 위성영상 데이터의 정확도 향상을 위해 사용자에게 기하보정된 영상을 공급해야 한다. 이때 지상국에 요구되는 처리시간은 30분 내외이며, 전체 처리시간의 준수를 위해 자동기하보정의 기술개발과 기하보정시 수행시간의 효율성이 중요하다. 자동기하보정은 위성의 영상좌표계와 지구좌표계상의 수학적인 관계를 나타내는 센서모델을 자동으로 수립하여 기하보정을 수행하는 것이다. 센서모델 수립을 위해 사용되는 기준점은 위성영상과 랜드마크 칩간의 정합결과를 통해서 자동으로 결정되어다. 실험에 사용한 위성영상은 GOES-9영상이며 실험을 위해 전세계 해안선 데이터베이스를 사용하여 랜드마크 칩을 211개 생성하였다. 위성영상에 존재하는 구름은 위성영상과 랜드마크 칩간의 정합시 오정합을 유발하므로 GOES-9영상의 채널1과 채널2영상에서 구름검출을 수행하여 구름이 아닌 지역에 대해서만 정합을 수행하였으며 가시영상인 채널1영상에서 밤시간이 아닌 지역에 대해서만 정합이 수행될 수 있도록 밤낮을 구분하여 처리하였다. 이때 정합결과는 오정합(Outlier)이 포함되어 있어 강인추정기법 중 하나인 RANSAC을 사용하여 이를 제거하였다. 강인추정기법으로 오정합이 제거된 정합결과를 기준점으로 사용하여 센서모델을 수립하였다. 수립된 모델의 정확도는 채널1영상의 해상도를 기준으로 하였을 때 $1{\sim}2$ 픽셀의 에러가 나타났고 기하보정된 영상에 해안선을 투영하여 센서모델의 정확도를 육안으로 확인하였다. 이때 위성영상의 해안선과 투영된 해안선이 일치함으로써 기하보정이 잘 이뤄졌음을 알 수 있었다. 실험결과 정합된 RANSAC, 센서모델 수립 및 자동기하 보정의 전체 처리시간은 약 4분여가 소요되었다. 이로써 본 논문에서 제안된 자동기하보정방법은 기하보정이 효과적으로 이뤄지고 있으며, 또한 통신해양기상위성의 전처리요구시간에도 만족함을 보여주고 있다.
고해상도 위성영상을 성공적으로 활용하기 위해서는 지상기준점 등을 활용한 좌표등록 및 보정 과정이 필수적이다. 작업자의 수작업을 통한 기준점 획득의 경우 작업 시간이 오래 걸리므로, 자동화된 좌표 등록 방법에 대한 요구가 증대하고 있다. 보정하고자 하는 위성 영상을 정확한 좌표를 가진 참조 데이터에 영상 매칭을 수행하는 기법이 많이 소개 되었는데, 참조 데이터 중 라이다 데이터의 경우 공간 해상도 및 정확도가 높고 무엇보다 3차원 데이터이기 때문에 기복 변위 등을 내포하고 있지 않는 등의 장점을 보인다. 최근 라이다 데이터와 고해상도 위성영상간의 매칭을 위한 기법이 연구, 발표되었으나, 라이다 데이터의 특성상 대용량이기 때문에 처리에 많은 시간이 소요되는 등의 단점이 있었다. 따라서 본 논문에서는 일부의 공간만을 라이다 칩으로 추출 및 저장하여 위성영상의 좌표 등록에 활용하는 연구를 수행하였다. 이를 위해, 전체 라이다 포인트 데이터를 반사강도 정사영상 및 수치표고모델의 두 가지 형태로 변환하고 에지 추출을 통해 의미 있는 양의 에지 정보만을 포함하는 지역을 영상형태의 라이다 칩으로 추출, 저장하였으며, 용량이 현저히 줄어든 것을 확인할 수 있었다. 마지막으로 라이다 칩을 아리랑2호 및 아리랑3호 영상의 자동 좌표등록에 활용 해본 결과 평균 한 픽셀가량의 정확도 또한 확보할 수 있었다.
Large warehouses are building automation systems to increase efficiency. However, small warehouses, military bases, and local stores are unable to introduce automated logistics systems due to lack of space and budget, and are handling tasks manually, failing to improve efficiency. To solve this problem, this study designed small loading and unloading equipment that can be mounted on transportation vehicles. The equipment can be controlled remotely and is automatically controlled from the point where pallets loaded with cargo are visible using real-time video from an attached camera. Cargo recognition and control command generation for automatic control are achieved through a newly designed deep learning model. This model is designed to be optimized for loading and unloading equipment and mission environments based on the YOLOv3 structure. The trained model recognized 10 types of palettes with different shapes and colors with an average accuracy of 100% and estimated the state with an accuracy of 99.47%. In addition, control commands were created to insert forks into pallets without failure in 14 scenarios assuming actual loading and unloading situations.
최근 국내외에서 많은 지구관측위성들이 발사됨에 따라서 위성영상의 활용 분야가 넓어지고 있고 이에 따라서 위성영상의 기하정확도 향상을 위한 연구가 활발히 수행되고 있다. 본 논문은 2025년에 발사예정인 5 m 해상도 영상을 촬영할 수 있는 농림위성을 위한 자동기준점 추출 가능성을 파악하기 위해서 수행되었다. 특히 본 연구에서는 국토위성용으로 구축된 25 cm 해상도의 지상기준점 Chip을 농림위성영상에 사용할 수 있는지를 검토하고 농림위성영상용 지상기준점 추출 시 정합 성능 향상을 위한 적절한 공간해상도가 있는지를 검토하고자 한다. 실제 실험은 농림위성영상과 유사한 사양을 가진 RapidEye 위성영상을 활용하여 연구를 수행하였다. 먼저, 5 m 해상도의 원본 RapidEye 영상을 3배~7배로 분할하여 여러 해상도를 가진 영상으로 만들고, 해상도를 가지는 지상기준점 Chip은 크기를 축소하여 위성영상의 해상도에 맞게 조절하였다. 각각의 해상도를 가지는 위성영상과 지상기준점 Chip을 매칭하고 이 결과로 수립된 정밀센서모델의 정확도를 분석하였다. 분석결과 5 m의 원본 해상도에서 정합하는 것보다 위성영상의 해상도를 높여서 정합하는 것이 개선된 정확도를 보여주었다. 특히, 원본 영상을 1.25~1.67 m 해상도로 분할하여 지상기준점 Chip과 정합 할 경우 평균 약 2.74 m 내외의 위치정확도를 얻을 수 있었다. 본 연구결과가 향후 농림위성영상의 자동기준점 추출 및 정밀정사영상 생산에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권4호
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pp.255-263
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2021
Smart grid is a fully-automated, bi-directional, power transmission network based on the physical grid system, which combines sensor measurement, computer, information communication, and automatic control technology. Blockchain technology, with its security features, can be integrated with Smart Grids to provide secure and efficient power management and transmission. This paper dicusses the deployment of Blockchain technology in Smart Grid. It presents application areas and protocols in which blockchain can be applied to in securing smart grid. One application of each area is explored in detail, such as efficient peer-to-peer transaction, lower platform costs, faster processes, greater flexibility in power generation to transmission, distribution and power consumption in different energy storage systems, current barriers obstructing the implementation of blockchain applications with some level of maturity in financial services but concepts only in energy and other sectors. Wide range of energy applications suggesting a suitable blockchain architecture in smart grid operations, a sample block structure and the potential blockchain technicalities employed in it. Also, added with efficient data aggregation schemes based on the blockchain technology to overcome the challenges related to privacy and security in the smart grid. Later on, consensus algorithms and protocols are discussed. Monitoring of the usage and statistics of energy distribution systems that can also be used to remotely control energy flow to a particular area. Further, the discussion on the blockchain-based frameworks that helps in the diagnosis and maintenance of smart grid equipment. We have also discussed several commercial implementations of blockchain in the smart grid. Finally, various challenges have been discussed for integrating these technologies. Overall, it can be said at the present point in time that blockchain technology certainly shows a lot of potentials from a customer perspective too and should be further developed by market participants. The approaches seen thus far may have a disruptive effect in the future and might require additional regulatory intervention in an already tightly regulated energy market. If blockchains are to deliver benefits for consumers (whether as consumers or prosumers of energy), a strong focus on consumer issues will be needed.
고해상도 위성영상의 수요 증가로 국토교통부와 과학기술정보통신부에서 국토관측위성을 개발하고 있다. 국토관측위성의 주요 위성영상 산출물로 정밀보정영상, 정밀정사영상, DSM/DTM, 변화탐지 주제도 등이 계획되어 있다. 이러한 위성영상 산출물의 품질은 위성영상의 기하정확도에 기반하여 결정된다. 따라서, 고품질의 위성영상 산출물을 생성하기 위해 위성영상의 기하학적인 왜곡을 보정하는 것이 중요하다. 또한, 정밀기하수립을 위한 GCP를 취득하는 방법은 대체로 정사영상, 수치지도 등을 이용하여 수동으로 취득한다. 이 방식은 GCP를 취득하는데 많은 시간이 요구된다. 따라서, 자동으로 GCP를 추출하여 GCP 취득 시간과 정밀정사영상 생성 시간을 줄이는 것이 필요하다. 이를 위해, 국토관측위성으로 촬영한 위성영상의 정밀한 기하보정과 GCP 추출 시 사용자의 개입을 최소화할 수 있는 정밀영상생성시스템을 개발하였다. 본 논문은 국토관측위성용으로 개발된 정밀영상생성시스템의 산출물, 처리 과정 및 시스템 구성에 대해서 설명하고 개발된 시스템의 처리시간 성능에 대해서 기술한다. 본 시스템을 통해 개발된 기술과 데이터베이스를 활용하여 한반도를 촬영한 모든 국토관측위성영상으로부터 신속하게 정밀정사영상을 생성할 수 있을 것으로 기대된다. 향후, GCP DB와 DEM DB의 데이터를 해외지역으로 확장하여 해외지역의 정밀영상을 생성할 수 있는 후속 연구가 필요하다.
이 연구의 목적은 원하는 지점까지 자동으로 이동하고 정확한 수심에서 채수 하고 수질을 측정할 수 있는 무인장비를 개발하는데 있다. 이를 위해 채수 리프트 및 채수 컨테이너를 제작하고, VRS-GPS, 음향측심기, 및 수질 측정기를 장착한 무인 탐사체를 제작하였으며, 자동운항 알고리즘 및 프로그램, 자동 채수 프로그램, 수질분포도 작성 프로그램을 개발하였다. 유수지에서 실험한 결과 무인 탐사체는 오차범위 3m 내에서 약 93%의 정확도로 계획 경로를 따라 운항하였다. 또한 채수 리프트에 장착한 수질측정 센서로 대상지역의 수질을 실시간으로 획득하고 무선 인터넷을 통하여 서버에 전송하여 각 지점의 수질을 실시간으로 모니터링 할 수 있었다. 육상에서의 실험을 통해 채수 리프트는 약 94%의 정확도로 원하는 길이를 조절할 수 있었다. 무인 탐사체를 활용하여 자동화된 수질측정 방법은 접근이 어려운 지역에서의 수질측정이 가능하고, 작업자의 안전을 확보할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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