The Shipyard Test of Naval Combat System depends on external factors, such as weather conditions and availability of its sensor-weapon, due to the need of on-board sensor-weapon during the test. This paper suggests the Supportive Equipment using virtual simulator for Shipward Test, in case of the unavailability of the on-board sensor-weapon or the test support force(aircraft, surface ship etc.), to pre-check the functions of the combat system as well as to prepare the Shipyard Test. To mock the real sensor-weapon functions as similar as possible, the Supportive Equipment for Shipyard Test was verified by the Verification and Validation process, which is usually performed while developing models in the Modeling & Simulation field.
Researchers seeking geological and environmental information, depend on remote sensing and aerial photographic datum from various commercial satellites and aircraft. However, adverse weather conditions as well as equipment expense limit the ability to collect data anywhere and anytime. To allow for better flexibility in geological and environmental data collection, we have developed a compact, multi-spectral automatic Aerial Photographic system (PKNU2). This system's Multi-spectral camera can record visible (RGB) and infrared (NIR) band (3032*2008 Pixels) images Visible and infrared band images were obtained from each camera respectively and produced color-infrared composite images to be analyzed for the purpose of the environmental monitoring. However this did not provide quality data. Furthermore, it has the disadvantage of having the stereoscopic overlap area being 60% unsatisfied due to the 12 seconds of storage time of each data The PKNU2 system in contrast, photographed photos of great capacity Thus, with such results, we have been proceeding to develop the advanced PKNU2 (PKNU3) system that consists of a color-infrared spectral camera that can photograph in the visible and near-infrared bands simultaneously using a single sensor, a thermal infrared camera, two 40G computers to store images, and an MPEG board that can compress and transfer data to the computer in real time as well as be able to be mounted onto a helicopter platform.
An Unmanned Aerial Vehicle (UAV) is a powered pilotless aircraft, which is controlled remotely or autonomously. UAVs are an attractive alternative for many scientific and military organizations. UAVs can perform operations that are considered to be risky or uninhabitable for human. UA V s are currently employed in many military missions such as reconnaissance, surveillance, enemy radar jamming, decoying, suppression of enemy air defense (SEAD), fixed and moving target attack, and air-to-air combat. UAVs also are employed in a number of civilian applications such as monitoring ozone depletion, inclement weather, traffic congestion, and taking images of dangerous territory. For accomplishing the UAV's missions, guarantee of survivability should be preceded. The main objective of this study is to suggest a mathematical programming model and a $A^*PS$-PGA (A-star with Post Smoothing-Parallel Genetic Algorithm) for an UAV's path planning to maximize survivability. A mathematical programming model is composed by using MRPP (Most Reliable Path Problem) and TSP (Traveling Salesman Problem). A path planning algorithm for UAV is applied by transforming MRPP into SPP (Shortest Path Problem).
Artificial intelligence is driving the Fourth Industrial Revolution and is in the spotlight as a general-purpose technology. As the data collection from the battlefield increases rapidly, the need to us artificial intelligence is increasing in the military, but it is still in its early stages. In order to identify maritime targets, Republic of Korea navy acquires images by ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar) of maritime patrol aircraft, and humans make out them. The radar image is displayed by synthesizing signals reflected from the target after radiating radar waves. In addition, day/night and all-weather observations are possible. In this study, an artificial intelligence is used to identify maritime targets based on radar images. Data of radar images of 24 maritime targets in Republic of Korea and North Korea acquired by ISAR were pre-processed, and an artificial intelligence algorithm(ResNet-50) was applied. The accuracy of maritime targets identification showed about 99%. Out of the 81 warship types, 75 types took less than 5 seconds, and 6 types took 15 to 163 seconds.
In this study, the correlation analysis between total system error and environmental factor variables was performed to confirm the effect on the performance of the integrated navigation system by various environmental factors. To collect flight data of hybrid vertical take-off and landing UAVs, scenarios including various turning sections and straight sections such as left turn, right turn, turning rate, and path change angle were selected, and environmental data of wind direction, wind speed, temperature, air pressure, and humidity were collected in real time through weather station. As a result of the correlation analysis between the collected flight data and environmental data, it was concluded that the performance of the integrated navigation system by environmental factors within the collected data was not significant affected and was robust.
Multi-copter of unmanned aerial vehicle (UAV) was initially developed as strategic technology in the only military field, but it is developing into an industrial field with a wide range of applications in the civil sector based on the development and convergence of aviation technology and information and communication technology. Currently, the degree of utilization of multi-copter is increasing in various industries for the purpose of performing classic tactical missions, logistics transportation, farm management, internet supply, video filming, weather management, life-saving, etc, and active technology development responding to market demand. Existing commercial multi-copter mainly use an electric energy propulsion system consisting of an electric battery and a brushless direct current (BLDC) motor. It is the limitations for usage in the flying time (up to 20 minutes) and payload (less than 20 kg). this study aims to overcome these limitations and expand the commercialization of engine-powered multi-copter of UAV in various industries in the futures.
Luqing Zhang;Ning Zhang;Xiping Xu;Kailin Zhang;Yue Zhang;Jiachong Li
Current Optics and Photonics
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제8권1호
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pp.97-104
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2024
In aerial cameras, image quality is easily affected by weather, temperature, and the attitude of the aircraft. Aiming at this phenomenon, based on the theory of two-step zoom optical systems, a dual-band optical-despun two-step zoom optical system is designed. The system has a small field of view of 2.00° × 1.60°, and a large field of view of 4.00° × 3.20°. In the zoom process, the wavelength range is 0.45-0.70 ㎛ and 0.75-1.10 ㎛, and the size of the optical system is 168 mm (L) × 90 mm (W) × 60 mm (H). The overall lens weight is only 170.8 g, which has advantages for miniaturization and light weight. At the Nyquist frequency of 104 lp/mm, the modulation transfer function of the visible-light optical system is more than 0.44, and that of the near-infrared optical system is more than 0.30, both of which have good imaging quality and tolerance characteristics in the range of -45 to 60 ℃.
The Computational Fluid Dynamics (CFD) model is a method of studying the flow phenomenon of fluid using a computer and finding partial differential equations that dominate processes such as heat dispersion through numerical analysis. Through CFD, a lot of information about flow disorders such as speed, pressure, density, and concentration can be obtained, and it is used in various fields from energy and aircraft design to weather prediction and environmental modeling. The simulation used for fluid analysis in this study utilized Gexcon's (FLACS) CODE, such as Norway, through overseas journals, for the accuracy of the analysis results through many experiments. It was analyzed that a technology for treating two or more catalysts with physical properties under low-temperature atmospheric pressure conditions could not be found in the prior art. Therefore, it would be desirable to establish a continuous plan by reinforcing data that can prove the effectiveness of producing efficient synthetic oil (renewable oil) through the application that pyrolysis under low-temperature and atmospheric pressure conditions.
Doyoung Lee;Duk-jin Kim;Hwisong Kim;Juyoung Song;Junwoo Kim
대한원격탐사학회지
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제40권2호
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pp.167-177
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2024
With advancements in satellite technology, interest in target detection and identification is increasing quantitatively and qualitatively. Synthetic Aperture Radar(SAR) images, which can be acquired regardless of weather conditions, have been applied to various areas combined with machine learning based detection algorithms. However, conventional studies primarily focused on the detection of stationary targets. In this study, we proposed a method to identify moving targets using an algorithm that integrates sub-aperture SAR images and cosine similarity calculations. Utilizing a transformer-based deep learning target detection model, we extracted the bounding box of each target, designated the area as a region of interest (ROI), estimated the similarity between sub-aperture SAR images, and determined movement based on a predefined similarity threshold. Through the proposed algorithm, the quantitative evaluation of target identification capability enhanced its accuracy compared to when training with the targets with two different classes. It signified the effectiveness of our approach in maintaining accuracy while reliably discerning whether a target is in motion.
Improving transportation accessibility on islands is closely related to regional development. Currently, the government is constructing Ulleung Airport as part of the 6th Airport Mid- to Long-term Development Plan. Similar to the case of Jeju Airport in 2016, severe congestion occurs at passenger terminals upon flight resumption after cancellations at airports on islands. Therefore, considering the cancellation rate at island airports is important. This study investigates the conditions leading to increased cancellation rates at Ulleung Airport, with the research results predicting frequent cancellations during the winter season. The research methodology involved examining airport construction plans, aircraft performance, airport de-icing capabilities, and also included consideration of weather conditions. Ulleung Island is a representative snowfall area, and sufficient snow removal capacity must be secured. However, the current plan's snow removal capacity is insufficient, leading to anticipated high cancellation rates. Therefore, measures to mitigate passenger inconvenience caused by increased cancellations and methods to reduce the cancellation rate are explored. With Ulleung Airport scheduled to open in 2027, there is ample time to implement supplementary measures to reduce the cancellation rate and minimize passenger inconvenience.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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