The spectral radiance received by an infrared (IR) sensor is mainly influenced by the surface temperature of the target itself. Therefore, the precise temperature prediction is important for generating an IR target image. In this paper, we implement the combined three-dimensional surface temperature prediction module against target attitudes, environments and properties of a material for generating a realistic IR signal. In order to verify the calculated surface temperature, we are using the well-known IR signature analysis software, OKTAL-SE and compare the result with that. In addition, IR signal modeling is performed using the result of the surface temperature through coupling with OKTAL-SE.
Park, Young-Soo;Jin, Seung-Seop;Yoo, Chul-Hwan;Kim, Sungtae;Park, Young-Hwan
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.40
no.6
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pp.547-553
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2020
As aging infrastructures increase along with time, the efficient maintenance becomes more significant and accurate responses from the sensors are pre-requisite. Among various responses, strain is commonly used to detect damage such as crack and fatigue. Optical fiber sensor is one of the promising sensing techniques to measure strains with high-durability, immunity for electrical noise, long transmission distance. Fiber Bragg Grating (FBG) is a point sensor to measure the strain based on reflected signals from the grating, while Brillouin Optic Correlation Domain Analysis (BOCDA) is a distributed sensor to measure the strain along with the optical fiber based on scattering signals. Although the FBG provides the signal with high accuracy and reproducibility, the number of sensing points is limited. On the other hand, the BOCDA can measure a quasi-continuous strain along with the optical fiber. However, the measured signals from BOCDA have low accuracy and reproducibility. This paper proposed a multi-fidelity data-fusion method based on Gaussian Process Regression to improve the fidelity of the strain distribution by fusing the advantages of both systems. The proposed method was evaluated by laboratory test. The result shows that the proposed method is promising to improve the fidelity of the strain.
Ha, Jeong-Hyo;Kang, Jung-Won;Kim, Si-Jong;Ahn, Seung-Uk;Chung, Myung-Jin
Proceedings of the KIEE Conference
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2011.07a
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pp.1930-1931
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2011
세계적으로 많은 연구원들이 3차원 모델링에 대하여 연구하고 있다. 특히 무인자동차의 주행을 위한 센서시스템, 경로생성, 3차원 월드모델링 방법 등에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 이 논문은 스테레오 카메라를 이용한 3차원 도시환경복원을 위한 방법을 제안한다. 전체적인 시스템은 다중센서(스테레오 카메라, DGPS, IMU), PC, 이동로봇(전기차)으로 구성하였다. 스테레오 카메라를 통해 들어오는 이미지는 스테레오 정합기법을 이용하여 지역좌표계의 3차원 점군을 획득하는데 이용되며, DGPS와 IMU를 통해 얻은 정보는 이동로봇의 위치를 추정하는데 이용된다. 지역좌표계의 3차원 점군과 이동로봇의 위치를 융합하면 세계좌표계의 3차원 점군을 얻을 수 있으며, 이를 이용하여 도시환경을 복원을 시행하였다. 또한 스테레오 정합기법을 통해 얻어지는 점군의 중복복원을 회피하기 위하여 임시추적을 이용한다. 임시추적을 통해 동일한 점으로 판단되는 경우 중복복원을 방지하는 알고리즘을 제안한다. 실험결과는 3차원 도시환경 복원을 수행하여 점군으로 표현하였다.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.49
no.11
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pp.159-166
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2012
There are several ways such as GPS(Global Positioning System) and INS (Inertial Navigation System) to track the location of moving vehicle. The GPS has the advantages of having non-accumulative error even if it brings about errors. In order to obtain the position information, we need to receive at least 3 satellites information. But, the weak point is that GPS is not useful when the 혠 signal is weak or it is in the incommunicable region such as tunnel. In the case of INS, the information of the position and posture of mobile with several Hz~several hundreds Hz data speed is recorded for velocity, direction. INS shows a very precise navigational performance for a short period, but it has the disadvantage of increasing velocity components because of the accumulated error during integration over time. In this paper, sensor fusion algorithm is applied to both of INS and GPS for the position information to overcome the drawbacks. The proposed system gets an accurate position information from experiment using SVD in a non-accessible GPS terrain.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2001.12a
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pp.121-124
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2001
충돌회피 시스템은 선박의 안전 항해에 중요한 역할을 한다. 충돌회피 시스템은 선박이 장애물을 만났을 때 영역전문가인 항해사를 대신하여 피항 행위를 하도륵 지시하는 시스템으로 자선에서 이루어지는 해상 장애물들에 대한 피항 시 그 판단 기준을 각 장애물에 대한 충돌위험도에 둔다. 따라서 본 연구에서는 선박의 충돌회피 시스템의 보다 안전한 충돌회피를 도모하기 위해 충돌회피를 위한 충돌위험도 결정 시스템을 제안한다. 충돌위험도 결정 시스템은 장애물 모델링과 장애물의 충돌위험도 결정의 두 부분으로 구성된다. 장애물 모델링은 선박의 센서에서 나오는 저수준의 자료를 지능형 선박의 타 시스템에서 이용하기 쉽도록 구하는 과정이다. 충돌위험도 결정 시스템의 출력으로 산출되는 충돌위험도는 충돌회피 시스템의 피항 행위 결정에 정보로 사용된다. 본 연구에서는 DCPA와 TCPA를 이용한 기존의 기법에 VCD의 개념을 추가한 새로운 충돌위험도 결정 기법을 제안한다. 입력변수가 되는 DCPA, TCPA, VCD의 퍼지 소속함수를 산출하고 이를 기반으로 퍼지 추론을 이용하여 세부적인 충돌위험도를 결정한다. 본 연구에서 제안하는 기법은 기존의 DCPA와 TCPA만으로 충돌위험도를 결정한 경우보다 상세한 충돌위험도 결정이 가능하다는 장점과 국제해상충돌예방규칙의 내용이 적용되었다는 장점을 지닌다. 제안된 기법은 DCPA와 TCPA 만으로 충돌위험도를 결정한 기법과 비교.평가하여 성능을 검증한다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2019.05a
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pp.510-512
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2019
Recently, there have been growing requirements in the public safety sector to ensure safety through detection of hazardous situations or preemptive predictions. It is noteworthy that various sensor data can be analyzed and utilized as a result of mobile device's dissemination, and many advantages can be used in terms of safety and security. An effective modeling technique is needed to combine sensor data generated by smart-phones and wearable devices to analyze users' moving patterns and behavioral patterns, and to ensure public safety by fusing location-based crime risk data provided.
In modern society, blind people face difficulties in navigating common environments such as sidewalks, elevators, and crosswalks. Research has been conducted to alleviate these inconveniences for the visually impaired through the use of visual and audio aids. However, such research often encounters limitations when it comes to practical implementation due to the high cost of wearable devices, high-performance CCTV systems, and voice sensors. In this paper, we propose an artificial intelligence fusion algorithm that utilizes low-cost video sensors integrated into smartphones to help blind people safely navigate their surroundings during walking. The proposed algorithm combines motion capture and object detection algorithms to detect moving people and various obstacles encountered during walking. We employed the MediaPipe library for motion capture to model and detect surrounding pedestrians during motion. Additionally, we used object detection algorithms to model and detect various obstacles that can occur during walking on sidewalks. Through experimentation, we validated the performance of the artificial intelligence fusion algorithm, achieving accuracy of 0.92, precision of 0.91, recall of 0.99, and an F1 score of 0.95. This research can assist blind people in navigating through obstacles such as bollards, shared scooters, and vehicles encountered during walking, thereby enhancing their mobility and safety.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.13
no.4
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pp.166-172
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2012
The standard wave height measurement system is usually based on spectrum analysis for measuring wave height. The spectrum analysis is complicated because of the FFT, and the FFT is not for real time processing since it requires the saved data segments. In this paper, we carried out the performance evaluation of real-time and simpler wave height measurement system using the kalman filter and inertial sensors. The kalman filter theory is complicated, but its algorithm is simpler than the FFT and the kalman filter is used to estimate wave height by integrating acceleration data. But the accumulated error is occurred when the acceleration data is integrated. We developed the algorithm using the wind wave characteristic to decrease the accumulated error. In this paper, the performance evaluation of the wave height measurement system is carried out for various wind wave conditions. Through the experiments, we verified that it shows high measurement performance with the 3.5% margin of error in wind wave condition.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.4
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pp.91-98
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2010
Advances in communications and control technology, the strengthening of the Internet, and the growing recognition of the urgency to reduce the risk and production cost are motivating the development of improvements in the traditional manufacturing industry. In this paper, we developed a remote dust collector bag control system which is a combination of advanced IT and traditional dust collector based on the event. At first, we made the A/D(Analog/Digital) converter using a micro processor because the differential pressure transmission, which is a sensor of the dust collector, produces analog volt data. A/D converter can provide RS-232 communication to connect with Power Line Communication(PLC) modem. And, n-bytes message format was defined for the efficient dust collector bag information transmission from a dust collector to a user. Also, we designed the data types to model the dust collector and the dust collector bag, and they were logically modeled using XML and object-oriented modeling method. In addition to that, we implemented the system for showing the dust collector bag exchange time exactly to users at real-time using various visual user interfaces.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.8
no.2
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pp.119-123
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2007
This paper investigates a speed sensorless control of induction motor. The control strategy is based on MRAS(Model Reference Adaptive System) using load-torque observer as a reference model for flux estimation. The speed response of conventional MRAS controller characteristics is affected by variations of load torque disturbance. In the proposed system, the speed control characteristics using a load-torque observer control isn't affected by a load torque disturbance. Control algorithm that propose whole system through MATLAB SIMULINK because do modelling simulation result are presented to prove the effectiveness of the adaptive sliding mode controller for the drive variable load of induction motor. Therefore we hope to be extended in industrial application.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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