• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
• /
• v.34 no.5
• /
• pp.93-100
• /
• 2006

This paper presents a multi-sensor data simulator and a data fusion algorithm for tracking high dynamic flight target from Radar and Telemetry System. The designed simulator generates time-asynchronous multiple sensor data with different data rates and communication delays. Measurement noises are incorporated by using realistic sensor models. The proposed fusion algorithm is designed by a 21st order distributed Kalman Filter which is based on the PVA model with sensor bias states. A fault detection and correction logics are included in the algorithm for bad data and sensor faults. The designed algorithm is verified by using both simulation data and actual real data.

• Proceedings of the KSRS Conference
• /
• 2006.03a
• /
• pp.3-6
• /
• 2006

이 연구에서는 다중 센서 융합과 시간적 문맥 정보의 결합을 통한 분류 정확도 향상을 목적으로 통계비 기반 결정수준 융합 기법을 제안하였다. 다중 센서 융합을 목적으로 개별 센서 자료로부터 얻어진 사후 확률의 결합에 기존 확률론적 자료 융합에서 널리 사용되어온 조건부 독립의 가정을 완화한 통계비 기반 결합 규칙을 적용하였다. 그리고 시간적 문맥 정보를 새로운 정보 근원으로 간주하고 이전 시기 자료의 분류결과로부터 추출 및 결합하였다. 이 제안기법은 통계비 기반의 틀 안에서 다중 센서의 분광정보 및 시간적 문맥 정보의 결합이 용이한 장점이 있다 제안기법의 적용성 평가를 위해 다중 시기/센서 융합의 사례연구를 수행하였다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
• /
• v.22 no.4
• /
• pp.185-192
• /
• 2021

Various methods have been proposed to determine the defect detection of welding bead, and recently sensor data and image data inspection have been steadily announced. There are advantages that sensor data inspection is highly accurate, and two-dimensional-based image data inspection is able to determine the position of the welding bead. However, when analyzing only with sensor data, it is difficult to determine whether the welding has been performed at the correct position. On the other hand, the image data inspection does not have high accuracy due to noise and measurement errors. In this paper, we propose a method that can complement the shortcomings of each inspection method and increase its advantages to improve accuracy and speed up inspection by fusing sensor data inspection which are average current, average volt, and mixed gas data, and image data inspection methods and is implemented as software. In addition, it is intended to allow users to conveniently and intuitively analyze and grasp the results by performing analysis using a graphical user interface(GUI) and checking the data and inspection results used for the inspection. Sensor inspection is performed using the characteristics of each sensor data, and image data is inspected by applying a morphology geodesic active contour algorithm. The experimental results showed 98% accuracy, and when performing the inspection on the four image data, and sensor data the inspection time was about 1.9 seconds, indicating the performance of software that can be used as a real-time inspector in the welding process.

• Journal of the Korean Geographical Society
• /
• v.49 no.1
• /
• pp.45-56
• /
• 2014

Data composite methods have been typically applied to satellite-based vegetation index(VI) data to continuously acquire vegetation greenness over the land surface. Data composites are useful for construction of long-term archives of vegetation indices by minimizing missing data or contamination from noise. In addition, if multi-sensor vegetation indices that are acquired during the same composite periods are used interchangeably, data stability and continuity may be significantly enhanced. This study evaluated the influences of sensor geometry on MODIS vegetation indices and investigated data compatibility of two difference vegetation indices, the Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) and the Enhanced Vegetation Index(EVI), for potential improvement of long-term data construction. Relationships between NDVI and EVI turned out statistically significant with variations among vegetation covers. Due to their curvilinear relationships, NDVI became saturated and leveled off as EVI reached high ranges. Correlation coefficients between Terra- and Aqua-based vegetation indices ranged from 0.747 to 0.963 for EVI, and from 0.641 to 0.880 for NDVI, showing better compatibility for EVI compared to NDVI. In-depth analyses of VI outliers that deviated from regression equations constructed from the two different sensors remain as a future study to improve their compatibility.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2015.05a
• /
• pp.77-77
• /
• 2015

기상이변으로 인한 사회 경제적 피해의 증가로 기상정보에 대한 중요성이 커지면서 해외에서는 민간 기업이 기상 관측망을 구축하는 사례가 나타났다. 미국의 Earth Network은 전 세계에 1만개의 기상 관측센서를 설치하였고, 일본의 통신회사인 NTT DoCoMo는 일본에 4000여 개의 기상 및 환경관측 센서를 구축하였다. 국내에서는 SK플래닛이 자사의 플랫폼 기술과 SK텔레콤의 기지국 인프라를 활용하여 수도권 지역에 국지기상 관측망을 구축하였다. SK플래닛은 2013년 서울지역에 1km 간격으로 264개의 기상센서를 설치하고, 2014년 인천 경기지역에 3km 간격으로 825개의 기상센서를 추가 설치하여, 현재 1089개의 국지기상 관측망을 운용하고 있다. 관측에 사용한 센서는 우량계와 복합 기상센서로 강수량, 기온, 습도, 바람, 기압을 측정한다. 관측된 자료는 데이터로거에서 기상청의 자료처리 표준규격에 따라 처리한 후 M2M 모뎀을 통해 1분마다 서버로 전송한다. 전송된 자료는 기상정보 플랫폼의 수집 서버에서 프로토콜 변환 후 원본자료 DB에 저장하고, 실시간 품질관리를 마친 후 품질관리 자료 DB에 저장한다. 관측 지점의 기본정보 및 작업이력은 메타데이터 DB에 저장되고 관리자 페이지를 통해 조회 및 수정 된다. 관측 자료의 품질 보증은 제조사의 센서 Calibration부터 서비스 모니터링 까지 각 단계별로 체계적인 품질관리를 통해 이루어진다. 품질관리를 마친 국지기상 관측 데이터는 응용프로그램 개발자가 편리하게 사용할 수 있는 API(Application Programming Interface)형태로 제공된다. 2013년 여름부터 수집된 1~3km 해상도의 SK플래닛 국지기상 관측 자료를 통해 그 동안 정량적으로 확인하지 못한 국지성 호우 시의 강수량 편차에 대해 알 수 있었다. 2014년 7월 31일 양평지역에 내린 국지성 호우는 시간당 최대 90mm 이상의 비가 내린 사례로, 귀여리 관측소(SK 플래닛)에 시간당 93.1mm가 내리는 동안 퇴촌 관측소(기상청)에는 17.5mm의 비가 내려, 두 관측지점 간 거리가 3.4km 임에도 불구하고 시간당 75mm 이상의 강수량 차이를 보였다. 앞으로 SK플래닛의 국지기상 관측 자료가 국지성 호우의 조기 경보 및 예측 정확도 향상에 활용되어 재난으로부터 국민의 생명과 재산을 지키는데 많은 도움이 되기를 기대한다.

• International Journal of Highway Engineering
• /
• v.10 no.3
• /
• pp.79-86
• /
• 2008

This paper proposed the appropriate installation angle of skewed sensors for measuring vehicle wandering data, which are collected to figure out the location of dynamic weight of a moving vehicle on roadways. We developed a device using tape-switch sensors and a computer program and collected vehicle wandering data with the device and probe vehicles. As a result, the steeper the skewed sensor was installed, the lower the error was shown. However, we could not collect proper data when a skewed sensor was set up higher than $30^{\circ}$ due to tandem axle. Therefore, this study suggested the appropriate angle of skewed sensors as a degree of $20^{\circ}$ to $25^{\circ}$ for gathering wandering data.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2006.10d
• /
• pp.68-73
• /
• 2006

센서 노드의 송수신 상태를 분석하여 노드의 생존성 향상과 효율적인 프로토콜 설계를 하려고 한다. 센서 노드의 분석을 위한 실험 환경은 다음과 같다. 센서 노드의 생존성-가용 배터리, 센서 노드의 출력-검색 가능 영역, 센서 노드의 통신 경로-라우팅 테이블 생성, 센서 노드의 대역폭-송신 데이터의 크기이다. RFID 태그와 리더를 통한 관리 시스템과 재해방지를 위한 다양한 센서를 통한 정보 수집 시스템과 의사결정 시스템에 적용 될 수 있다. 그리고 다양한 센서 데이터로부터 수신된 데이터의 자료수집, 센서분류, 수신율 조절 시스템을 위한 프로토콜 설계 자료로 활용 가능하다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2012.05a
• /
• pp.265-265
• /
• 2012

한반도 지역의 강설(snowfall)은 전체 연 강수량의 약 10% 이하로 매우 적은 양을 차지하고 있다. 하지만 강설은 대기질(air quality)을 개선하고 산불 발생률을 저감시키며, 특히 봄철 수자원의 제공과 가뭄피해 경감 등 수문학적으로도 중요한 기능을 가진다. 하지만 최근 기후변화로 인해 폭설 현상이 빈번하게 발생하여 사회 경제적 손실을 유발하고 있다. 따라서 강설로 인한 피해를 최소한으로 줄이기 위해서는 정확한 강설탐지 및 강설 추정 방법이 필요하다. 최근 해외의 수많은 연구들을 통하여 수동 마이크로파 센서 자료를 활용한 강설 추정의 가능성이 확인되고 있다. 하지만 수동 마이크로파 센서의 휘도온도를 이용한 추정 방법들은 대기의 연직 구조 파악에 어려움이 있기 때문에 정확한 강설량을 추정하는 데에 한계가 있다. 그러나 2006년 발사된 CloudSat의 Cloud Profiling Radar는 강설의 연직 프로파일에 대한 가치 있는 정보를 제공하기 때문에 수동 마이크로파 센서 자료와의 결합을 통해 보다 정확한 강설 추정 알고리즘을 제시할 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 CloudSat의 Cloud Profiling Radar (CPR) 자료와 수동 마이크로파 센서인 NOAA의 Microwave Humidity Sounder (MHS) 센서 자료를 결합하여 한반도 강설 추정에 적합한 알고리즘을 개발하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2015.05a
• /
• pp.76-76
• /
• 2015

토양수분은 생태수문학에서 식생과의 상호작용의 중요한 인자이자, 대기와의 상호작용으로 인한 총체적인 물 순환에 밀접한 관련이 있다. 수문학적으로는 증발, 침투, 지하수 함량, 토양 침식, 식생 분포 등을 지배하는 중요한 요소이고, 특히 시 공간적 분포특성은 강수 사상 후 토양으로의 침투 및 토양수분의 재분포, 증발산과 불포화대에서의 오염물의 이송을 예측하는데 매우 중요하다. 또한, '07년 하천법 개정으로 증발산량 및 토양수분량이 신규 수문조사 항목으로 추가되어, 토양수분 측정에 대한 필요성이 높아졌다. 따라서, 2008년 5월, K-water연구원에서는 현재 시험유역으로 운영하고 있는 용담시험유역에 토양수분관측망(6개 관측소)을 구축하였다. 토양수분계는 토양수분을 결정하는 가장 중요한 인자인 강우자료의 획득이 이루어지는 지점에 설치하여 정확도와 신뢰도를 높일 수 있도록 용담시험 유역 내 6개 우량관측소에 설치하였다. 하지만 장비의 노후화에 따른 자료 취득의 어려움으로 인하여 2013년 4월, 토양수분계를 전면 교체하였다. 토양수분계는 기존의 FDR 방식에서 EC 농도에 대한 영향이 가장 적고, 플럭스 타워에 위치한 토양수분계 센서와 동일한 TDR 방식의 센서로 장비를 전면 교체하였다. 센서 설치 장소 변경에 따른 TDR 센서의 검증과 그리고 흙의 종류, 입도, 다짐도, 온도 등에 의한 오차가 발생 여부를 판단하기 위하여 이에 대한 보정을 실시하였다. 원지반 시료채취를 통하여 토양수분량을 측정하였고, TDR 센서에 의해 측정된 토양수분량과 채취된 시료에서 측정된 토양수분량의 결과를 비교하였고, 각 지점별 토양구성비와 전기전도도 조건을 고려하여 각 토층별 계수적용을 달리하여 센서 보정을 실시하였다. 그 결과 기존 센서 제조사에서 제안한 방정식을 그대로 사용하는 것 보다는 센서 검증을 통하여 얻은 계수보정에 의한 토양수분 변환식을 사용하는 것이 정확한 현장 자료를 확보할 수 있고, 신뢰도 높은 자료를 얻을 수 있다고 판단된다.

• The Korean Journal of Food And Nutrition
• /
• v.7 no.3
• /
• pp.213-218
• /
• 1994

본 연구는 식품의 물성을 측정하기 위한 한 가지 방법으로 50 변위를 아주 정밀하게 직선적으로 측정이 가능한 linear proximity sensor(선형 근접 센서)를 활용하여 식빵의 굳기를 측정하였다 선형 근접 센서를 장착한 기구로 몇 가지 응력(0.376, 0.543, 0.769 kPa) 하에서 식빵의 온도와 수분 함량에 따른 변형을 컴퓨터 자동 자료 수집 장치를 통하여 on-line 상태로 매초마다 자료를 수집하여 컴퓨터 자료 분석 program으로 그래프를 얻었다. 식빵에 적용한 응력과 strain의 비율은 응력이 클수록 그 값이 커지는 비 선형 점 탄성체의 성질을 보였다. 이 측정 기구는 좁은 온도범위와 작은 수분함량의 차이에 따른 식빵의 굳기의 정도에 현저한 차이가 있음을 관찰할 수 있었다. 선형 근접 센서를 활용한 이 기구는 간단하면서도 정밀하게 동적으로 식품의 물성을 측정할 수 있었고, 높은 반복성을 나타내었다. 또한 수집된 자료는 점 탄성체의 특성을 설명하는 기계적인 모형으로 나타낼 수 있었다. Inokuchi의 방법을 적용하여 식빵의 물성을 모형화 하면 용수철과 완충 장치의 조합으로 나타내는 Burger's 모형에 잘 일치하였다. 본 측정 장치는 설치와 사용이 간단하여 식빵과 같은 연 식품의 물성을 측정하는데 활용이 용이하였다.