Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2016.04a
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pp.14-15
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2016
센서 노드의 주 기능은 각종 센서를 탑재하여 구동시키고 측정 결과 값을 게이트웨이로 전송하는 일인데, 이를 위한 소프트웨어는 임베디드 운영체제를 활용하거나 일반적인 펌웨어 형태로 개발할 수 있다. 이 논문에서는 센서 노드에 운영체제를 도입하지 않고 간단한 펌웨어 형태로 센서를 구동시키기 위한 일정한 형태를 갖춘 구동기 틀을 구현하고 실험한다. 제안된 구동기 틀의 목적은 형태의 통일성에 의한 센서 구동기 작성의 편리성 제공에 있다. 온도 센서인 TC1047AVNB의 구동기를 Atmega2560 노드에서 구현하고 실험한 결과 올바른 동작을 확인할 수 있었다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.414-414
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2017
토양수분은 지면환경에서 일어나는 수문 및 에너지 순환을 이해하는 데 있어 중요한 기상인자이다. 토양수분 현장관측은 땅속에 매설된 센서에 의해 상당히 정확하게 이루어지만, 관측점 수가 충분치 않아 공간적 연속성을 확보하지 못하는 어려움이 존재한다. 이에 광역적 및 연속적 관측이 가능한 마이크로파 위성센서가 토양수분 정보 획득을 위한 보조수단으로서 그 중요성이 부각되고 있다. 마이크로파 위성센서는 구름 등 기상조건의 제약을 받지 않으며, 1978년 이래 현재까지 여러 위성에 의해 25 km 및 10 km 해상도의 전지구 토양수분자료가 생산되어 왔다. 마이크로파 센서를 이용한 토양수분자료는 동일지점에 대하여 하루 2회 정도 산출되므로 적절한 시간분해능을 가지지만, 공간해상도가 최고 10 km로서 지역규모의 수문분석에 적용하기에는 충분치 않다. 이러한 토양수분자료의 공간해상도 문제 해결을 위하여 다양한 지면환경요소를 활용한 통계적 다운스케일링이 대안으로 제시되었다. 최근의 선행연구들은 대부분 방정식을 이용한 결합모형을 통해 통계적 다운스케일링을 수행하였는데, 회귀식과 같은 선형결합뿐 아니라 신경망이나 기계학습 등의 비선형결합에서도, 불가피하게 발생할 수밖에 없는 잔차(residual)로 인하여 다운스케일링 전후의 공간분포 패턴이 달라져버리는 문제를 안고 있었다. 회귀분석에 잔차의 공간내삽을 결합시킨 회귀크리깅(regression kriging)은 잔차보정을 통해 이러한 문제를 해결함으로써 다운스케일링 전후의 공간분포 일관성을 보장하는 기법이다. 이 연구에서는 회귀크리깅을 이용하여 일자별 AMSR2(Advanced Microwave Scanning Radiometer 2) 토양수분 자료를 10 km에서 1 km 해상도로 다운스케일링하고, 다운스케일링 전후의 자료패턴 일관성을 평가한다. 지면온도(LST), 지면온도상승률(RR), 식생온도건조지수(TVDI)는 일자별로 DB를 구축하였고, 식생지수(NDVI), 수분지수(NDWI), 지면알베도(SA)는 8일 간격으로 DB를 구축하였다. 이러한 8일 간격의 자료를 일자별로 변환하기 위하여 큐빅스플라인(cubic spline)을 이용하여 시계열내삽을 수행하였다. 또한 상이한 공간해상도의 자료는 최근린법을 이용하여 다운스케일링 목표해상도인 1 km에 맞도록 변환하였다. 우선 저해상도 스케일에서 추정치를 산출하기 위해서는 저해상도 픽셀별로 이에 해당하는 복수의 고해상도 픽셀을 평균화하여 대응시켜야 하며, 이를 통해 6개의 설명변수(LST, RR, TVDI, NDVI, NDWI, SA)와 AMSR2 토양수분을 반응변수로 하는 다중회귀식을 도출하였다. 이식을 고해상도 스케일의 설명변수들에 적용하면 고해상도 토양수분 추정치가 산출되는데, 이때 추정치와 원자료의 차이에 해당하는 잔차에 대한 보정이 필요하다. 저해상도 스케일로 존재하는 잔차를 크리깅 공간내삽을 통해 고해상도로 변환한 후 이를 고해상도 추정치에 부가해주는 방식으로 잔차보정이 이루어짐으로써, 다운스케일링 전후의 자료패턴 일관성이 유지되는(r>0.95) 공간상세화된 토양수분 자료를 생산할 수 있다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.714-714
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2012
금강 하류부의 경우 '97년 금강홍수예경보 자료를 활용하고 있으나, 수치모형 결과 자료로 실측에 의한 검증이 이루어지지 않았으며, 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 평수기 및 홍수기의 하류도달시간 실측 기술을 확보하여 실측을 통한 수치모형의 검증 및 보완이 필요한 실정이다. 또한, 보정된 수치모형을 이용한 도달시간 실시간 예측을 통해 댐 보 운영의 효율성을 확보하고 대 내외에 검증 결과를 제시할 필요가 있다. 하천 전 구간에서 실측할 수 있는 센서기술을 활용하여 금강의 일부 보 구간에 대하여 계측을 수행하였다. 계측결과 유출량-평균도달시간에 영향을 미치는 요인으로는 하상경사, 하폭, 지류유입량, 강우량, 식생, 하천구조물 등이 있으며, 이러한 요인을 수리학적 모형을 적용하여 모든 사상에 대해 정확한 해석을 한다는 것은 매우 어려운 일이다. 이로 인해 유출량-평균도달시간과의 관계 분석을 위해서는 여러 하도구간에 대한 지속적이고 많은 계측이 수반되어야 하며, 이로부터 얻어진 계측 결과를 토대로 각 하천별 유출량별 평균도달시간 관계에 대한 해석 방법을 제안할 수 있을 것으로 기대한다. 본 연구의 계측결과는 홍수기 8회, 평수기 10회를 통해 보 건설에 따른 하류 도달시간의 영향을 분석하기에는 계측 자료가 매우 부족한 실정이며, 향후 지속적인 관측자료 확보를 통해서 보 운영에 따른 도달시간의 영향을 분석할 수 있는 기초자료 확보가 매우 중요할 것이다. 또한, 지류 유입량을 고려한 실측자료를 기초로 기존 도달시간 산정 방법을 개선하고, 도달시간 계측 결과의 신뢰성 확보를 위한 지속적인 연구개발 수행하여 금강 전 유역으로 확대 적용하기 위한 방안 마련이 필요하다. 이를 통해 4대강살리기 사업 전 후의 도달, 지체시간 분석하여 사업구간에 대한 계측을 통한 금강에서의 보 건설 전 후의 영향 검토에 반영할 수 있도록 하여 수계별 관계분석 자료로 활용할 수 있도록 제공하여야 할 것이다.
지표면의 파장별 방출율을 알고 있다는 가정하에 대기의 흡수효과가 상이한 두 파장역을 이용하여 대기효과를 보정해주는 일반적인 분리대기창(Generalized Split-Window) 방법으로 MTSAT-1R 자료로부터 지표면 온도(LST) 산출 알고리즘을 개발하였다. 지표면온도 산출 회귀식은 대기복사전달모델 MODTRAN4.0으로 위성으로부터 LST를 산출하는데 영향을 주는 여러 가지 요소(주/야간,수증기, 방출율,위성관측각 등)들을 고려하여 모의된 자료로부터 도출하였다. 개발한 LST 산출알고리즘의 수준을 분석하기 위해 MSGl SEVIRI 센서에 적합하도록 개 발된 Sobrino and Romaguera(2004)의 알고리즘과 GMS-5 VISSR 센서에 적합하도록 개발된 Prata and Cechet(1999)의 알고리즘과 비교하였다. 3 알고리즘을 MTSAT-1R 자료에 적용하여 LST를 산출한 결과 LST의 공간분포는 정성적으로 서로 유사하게 나타났으나,정량적으로는 지리적 위치,계절 및 주간/야간에 따라서 LST가 다르게 나타났다.
The Sea Surface Temperature (SST) is one of the most important oceanic environmental factors in determining the change of marine environments and ecological activities. Satellite thermal infrared images can be effective for understanding the global trend of sea surface temperature due to large scale. However, their low spatial resolution caused some limitations in some areas where complicated and refined coastal shapes due to many islands are present as in the Korean Peninsula. The coastal ocean is also very important because human activities interact with the environmental change of coastal area and most aqua farming is distributed in the coastal ocean. Thus, low-cost airborne thermal infrared remote sensing with high resolution capability is considered for verifying its possibility to extract SST and to monitor the changes of coastal environment. In this study, an airborne thermal infrared system was implemented using a low-cost and ground-based thermal infrared camera (FLIR), and more than 8 airborne acquisitions were carried out in the western coast of the Korean Peninsula during the periods between May 23, 2012 and December 7, 2013. The acquired thermal infrared images were radiometrically calibrated using an atmospheric radiative transfer model with a support from a temperature-humidity sensor, and geometrically calibrated using GPS and IMU sensors. In particular, the airborne sea surface temperature acquired in June 25, 2013 was compared and verified with satellite SST as well as ship-borne thermal infrared and in-situ SST data. As a result, the airborne thermal infrared sensor extracted SST with an accuracy of $1^{\circ}C$.
Wireless sensor networks are used by various application areas to implement smart data processing and ubiquitous system. In the recent research of parking management system based on wireless sensor networks, adaptive sensing and efficient data processing are not considered. The effectiveness of implementing these distributed computing devices affects the performance of the applications in parking management. This paper proposes an adaptive sensing using fuzzy wireless sensor for the ubiquitous networks of parking management system. The fuzzy inference system is encoded in the sensor for efficient car presence detection. Moreover, a rule base adaptive module is proposed which wirelessly transmit the new values to each sensor for adapting the environment of car park area. The result of experiments shows that the fuzzy wireless sensor provides more throughputs and less time delays compared to a normal method of data gathering by wireless sensors.
In order to help general users to analyze the KOMPSAT-2 data, an application of sensor modeling to commercial software was explained in this document. The sensor modeling is a basic step to extract the quantity and quality information from KOMPSAT-2 data. First, we introduced the contents and type of ancillary data offered with KOMPSAT-2 PAN image data, and explained how to use it with commercial software. And then, we applied the polynomial-base and refine RFM sensor modeling with ground control points. In the polynomial-base sensor modeling, the accuracy which is average RMSE of check points is highest when the satellite position was calculated by type of 1st order function and the satellite attitude was calculated by type of 1st order function for (Y axis), (Z axis) or constant for (X axis), (Y axis), (Z axis) in perspective center position and satellite attitude parameters. As a result of refine RFM sensor modeling, the accuracy is less than 1 pixel when we applied affine model..
In this study, an approach of image fusion in decision level has been proposed for unsupervised image classification using the images acquired from multiple sensors with different characteristics. The proposed method applies separately for each sensor the unsupervised image classification scheme based on spatial region growing segmentation, which makes use of hierarchical clustering, and computes iteratively the maximum likelihood estimates of fuzzy class vectors for the segmented regions by EM(expected maximization) algorithm. The fuzzy class vector is considered as an indicator vector whose elements represent the probabilities that the region belongs to the classes existed. Then, it combines the classification results of each sensor using the fuzzy class vectors. This approach does not require such a high precision in spatial coregistration between the images of different sensors as the image fusion scheme of pixel level does. In this study, the proposed method has been applied to multispectral SPOT and AIRSAR data observed over north-eastern area of Jeollabuk-do, and the experimental results show that it provides more correct information for the classification than the scheme using an augmented vector technique, which is the most conventional approach of image fusion in pixel level.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.19
no.6
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pp.53-61
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2014
For monitoring the flight trajectory and the status of a launch vehicle, the mission control system in NARO space center process data acquired from the ground tracking system, which consists of two tracking radars, four telemetry stations, and one electro-optical tracking system. Each tracking unit exhibits its own tracking error mainly due to multi-path, clutter and radio refraction, and by utilizing only one among transmitted informations, it is not possible to determine the actual vehicle trajectory. This paper presents a way of generating flight trajectory via post-processing the data received from the ground tracking system. The post-processing algorithm is divided into two parts: compensation for atmosphere radio refraction and multi-sensor fusion, for which a decentralized Kalman filter was adopted and implemented based on constant acceleration model. Applications of the present scheme to real data resulted in the flight trajectory where the tracking errors were minimized than done by any one sensor.
선진각국에서 고령화 문제를 해결하기 위하여 고령친화 산업과 관련된 많은 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 노인 요양 또는 복지 시설 내 노인들의 거주 환경 변화 및 거주자의 활동 양상을 측정하는 유비쿼터스 노인케어 시스템 knu-SCS(KangNam Ubiquitous Senior Care System)에 대하여 연구하였다. knu-SCS 시스템은 조도, 습도, 온도 센서, 카메라 등으로 구성되며, 각종 센서들이 감지한 데이터를 저장, 가공, 분석하여 데이터베이스에 저장을 하고 저장된 데이터들을 사용자들에게 시각적으로 제시하기 위하여 센서 웹을 구현하였다. 센서 웹에서 제공하는 데이터들은 일상적인 노인 행동 및 생활환경을 인지할 수 있는 자료가 되므로, 이를 기초로 노인들이 겪을 수 있는 건강상 문제, 갑작스런 생활의 변화감지, 일상생활의 불편함을 해소하는 등 노인케어에 효과적으로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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