In this paper, a GPS/MEMS IMU integrated navigation receiver module capable of operating in a high dynamic environment is designed and fabricated, and the results is confirmed. The designed module is composed of RF receiver unit, inertial measurement unit, signal processing unit, correlator, and navigation S/W. The RF receiver performs the functions of low noise amplification, frequency conversion, filtering, and automatic gain control. The inertial measurement unit collects measurement data from a MEMS class IMU applied with a 3-axis gyroscope, accelerometer, and geomagnetic sensor. In addition, it provides an interface to transmit to the navigation S/W. The signal processing unit and the correlator is implemented with FPGA logic to perform filtering and corrrelation value calculation. Navigation S/W is implemented using the internal CPU of the FPGA. The size of the manufactured module is 95.0×85.0×.12.5mm, the weight is 110g, and the navigation accuracy performance within the specification is confirmed in an environment of 1200m/s and acceleration of 10g.
Since aerosols adversely affect human health, such as deteriorating air quality, quantitative observation of the distribution and characteristics of aerosols is essential. Recently, satellite-based Aerosol Optical Depth (AOD) data is used in various studies as periodic and quantitative information acquisition means on the global scale, but optical sensor-based satellite AOD images are missing in some areas with cloud conditions. In this study, we produced gap-free GeoKompsat 2A (GK-2A) Advanced Meteorological Imager (AMI) AOD hourly images after generating a Random Forest based gap-filling model using grid meteorological and geographic elements as input variables. The accuracy of the model is Mean Bias Error (MBE) of -0.002 and Root Mean Square Error (RMSE) of 0.145, which is higher than the target accuracy of the original data and considering that the target object is an atmospheric variable with Correlation Coefficient (CC) of 0.714, it is a model with sufficient explanatory power. The high temporal resolution of geostationary satellites is suitable for diurnal variation observation and is an important model for other research such as input for atmospheric correction, estimation of ground PM, analysis of small fires or pollutants.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.39
no.6
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pp.563-569
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2021
With the launch of Compact Advanced Satellite 500 series of various characteristics and the operation of KOMPSAT-3/3A, uses of high-resolution satellite images have been continuously increased. Especially, in order to provide satellite images in the form of ARD (Analysis Ready Data), various pre-processing such as geometric correction and radiometric correction have been developed. For pre-processing of high spatial satellite imagery, auxiliary information, such as solar zenith, solar azimuth and offnadir angle, should be required. However, most of the high-resolution satellite images provide the solar zenith and nadir angle for the entire image as a single variable. In this paper, the solar zenith and offnadir angle corresponding to each pixel of the image were calculated using RFM (Rational Function Model) and auxiliary information of the image, and the quality of extracted information were evaluated. In particular, for the utilization of pixel-based solar zenith and offnadir angle, pixel-based auxiliary data were applied in calculating the top of atmospheric reflectance, and comparative evaluation with a single constant-based top of atmospheric reflectance was performed. In the experiments using various satellite imagery, the pixel-based solar zenith and offnadir angle information showed a similar tendency to the auxiliary information of satellite sensor, and it was confirmed that the distortion was reduced in the calculated reflectance in the top of atmospheric reflectance.
Recently, following the development of LIDAR technology which can detect distance from the object, the interest for LIDAR based 3D object detection network is getting higher. Previous networks generate inaccurate localization results due to spatial information loss during voxelization and downsampling. In this study, we propose an attention-based convergence method and a camera-LIDAR convergence system to acquire high-level features and high positional accuracy. First, by introducing the attention method into the Voxel-RCNN structure, which is a grid-based 3D object detection network, the multi-scale sparse 3D convolution feature is effectively fused to improve the performance of 3D object detection. Additionally, we propose the late-fusion mechanism for fusing outcomes in 3D object detection network and 2D object detection network to delete false positive. Comparative experiments with existing algorithms are performed using the KITTI data set, which is widely used in the field of autonomous driving. The proposed method showed performance improvement in both 2D object detection on BEV and 3D object detection. In particular, the precision was improved by about 0.54% for the car moderate class compared to Voxel-RCNN.
Journal of the Microelectronics and Packaging Society
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v.30
no.3
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pp.20-34
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2023
Single or multi-layered two-dimensional (2D) materials, with thicknesses in the order of a few nanometers, have garnered substantial attention across diverse research domains owing to their distinct properties, including electrical conductivity, flexibility, and optical transparency. These materials are frequently subjected to repetitive mechanical actions in applications like electronic skin (E-Skin) and smart textiles. Moreover, they are often exposed to external factors like temperature, humidity, and pressure, which can lead to a deterioration in component durability and lifespan. Consequently, significant research efforts are directed towards developing self-healing properties in these components. Notably, recent investigations have revealed promising outcomes in the field of self-healing composite materials, with Ti3Ci2Tix MXene being a prominent component among the myriad of available 2D materials. In this paper, we aim to introduce various synthesis methods and characteristics of Ti3Ci2Tix MXene, followed by an exploration of self-healing application technologies based on Ti3Ci2Tix MXene.
Seat reservations and civil complaints in the library reading room have been done face-to-face by managers, and efficient management has been difficult. In addition, there is a problem that it is difficult to take action in the event of a civil complaint due to user inconvenience, such as a noise problem between users in the reading room. In this study, an online reservation system was developed for efficient management of seats in the library reading room so that it could be serviced non-face-to-face. In addition, when using the library reading room, it is possible to apply for non-face-to-face civil complaints when complaints occur due to noise problems between users, loss of belongings, and snoring during the user's sleep. Managers can smoothly manage library reading rooms through non-face-to-face inconvenience reports. It is possible to increase the satisfaction of using the library by resolving the inconvenience of users. The developed service app allows seat reservations and anonymous inconvenience reports. The administrator can check the received inconvenience report and warn the user of the seat with an IoT sensor-based LED. When corrective action is completed, the result of the action may be fed back to the reporter.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.6
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pp.1001-1006
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2023
Globally, rising energy costs and increased energy demand are important issues for the food processing and manufacturing industries, which consume significant amounts of energy throughout the supply chain. Accordingly, there is a need for the development of a real-time energy monitoring and analysis system that can optimize energy use. In this study, a food factory energy monitoring system was proposed based on IoT installed in a food factory, including monitoring of each facility, energy supply and usage monitoring for the heat treatment process, and search functions. The system is based on the IoT sensor of the food processing plant and consists of PLC, database server, OPC-UA server, UI server, API server, and CIMON's HMI. The proposed system builds big data for food factories and provides facility-specific monitoring through collection functions, as well as energy supply and usage monitoring and search service functions for the heat treatment process. This data collection-based energy monitoring system will serve as a guide for the development of a small and medium-sized factory energy monitoring and management system for energy savings. In the future, this system can be used to identify and analyze energy usage to create quantitative energy saving measures that optimize process work.
Purpose. The purpose of this study was to evaluate the performance efficiency of two different drill combinations according to the heat generated and drilling time. Materials and methods. In this study, cow ribs were used as research materials. To test the specimen, cow bones were rid of fascia and muscles, and a temperature sensor was mounted around the drilling area. The experimental group was divided into a group using a guide drill and a group using a Lindmann drill according to the drill used before the initial drilling. The drilling sequence of the guide drilling group is as follows; guide drill (ø 2.25), initial drill (ø 2.25), twist drill (ø 2.80), and twist drill (ø 3.20). The drilling sequence of the Lindmann drilling group is as follows; Lindmann drill (ø 2.10), initial drill (ø 2.25), twist drill (ø 2.80), and twist drill (ø 3.20). The temperature was measured after drilling. For statistical analysis, the difference between the groups was analyzed using the Mann-Whitney U test and the Friedman test was used (α = .05). Results. The average performance efficiency for each specimen of guide drilling group ranged from 0.3861 to 1.1385 mm3/s and that of Lindmann drilling group ranged from 0.1700 to 0.4199 mm3/s. The two drill combinations contained a guide drill and Lindmann drill as their first drills. The combination using the guide drill demonstrated excellent performance efficiency when calculated using the drilling time (P < .001). Conclusion. Since the guide drill group showed better performance efficiency than the Lindmann drill group, the use of the guide drill was more suitable for the primary drilling process.
Spatial distribution of Phytoplankton Pigment Concentration (PPC) and Sea Surface Temperature (SST) around the East Korean Warm Current (EKWC) was described, using both Coastal Zone Color Scanner (CZCS) images and Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) images in May, 1980. Water mass in this region can be classified into five categories in the horizontal profile of PPC and SST, nLw (normalized water-leaving radiance) images: (1) coastal cold water region associated with concentrations of dissolved organic material or yellow colored substances and suspended sediments, (2) cold water region of thermal frontal occurred by a combination of phytoplankton absorption and suspended materials, (3) warm water overlay region by the phytoplankton absorption than the suspended materials; (4) warm water region occurred by the low phytoplankton absorption, and (5) offshore region occurred by the high phytoplankton absorption. In particular, the highest PPC (>2.0 mg/m^3) area appeared in the CZCS and AVHRR images with a band shaped distribution of the thermal front and ocean color front region, which is located the coastal cold waters alonB western thermal front of the warm streamer of the EKWC. In this region, the highest PPC occurred by a combination of the high absorption of the phytoplankton (443 nm) and highest reflectance of suspended materials (550 nm). Another high PPC ($\simeq$$6\;mg/m^3$) appeared in the warm water overlay region inside warm streamer. High phytoplankton pigment concentration of this region was corresponding to the short wavelength of 443 nm, which represented phytoplankton absorption of the CZCS image.
Recently, the battlefield environment has changed from platform-centric warfare(PCW) which focuses on maneuvering forces into network-centric warfare(NCW) which is based on the connectivity of each asset through the warfare information system as information technology increases. In particular, C4I(Command, Control, Communication, Computer and Intelligence) system can be an important factor in achieving NCW. It is generally used to provide direction across distributed forces and status feedback from thoseforces. It can provide the important information, more quickly and in the correct format to the friendly units. And it can achieve the information superiority through SA(Situational Awareness). Most of the advanced countries have been developed and already applied these systems in military operations. Therefore, ROK forces also have been developing C4I systems such as KJCCS(Korea Joint Command Control System). And, ours are increasing the budgets in the establishment of warfare information systems. However, it is difficult to evaluate the C4I effectiveness properly by deficiency of methods. We need to develop a new combat effectiveness evaluation method that is suitable for NCW. Existing evaluation methods lay disproportionate emphasis on technical factors with leaving something to be desired in human factors. Therefore, it is necessary to consider technical and human factors to evaluate combat effectiveness. In this study, we proposed a new Combat Effectiveness evaluation algorithm called E-TechMan(A Combat Effectiveness Evaluation Algorithm Considering Technical and Human Factors in C4I System). This algorithm uses the rule of Newton's second law($F=(m{\Delta}{\upsilon})/{\Delta}t{\Rightarrow}\frac{V{\upsilon}I}{T}{\times}C$). Five factors considered in combat effectiveness evaluation are network power(M), movement velocity(v), information accuracy(I), command and control time(T) and collaboration level(C). Previous researches did not consider the value of the node and arc in evaluating the network power after the C4I system has been established. In addition, collaboration level which could be a major factor in combat effectiveness was not considered. E-TechMan algorithm is applied to JFOS-K(Joint Fire Operating System-Korea) system that can connect KJCCS of Korea armed forces with JADOCS(Joint Automated Deep Operations Coordination System) of U.S. armed forces and achieve sensor to shooter system in real time in JCS(Joint Chiefs of Staff) level. We compared the result of evaluation of Combat Effectiveness by E-TechMan with those by other algorithms(e.g., C2 Theory, Newton's second Law). We can evaluate combat effectiveness more effectively and substantially by E-TechMan algorithm. This study is meaningful because we improved the description level of reality in calculation of combat effectiveness in C4I system. Part 2 will describe the changes of war paradigm and the previous combat effectiveness evaluation methods such as C2 theory while Part 3 will explain E-TechMan algorithm specifically. Part 4 will present the application to JFOS-K and analyze the result with other algorithms. Part 5 is the conclusions provided in the final part.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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