Unmanned Aerial Vehicles (i.e., drone) are gaining a lot of interest from a wide range of application domains such as infrastructure monitoring and parcel delivery service. In those service scenarios, multiple UAVs are involved and should be reliably operated by so-called UAV management system. For that, we propose oneM2M standard based UAV management and control system which is specifically targeted at traffic management of low-altitude UAVs. In this paper, we include oneM2M platform architecture and its implementation for UAV management system in conjunction with UAV interworking procedure.
Early warning services for crop diseases are valuable when they provide timely forecasts that farmers can utilize to inform their disease management decisions. In South Korea, collaborative disease controls that utilize unmanned aerial vehicles are commonly performed for most rice paddies. However, such controls could benefit from seasonal disease early warnings with a lead time of a few months. As a first step to establish a seasonal disease early warning service using seasonal climate forecasts, we developed the EPIRICE Daily Risk Model for rice blast by extracting and modifying the core infection algorithms of the EPIRICE model. The daily risk scores generated by the EPIRICE Daily Risk Model were successfully converted into a realistic and measurable disease value through statistical analyses with 13 rice blast incidence datasets, and subsequently validated using the data from another rice blast experiment conducted in Icheon, South Korea, from 1974 to 2000. The sensitivity of the model to air temperature, relative humidity, and precipitation input variables was examined, and the relative humidity resulted in the most sensitive response from the model. Overall, our results indicate that the EPIRICE Daily Risk Model can be used to produce potential disease risk predictions for the seasonal disease early warning service.
The purpose of this study is to develop a campus facility management system, construct 3D graphic data and attribute data of facilities on the Kumoh National Institute of Technology and then verificate the developed system's practicability. Utilized the existing campus facility data from the existing drawings, images, cadastre records and so forth, 3D position data of underground facilities surveyed with a total station and high-resolution aerial photos, 3D realistic models were produced by means of a XD2D software and a XDWORLD Builder Professional software of GIS engines. We intend to embody not only campus guide service in virtual reality space but visualization of 3D virtual campus by providing 2D and 3D data to web space using XDWORLD server soon after. It is expected that the campus facility management system is able to contribute to the integrated management of 3D facility data service, the support of prompt decision-making related to spatial affairs, the work simplification through data holding in common between the members of the staff and so forth.
최근 상시관측소와 네트워크 기반 RTK를 활용하여 GPS/INS를 해석하고 이를 통해 항공사진측량에 필요한 외부표정요소를 획득하는 방법은 널리 알려져 있다. 본 연구에서는 외부표정요소를 계산함에 있어 지상기준국을 활용하는 방법과 상시관측소과 방송력 및 IGS 정밀력을 결합해 SmartBase를 이용하는 방법, 각각의 상시관측소를 이용하는 방법을 비교하였으며, 지상기준국으로 계산한 성과를 기준으로 외부표정요소의 잔차를 계산하였다. 그 결과 SmartBase를 활용하여 외부표정요소를 획득한 경우는 상시관측소만을 활용한 경우보다 X, Y, K에서 더 높은 정확도를 획득할 수 있었다. 또한 지상기준국을 중심으로 상시관측소의 거리와 방향이 외부표정요소에 영향을 미치며, 항공사진 코스에 따라 각각 다른 형태의 잔차가 나타남을 알 수 있었다.
The aim of this paper is to investigate the applicability of high spatial resolution remote sensing images for conducting the rural amenity resources survey. There are a large number of rural amenity resources and field reconnaissance without a sufficient preliminary survey involves a big amount of cost and time even if the data quality cannot always be satisfied with the advanced study. Therefore, a new approach should be considered like the state-of-the-art remote sensing technology to support field survey of rural amenity resources as well as to identify the spatial attributes including the geographical location, pathway, area, and shape. Generally high-resolution satellite or aerial photo images are too expensive to cover a large area and not free of meteorological conditions, but recently rapidly-advanced internet-based image services, such as Google Earth, Microsoft Bing maps, Bluebirds, Daum maps, and so on, are expected to overcome the handicaps. The review of the different services shows that Google Earth would be the most feasible alternative for the survey of rural amenity resources in that it provides powerful tools to build spatial features and the attributes and the data format is completely compatible with other GIS(Geographic information system) software. Hence, this study tried to apply the Google Earth service to interpret the amenity resources and proposed the reformed work process conjugating the internet-based high-resolution images like satellite and aerial photo data.
우리나라는 1988년 부산에서 처음 소나무 재선충병이 발생하였으며, 산림청은 국내 소나무림의 보호 및 산림자원의 확보를 위해 2005년에 소나무 재선충병에 대한 특별법을 제정하였다. 현재 소나무 재선충병의 발생 빈도는 증가추세를 보이고 있으며, 발생지역 확대를 막기 위해 화학적 통제 및 물리적 통제 기술이 적용되고 있다. 소나무 재선충병의 방제를 위해서는 먼저 피해 상황을 파악하고 주변 환경 및 특성을 고려한 최적의 방제 계획 수립이 필요하며, 넓은 지역에 대한 모니터링 방안으로 최근 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)에 대한 관심이 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 UAV 기반 산림 모니터링 방법에 대한 경제성을 평가하고자 하였다. 기존 인력에 의한 모니터링 방법과 UAV를 적용한 방법의 효율성을 분석 한 결과, UAV 기반 산림 병해충 감시 방법은 기존 방법에 비해 약 50%의 비용 절감 효과가 있으며, 산림 조사의 누락 지역을 줄이는데도 도움이 될 것이며, 향후 추가적인 연구를 통해 UAV 기반의 산림 모니터링 방안의 검증이 이루어진다면 산림 조사 관련업무의 효율성이 크게 증가할 것이다.
4차 산업혁명 시대가 무르익으면서 방대한 데이터를 기반으로 한 인공지능(AI, Artificial Intelligence)의 활용이 전 산업 분야로 확대 중이다. 그러나 산림 수종을 분석하는 분야는 지금까지 인공지능의 활용이 미진하여 여전히 수작업으로 분석하고 있고 다수의 오류가 발생하고 있다. 본 연구에서는 수도권의 항공사진과 모사 이미지 등을 이용하여 소나무, 낙엽송, 침엽수, 활엽수 등 산림 수종을 분석하기 위한 인공지능 학습용 데이터 약 60,000장을 구축하였고 수종 구분 AI 모델도 함께 개발하였다. 이러한 연구는 우리나라의 산림 변화를 사전에 예측하여 변화에 신속한 대응이 가능하고 산림 주제도 제작 시 필요한 수종 분할 이미지를 기초자료로 활용함으로써 업무 생산성을 높일 것으로 기대한다.
Tribology, in other words, interacting surfaces in relative motion, is essential in life. The relative motion on surfaces may cause some problems with heat, vibration, noise, and so on. Unwanted vibrations by friction, which may arise during the operation of machines, are costly in terms of reduction of performance and service life. All these phenomena inolve stick-slip. The telescopic boom operations involves stick-slip oscillations like slideways. Unwanted stick-slip oscillations on telescopic boom operations cannot achieve smooth sliding and many developers of that machine makes a lot of effort to remove or reduce it. So this paper presents stick-slip oscillation with pressure of the hydraulic cylinder which drives booms, and attempts a theoretical approach for the numerical analysis for its stick-slip condition.
유출계수(Runoff Curve Number, CN)란 강수량으로부터 대상유역의 유출량과 우수 잠재능(stormwater potential) 평가에 이용하는 수문학 변수로, 미국 자연자원 보존국(Natural Resources Conservation Service; NRCS)이 제안한 방법이다. 유출계수를 평가하기 위해서는 토지피복, 토양형, 토양 습윤 조건에 대한 정보를 조합하여 분석해야 한다. 본 연구의 목적은 미국 North Carolina의 Raleigh와 Cary시를 관통하는 Walnut Creek 유역 서부지역의 토지 피복도를 제작하여, 이 유역의 유출계수를 산정하는 것이다. 이를 위해서, 첫째 위의 불투수면 레이어와 정사항공사진을 기초자료로, ArcGIS와 Feature Analyst를 이용하여 서부 Walnut Creek 유역의 토지피복도를 제작하였다. 둘째, 제작된 토지 피복도와 본 유역의 수문학적 토양 분류체계도(Hydrologic Soil Group Map)를 중첩하여 이 유역의 유출계수도를 제작하였다.
The 6G mobile communication system will become a backbone infrastructure around 2030 for the future digital world by providing distinctive services such as five-sense holograms, ultra-high reliability/low-latency, ultra-high-precision positioning, ultra-massive connectivity, and gigabit-per-second data rate for aerial and maritime terminals. The recent remarkable advances in machine learning (ML) technology have recognized its efficiency in wireless networking fields such as resource management and cell-configuration optimization. Further innovation in ML is expected to play an important role in solving new problems arising from 6G network management and service delivery. In contrast, an approach to apply ML to a physical-layer (PHY) target tackles the basic problems in radio links, such as overcoming signal distortion and interference. This paper reviews the methodologies of ML-based PHY, relevant industrial trends, and candiate technologies, including future research directions and standardization impacts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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