The drone technology, which is receiving a lot of attention due to the 4th industrial revolution, requires an Unmanned Aerial Vehicles'(UAVs) flight path search algorithm for automatic operation and driver assistance. Various studies related to flight path prediction and recommendation algorithms are being actively conducted, and many studies using the A-Star algorithm are typically performed. In this paper, we propose an Optimal 3D Flight Path Recommendation System for unmanned aerial vehicles. The proposed system was implemented and simulated in Unity 3D, and by indicating the meaning of the route using three different colors, such as planned route, the recommended route, and the current route were compared each other. And obstacle response experiments were conducted to cope with bad weather. It is expected that the proposed system will provide an improved user experience compared to the existing system through accurate and real-time adaptive path prediction in a 3D mixed reality environment.
Purpose: LST-II is a special naval ship to carry out landing operations by transporting tanks, armored vehicles and military vehicles. Bad weather, maximum wave height of 4-5 m, caused damage to the LCM cradles while the LST-II No.O ship was moving to Thailand for training in February 2016. Methods: Based on the results of the field check, DTaQ conducted a study on the causes analysis and improvement measures. Results: The improvement plan that was derived was verified through a structural analysis and the improvement plan was applied to the follow-up ships. Conclusion: The improvement of LCM cradle has increased the safety of the crew and landing forces, and improved the operational efficiency.
자율주행 및 인공지능 CCTV는 안개와 같은 악조건 상황에서 주변의 사물과 사람인식에 대한 카메라의 가시성 및 검출 능력이 저하된다. 이러한 악조건 상황에서도 중요한 정보를 정확하게 얻기 위해서 안개 제거 알고리즘에 대한 연구가 필요하다. 과거부터 현재까지 안개 제거 기술은 컴퓨터 비전/ 데이터 기반 등 다양한 방법을 이용한 연구가 진행되고 있다. 안개 제거 기술 중에서 입력영상에 대한 깊이 정보를 통한 안개 전달량을 추정하는 방법이 중요하다. 본 논문에서는 영상의 특징 DCP, saturation∗value, sharpness가 깊이정보와 선형관계에 있다는 가정을 통해 선형모델을 제시한다. 제안한 선형모델을 통한 안개제거방법은 기존의 방법들과 정량적 수치평가에서 평균적으로 10% 향상된 결과를 보여주며 알고리즘의 성능의 우수성을 증명하였다.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제12권1호
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pp.541-551
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2020
Based on the trend, there have been numerous researches analysing the ship collision risk. However, in this scope, the navigational conditions and external environment are ignored or incompletely considered in training or/and real situation. It has been identified as a significant limitation in the navigational collision risk assessment. Therefore, a novel algorithm of the ship navigational collision risk solving system has been proposed based on basic collision risk and vulnerabilities of marine accidents. The vulnerability can increase the possibility of marine collision accidents. The factors of vulnerabilities including bad weather, tidal currents, accidents prone area, traffic congestion, operator fatigue and fishing boat operating area are involved in the fuzzy reasoning engines to evaluate the navigational conditions and environment. Fuzzy logic is employed to reason basic collision risk using Distance to Closest Point of Approach (DCPA) and Time of Closest Point of Approach (TCPA) and the degree of vulnerability in the specific coastal waterways. Analytical Hierarchy Process (AHP) method is used to obtain the integration of vulnerabilities. In this paper, vulnerability factors have been proposed to improve the collision risk assessment especially for non-SOLAS ships such as coastal operating ships and fishing vessels in practice. Simulation is implemented to validate the practicability of the designed navigational collision risk solving system.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권3호
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pp.382-388
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2022
Satellite communication for high altitude platform stations (HAPS) and low earth orbit (LEO) systems suffer from dust and sand (DU&SA) storms in the desert regions such as Saudi Arabia. These attenuations have a distorting effect on signal fidelity at high frequency of operations. This results signal to noise ratio (SNR) to dramatically decreasing and leads to wireless transmission error. The main focus in this paper is to propose common relations between HAPS and LEO for the atmospheric impairments affecting the satellite communication networks operating above Ku-band crossing the propagation path. A double phase three dimensional relationship for HAPS and LEO systems is then presented. The comparison model present the analysis of atmospheric attenuation with specific focus on sand and dust based on particular size, visibility, adding gaseous effects for different frequency, and propagation angle to provide system operations with a predicted vision of satellite parameters' values. Skillful decision and control system (SD&CS) is proposed to control applied parameters that lead to improve satellite network performance and to get the ultimate receiving wireless signal under bad weather condition.
본 논문은 악천후에 약한 카메라와 라이다(LiDAR)의 문제점을 해결하기 위해 개발된 4D 이미징 레이더를 활용한 객체 인식 기법을 제안한다. 4D 이미징 레이더를 통해 데이터를 측정 및 수집하는 경우 라이다 데이터보다 포인트 클라우드 데이터의 밀도가 낮다는 단점이 있다. 밀도가 낮아 객체 사이의 거리가 넓은 특성을 이용하여, 객체를 군집화하고 해당 군집에서 voxel을 통해 객체의 특징을 추출하는 기법을 제안한다. 또한, 추출된 특징을 이용한 객체 인식 기법을 제안한다.
자동차의 발명과 차량용 도로의 건설이 시작되면서 교통사고의 발생이 늘어나기 시작하였다. 이에 도로 건설 방법의 변경 및 신호등의 신호체계들을 이용하여 교통사고를 방지하기 위한 노력이 있었으나, 현재까지도 기상악화로 인한 도로의 결빙이 원인이 된 교통사고로 매년 수많은 인명과 재산피해가 발생하고 있었다. 본 논문에서는 도로의 결빙으로 인한 교통사고 경감을 위해서 차량의 센서 데이터를 이용하여 감지한 결빙감지 데이터를 차량의 내비게이션으로 전달하는 방법을 제안한다.
자동차의 발명과 차량용 도로의 건설이 시작되면서 교통사고의 발생이 늘어나기 시작하였다. 이에 도로 건설 방법의 변경 및 신호등의 신호체계들을 이용하여 교통사고를 방지하기 위한 노력이 있었으나, 현재까지도 기상악화로 인한 도로의 결빙이 원인이 된 교통사고로 매년 수많은 인명과 재산피해가 발생하고 있었다. 본 논문에서는 도로의 결빙으로 인한 교통사고 경감을 위해서 적외선 카메라를 사용하여 얻은 적외선 파장 데이터를 딥러닝 학습을 시도하여 얻어낸 결빙감지 정보를 차량의 내비게이션으로 전달하는 방법을 제안한다.
The 4th International Conference on Construction Engineering and Project Management Organized by the University of New South Wales
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pp.614-620
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2011
Delays in completing construction projects have significant financial and social impact to all parties involved in the construction process and in particular in developing countries. This is very evident in most construction projects in Libya and in both public and private sectors. The research study was initiated by Libyan Government and the main aim of the project is to develop a new strategy in reducing the impact of delay factors. In order to achieve this, a number of objectives have been set-to conduct a comprehensive literature survey, to conduct a comparative study of the delay factors in project completion in both Libya and UK using semi structured questionnaire and finally, to identify and analyse the causes of delay and ranked them using frequency of occurrence and severity. The critical causes of delay for construction projects were quite different between Libya and UK. For the former, the most critical causes of delay in Libyan construction industry were low skills of manpower, changes in the scope of the project, slowness in giving instruction and poor qualification of consultant, while for the latter they were financial problems, bad weather conditions on the job site and change in the scope of project. Statistical experiments including Paired Samples T-Test, was run to test the significance of the survey data in both countries Libya and UK. The statistical results confirmed the collected data from the survey were significant.
농업기상은 지난 100년 동안 서술적인 학문에서 물리학적 및 생물학적 법칙을 활용하는 정량적인 학문적으로 발전되어 왔다. 농업인들은 기후와 기상정보의 이용으로 수익을 개선할 수 있다는 점을 더욱 길이 인식하게 되었고, 이는 농업기상서비스에 대한 수요를 증대로 이어질 것이라는 점은 의심할 여지가 없다. 그러므로 21세기 농업기상의 필요성과 전망을 크게 두 가지 주제로 구분하는 것은 시의 적절하다 할 수 있다. 즉 농업생산을 위한 농업기상서비스와 이들 서비스를 지원하기 위한 농업기상지원시스템으로 대별할 수 있다. 이러한 농업기상지원시스템의 중요한 구성요소인 자료, 연구, 정책 및 훈련/교육/지도의 중요성이 더욱 강조될 것이다. 몬티쓰박사가 말한 바와 같이, 식량공급은 궁극적으로 기상자원의 잠재성을 탐구하거나 악기상의 영향을 최소화하는 농민의 기술력에 좌우될 것이다. 장비, 자료관리체계, 기후예측, 작물모의, 농업기상정보 배분 등에 있어서의 최근 발전으로 인해 농민이 이러한 핵심기술을 습득, 향상시키는 것을 돕기 위해 필요한 도구들이 농업기상학자들에게 제공되고 있다. 따라서 향후 농업기상기술의 현장활용은 그 전도가 매우 밝다 하겠으며, 이러한 기술의 현장활용을 통해 지속농업의 촉진 및 빈곤타파 등에 농업기상이 근원적인 커다란 기여를 할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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