일반적인 항공기의 전자광학추적장비(Electro-Optical Tracking System, EOTS)는 EO/IR, 레이저 센서 등의 구성품으로 구성된다. 표적 획득 시 요구되는 표적 좌표는 내부 구성품인 관성측정장비(Inertial Measurement Unit, IMU)에서 측정되는 자세와 가속도 측정값을 이용하여 획득된다. 특히 무장시스템을 운용하는 항공기의 경우, 무장 발사를 위한 표적 좌표를 얼마나 신속하고 정확하게 획득하는가에 따라 무장시스템의 성능이 좌우된다. 무장시스템에서 요구하는 좌표 정확도를 충족하기 위해서는 IMU가 정렬 완료 상태에서 운용되어야 하므로 신속하게 자세와 가속도를 측정하여 IMU 초기 안정화 시간을 단축하여야 한다. IMU의 정렬은 IMU의 자세 오차를 해소하여 초기 자세를 결정하는 과정이며, 항공용 EOTS와 같은 임무장비의 IMU는 항법용 GPS/INS의 속도 정보를 기준으로 하는 속도정합 전달정렬을 수행한다. 본 논문에서는 이러한 속도정합 전달정렬 시간 단축을 위해 항공기와 임무장비의 자세 변화를 통한 전달정렬 성능 개선방안을 제시하였다. 먼저 전달정렬 모델과 시뮬레이션 결과를 통해서 EOTS의 전달정렬이 지연되는 요소가 방위각 오차임을 식별하였다. 그리고 EOTS의 방위각 오차 해소를 위해 항공기의 가속도 기동 및 EOTS의 자세 변화가 요구됨을 확인하였다. 최종적으로 OOO 항공기 체계에 적용한 비행시험 결과, 항공기 가속도 약 0.2g 이상이 발생하면서 EOTS가 6.7deg/s 각속도로 고각 운동 시 그렇지 않을 때보다 5배 이상 빠르게 정렬이 완료되어 전달정렬 성능이 개선되었다.
중적외선(mid-wave infrared, MWIR) 영상은 피복 및 객체의 온도를 파악할 수 있어 환경, 국방 등 다양한 분야에서 핵심 데이터로 사용된다. KOMPSAT-3A 위성은 타 위성에 비해 높은 공간해상도의 MWIR 영상을 제공하지만, 광학(electro-optical, EO) 영상에 비해 상대적으로 낮은 시인성을 가져 활용성의 확대에 어려움을 겪는다. 이에 본 연구에서는 KOMPSAT-3A 전정색(panchromatic, PAN) 영상의 윤곽 정보를 기반으로 시인성이 높은 MWIR 융합 영상을 제작하고자 한다. 먼저, 이종 센서에서 취득된 PAN 영상과 MWIR 영상의 상대 기하오차를 제거하는 전처리를 수행하고, 딥러닝 기반 윤곽 정보 추출 기술인 Pixel difference network (PiDiNet)의 사전 학습 모델을 이용하여 PAN 영상에 대한 윤곽 정보를 추출한다. 이후 전처리된 MWIR 영상과 추출된 윤곽 정보를 중첩하여 객체 경계면이 강조된 MWIR 융합 영상을 제작한다. 제안 방법을 이용하여 서로 다른 세 지역에 대한 MWIR 융합 영상을 제작하였으며, 이를 시각적으로 분석하였다. 본 기법을 통해 제작된 MWIR 융합 영상은 지형 및 지물의 경계면이 강조되어 시인성이 개선되었으며, 세부적으로 관심 지역에 대한 열 정보를 전달할 수 있었다. 특히, MWIR 융합 영상에서는 저해상도의 원본 MWIR 영상에서 식별할 수 없었던 비행기, 선박 등의 객체를 육안으로 판독할 수 있었다. 본 연구는 가시적인 정보와 열 정보를 동시에 고려할 수 있는 단일 영상 제작 방법론을 제시하였으며, 이는 MWIR 영상의 활용성 확대에 이바지할 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 130 nm 공정을 이용한 Ku-band에서의 송수신 칩을 사용하여 제작된 단일 안테나 모듈을 제안한다. 레이다 수신부에서 DCOC 피드백을 사용한 STC(sensitivity time control)가 거리에 따라 일정한 SNR을 유지한다. 또한 수신부 RF단에서 gain control을 통하여 수신단의 dynamic range를 조절할 수 있다. 칩의 출력 파워는 9 dBm이고, 수신부의 총 이득은 82 dB이다. 단일 안테나에서 Tx 신호가 Rx로 직접 누설되는 것을 막기 위해 stub-tuned hybrid coupler를 사용하였다. 최대 측정거리는 6 m이고, 혼안테나와 금속판을 사용하여 측정하였다.
본 논문은 영상을 획득할 때 잡음센서나 통신채널 불량으로 흔히 생기는 임펄스 잡음을 효율적으로 제거하는 방법에 대해 논의 하고자 한다. 제안된 방법은 잡음 픽셀 검출과 추정이라는 두 단계에 의해 이루어진다. 임펄스 잡음 검출기를 통하여 영상 전체에 걸쳐 잡음 픽셀여부를 검출한 후 잡음 픽셀로 판정되면 주변의 잡음 픽셀 개수에 따라 적응력 있게 $3{\times}3$ 윈도우의 가중평균 혹은 $5{\times}5$ 윈도우의 가중평균을 사용하여 추정한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 영상실험을 통하여 기존의 잡음 제거 방법들과 정성적인 비교, PSNR과 MAE를 통한 정량적인 비교 그리고 수행 시간을 측정한 결과 제안된 방법은 잡음 제거는 물론 원영상에 대한 상세한 정보 보존력이 뛰어나고 수행 시간 면에서도 우수함을 보였다.
In this paper, mesoporous only platinum electrode and micro pore platinum electrode with mesoporous Pt are fabricated and characterized on a silicon substrate to check their usability as enzymeless sensing electrodes for developing non-disposable glucose sensors integrated with silicon CMOS read out circuitry. Since most of electrochemical glucose sensors are disposable due to the use of the enzymes that are living creatures, these are limited to use in the in-vivo and continuous monitoring system applications. The proposed mesoporous Pt electrode with approximately 2.5nm in pore diameter and 150nm in height was fabricated by using a nonionic surfactant $C_{16}EO_8$ and an electroplating technique. The micro pore Pt electrode with mesoporous Pt means the mesoporous Pt electrode fabricated on top of micro pore arrayed Pt electrode with approximately $10{\mu}m$ in pore diameter and $80{\mu}m$ in height. The measured current responses at 10mM glucose solution of plane Pt, micro pore Pt, micro pore with mesoporus Pt, and mesoporous Pt electrodes are approximately $9.9nA/mm^2$, $92.4nA/mm^2$, $3320nA/mm^2$ and $44620nA/mm^2$, respectively. These data indicate that the mesoporous Pt electrode is much more sensitive than the other Pt electrodes. Thus, it is promising for non-disposable glucose sensor and electrochemical sensor applications.
Portable low-cost Kinect sensor was used to analyze standing balance ability of the elderly. Eighty subjects who can walk alone and have a normal cognitive level participated in this experiment. Based on Berg Balance scale (BBS) test with 52 points, subjects were divided into Healthy older (HO: 46 persons, BBS: $53.80{\pm}1.19$) and Impaired older (IO: 34 persons, BBS: $49.06{\pm}2.03$) group. Each subject performed 30 seconds four different standing balance tests (EO: Eyes Open, EC: Eyes Close, EOf: Eyes Open on foam, ECf: Eyes Close on foam). Five variables (Mean distance, Range of distance, Root mean square, Mean velocity, 95% ellipse area) were calculated from the hip joint center movement of Kinect sensor. Results showed that there were significant differences between groups for four different standing tests. Calculated variables from kinect sensor showed significant correlation with BBS score. Especially, mediolateral mean distance, mediolateral root mean square, mediolateral range of distance and 95% ellipse area showed discriminative ability for all tests. Mean values of variables of IO were higher than those of HO, which means the decreased balance ability in IO compared with HO. Therefore, it was possible to estimate simple balance assessment of the elderly using portable low-cost Kinect sensor.
최근의 항공사진측량은 디지털항공사진 카메라와 GPS/ INS를 결합한 통합 센서를 활용하여 Direct Georeferencing 하는 방법이 보편화됐으며, 이를 기반으로 신속하고 정확하게 사진측량을 수행할 수 있게 되었다. Direct Georeferencing을 통해 얻을 수 있는 외부표정요소의 정확도는 GPS/INS에 의해 결정되는데, INS의 회전량 차이를 결정하여 자세정보를 정확하게 계산하는 것이 중요하다. 이를 위해 Boresight Calibration으로 INS의 회전량 차이 및 GPS와 INS 간의 간격과 같은 Misalignment를 결정해야 한다. 이때 많은 수의 지상기준점을 이용하여 항공삼각측량과 Boresight Calibraiton을 하게 되는데, 지상기준점의 수와 배열, 위치에 따라 그 결과가 다르게 나타난다. 연구 결과 모든 사진코스에 지상기준점을 배치할 경우 점수의 변화에 따른 Misalignment와 외부표정요소는 큰 변화가 없었으나 지상기준점이 없는 코스가 있을 경우 그 값들에서 차이가 크게 발생하였다.
개발도상국 및 소규모 지자체는 재정적인 여건이 불리하여 자체 버스정보시스템 도입에 한계가 있다. 하지만, 개발도상국은 열악한 사회 인프라 및 낮은 소득 수준에도 불구하고, 스마트폰의 보급률이 높으며, 온라인 콘텐츠, 소셜 미디어 보급 및 사용률이 매우 높은 실정이다. 스마트폰은 GPS 센서, 카메라 등 위치기반의 정보 수집 및 정보의 제공이 가능하기 때문에 고가의 현장 단말기를 대체할 수 있다. 본 연구는 고가의 현장단말기를 스마트폰으로 대체하고, 센터시스템은 클라우드 서버 기반으로 개발함으로써, 어디에나 적용 가능한 확장형 Open BIS 서비스 제시 및 플랫폼을 개발하고, 비즈니스 모델을 수립하는 것을 목적으로 한다.
본 논문은 NDIR(Non Dispersive Infra Red) 방식을 적용하여 $CO_2$ 및 $CH_4$의 두 가지 가스를 하나의 휴대용 장치에서 측정이 가능하도록 제작된 복합 가스 측정 장치에 대한 연구이다. 측정 장치의 구성은 적외선램프에서 적외선이 방출되면 방출된 파장이 광학창을 거치면서 흡수로 인하여 빛이 줄어들게 되고 이 감소량(흡수도)을 검출기에서 검출하고 이를 전기적 신호로 변환 증폭하여(3.5V~6V) 정확한 측정이 가능함을 보여준다. 기존의 Single Sensor 방식은 적외선에서 특수파장을 흡수하여 상대 측정량을 검출하는 방식으로 가스의 경우 $4.26{\mu}m$파장의 빛만을 검출하여 측정하는 방식으로 센서의 값을 보정할 수 있는 기준센서가 없어 오차가 발생하는 문제가 발생하였다. 본 연구에 적용된 Dual Sensor 방식은 다른 가스의 영향을 받지 않는 $3.91{\mu}m$의 기준치와 가스의 $4.26{\mu}m$의 두 파장을 검출하여 비교측정 함으로써 오차가 적어 신뢰도가 높은 방식으로, 휴대형으로 소형화하여 저 전력화가 가능하며, $CO_2$ 및 $CH_4$의 2가지 가스농도를 복합적으로 측정 할 수 있다는 특징이 있다. 측정 범위는 $CO_2$의 경우 0ppm~5,000ppm이고 $CH_4$의 경우는 0~5%의 부피 농도로 실내 공기량 1,000ppm을 측정 할 수 있도록 제작되어 휴대용이나 주택의 Home automation과 연동하여 소화연동이 가능함으로 화재예방에 매우 효과적일 것으로 확인하였다.
미국항공우주국은 지구 관측 시스템(EOS) 프로그램의 일환으로 1999년에 Terra를 2001년에 Aqua 인공위성을 발사하였다. MODIS는 EOS의 핵심 원격 탐사 센서로서 육상 생태계의 식물계절학과 물질 순환 모니터링을 위한 8일 단위의 엽면적지수(LAI), 유효 광합성 광량 중 식생에 흡수된 비율(FPAR), 총 일차 생산성(GPP) 영상을 제공하고 있다. 본 연구에서 우리나라를 대상으로 식생형에 따른 $2001\sim2003$년 간의 MODIS LAI, FPAR, GPP를 분석하였으며, 구름 영향에 의한 각 영상의 오차를 평가하였다. 분석 결과 연간 GPP는 침엽수림 1,836, 활엽수림 1,369, 혼효림 1460g C $m^{-2}y^{-1}$로 나타났으며, 각 변수에서 구름에 의해 야기된 오차는 FPAR 8.5, LAI 13.1, GPP 8.4%에 달하는 것으로 분석되었다. 특히 GPP의 경우 6월에서 9월까지의 오차가 연간 오차의 78%를 설명하는 것으로 나타나, 몬순기후가 MODIS 영상의 오차에 큰 영향을 미침을 알 수 있었다. 본 연구는 향후 MODIS식생 관련 영상들이 우리나라의 식물계절학과 일파 생산성 모니터링에 유용하게 사용될 수 있으며, 이들 영상을 사용하기에 앞서 구름 영향 오차를 감쇄하는 영상의 전처리 과정을 수행할 필요가 있음을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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