This paper presents the design and implementation of a Mission Planning System(MPS) for multiple ballistic missiles. MPSs are also a kind of M&S systems in defense domain, and these provide important computations on the ground before flights of flying objects. The proposed MPS in this paper has a new concept which is far from generating a set of waypoints of a flying object and proving the set. In this paper, we firstly discuss the research motivation of our own MPS; then, we introduce the design of our MPS and its functionalities. In order to prove the practicality of our MPS, we have conducted a case study.
The exhaust wake of an aircraft engine is discharged in a high temperature and high speed, which can damage objects such as an aircraft in the rear. The exhaust wake can lift small foreign substances lying on the ground or falling off, and the floating foreign substances can enter the intake duct of the aircraft moving from the rear and cause engine FOD (Foreign Object Damage). This study experimentally analyzed how the engine exhaust wake generated from military jet fighters affects the movement of foreign substances and evaluated the effects of foreign substances on the damaged area by measuring wake velocity. The simulation and field experimental results confirmed that the effect of exhaust wake increases as the rear position closer, and that foreign substances lifted by the wake can act as FOD to the adjacent rear aircraft.
Light detection and ranging (LiDAR), a widely used sensor in mobile robots and autonomous vehicles, has its most important function as measuring the range of objects in three-dimensional space and generating point clouds. These point clouds consist of the coordinates of each reflection point and can be used for various tasks, such as obstacle detection and environment recognition. However, several processing steps are required, such as three-dimensional modeling, mesh generation, and rendering. Efficient data processing is crucial because LiDAR provides a large number of real-time measurements with high sampling frequencies. Despite the rapid development of controller computational power, simplifying the computational algorithm is still necessary. This paper presents a method for estimating the presence of curbs, humps, and ground tilt using range measurements from a single horizontal or vertical scan instead of point clouds. These features can be obtained by data segmentation based on linearization. The effectiveness of the proposed algorithm was verified by experiments in various environments.
현재 전 세계적으로 많은 위성관제 및 위성영상데이터 수신처리 지상국에서 저궤도 위성의 추적 및 위성과의 통신을 위하여 NORAD 궤도데이터를 사용하고 있다. 공신력있는 북미우주방위사령부(NORAD)에서는 거의 매일 주기로 수천개의 지구 주회 물체를 관측하여 그 궤도데이터를 인터넷을 통해 전 세계로 공개하고 있으며, 이 데이터를 사용한 위성 궤도 예측은 지상국에서 위성과 통신하기에 충분한 추적정확도를 제공한다. 하지만 고해상도 지구관측 위성의 임무수행을 위해서는 위성의 위치결정 정확도의 중요성 때문에 평균 궤도정보인 NORAD 데이터를 사용하는 대신 자체 위성 관측 및 추적시스템을 운영한다. 우리별 3호의 지상국인 경우 자체 위성 추적시스템이 없는 관계로 위성과의 통신 뿐 아니라 영상촬영 및 처리를 위한 궤도정보를 NORAD 데이터에 의존하고 있다. 본 논문에서는 이러한 NORAD 데이터를 이용하여 위성의 위치를 예측 또는 결정함으로써 고해상도 지구관측 위성이 원하는 지역을 얼마나 정확히 촬영할 수 있는지, 그리고 생성되는 영상 카탈로그의 위치는 실제 촬영된 위치와 얼마나 달라질 수 있는지를 실험, 분석한다.
무인기 영상을 활용한 고해상도의 산출물을 생성하기 위해서 영상 분석을 통해 측정되는 영상자체의 선명도 분석이 필요하다. 무인기의 선명도가 명확하지 않는 영상을 현업에서 사용할 경우 무인기를 이용한 정확한 3차원 정보의 획득이나 매핑 등의 작업에 큰 영향을 미칠 수 있다. 영상 선명도를 설명할 수 있는 지표로 식별해상도(Ground Resolved Distance, GRD)가 사용되어 왔다. GRD는 영상에서 식별 가능한 두 물체간의 최소거리로 정의되며 공간적 샘플간격인 GSD(Ground Sampling Distance)와 대비되는 개념으로 사용된다. 본 연구에서는 GRD를 육안판독에 의하지 않고 영상에 촬영된 에지 타겟을 분석하여 추출하고자 한다. 특히 GRD대 GSD의 비율(GRD/GSD), 또는 픽셀단위로 표현된 GRD를 영상의 상대적 선명성을 평가할 수 있는 지표로 사용하고자 한다. 본 논문에서는 회전익을 사용하여 여러 촬영환경에서 고도별로 촬영된 에지타겟의 분석을 통해서 GRD를 산출하였다. GRD/GSD를 사용하여 선명도가 현저히 떨어지는 영상을 판별할 수 있었고 이를 통해서 영상의 선명도 지표로서의 적정성을 확인할 수 있었다.
BIM(건설정보모델링)을 건설사업 전반에 적용하려는 정부정책 이후 업계는 이를 적극적으로 도입, 활용하려는 동향을 보이고 있다. BIM 도입은 모델 객체들을 표준에 맞춰 라이브러리로 구축하여 반복 사용함으로써 업무량을 줄이고 데이터의 정합성과 호환성, 일관된 품질을 확보함으로써 촉진될 수 있다. 이에 국내 건축과 토목분야, 해외 조경분야에서는 이미 상당수의 BIM 라이브러리 표준화 연구를 수행하고 이를 토대로 지침을 마련하였다. 현재 국내 조경분야에서도 BIM에 관한 기초연구 및 도입을 시도하고 있으나 산업현장 적용에 어려움이 많아 확산이 지연되고 있다. 이는 표준화된 라이브러리 사용으로 BIM 설계업무의 효율성을 향상시킴으로써 개선될 수 있으므로 본 연구는 이에 대한 논의의 시발점을 마련함과 동시에 조경실무에서 라이브러리를 제작할 때 참고할 수 있는 객체의 기준을 제시하고자 하였다. 조경 BIM 라이브러리 표준화는 객체분류와 속성정보 도출이라는 두 가지 측면에서 모색되었다. 먼저 국내 건설정보분류체계, 물품분류체계, 조경설계기준, 조경공사표준시방서, 그리고 노르웨이 조경가협회의 BIM 객체분류체계를 참고로 객체분류를 시도하였다. 그 결과 조경객체는 조경식재, 조경시설물, 조경구조물, 조경포장재, 관수 및 배수시설의 5개 대분류하에 교목, 관목, 지피초화류, 옥외시설물, 옥외조명시설, 계단 및 경사로, 옥외벽체, 옥외구조물, 포장재, 경계석, 관수시설, 그리고 급배수시설을 포함하는 12개의 중분류로 나뉘었다. 다음으로 조경객체에 탑재될 속성정보를 도출하고 구조화하였다. 이를 위해 KBIMS(한국 BIM 표준)의 공통 속성정보를 항목에 포함하였고 객체의 종류에 따라 달라지는 객체 속성정보를 영국 조경협회의 PDT(제품정보 템플릿)를 참고하여 추가하였다. 이로써 공통 속성정보에 식별, 보급, 분류체계, 공급정보가 포함되었고, 객체 속성정보에 명명, 규격, 설치 또는 시공, 성능, 지속가능성, 유지관리에 관련된 정보들이 포함되었다. 본 연구는 조경객체의 라이브러리 표준화 방안을 제시함으로써 모델링의 업무 효율성 및 분야 간 BIM 모델의 데이터 정합성을 향상시킴으로써 조경 BIM 도입의 토대를 마련했다는 데에 의의가 있다.
지상사진측량은 항공사진측량에 비하여 촬영위치를 비교적 자유로이 선정할 수 있고, 대상물에 대한 촬영체계의 기하학적인 요소로부터 대상점 위치결정의 정확도를 사전에 예측하므로써 요구하는 정확도를 만족시킬 수 있는 최적 촬영체계를 설계할 수 있다. 문화재조사와 정밀 시설물점검에 많이 이용되는 수렴사진의 경우, 최적촬영조건에 대한 기존의 이론적 또는 실험적 연구는 기본적으로 평면형인 대상물의 정면중앙에 대하여 좌우대칭인 위치에서 수렴촬영하는 경우가 대부분이다. 그러나 대상물 주위의 제약조건에 의하여 정면에서 촬영하기 곤란하거나, 충분한 수렴각을 확보하기 곤란한 경우가 많으며, 대상물 형태 또한 단일평면만으로 해석하기 곤란한 경우도 많다. 따라서, 본 연구에서는 여러가지 평면이 조합된 형태의 대상물에 대한 지상수렴사진의 정확도 변화 양상을 고찰하므로써, 최적촬영조건을 도출하고자 한다. 본 연구의 결과 촬영방향, 수렴각 변화는 물론 대상물 형태에 대한 정확도 분석이 가능하여, 시설물측량, 문화재조사 및 복원, 정밀기기설치, 변형측량 등 정밀관측을 요하는 대상물에 대한 수렴사진 촬영체계의 설계에 효과적으로 이용될 것으로 사료된다.
The physical and chemical properties of prestellar cores, especially massive ones, are still far from being well understood due to the lack of a large sample. The low dust temperature (< 14 K) of Planck cold clumps makes them promising candidates for prestellar objects or for sources at the very initial stages of protostellar collapse. We have been conducting a series of observations toward Planck cold clumps (PCCs) with ground-based radio telescopes. In general, when compared with other star forming samples (e.g. infrared dark clouds), PCCs are more quiescent, suggesting that most of them may be in the earliest phase of star formation. However, some PCCs are associated with protostars and molecular outflows, indicating that not all PCCs are in a prestellar phase. We have identified hundreds of starless dense clumps from a mapping survey with the Purple Mountain Observatory (PMO) 13.7-m telescope. Follow-up observations suggest that these dense clumps are ideal targets to search for prestellar objects.
Surface water mapping has been widely used in various remote sensing applications. Water indices have been commonly used to distinguish water bodies from land; however, determining the optimal threshold and discriminating water bodies from similar objects such as shadows and snow is difficult. Deep learning algorithms have greatly advanced image segmentation and classification. In particular, FCN (Fully Convolutional Network) is state-of-the-art in per-pixel image segmentation and are used in most benchmarks such as PASCAL VOC2012 and Microsoft COCO (Common Objects in Context). However, these data sets are designed for daily scenarios and a few studies have conducted on applications of FCN using large scale remotely sensed data set. This paper aims to fine-tune the pre-trained FCN network using the CRMS (Coastwide Reference Monitoring System) data set for surface water mapping. The CRMS provides color infrared aerial photos and ground truth maps for the monitoring and restoration of wetlands in Louisiana, USA. To effectively learn the characteristics of surface water, we used pre-trained the DeepWaterMap network, which classifies water, land, snow, ice, clouds, and shadows using Landsat satellite images. Furthermore, the DeepWaterMap network was fine-tuned for the CRMS data set using two classes: water and land. The fine-tuned network finally classifies surface water without any additional learning process. The experimental results show that the proposed method enables high-quality surface mapping from CRMS data set and show the suitability of pre-trained FCN networks using remote sensing data for surface water mapping.
The activities of teaching and learning are to try to reach the lesson object most closely in many ways. Considering that the lesson objects are to get the principle or law of a concept, to acquire the mathematical function, to master it through repeated exercises and to solve mathematical problems, we need many ways to reach such objects. Among the many ways, we can first think of one: the students will learn with curiosity and according to their own ability or advancing level in learning when teachers study and prepare necessary contents enough in advance by using computers, showing the right program to learners' needs. For example, defining definite integral by measuration by parts will help understand measuration by parts well and know the meaning of definite integral correctly, In teaching and learning by the use of this program, the educational effects are expected as follows. 1. It is thought that this program will stimulate the desire for and interest in learning because it used animation and acoustic effect. And voluntary and positive thinking activity will be shown. 2. It is expected that the conviction of formulas will be got and the concept of definite integral will be remembered firmly by showing how to measure the width of circle with the use of measuration by parts in various other ways instead of the ways used at present. 3. It is expected that students will feel the pleasure of mathematics in life when they recognize mathematical facts scattered really in our life rather than mathematical difficulties. 4. It is expected that the repeated review of programs already designed will remove the fear of incomplete parts and help review again. 5. It is certain that positive attitude in life will be formed as teacher-centered class is changed into learner-centered class and unwilling study is changed into self-oriented study. However, I think this program is insufficient for humanbeing-centered education given directly in contact with students on the ground of the variety in mathematical education and applications in many ways. And mechanically inhuman computers leave some solutions to be desired
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[게시일 2004년 10월 1일]
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