해양환경정보를 필요로 하는 어떠한 분야보다도 정확하고 신속한 의사결정이 요구되는 해군작전분야에서는 실시간으로 정확한 해양환경정보를 제공받을 수 있는 효과적인 자료 수집 수단이 필요하다. 현재 국내에서 시험운영중인 단파 레이더는 연안으로부터 약 10-220km의 해역에 대해 약 0.3-12km의 해상도를 가지며 실시간으로 표층해수의 흐름과 파랑을 관측할 수 있다. 단파 레이더를 이용한 표층해수 관측망이 구축되면 다양한 일반 해양 활동과 군사 해양 활동을 지원할 수 있다. 장차, 우리나라 전 연안에 설치되는 단파 레이더를 활용하여 해군작전 임무 수행 능력을 향상시킬 수 있는 방안을 제시한다.
Reaction by neighbours to odours is increasingly affecting operations of existing animal farming operations and may adversely constrain the further development of the animal production industry in some parts of Australia. It is critical that the scale of such odour impact on the rural-urban interface be estimated to provide useful information both for environmental protection and animal farming operations. Furthermore, the information can be used to modify odour reduction strategies as economic conditions change. The Centre for Water and Waste Technology at The University of New South Wales has developed a comprehensive set of odour control techniques in the course of its research and development effort over the past eight years. Techniques have been developed for odour sampling at point, area and volume sources, monitoring environmental parameters such as ventilation rate, shed temperature, shed humidity, litter water content and ambient meteorological condition, olfactometry and odour dispersion modelling. The work has paved the way for the establishment of odour reduction strategies based on best environmental management practice and advanced odour abatement technologies.
In highly automated machining centers, intelligent sensor fddeback systems are indispensable on order to monitor their operations, to ensure efficient metal removal, and to initate remedial action in the event of accident. In this study, an on-line tool wear detection system for thrning operations is developed, and experimentally evaluated. The system employs multiple sensors and the signals from these sensors are processed using a multichannel autoegressive (AR) series model. The resulting output from the signal processing block is then fed to a previously tranied artificial neural network (multiayered perceptron) to make a final decision on the state of the cutting tool. To learn the necessary input/output mapping for tool wear detection, the weithts and thresholds of the network are adjusted according to the back propagation (BP) method during off-line training. The results of experimental evaluation show that the system works well over a wide range of cutting conditions, and the ability of the system to detect tool wear is improved due to the generalization, fault-tolearant and self-ofganizing properties of the neural network.
An Unmanned Aerial Vehicle (UAV) is a powered pilotless aircraft, which is controlled remotely or autonomously. UAVs are an attractive alternative for many scientific and military organizations. UAVs can perform operations that are considered to be risky or uninhabitable for human. UA V s are currently employed in many military missions such as reconnaissance, surveillance, enemy radar jamming, decoying, suppression of enemy air defense (SEAD), fixed and moving target attack, and air-to-air combat. UAVs also are employed in a number of civilian applications such as monitoring ozone depletion, inclement weather, traffic congestion, and taking images of dangerous territory. For accomplishing the UAV's missions, guarantee of survivability should be preceded. The main objective of this study is to suggest a mathematical programming model and a $A^*PS$-PGA (A-star with Post Smoothing-Parallel Genetic Algorithm) for an UAV's path planning to maximize survivability. A mathematical programming model is composed by using MRPP (Most Reliable Path Problem) and TSP (Traveling Salesman Problem). A path planning algorithm for UAV is applied by transforming MRPP into SPP (Shortest Path Problem).
해양환경정보를 필요로 하는 어떠한 분야보다도 정확하고 신속한 의사결정이 요구되는 해군작전분야에서는 실시간으로 정확한 해양환경정보를 제공받을 수 있는 효과적인 자료 수집 수단이 필요하다. 현재 국내에서 시험운영중인 단파 레이더는 연안으로부터 약 10-220km의 해역에 대해 약 0.3-12km의 해상도를 가지며 실시간으로 표층해수의 해류와 파랑을 관측할 수 있다. 단파 레이더를 이용한 표층해수 관측망이 구축되면 다양한 일반 해양 활동과 군사 해양 활동을 지원할 수 있다. 장차, 우리나라 전 연안에 설치되는 단파 레이더를 활용하여 해군작전 임무 수행능력을 향상시킬 수 있는 방안을 제시한다.
In a shipyard, it is hard to predict block movement due to the uncertainty caused during the long period of shipbuilding operations. For this reason, block movement is rarely scheduled, while main operations such as assembly, outfitting and painting are scheduled properly. Nonetheless, the high operating costs of block movement compel task managers to attempt its management. To resolve this dilemma, this paper proposes a new block movement analysis framework consisting of the following operations: understanding the entire process, log clustering to obtain manageable processes, discovering the process model and detecting exceptional processes. The proposed framework applies fuzzy mining and trace clustering among the process mining technologies to find main process and define process models easily. We also propose additional methodologies including adjustment of the semantic expression level for process instances to obtain an interpretable process model, definition of each cluster's process model, detection of exceptional processes, and others. The effectiveness of the proposed framework was verified in a case study using real-world event logs generated from the Block Process Monitoring System (BPMS).
This paper presents a scalable multiple camera collaboration strategy for active tracking applications in large areas. The proposed approach is based on distributed mechanism but emulates the master-slave mechanism. The master and slave cameras are not designated but adaptively determined depending on the object dynamic and density distribution. Moreover, the number of cameras emulating the master is not fixed. The collaboration among the cameras utilizes global and local sectors in which the visual correspondences among different cameras are determined. The proposed method combines the local information to construct the global information for emulating the master-slave operations. Based on the global information, the load balancing of active tracking operations is performed to maximize active tracking coverage of the highly dynamic objects. The dynamics of all objects visible in the local camera views are estimated for effective coverage scheduling of the cameras. The active tracking synchronization timing information is chosen to maximize the overall monitoring time for general surveillance operations while minimizing the active tracking miss. The real-time simulation result demonstrates the effectiveness of the proposed method.
The primary objective of this paper is to introduce the application of Human-Machine Interface (HMI) and Augmented Reality (AR) technologies in flight operations. These include: self-check-in, baggage handling, airport security and surveillance, airport operations monitoring, In-Flight Entertainment and Connectivity (IFEC), cockpit design, and cabin crew support. This paper investigates the application status and development trends of HMI and AR technologies for airports and aircraft. These technologies can provide more efficient in-flight passenger service and experience by using AR devices. This paper also discusses the developments such as; the Integrated Control Application (ICA) for the IFEC interface, AR flight simulation training program using the fixed-based simulator, and the AR aircraft cabin interior concept test program. These applications present how HMI and AR techniques can be utilized in actual flight operations. The developed programs in this paper can be applied to their purpose within aircraft interiors and services to enhance efficiency, comfort, and experience.
Korea has been trying to manage water quality of rivers and lakes in many ways. Ministry of Environment is making continuous efforts of operation control improvement such as strengthening effluent standards in sewage treatment plants and expanding Tele-Monitoring System (TMS). However, evaluation method for operations of sewage treatment plants and establishment system of effluent standards are inadequate. The objective of this study is to evaluate for operations of sewage treatment plants using statistics technique such as frequency analysis, percentile, normal distribution analysis. We used the effluent data (BOD, COD, SS) collected at 299 plants in 2012. The values were very low by comparison with standards. The Data followed a normal distribution. We think that distribution characteristics are closely related with effluent standards, especially T-P and BOD. Statistics technique attempted in this study can be used to evaluate for operations of sewage treatment plants and assess the appropriateness of effluent standards based on TBEL(Technology-based effluent limitation). And, this technique can be used to figure out the overall level of plants, the status of each plant and the favorable treatment process for each item (BOD, COD etc.). Data acquired through this method can be used to improve facilities and operation techniques and decide on a sewerage policy.
Journal of information and communication convergence engineering
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제5권2호
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pp.159-163
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2007
RFID applications are mostly associated with the timestamp when the events occur. For managing RFID data we need to design data modeling for RFID data to support monitoring and temporal queries. In this paper, we propose a temporal RFID data modeling to maintain the history of events and state changes and to monitor the states of RFID objects. This data modeling involves essential basic operations for RFID data to monitor the information of RFID objects and to support temporal queries. Filter operations can achieve better query performance and obtain efficient storage space usage. It is possible to adapt into different temporal business applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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