KOMPSAT -2 equipped with an optical telescope(MSC) will be launched in this year. It can take images of the earth with push-broom scanning at altitude 685Km. Its resolution is 1m in panchromatic channel with a swath width of 15 km After the MSC is tested and the performance is measured at instrument level, it is installed on satellite. The image passes through the electro-optical system, compression and storage unit and fmally downlink sub-systems. This integration procedure necessitates the functional test of all subsystems participating in the image chain. The objective of functional test at satellite level(Quick Look test) is to check the functionality of image chain by real target image. Collimated moving image is input to the EOS in order to simulate the operational environments as if KOMPSAT -2 is being operated in orbit. The image chain from EOS to data downlink subsystem will be verified through Quick Look test. This paper explains the Quick Look test of KOMPSAT -2 and compares the taken images with collimated input ones.
한국군 소요체계는 2007년부터 합동전투발전체계(JCDS)를 도입 후 하향식(Top Down) 능력기반 소요체계를 적용 중에 있다. 그러나 이러한 새로운 체계가 현 소요체계와 연계성을 가지고 원활히 추진되어 오지 못하고 있다. 또한 현재의 분석평가 방법론은 시간 소모적이고 많은 비용이 요구되어지고 있고 전체적 관점에서 문제가 무엇인지? 문제에 대한 합리적 대안이 무엇인지를 알 수가 없었으며, 최근에 도입된 능력기반평가에서도 신속하고 신뢰성있는 방법론을 제시하지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구의 주목적은 소요를 기획하기 위한 분석평가 단계에서 고가의 시뮬레이션 도구를 이용한 정밀 시뮬레이션 대신 시간과 노력의 낭비를 최소화하여 효과적인 능력기반평가를 실시하기 위해 미군 능력기반평가(CBA)에서 강력히 권고하고 있는 Quick Look의 개념을 반영하고, 신뢰성 있는 분석결과를 얻기 위해 미군 및 한국군에서 운용하고 있는 전구급 워게임 모형인 JICM(Joint Integrated Contingency Model)의 무기점수를 활용하여 정량적인 능력평가를 실시할 수 있도록 실증적 방법론을 제시하고자 한다.
Due to its inherent feature of high-resolution satellite, there is strong need in some specific area to minimize the processing time required to get a standard image on hand from downlink signal acquisition. However, in general image processing system, it takes considerable time to get image data up to certain level from raw data acquisition because the huge amount of data is dealt sequentially as input data. This paper introduces the high-speed image processing system which generates the image data only for the area selected by user. To achieve the high speed performance, this system includes Quick Look Image display function with sampling, ROI selection function, Image Line Index function, and Distributed processing function. The developed RPS was applied to KOMPSAT-2 320Mbps downlink channel and its effectiveness was successfully demonstrated. This feature to provide the image product very quickly is expected to promote the application of high resolution satellite image.
최근 세계적으로 고성능의 위성 지구관측 시스템의 운용이 증가되고 Chandrayaan이나 LRO처럼 달탐사 위성에서도 SAR 영상신호 자료의 활용도가 높아지면서 국내에서도 SAR 관련 연구에 대한 관심이 고조되고 있다. 하지만 대부분의 국내 SAR 관련 연구는 주로 영상의 후처리 및 활용에 관한 것이 주를 이루며, SAR 원시 데이터를 직접 처리하는 영상 형성에 관한 연구는 대부분 스트립맵(stripmap) 모드에 한정되어 있다. 2010년 발사를 앞두고 있는 국내 최초의 SAR 위성인 다목적위성 5호는 고해상도 모드와 ScanSAR 모드를 동시에 운용할 예정이며 이에 따라 해당 영상을 처리하고 분석하는데 많은 수요가 발생할 것으로 예상되고 있으나 현재까지 ScanSAR와 관련된 국내 연구는 매우 취약한 상태라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 향후 발생하게 될 위성 SAR의 원시자료 처리 요구에 대응할 수 있는 ScanSAR 영상처리 기법을 소개하고 실제 위성 ScanSAR 원시자료에 적용하여 신호처리를 수행한 결과를 제시한다. 이를 위해 SPECAN 알고리즘을 사용한 SAR 원시데이터 처리 시스템을 개발하고 RADARSAT-1 위성의 ScanSAR 원시자료에 대한 Quick-look 신호처리를 수행하였다. 최종적으로 한반도 ScanSAR 영상처리 결과를 제시하고 기존 full aperture 데이터를 처리하는 방식과 비교하여 본 논문에서 제시된 방법의 장단점과 효율성에 대해 설명한다.
Companies desire to increase total profits. Consumer's buying behavior depends on the nature of the product just like look, touch, and feel of fabric in apparel shopping on-line with Quick Response based mass-customization. The purpose of this study is to investigate the consumer's texture sensibility from textile image under on-line environment in order to give the direction for marketing strategy in apparel ebusiness. Total 8 kinds of textile swatches representing each of 8 texture-sensibility-axes were selected for this research on the basis of finding in previous studies. The analyses of 60 questionnaires were conducted by frequency, mean, and standard deviation using SPSS 10.0. The results of this research were as follows: Under on-line environment, consumers recognized Homespun as natural, strong, and warm texture sensibility, but not as glossy, and transparent. Oxford was recognized by consumers as refreshing, and plain texture. Consumers recognized Muslin as flat and refreshing, Melton not as transparent but as warm, strong, dense, and natural, Habutae as thin, transparent, refreshing, flat, glossy, and soft, Linen as sandy, Suede not as transparent but as strong, and warm, and Terry as warm, and dense.
대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.134-137
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1998
NOAA satellite data and GMS data have been received at the Institute of Industrial Science, University of Tokyo since early 80's and 1994, respectively. So far, all data are archived and users can look their quick look images through the Internet and get the data by request. The following processed data set will be available soon with the corporation with the Science University of Tokyo: Radiometrically corrected by 65 code and geometrically corrected NOAA data with the corporation with Iwate University and NDVI, SST and cloud classified images as their products. 1 km AVHRR Land Project Data Set of Asia and their 14 regional subsets. Geometrically corrected GMS images and surface temperature maps, sea surface temperature maps and cloud classification maps.
물고기 로봇 연구는 몸체 및 꼬리 관절 궤적의 크기나 주파수의 크기에 따른 로봇의 추력 비교 또는 꼬리 관절 궤적을 적절한 함수로 선정하여 물고기 로봇의 빠른 회전 등과 관련된 연구가 주를 이루고 있다. 본 연구에서는 물고기 로봇이 추력을 받아 앞으로 유영할 경우, 로봇의 몸체 및 꼬리 관절이 사인파와 같이 좌, 우로 요동치며 움직이므로 피드백 제어를 행하기 어렵다. 따라서 물고기 로봇의 경로에 기초한 가상의 위치를 검출하고, 검출된 위치를 사용하여 주어진 경로 위의 예견 점(look-ahead point)을 기준으로 방향 오차를 정의하여 물고기 로봇이 경로를 추종하도록 제어기를 설계하였다. 모의실험 결과 제안된 방법의 유용성을 확인할 수 있었다.
We are developing a CCD camera named CQUEAN (Camera for Quasars in Early Universe) to search for quasars at z > 7. CQUEAN has a 1024*1024 deep depletion CCD chip and will be attached to 2.1m Otto-Struve Telescope at McDonald Observatory, USA. Although commercial software for the CCD camera is provided by the vendor, we are going to develop our own software to control the other instruments as well, to carry out efficient observation. There are four major parts in our software: Instrument control part controls the camera and filter wheel to obtain imaging data. Quick look window is to display acquired imaging data for quick inspection. Telescope control part interfaces with Telescope Control System (TCS) to move the telescope and to get time or coordinate information. Finally, Observation scripting facility part carries out a series of short exposures in a batch. The whole software will be written in python on linux platform, using the instrument control software libraries provided by the vendors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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