본 논문에서는 친환경 하이브리드 자동차의 핵심부품중 배터리 전압을 모니터하는 CVM(Cell Voltage Monitoring) 동작에서 모니터링된 배터리 전압을 디지털 데이터로 변환시키는 A/D (Analog to Digital) 컨버터의 설계 및 제작결과를 소개한다. CVM에 적정한 A/D컨버터는 중속동작 및 고분해능의 동작이 필요하여, SAR(Successive Approximate Register) typed A/D 컨버터 사용을 제안하였고, Magna 0.6um 40V 공정을 이용하여 10bits 분해능을 갖도록 설계 및 제작하였으며, 측정결과 FSR(Full Scale Range) 5V 전구간에서 ${\pm}1$ LSB Accuracy의 선형성을 확보하여, CVM 구현에 유용함을 나타내었다.
본 논문에서는 이동통신 주파수 대역인 PCS와 셀룰러 대역(PCS: 1,762.5 MHz, 셀룰러: 848.5 MHz)에서 전자파의 인체 영향 규명을 위해 동물 실험용 국부 노출 장치를 설계, 제작하였다. 제작된 노출 장치는 카루셀 형의 마우스용 국부 노출 장치로서 40마리의 마우스를 동시에 노출시킬 수 있으며, 피 실험체인 마우스에 스트레스가 없도록 조명, 환기, 소음 등 환경 조건을 적절히 고려하여 제작되었다. 노출 장치의 노출량 측정을 위해 온도 프로브를 이용한 SAR측정을 수행하였다. 마우스 카데바와 고체 팬텀의 머리 부분 내부의 3점에 대해 측정하였으며, 실제로 장기간의 노출에 이용되는 조건에서 시뮬레이션 결과와 잘 일치함을 확인하였다. 현재 제작된 노출 장치는 실제 마우스의 장기 노출 실험에 사용되고 있다.
본 논문은 생체신호 측정을 위한 저전력/저면적 AFE(analog front-end)에 관한 것이다. 제안된 AFE는 계측증폭기(IA), 대역 통과 필터(BPF), 가변 이득 증폭기(VGA), SAR 타입 A/D 변환기로 구성된다. 전류 분할 기법을 이용한 작은 gm (LGM) 회로와 고 이득 증폭기로 구성된 Miller 커패시터 등가 기술을 이용하여, 외부 수동소자를 사용하지 않고 AC-coupling을 구현하였다. 응용에 따른 BPF의 고역 차단 주파수 변화는 전압 조절기(regulator)를 이용한 출력 전압 변화를 이용하여 $g_m$을 변화하여 구현 시켰다. 내장된 ADC는 커패시터 분할 기법을 적용한 이중 배열 커패시터 방식의 D/A변환기와 비동기 제어 방식을 이용하여 저 전력과 저 면적으로 구현하였다. 일반 CMOS 0.18um 공정을 이용하여 칩으로 제작하였고, 전체 칩 면적은 PAD등을 모두 포함하여 $650um{\times}350 um$이다. 제안된 AFE의 전류 소모는 1.8V에서 6.3uA이다.
본 논문에서는 인체 부착형 Ultra-Wideband(UWB) Multiple-Input Multiple-Output(MIMO) 안테나를 제안하고, 인체의 영향을 고려한 안테나 성능과 인체에 미칠 수 있는 영향에 대한 분석을 하였다. 제안된 안테나는 사각 모노폴 형태의 두 안테나와 격리도 특성을 개선하기 위하여 안테나 사이에 위치한 plunger형 isolator로 구성되어 있다. 안테나의 근거리장에 인체가 존재할 때, 인체가 안테나에 미치는 영향을 분석하기 위하여 시뮬레이션과 측정을 수행하였다. 측정 결과, Specific Absorption Rate(SAR) 값은 공급전력 0.5 mW에서 안테나 1, 2 각각 0.132, 0.08 W/Kg으로 1 g 평균 전자파 흡수율을 1.6 W/kg으로 제한한 FCC 지침을 초과하지 않음을 알 수 있다.
For hydrologic applications, lake levels is very important. As a first step in developing a remote-sensing based approach, lake stage estimation using remote sensing was proposed with the SRTM data from February 2000, which was providing a one-time snapshot. After several steps using contouring, masking, and CED, it was found that iterative contour fitting to a lake outline provided the outstanding result with the operator's decision. If the lake size is large enough, a constant meter of the difference removal due to bias found by Bhang et al. (2007) might be useful for more accurate estimations for the methods. A lake-level snapshot using SRTM data could provide estimates within 0.5 m level of accuracy for large lakes (> $10km^2$) with contouring. Also, even if the processing algorithm is complex, the accuracy was reliable. Overall, we confirmed that this study would provide useful information to ameliorate the quality of the SAR-derived DEMs specifically for water areas and if more expanded, SAR images can fruit result in water monitoring.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.33-36
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2008
This paper presents soil moisture retrieval from measured polarimetric backscattering coefficients of a vegetated surface. Based on the analysis of the quite complicate first-order radiative transfer scattering model for vegetated surfaces, a simplified scattering model is proposed for an inversion algorithm. Extraction of the surface-scatter component from the total scattering of a vegetation canopy is addressed using the simplified model, and also using the three-component decomposition technique. The backscattering coefficients are measured with a polarimetric L-band scatterometer during two months. At the same time, the biomasses, leaf moisture contents, and soil moisture contents are also measured. Then the measurement data are used to estimate the model parameters for vv-, hh-, and vh-polarizations. The scattering model for tall-grass-covered surfaces is inverted to retrieve the soil moisture content from the measurements using a genetic algorithm. The retrieved soil moisture contents agree quite well with the in-situ measured soil moisture data.
We estimated the spatio-temporally distributed soil moisture using Sentinel-1A/B SAR (Synthetic Aperture Radar) sensor images and soil moisture data assimilation technique in South Korea. Soil moisture data assimilation technique can extract the hydraulic parameters of soils using observed soil moisture and GA (Genetic Algorithm). The SWAP (Soil Water Atmosphere Plant) model associated with a soil moisture assimilation technique simulates the soil moisture using the soil hydraulic parameters and meteorological data as input data. The soil moisture based on Sentinel-1A/B was validated and evaluated using the pearson correlation and RMSE (Root Mean Square Error) analysis between estimated soil moisture and TDR soil moisture. The soil moisture data assimilation technique derived the soil hydraulic parameters using Sentinel-1A/B based soil moisture images, ASOS (Automated Synoptic Observing System) weather data and TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission)/GPM (Global Precipitation Measurement) rainfall data. The derived soil hydrological parameters as the input data to SWAP were used to simulate the daily soil moisture values at the spatial domain from 2001 to 2018 using the TRMM/GPM satellite rainfall data. Overall, the simulated soil moisture estimates matched well with the TDR measurements and Sentinel-1A/B based soil moisture under various land surface conditions (bare soil, crop, forest, and urban).
본 연구에서는 Sentinel-1 SAR 센서 기반 이미지자료와 딥러닝기법을 이용하여 고해상도 토양수분을 산정하였다. 입력자료는 지표특성(모래함량, 점토함량, 경사도), 인공위성 기반의 강우와 LANDSAT 기반의 이미지자료(NDVI, LST, 공간분포 토양수분)를 사용하였다. 강우자료의 경우 GPM(Global Precipitation Measurement) 일강우 자료를 사용하였으며, 관측일 기준으로 5일전까지의 강우자료와 5일평균강우를 구분하여 사용하였다. LANDSAT 기반의 토양수분 이미지자료와 지점관측 토양수분을 이용하여 검·보정 이후 딥러닝 모형의 입력자료로 사용하였다. 입력자료는 30m × 30m 해상도로 Resample 하여 딥러닝 모형의 학습을 진행하였으며, 학습에 사용된 모형을 이용하여 Sentinel-1 기반의 고해상도(10m × 10m) 토양수분이미지를 산정하였다. 검증지점은 거창군 거창읍, 계룡시 두마면, 장수군 장수읍 및 무주군 무주읍 토양수분 관측지점을 선정하였다. 거창군 거창읍의 산정결과, LANDSAT 기반의 토양수분 이미지와 DNN 기반의 토양수분 이미지가 매우 유사하게 나타났으며, 모의값(DNN 기반 토양수분)이 실측값(LANDSAT 기반의 토양수분)을 잘 반영한 것(R: 0.875 ; RMSE: 0.013)으로 나타났다. 또한 학습모형을 토지피복이 유사한 지역에 적용하여 토양수분을 산정한 결과 검증지점 계룡시(R: 0.897 ; RMSE: 0.014), 장수군(R: 0.770 ; RMSE: 0.024) 및 무주군(R: 0.909 ; RMSE: 0.012)의 모의값이 실측값과 매우 유사한 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 Seninel-1 SAR센서 이미지자료와 딥러닝기법을 연계한 고해상도 토양수분자료가 농업, 수문, 환경 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
L밴드 ALOS SAR 자료를 활용하여 우리나라 동해 연안해역의 해상풍을 산출하고 오차의 특성을 분석하였다. 그 동안 인공위성 산란계를 이용한 해상풍 산출이 본질적으로 불가능하였던 연안 해역에 대하여 SAR 자료로부터 고해상도 해상풍을 산출할 수 있었다. 산출된 SAR 바람을 해양 부이 자료와 비교한 결과 0.67 m/s의 작은 오차로 잘 일치함을 보여주었다. 서로 다른 L밴드 ALOS PALSAR GMF 2007 모델과 2009 모델로 산출된 해상풍을 인공위성 산란계 해상풍과 비교한 결과, 풍속과 풍향 각각 2.16 m/s와 $19.24^{\circ}$, 3.62 m/s와 $28.02^{\circ}$의 제곱평균근오차를 보이며, 인공위성 산란계의 기대 오차보다 다소 큰 경향을 나타냈다. 또한 산출된 L밴드 SAR 바람장은 풍향과 입사각에 대하여 특징적인 의존성을 보였다. L밴드 GMF 2007 모델은 $21^{\circ}$ 보다 작은 입사각에 대하여 큰 오차를 보인 반면, L밴드 GMF 2009 모델은 입사각에 대한 효과를 선형함수가 아니라 이차함수로 고려하여 주었기 때문에 작은 입사각 범위에서 풍속 오차가 6.8 m/s에서 1.14 m/s로 크게 감소하는 결과를 보였다. 본 연구는 L밴드 SAR 바람장의 다양한 활용을 위해서는 풍향과 입사각 효과, 그리고 다른 잠재적인 오차의 요인을 집중적으로 연구하여야 함을 강조하였다.
Space-borne Earth observation technique is one of the most cost effective and rapidly advancing Earth science research tools today and the potential field and micro-wave radar applications have been leading the discipline. The traditional optical imaging systems including the well known Landsat, NOAA - AVHRR, SPOT, and IKONOS have steadily improved spatial imaging resolution but increasing cloud covers have the major deterrent. The new Earth observation satellites ENVISAT (launched on March 1 2002, specifically for Earth environment observation), ALOS (planned for launching in 2004 - 2005 period and ALOS stands for Advanced Land Observation Satellite), and RADARSAT-II (planned for launching in 2005) all have synthetic aperture radar (SAR) onboard, which all have partial or fully polarimetric imaging capabilities. These new types of polarimetric imaging radars with repeat orbit interferometric capabilities are opening up completely new possibilities in Earth system science research, in addition to the radar altimeter and scatterometer. The main advantage of a SAR system is the all weather imaging capability without Sun light and the newly developed interferometric capabilities, utilizing the phase information in SAR data further extends the observation capabilities of directional surface covers and neotectonic surface displacements. In addition, if one can utilize the newly available multiple frequency polarimetric information, the new generation of space-borne SAR systems is the future research tool for Earth observation and global environmental change monitoring. The potential field strength decreases as a function of the inverse square of the distance between the source and the observation point and geophysicists have traditionally been reluctant to make the potential field observation from any space-borne platforms. However, there have recently been a number of potential field missions such as ASTRID-2, Orsted, CHAMP, GRACE, GOCE. Of course these satellite sensors are most effective for low spatial resolution applications. For similar objects, AMPERE and NPOESS are being planned by the United States and France. The Earth science disciplines which utilize space-borne platforms most are the astronomy and atmospheric science. However in this talk we will focus our discussion on the solid Earth and physical oceanographic applications. The geodynamic applications actively being investigated from various space-borne platforms geological mapping, earthquake and volcano .elated tectonic deformation, generation of p.ecise digital elevation model (DEM), development of multi-temporal differential cross-track SAR interferometry, sea surface wind measurement, tidal flat geomorphology, sea surface wave dynamics, internal waves and high latitude cryogenics including sea ice problems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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