본 연구에서는 Dempster-Shafer evidence theory에 기반하여 Gaussian 질량 함수를 사용하는 융합 기법을 제안하고 있다. Dempster-Shafer 융합은 비정확성과 불확실성 measures를 각각 belief 함수와 plausibility 함수로 나타내며 이 두 함수 값 사이의 간격을 나타내는 "belief interval"에 의해 불확실성의 정도가 표현된다. 이러한 Dempster-Shafer 융합기술을 이용하여 서로 다른 센서에서 수집된 영상 자료를 융합하여 사용하여 분류 결과의 정확성을 높이고 특히 분류를 위한 매개변수를 추정하는 훈련과정에서 복합 클래스를 설정할 수 있어 단순 클래스 설정으로 인한 훈련과정이 어려움을 피할 수 있다. 이 연구에서는 경기도 용인/능평 지역에서 관측 된 KOMPSAT EOC의 범색 영상 자료와 LANDSAT ETM+의 식생지수 자료에 대해 제안된 Dempster-Shafer 융합기술을 이용하여 분류 실험을 수행하였고 분류 결과는 서로 다른 센서간의 영상자료 융합을 위한 제안된 기법의 잠재적 효과성을 보여주고 있다.
We present an electrical particle velocity profiler using particle transit time across uneven inter-gap electrodes. We measure both the particle position and velocity from the voltage signals generated by the particles passing across sensing electrodes, thus obtaining the velocity profile of the particles in a microfluidic channel. In the experimental study, we use polystyrene microparticles to characterize the performance of the electrical particle velocity profiler. The particle velocity profile is measured with the uncertainty of 5.44%, which is equivalent to the uncertainty of 5% in the previous optical method. We also experimentally demonstrate the capability of the present method for in-channel clogging detection. Compared to the previous optical methods, the present electrical particle velocity profiler offers the simpler structure, the cheaper cost, and the higher integrability to micro-biofluidic systems.
The authors' previous study found an interannual covariability between actual evapotranspiration (ET) and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) over northern Asia. This result suggested that vegetation controls interannual variation in ET. In this prior study, NDVI data from the Pathfinder AVHRR Land (PAL) dataset were analyzed. However, studies of NDVI interannual change are subject to uncertainty, because NDVI data often contain errors associated with sensor- and atmosphere-related effects. This study is aimed toward reducing this uncertainty by employing NDVI dataset, from the Global Inventory Monitoring and Modeling Studies (GIMMS) group, in addition to PAL. The analysis was carried out for the northern Asia region from 1982 to 2000. 19-year interannual change in PAL-NDVI and GIMMS-NDVI were both compared with interannual change in model-assimilated ET. Although the correlation coefficient between GIMMS-NDVI and ET is slightly less than for PAL-NDVI and ET, for both NDVI datasets the annual maximum correlation with ET occurs in June, which is near the central period of the growing season. A significant positive correlation between GIMMS-NDVI and ET was observed over most of the vegetated land area in June as well as PAL-NDVI and ET. These results reinforce the authors' prior research that indicates the control of interannual change in ET is dominated by interannual change in vegetation activity.
The exact load measurements for the mechanical parts of a wind turbine are important step both fur the evaluation of a specific wind turbine design and for a certification process. A common method for a mechanical load measurement is using a strain gauge sensing. Two main problems ought to be answered in order for this method to be applied to the wind turbine project. These are strain gauge calibration and non-contact signal transmission from the strain gauge output to a load monitoring system. This paper suggests reliable solutions fer these two problems. A Bluetooth, a short range wireless data communication technology, is used to solve the second problem. The first one, the strain gauge calibration methodology for a load measurement in a wind turbine application, is fully explained in this paper. Various mechanical loadings for a strain gauge calibration in a wind turbine load measurement are introduced and analyzed. Initial experimental results which are obtained from a 1 kW small size wind turbine are analyzed, and the uncertainty problem in estimating mechanical loads using a calibration matrix is fully covered in this paper.
The Korean Geostationary satellite (COMS) to fly in year 2009 will carry a meteorological sensor from which visible channel measurements will be available. We developed a method utilizing satellite-derived BRDFs for the solar channel calibration over the bright desert area. The 6S model has been incorporated to account for directional effects of the surface using MODIS-derived BRDF parameters within the spectral interval in interest. Simulated radiances over the desert targets were compared with MODIS and SeaWiFS measured spectral radiances in order to examine the feasibility of the developed calibration algorithm. We also simulated TOA radiance over ocean targets to verify the consistency and reliability of the result. It was shown that simulated 16-day averaged radiances are in good agreement with the satellite-measured radiances within about ${\pm}5%$ uncertainty range for the year 2005, suggesting that the developed algorithm can be used for calibrating the COMS visible channel within about 5% uncertainty level.
해빙은 지구의 태양에너지 흡수량 및 대기-해양간 열과 물질 교환을 조절함으로써 기후조절자의 역할을 하며 그 생성, 이동, 소멸은 인공위성에 의해 주기적으로 모니터링 되고 있다. 그러나 수동마이크로파방사계 관측을 중심으로 한 저해상 산출물은 해빙 표면이 빠르게 변하는 여름철에 정확도가 크게 떨어지며, synthetic aperture radar (SAR) 관측이 대체재로 떠오르고 있으나 그간의 연구는 주로 겨울철 해빙을 대상으로 이루어졌다. 이 연구에서는 SAR 영상과 global positioning system (GPS) 추적기를 이용하여 해빙의 거칠기, 높낮이, 구조 등 표면 상태 변화가 심한 늦여름~초가을 시기의 해빙 이동 추적 기술을 평가, 분석하였다. 그 결과 겨울철보다는 관측 불확실성이 증가하나 GPS 실측치와의 상관관계는 0.98로 우수했으며, 해빙 농도 50% 이상인 경우에 해빙 농도와 적용 알고리즘의 산출 성능은 상관관계 0.59로 서로 비례하는 것으로 나타났다.
국내 외 다중분광 위성의 수가 증가하고 자료를 획득할 수 있는 경로가 넓어짐에 따라 원하는 시기의 영상 취득 및 활용이 가능할 것으로 기대된다. 하지만 다른 촬영시간, 주기 및 공간해상도를 가지기 때문에 자료의 불일치 문제가 존재한다. 특히, 밴드대역폭 차이는 동일한 시기에 촬영된 영상일지라도 서로 다른 반사도를 산출하며, 식생지수와 같은 식생 활력도 분석에 있어 큰 불확실성이 발생한다. 본 연구는 KOMPSAT-3의 농업분야 활용을 위해 타 다중분광위성과의 밴드대역폭 차이에 따른 Spectral Band Adjustment Factor(SBAF)를 산정하고 실제 적용을 통해 융합 활용 가능성을 평가하였다. 사막지역에서 취득된 초분광 위성영상을 활용하여 SBAF를 산정하였고, 작물 주산지 지역에 SBAF를 적용한 결과 식생지수는 천정각이 24도로 촬영된 합천지역을 제외한 다른 지역에서 상대백분율 차이가 3% 이내로 높은 일치율을 보였다. SBAF 산정을 위해 본 연구는 한 세트의 영상을 활용하였고 이는 SBAF의 계절 및 태양 천정각에 따른 변화를 고려하지 않아 불확실성이 높을 것으로 판단되며, 향후 이러한 문제를 해결하기 위해 장기간 분석이 필요할 것으로 판단된다.
Even though the hydraulic servo system has been widely used in industrial and military equipments since it has a lot of advantages, it is not easy to design controller due to the high nonlinearities and the parametric uncertainties. The dynamic behavior of the real process in the hydraulic servo system differs from that described by its model because the model is linearized. Another reason of the difference is caused by the variety of parameters, since the system parameters of the dynamic equation are affected by the operating conditions such as temperature and pressure. In this study, the designing process of the MRNC with a PID compensator is introduced and applied to the load sensing hydraulic servo system. The results show that the designed controller guarantees the robust control performance despite of both the nonlinearities and the parametric uncertainties.
본 논문은 이동 로봇의 이동 및 거리 센싱의 불확실성을 고려한 시뮬레이터 개발에 대해 소개한다. 이동 로봇은 구동기, 바닥의 불안정성, 바퀴 및 구동 기구의 불확실성, 그리고 기타 구조적으로 어려운 다양한 원인으로 동작 명령과 차이가 있게 이동한다. 또한 이동 로봇에 장착된 각종 센서는 센서 자체의 불안정성, 주변 환경의 불안정성등에 의하여 정확한 측정값을 출력하지 못한다. 이러한 이동 및 센서의 불안정성은 로봇의 자율 주행 알고리즘의 구현이 가장 큰 장애물이 되고 있다. 예측하기 어려운 불안정성을 고려하지 않은 알고리즘은 실제 환경에서 필연적으로 동작에 실패하여 크고 작은 사고를 일으킨다. 따라서 알고리즘의 검증을 위해 시뮬레이터가 각종 불확실성을 포함하여 로봇 동작이 실제에 유사하도록 하여야 한다. 본 연구에서는 이동 로봇의 이동과 센싱에 불확실성을 포함하도록한 시뮬레이터를 개발하였다. 다양한 센서들 중 이동 로봇의 위치 추정, 장애물 인식, 지도 작성등에 가장 기본적으로 사용되는 영역 센서를 대상으로 불확실성을 구현하였다. 개발된 시뮬레이터를 사용하여 알고리즘을 검증하는 경우와 불확실성을 고려하지 않은 시뮬레이터를 사용하여 알고리즘을 검증하는 경우를 비교하여, 제안된 시뮬레이터의 성능을 검증하였다.
Satellite-based land surface temperature (LST) has been used as one of the major parameters in various climate and environmental models. Especially, Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) LST is the most widely used satellite-based LST product due to its spatiotemporal coverage (1 km spatial and sub-daily temporal resolutions) and longevity (> 20 years). However, there is an increasing demand for LST products with finer spatial resolution (e.g., 10-250 m) over regions such as urban areas. Therefore, various methods have been proposed to produce high-resolution MODIS-like LST less than 250 m (e.g., 100 m). The purpose of this review is to provide a comprehensive overview of recent research trends and challenges for the downscaling of MODIS LST. Based on the recent literature survey for the past decade, the downscaling techniques classified into three groups-kernel-driven, fusion-based, and the combination of kernel-driven and fusion-based methods-were reviewed with their pros and cons. Then, five open issues and challenges were discussed: uncertainty in LST retrievals, low thermal contrast, the nonlinearity of LST temporal change, cloud contamination, and model generalization. Future research directions of LST downscaling were finally provided.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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