As multi-source spatial data fusion mainly deal with various types of spatial data which are specific representations of real world with unequal reliability and incomplete knowledge, proper data representation and uncertainty analysis become more important. In relation to this problem, this paper presents and applies an advanced data representation methodology for different types of spatial data such as categorical and continuous data. To account for the uncertainties of both categorical data and continuous data, fuzzy boundary representation and smoothed kernel density estimation within a fuzzy logic framework are adopted, respectively. To investigate the effects of those data representation on final fusion results, a case study for landslide hazard mapping was carried out on multi-source spatial data sets from Jangheung, Korea. The case study results obtained from the proposed schemes were compared with the results obtained by traditional crisp boundary representation and categorized continuous data representation methods. From the case study results, the proposed scheme showed improved prediction rates than traditional methods and different representation setting resulted in the variation of prediction rates.
인지무선통신(Cognitive radio, CR)은 사용하지 않는 대역을 동적으로 활용할 수 있는 통신 방식이다. 여기서 CR 사용자는 주사용자와 동일한 스펙트럼을 공유하면서 주사용자에 대한 간섭을 최대한 배제해야한다. 일반적으로 각 CR 사용자는 자신이 속한 지역을 센싱하는 것으로 스펙트럼 사용 가능 여부를 판단한다. 하지만 CR 사용자가 다중 경로 페이딩이나 섀도잉와 같은 불확실한 무선 환경에 있을 경우 신호를 정확하게 감지하지 못할 확률이 높아진다. 이때 협력 센싱 기법을 활용할 경우 이러한 무선환경을 극복할 수 있게 된다. 본 연구에서는 협력 센싱 판정을 위해 연판정 기법을 활용할 때 주어진 시스템 요구치를 만족하면서 detection 확률을 향상시킬 수 있는 협력 노드 선택 알고리즘을 제안하였다. 여기서 SNR이 상대적으로 높은 협력 노드에 가중치를 주는 maximum ratio combining(MRC) 방식으로 최적의 협력 노드를 찾았다. 실험 결과, 제안한 알고리즘으로 시스템 요구치에 부합하는 최적의 센싱 노드를 선택할 수 있었다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.86-89
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2006
Ocean color remote sensing community currently uses the different solar irradiance spectra covering the visible and near-infrared in the calibration/validation and deriving products of ocean color instruments. These spectra derived from single and / or multiple measurements sets or models have significant discrepancies, primarily due to variation of the solar activity and uncertainties in the measurements from various instruments and their different calibration standards. Thus, it is prudent to examine model-to-model differences and select a standard reference spectrum that can be adopted in the future calibration and validation processes, particularly of the first Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) onboard its Communication Ocean and Meterological Satellite (COMS) planned to be launched in 2008. From an exhaustive survey that reveals a variety of solar spectra in the literature, only eight spectra are considered here seeing as reference in many remote sensing applications. Several criteria are designed to define the reference spectrum: i.e., minimum spectral range of 350-1200nm, based completely or mostly on direct measurements, possible update of data and less errors. A careful analysis of these spectra reveals that the Thuillier 2004 spectrum seems to be very identical compared to other spectra, primarily because it represents very high spectral resolution and the current state of the art in solar irradiance spectra of exceptionally low uncertainty ${\sim}0.1%.$ This study also suggests use of the Gueymard 2004 spectrum as an alternative for applications of multispectral/multipurpose satellite sensors covering the terrestrial regions of interest, where it provides spectral converge beyond 2400nm of the Thuillier 2004 spectrum. Since the solar-activity induced spectral variation is about less than 0.1% and a large portion of this variability occurs particularly in the ultraviolet portion of the electromagnetic spectrum that is the region of less interest for the ocean color community, we disregard considering this variability in the analysis of solar irradiance spectra, although determine the solar constant 1366.1 $Wm^{-2}$ to be proposed for an improved approximation of the extraterrestrial solar spectrum in the visible and NIR region.
In this paper a formulation of robust optimization is presented and illustrated by a design example of vibratory micro gyroscopes in order to reduce the effect of variations due to uncertainties in MEMS fabrication processes. For the vibratory micro gyroscope considered it is important to match the resonance frequencies of the vertical (sensing) and lateral (driving) modes as close as possible to attain a high sensing sensitivity. A deterministic optimization in which the difference of both the sensing and driving natural frequencies is minimized as an objective function results in highly enhanced performance but apt to be very sensitive to fabrication errors. The formulation proposed is to attain robustness of the performance by including the sensitivity of the response with respect to uncertain variables as a term of objective function to be minimized. This formulation is simple and practically applicable since no detail statistical information on fabrication errors is required. The geometric variables, beam width, length and thickness of vibratory micro gyroscopes are adopted as design variables and at the same time considered as uncertain variables because here occur the fabrication errors. A robustness test in terms of a percentage yield by using the Monte Carlo simulation has shown that the robust optimum produces twice more acceptable designs than the deterministic optimum. Improvement of robustness becomes bigger as the amount of fabrication errors is assumed larger. Considering that the magnitude of fabrication errors and uncertainties in a MEMS structure are comparatively large, the present method is illustrated to be a viable approach for a robust MEMS design.
Since aerosol has a relatively short duration and significant spatial variation, satellite observations become more important for the spatially and temporally continuous quantification of aerosol. However, optical remote sensing has the disadvantage that it cannot detect AOD (Aerosol Optical Depth) for the regions covered by clouds or the regions with extremely high concentrations. Such missing values can increase the data uncertainty in the analyses of the Earth's environment. This paper presents a spatial gap-filling framework using a univariate statistical method such as DCT-PLS (Discrete Cosine Transform-based Penalized Least Square Regression) and FMM (Fast Matching Method) inpainting. We conducted a feasibility test for the hourly AOD product from AHI (Advanced Himawari Imager) between January 1 and December 31, 2019, and compared the accuracy statistics of the two spatial gap-filling methods. When the null-pixel area is not very large (null-pixel ratio < 0.6), the validation statistics of DCT-PLS and FMM techniques showed high accuracy of CC=0.988 (MAE=0.020) and CC=0.980 (MAE=0.028), respectively. Together with the AI-based gap-filling method using extra explanatory variables, the DCT-PLS and FMM techniques can be tested for the low-resolution images from the AMI (Advanced Meteorological Imager) of GK2A (Geostationary Korea Multi-purpose Satellite 2A), GEMS (Geostationary Environment Monitoring Spectrometer) and GOCI2 (Geostationary Ocean Color Imager) of GK2B (Geostationary Korea Multi-purpose Satellite 2B) and the high-resolution images from the CAS500 (Compact Advanced Satellite) series soon.
Generally optical components are fabricated by grinding, lapping and polishing processes. Those processes take long time to obtain optical high surface quality. In the case of large optical components, the on-machine measurement is strongly recommended because the workpiece is fragile and difficult to set up for fabricating and measuring. This paper is concerned about a swing-arm mechanism which can be used for on-machine measurement of a surface profile with a sensing probe end-effect, and also for grinding or lapping the surface with a corresponding tool. The measuring accuracy and uncertainty using a swing arm type profilometer have been studied. The experimental results show that this method is useful specially in lapping process with the accuracy of $5{\mu}m$. Those inspection data are provided for correcting the residual figuring error in next processes.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.123-127
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2002
In this paper, we propose spatial prediction model for landslide hazard mapping that can account for the fuzziness of boundaries in thematic maps showing the different environmental impacts, depending on the scales and the resolutions of them. The fuzziness or uncertainty of boundary is represented in favourability function based on fuzzy object concept and the effects of them are quantitatively evaluated with the help of cross validation procedures. To illustrate the proposed schemes, a case study from Boeun, Korea was carried out. As a result, the proposed schemes are helpful to account for intrinsic uncertainties in categorical maps and can be effectively adopted in spatial prediction models for other purposes.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제18권4호
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pp.767-779
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2017
Automated mission planning for unmanned aerial vehicles (UAVs) is difficult because of the propagation of several sources of error into the solution, as for any large scale autonomous system. To ensure reliable system performance, we quantify all sources of error and their propagation through a mission planner for operation of UAVs in an obstacle rich environment we developed in prior work. In this sequel to that work, we show that the mission planner developed before can be made robust to errors arising from the mapping, sensing, actuation, and environmental disturbances through creating systematic buffers around obstacles using the calculations of uncertainty propagation. This robustness makes the mission planner truly autonomous and scalable to many UAVs without human intervention. We illustrate with simulation results for trajectory generation of multiple UAVs in a surveillance problem in an urban environment while optimizing for either maximal flight time or minimal fuel consumption. Our solution methods are suitable for any well-mapped region, and the final collision free paths are obtained through offline sub-optimal solution of an mTSP (multiple traveling salesman problem).
As the spatial resolution of remote sensing satellites becomes higher, very accurate determination of the position of a LEO (Low Earth Orbit) satellite is demanding more than ever. Non-symmetric Earth gravity is the major perturbation force to LEO satellites. Since the orbit propagation is performed in the celestial frame while Earth gravity is defined in the terrestrial frame, it is required to convert the coordinates of the satellite from one to the other accurately. Unless the coordinate conversion between the two frames is performed accurately the orbit propagation calculates incorrect Earth gravitational force at a specific time instant, and hence, causes errors in orbit prediction. The coordinate conversion between the two frames involves precession, nutation, Earth rotation and polar motion. Among these factors, unpredictability and uncertainty of Earth rotation, called UTI-UTC, is the largest error source. In this paper, the effect of UTI-UTC on the accuracy of the LEO propagation is introduced, tested and analzed. Considering the maximum unpredictability of UTI-UTC, 0.9 seconds, the meaningful order of non-spherical Earth harmonic functions is derived.
Quantifying the nanoscale force between the atomic force microscopy (AFM) probe of a force-sensing cantilever and the sample is one of the challenges faced by AFM researchers. The normal force calibration is straightforward; however, the lateral force is complicated due to the twisting motion of the cantilever. Force measurement in a liquid environment is often needed for biological applications; however, calibrating the force of the AFM probes for those applications is more difficult owing to the limitations of conventional calibration methods. In this work, an accurate nondestructive lateral force calibration method using multiple pivot loading was proposed for liquid environment. The torque sensitivity at the location of the integrated probe was extrapolated based on accurately measured torque sensitivities across the cantilever width along a few cantilever lengths. The uncertainty of the torque sensitivity at the location of the integrated tip was about 13%, which is significantly smaller than those for other calibration methods in a liquid environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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