본 연구에서는 누설자속법을 적용한 저장용 탱크 바닥판재의 부식측정 기술에 관한 연구를 수행하였다. 시험편은 두께 6mm 및 10mm 강판에 20%, 40% 60% 80%의 깊이를 갖는 홈을 가공한 대비시험편을 사용하였다. 영구자석을 이용하여 요크를 제작하고 홀센서를 이용하여 시험편에서 누설자속을 측정하였다. 실험결과는 인공홈에서 발생된 누설자속을 효과적으로 검출할 수 있다는 것을 보여주었다. 또한 transverse형 홀센서를 이용하여 시험편에 가공한 홈의 크기를 근사적으로 측정할 수 있다는 결과를 제시하였다. 홈의 위치에 따른 누설자속 진폭을 측정한 결과, 누설자속법으로는 판재 상, 하부의 홈 위치를 구별할 수 없다는 것이 밝혀졌고, lift-off 거리에 따라서 진폭이 현저하게 변하기 때문에 고정된 lift-off 거리를 유지하는 것이 중요하다는 사실을 보여주었다.
최근 항공측량분야에서 항측용 디지털카메라와 라이다 및 GPS/INS와 같은 센서들을 이용해 다양한 공간정보를 획득하고 있다. 또한 GPS/INS와 항측용 디지털카메라의 연계를 통한 Direct Georeferencing 기술이 널리 활용되고 있다. 하지만 여러 센서의 결합에 따른 센서검정(Sensor Calibration)을 실시해야 하는 문제점이 따른다. 특히, 통합센서의 Boresight Calibration은 GPS/INS 항공삼각측량 및 Direct-georeferencing을 사용하는 작업절차에서 중요한 요소이다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 항공기용 센서의 검정을 위한 국가차원의 테스트베드를 세종시 부지에 설치하고 항공영상의 항공삼각측량에 의해 함께 사용되는 GPS와 INS 센서결합에 따른 정확한 검정을 수행하여 시스템 변수의 정의, 시스템적인 에러를 평가하고 Direct Georeferencing에 필요한 외부표정요소 직접결정을 위한 효율적인 방법의 조사와 통합된 센서의 정확도 평가를 수행하였다.
본 논문에서는 소출력 무선통신기술을 기반으로 분산 배치된 센서노드의 상태를 감시하고 제어를 수행하는 USN(Ubiquitous Sensor Network)시스템을 철도의 열차제어에 활용하기 위한 신뢰도 모델링결과를 제시한다. 일반적인 USN시스템은 센서노드, 게이트웨이, 서버로 구분할 수 있으며, 본 논문에서는 USN의 구성요소 중 다수의 센서노드간 무선망을 관리하고 정보를 취합하는 게이트웨이를 대상으로 신뢰성 및 안전성을 평가하고 향상시키기 위한 설계방안을 연구하였다. 이를 위해 일반적으로 사용되는 게이트웨이의 신뢰도와 안전무결성수준을 정량적으로 예측하고, 취약부분을 선별한 후 보완설계를 실시하여 향상된 게이트웨이의 신뢰성 및 안전성을 관련 규격에 따라 입증함으로써 열차제어에 대한 USN 게이트웨이 적용 가능성을 검토하였다.
Very decisive progress was made in advancing fundamental POL-IN-SAR theory and algorithm development during the past decade. This was accomplished with the aid of airborne & shuttle platforms supporting single -to-multi-band multi-modal POL-SAR and also some POL-IN-SAR sensor systems, which will be compared and assessed with the aim of establishing the hitherto not completed but required missions such as tomographic and holographic imaging. Because the operation of airborne test-beds is extremely expensive, aircraft platforms are not suited for routine monitoring missions which is better accomplished with the use drones or UAVs. Such unmanned aerial vehicles were developed for defense applications, however lacking the sophistic ation of implementing advanced forefront POL-IN-SAR technology. This shortcoming will be thoroughly scrutinized resulting in the finding that we do now need to develop most rapidly POL-IN-SAR drone-platform technology especially for environmental stress-change monitoring with a great variance of applications beginning with flood, bush/forest-fire to tectonic-stress (earth-quake to volcanic eruptions) for real-short-time hazard mitigation. However, for routine global monitoring purposes of the terrestrial covers neither airborne sensor implementation - aircraft and/or drones - are sufficient; and there -fore multi-modal and multi-band space-borne POL-IN-SAR space-shuttle and satellite sensor technology needs to be further advanced at a much more rapid phase. The existing ENVISAT with the forthcoming ALOSPALSAR, RADARSAT-2, and the TERRASAT will be compared, demonstrating that at this phase of development the fully polarimetric and polarimetric-interferometric modes of operation must be viewed and treated as preliminary algorithm verification support modes and at this phase of development are still not to be viewed as routine modes.
Sun, Ke;Zhang, Wei;Ding, Huaping;Kim, Robin E.;Spencer, Billie F. Jr.
Smart Structures and Systems
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제19권1호
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pp.1-10
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2017
The operation of subway trains induces secondary structure-borne vibrations in the nearby underground spaces. The vibration, along with the associated noise, can cause annoyance and adverse physical, physiological, and psychological effects on humans in dense urban environments. Traditional tethered instruments restrict the rapid measurement and assessment on such vibration effect. This paper presents a novel approach for Wireless Smart Sensor (WSS)-based autonomous evaluation system for the subway train-induced vibrations. The system was implemented on a MEMSIC's Imote2 platform, using a SHM-H high-sensitivity accelerometer board stacked on top. A new embedded application VibrationLevelCalculation, which determines the International Organization for Standardization defined weighted acceleration level, was added into the Illinois Structural Health Monitoring Project Service Toolsuite. The system was verified in a large underground space, where a nearby subway station is a good source of ground excitation caused by the running subway trains. Using an on-board processor, each sensor calculated the distribution of vibration levels within the testing zone, and sent the distribution of vibration level by radio to display it on the central server. Also, the raw time-histories and frequency spectrum were retrieved from the WSS leaf nodes. Subsequently, spectral vibration levels in the one-third octave band, characterizing the vibrating influence of different frequency components on human bodies, was also calculated from each sensor node. Experimental validation demonstrates that the proposed system is efficient for autonomously evaluating the subway train-induced ambient vibration of underground spaces, and the system holds the potential of greatly reducing the laboring of dynamic field testing.
SAR SLC 영상을 취득하기 위해 원시 자료로부터 BPA 기반 영상복원을 수행할 때 정확한 GNSS-INS 센서의 위치 및 속도 정보를 획득하는 것은 중요하다. BPA 기반 영상복원을 수행한 연구에서 기기 오차 보정을 위해 Kalman Filter를 적용하였으나, 대부분 1회 적용하여 효과적으로 오차를 제거하였는지 판단하기 어렵다. 본 연구에서는 GNSS-INS 센서의 위치 및 속도 정보에 Kalman Filter를 복수회 적용한 뒤 BPA를 이용하여 영상복원을 수행하여 기기 오차 보정에 효과적인 필터링 횟수를 평가하고자 하였다. 이를 위해 2회의 항공기 실험을 진행하여 SAR 원시 자료를 취득하였고, 이들에 해당하는 GNSS-INS 센서 정보에 대해 실질적이고 연속적으로 Kalman Filter를 적용하였다. 본 연구를 통해 상이한 이동 경로를 가지는 GNSS-INS 정보가 상응하는 FMCW-SAR 영상의 BPA 기반 최적 영상복원에 필요한 Kalman Filter 적용 횟수에 영향을 미칠 수 있다는 것을 확인하였다.
최근 대도시 핵심 교통수단인 도시철도의 대중화와 노후화에 따른 다양한 문제점이 발생되고 있다. 본 연구에서는 이의 해결을 위해 스마트폰 내장형 가속도센서와 이를 활용한 애플리케이션을 사용하여 대구광역시 도시철도 1호선 전 구간에 대한 진동가속도를 측정하고 열차진동 특성을 평가하였다. 이를 위해 국내 철도차량 진동 측정 방법(KS R9160)을 따라 주행 시 발생하는 3축 방향 가속도를 기반으로, 32개 역사 구간 및 방향 별 진동가속도 특성을 분석하였다. 또한, 1997년 개통 당시 측정된 주요 구간 진동가속도와의 비교를 통해 열차 진동환경 변화에 따른 진동증폭 양상을 모니터링하였다. 진동가속도 분석 결과, 20년에 걸친 철도시설 환경의 노후화에 따른 수평 및 수직 방향 진동가속도 증가 특성을 확인하였다. 본 연구의 결과는 추후 도시철도 승차감 평가와 주변 구조물에 대한 진동영향성 평가를 위한 주요한 자료로서의 가치가 있을 것으로 판단된다.
본 연구의 목적은 다양한 이기종 지문입력 센서의 호환을 위한 지문 특징점 보정 알고리즘 개발이다. 본 연구에서는 이기종 지문입력 센서간의 매칭을 위하여 영상 기반의 센서 평가 방법에 따라 Ink-Stamped방법과 인조패턴 방법을 이용하여 평가하였다. 본 연구에서 제안한 보정 알고리즘은 영상 레벨과 템플릿 레벨 모두에서 보정 가능하며, 상대 센서의 사양에 맞도록 보정하는 상대적 해상도 보정 방법과 500, DPI 종횡비(Aspect Ratio)가 1인 사양에 맞도록 보정하는 공통해상도 보정 방법이다. 특히 템플릿 레벨에서의 보정은 특징점이 보정됨에 따라 방향 보정이 변하게 되는데 이를 보정하기 위하여 단위 벡터 방법을 제안한다. 따라서 제안한 보정 알고리즘을 이용한 결과 보정 전 보다 보정 후의 EER 에러가 전체적으로 64.8% 개선됨을 확인 할 수 있었다. 본 연구를 통해 이기종 지문 인식 시스템 통합 시 요구되어지는 비용을 최소화하고 최종 사용자의 편의성을 도모할 수 있으며, 나아가 국가 간 바이오 정보 공유 및 출입국 관리 시스템에 적용하기에도 유용할 것이다.
In this study, we performed cross calibration of KOMPSAT-3 AEISS imaging sensor with reference to normalized pixels in the Landsat 8 OLI scenes of homogenous ROI recorded by both sensors between January 2014 and December 2019 at the Libya 4 PICS. Cross calibration is using images from a stable and well-calibrated satellite sensor as references to harmonize measurements from other sensors and/or characterize other sensors. But cross calibration has two problems; RSR and temporal difference. The RSR of KOMPSAT-3 and Landsat 8 are similar at the blue and green bands. But the red and NIR bands have a large difference. So we calculate SBAF of each sensor. We compared the SBAF estimated from the TOA Radiance simulation with KOMPSAT-3 and Landsat 8, the results displayed a difference of about 2.07~2.92% and 0.96~1.21% in the VIS and NIR bands. Before SBAF, Reflectance and Radiance difference was 0.42~23.23%. Case of difference temporal, we simulated by 6S and Landsat 8 for alignment the same acquisition time. The SBAF-corrected cross calibration coefficients using KOMPSAT-3, 6S and simulated Landsat 8 compared to the initial cross calibration without correction demonstrated a percentage difference in the spectral bands of about 0.866~1.192%. KOMPSAT-3 maximum uncertainty was estimated at 3.26~3.89%; errors due to atmospheric condition minimized to less than 1% (via 6S); Maximum deviation of KOMPSAT-3 DN was less than 1%. As the result, the results affirm that SBAF and 6s simulation enhanced cross-calibration accuracy.
농업에서의 무인기는 촬영 영역은 작지만, 위성이 가지지 못하는 초고해상도의 영상 수집이 가능하며, 작물의 생물계절에 맞는 영상을 적시에 획득 할 수 있어 들녘단위 농경지의 모니터링에 유용하게 사용될 수 있다. 하지만 무인기의 경우 위성과 달리 다양한 카메라와 촬영 환경에 따른 다중시기 영상을 활용하기 때문에 시계열 영상 활용을 위해서는 정규화 된 영상자료를 활용하는 것이 필수적으로 요구된다. 본 연구는 무인기 다중분광 영상의 농업 모니터링 시계열 활용을 위해 촬영 환경에 따른 무인기 반사율 및 식생지수의 변동성을 분석하였다. 촬영 고도, 촬영 방향, 촬영시간, 운량과 같은 환경요인에 따른 반사율 변동성은 8%에서 11%로 매우 크게 나타났으나, 식생지수의 변동성은 1% ~ 5%로 안정적인 것을 확인 할 수 있었다. 이러한 현상은 무인기 다중분광센서의 특성과 후처리 프로그램의 정규화 등 다양한 원인이 존재하는 것으로 판단된다. 따라서 무인기 영상의 시계열 활용을 위해서는 식생지수와 같은 밴드비율함수를 활용하는 것이 권장되며 촬영 시 가능한 동일한 촬영시간, 촬영 고도, 촬영 방향을 설정하여 시계열 영상의 변동성을 최소화하는 것이 권장된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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