Recently, unmanned aerial vehicles (UAV, Drone) are highly regarded for their potential in the agricultural field, and research and development are actively conducted for various purposes. Therefore, in this study, to present a framework for tracking research trends in UAV use in the agricultural field, we secured a keyword search strategy and analyzed social network, a methodology used to analyze recent research trends or technological trends as an analysis model applied. This study consists of three stages. As a first step in data acquisition, search terms and search formulas were developed for experts in accordance with the Keyword Search Strategy. Data collection was conducted based on completed search terms and search expressions. As a second step, frequency analysis was conducted by country, academic field, and journal based on the number of thesis presentations. Finally, social network analysis was performed. The analysis used the open source programming language 'Python'. Thanks to the efficiency and convenience of unmanned aerial vehicles, this field is growing rapidly and China and the United States are leading global research. Korea ranked 18th, and bold investment in this field is needed to advance agriculture. The results of this study's analysis could be used as important information in government policy making.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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pp.229-234
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2006
Acquisition is to detect the presence of the GPS signal. Once the signal is detected, the estimated frequency and code phase are passed to a tracking loop to demodulate the navigation data. In order to detect the weak signal, multiple length of data integration is always needed. In this paper, we present five different acquisition approaches based on circular correlation and Fast Fourier Transform (FFT), using coherent as well as non-coherent integration techniques for the multiple length of collected GPS satellite signal. Moreover a general approach of determining the acquisition threshold is introduced based on noise distribution which has been proved effective, and independent of the hardware. In the end of this paper, the processing speed and acquisition gain of each method are illustrated, compared, and analyzed. The results show that coherent approach is much more time consuming compared to noncoherent approaches, and in the case of multiple length of data integration from 2ms to 8ms, the processing times consumed by the fastest non-coherent acquisition method are only 25.87% to 1.52% in a single search, and 34.76% to 1.06% in a global search of those in the coherent acquisition. However, coherent acquisition also demonstrates its better performance in the acquisition gain, and in the case of 8ms of data integration it is 4.23 to 4.41 dB higher than that in the non-coherent approaches. Finally, an applicable scheme of combining coherent and non-coherent acquisition approaches in the development of a real-time Software GPS receiver in the University of Tokyo is provided.
농업용 저수지는 전국적으로 중요한 수자원으로 기후변화에 따른 가뭄과 같은 이상기후의 영향에 취약한 특성을 가지며 적절한 운영을 위해 강화된 관리가 필요하다. 지속적인 모니터링을 통한 수위 추적(water level tracking)이 필요하지만 현실적인 문제로 현장 실측 및 관측이 어려운 실정이다. 본 연구는 저수지 수표면적을 측정하기 위해 광역 모니터링이 가능한 위성레이더 자료를 이용하여 4가지 AI 모델 간의 수체 탐지 성능에 대해 객관적인 비교를 제시한다. 위성 레이더자료는 Sentinel-1 SAR 이미지를 사용하였으며, 광학영상과 달리 기상환경에 영향을 적게 받기 때문에 장기 모니터링에 적합하다. 드론 이미지, Sentinel-1 SAR 그리고 DSM 데이터를 사용하여 Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Artificial Neural Network (ANN), Automated Machine Learning (AutoML)의 4가지 AI 모델을 구축했다. 연구대상 저수지는 총 22개소로 유효저수량이 30만톤 미만의 중소형 저수지이다. 총 45개 이미지가 모델 훈련과 검증에 사용되었으며, 연구 결과 AutoML 모델이 Accuracy=0.92, mIoU=0.81로 다른 3가지 모델에 비해 수체 픽셀 분류에서 0.01-0.03 더 나은 것을 보여주었다. 해당 결과는 SAR 영상으로부터 AutoML을 이용한 중소형 저수지 대상의 수체 분류 기법이 기존의 머신러닝 기법만큼의 성능을 보이는 것을 보여주었고, 학습을 통한 수표면적 분류 기술의 저수지 모니터링에 대한 적용 가능성을 보여주었다.
본 논문에서는 자체발성음을 이용한 실내공간정보 획득과 이를 이용한 공간뒤틀림 및 상호간섭 제거기법을 제안하였다. 제안한 기법은 자체발성음 기반 청취자 위치추적 부분과 공간뒤틀림 및 상호간섭 제거 부분으로 구성된다. 각기 다른 아는 위치에 있는 마이크로 수신한 청취자 자체발성음의 도달지연시간차를 추정-상관기를 사용해 추정하고, 추정된 도달지연시간차를 사용해 테일러 급수 추정법으로 청취자 위치해를 구한다. 이렇게 얻은 공간정보를 바탕으로 청취자위치의 머리전달함수를 얻고, 이를 활용해 공간뒤틀림 및 상호간섭을 제거한다. 제안한 기법의 성능평가를 위해 남성 및 여성 각 50명씩, 모두 100명의 자체발성음 데이터베이스를 구축하였으며, 100명이 각각 10회씩 생성한 자체발성음을 위치추적 성능평가에 사용하였다. 평가결과 음향효과의 차이를 느끼지 못하는 평균제곱측위오차가 $0.07m^2$이내일 확률이 약 70%~90%로 나타났다. 그리고 공간뒤틀림 및 상호간섭 제거기법의 성능평가를 위해 실시한 주관평가에서 약 70%의 평가자가 음향효과가 개선된 것으로 평가하였다.
International Journal of Vascular Biomedical Engineering
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제1권2호
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pp.30-35
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2003
Flow characteristics of blood flow in a micro channel were investigated experimentally using a micro-PIV (Particle Image Velocimetry) velocity field measurement technique. The main objective of this study was to understand the real blood flow in micron-sized blood vessels. The Reynolds number based on the hydraulic diameter of micro-channel for deionized (DI) water was about Re=0.34. For each experimental condition, 100 instantaneous velocity fields were captured and ensemble-averaged to get the spatial distributions of mean velocity. In addition, the motion of RBC (Red Blood Cell) was visualized with a high-speed CCD camera. The captured flow images of nano-scale fluorescent tracer particles in DI water were clear and gave good velocity tracking-ability. However, there were substantial velocity variations in the central region of real blood flow in a micro-channel due to the presence of red blood cells.
IDGPS(Inverted Differential Global Positioning System)는 GPS의 위치 결정 정밀도를 향상시키는 여러 기법들 중 하나로서 주로 차량 위치 추적이나 물류 시스템에 이용된다. 본 연구에 적용된 IDGPS 기법은 사용자측에서 보내준 GPS 위치해와 위성정보, 그리고 기준국에서 생성된 오차 보정 정보를 이용해 관제국에서 사용자의 위치를 보정하는 것이다. 기준국과 사용자에서 발생한 오차들의 공간적 비상관성(spatial decorrelation)으로 인해 생길 수 있는 정밀도 보정 효과의 저하를 여러 개의 기준국을 이용한 NIDGPS(Network IDGPS)를 통해 해결하였다. 차량항법용 수신기를 사용자 수신기로서 사용하여 실험한 결과, IDGPS와 NIDGPS를 통해 단독 측위에 비해 평균적으로 2배 이상 정밀도가 향상됨을 확인할 수 있었다.
In this paper we propose a method of detecting moving object in H.264/AVC bitstream by representing the $4{\times}4$ block partition units as nodes of graph. By constructing hierarchical graph by taking into account the relation between nodes and the spatial-temporal relations between graphs in frames, we are able to track small objects, distinguish two occluded objects, and identify objects that move and stop alternatively.
본 연구는 토지적성평가 우선개발 항목 중 적법훼손지의 정확한 공간정보의 추출을 위해 Google Earth 영상을 이용하여 분석하였다. 현재 공시지가대장과 건축물대장의 속성정보만을 이용하여 일필지의 면적이내 경계를 추출하고 있어 적법훼손지의 필지별 정확한 세부적인 공간정보를 추출할 수 없는 현실이다. 따라서 본 연구의 Google Earth 영상을 이용한 결과 적법훼손지의 정확한 필지별 면적 및 경계를 구체적으로 추출하는 추적기법개발을 제시하였다. 또한 Google Earth 영상을 이용한 추적기법개발에 따른 일 필지의 정확한 세부 공간정보를 평가한 결과 지적도에 일부 편입되는 적법훼손지의 위치 및 면적등과 관련된 구체적인 일필지의 공간정보를 분석할 수 있었다. 따라서 적법 훼손지를 정확히 구축함으로써 관리지역 세분제도에 계획 생산 보전관리지역에 대한 정확한 평가를 위한 기초적인 참고자료로서 활용 될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 도시계획결정 이후 예산등의 이유로 장기간 집행되지 않은 도시계획 도로시설의 가시적인 관리 및 활용에 있어 참고자료의 하나로서 Google Earth 영상을 이용하였다. 연구 대상지의 Google Earth 영상을 취득하여 미집행 시설을 추적한 결과, 실제의 토지이용현황을 구체적으로 반영함과 동시에 시간과 경제적 비용을 절약할 수 있는 추적방법으로 평가 되었다. 향후 미집행 시설의 관리나 집행 시 기초적인 참고자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문은 레미콘 차량의 관제 및 관리, 레미콘 플랜트의 효율적 운영을 위해 시행되고 있는 레미콘차량 관제 시스템의 최적 좌표 전송 주기를 평가하고자 하였다. 이를 위해 실제적으로 레미콘차량 관제 시스템을 운영 중인 레미콘회사를 사례로 2010년 5월 한달 간 운행된 20대의 차량에 30초, 1분, 3분, 5분 간격으로 수신 된 좌표 주기별 거리와 실제로 운행 된 거리를 비교하였다. 또한 최적 좌표전송주기를 평가하기 위해 30초, 1분, 3분, 5분 간격으로 전송되는 주기별 Packet 계산표에 따라 데이터 요금제를 비교 환산하여 비용 대비 최적의 좌표전송주기를 평가 하였다. 그 결과 1분 간격의 송신주기가 오차율이 2.34%, 1일 8시간 운행기준 월 송신요금이 10,000원으로 나타나 가장 합리적으로 분석되었다. 그러나 좌표전송에서 비정상적인 값이 수신 될 경우 그에 대한 방안이내 처리 절차 등의 추가적인 연구의 필요성이 제기된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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