In this paper, a method of using Software Defined Radio (SDR) is proposed for improving the accuracy of identifying two kinds of signals as Wireless Fidelity (Wi-Fi) signal and Bluetooth signal at the same frequency band of 2.4 GHz based on the time-domain signal characteristic. An SDR device was set up for collecting transmitting signals from Wi-Fi access points (Wi-Fi) and mobile phones (Bluetooth). Different characteristics between Wi-Fi and Bluetooth signals were extracted from the measured result. The SDR device is programmed with a Wi-Fi and Bluetooth detection algorithm and a collision detection algorithm to detect and verify the Wi-Fi and Bluetooth signals based on collected IQ data. These methods are necessary for some applications like wireless communication optimization, Wi-Fi fingerprint localization, which helps to avoid interference and collision between two kinds of signals.
In this study, a direct position tracking method for non-circular (NC) signals using distributed passive arrays is proposed. First, we calculate the initial positions of sources using a direct position determination (DPD) approach; next, we transform the tracking into a compensation problem. The offsets of the adjacent time positions are calculated using a first-order Taylor expansion. The fusion calculation of the noise subspace is performed according to the NC characteristics. Because the proposed method uses the signal information from the previous iteration, it can realize automatic data associations. Compared with traditional DPD and two-step localization methods, our novel process has lower computational complexity and provides higher accuracy. Moreover, its performance is better than that of the traditional tracking methods. Numerous simulation results support the superiority of our proposed method.
This paper proposes a photorealistic real-time dense 3D mapping system that utilizes a neural network-based image enhancement method and mesh-based map representation. Due to the characteristics of the underwater environment, where problems such as hazing and low contrast occur, it is hard to apply conventional simultaneous localization and mapping (SLAM) methods. At the same time, the behavior of Autonomous Underwater Vehicle (AUV) is computationally constrained. In this paper, we utilize a neural network-based image enhancement method to improve pose estimation and mapping quality and apply a sliding window-based mesh expansion method to enable lightweight, fast, and photorealistic mapping. To validate our results, we utilize real-world and indoor synthetic datasets. We performed qualitative validation with the real-world dataset and quantitative validation by modeling images from the indoor synthetic dataset as underwater scenes.
In general, a brake system of axle for heavy duty machine as a wheel excavator makes use of wet-type multiple disk brakes. These disk bakes are very important parts of heavy duty machine because they are advanced in durability and braking power, and can be designed compactly. Thus, we designed and made wet-type multiple disk brakes of axle for the 14ton class wheel excavator to be localization of these imported all. These disk brakes were made a comparative test with the existing disk brakes by the SAE No.2 dynamometer, and the friction characteristics as dynamic and static friction coefficient and wear depth of friction paper were measured.
The previous work(Cheong et al., 2006) where the characteristics of acoustic emissions of wind turbines has been investigated according to the methods of power regulation, has showed that the acoustic power of wind turbine using the stall control for power regulation is more correlated with the wind speed than that using the pitch control. In this paper, basically extending this work, the noise generation characteristics of large modern upwind wind turbines are experimentally indentified according to the power regulation methods. To investigate the noise generation mechanisms, the distribution of noise sources in the rotor plane is measured by using the beam-forming measurement system(B&K 7768, 7752, WA0890) consisting of 48 microphones. The array results for the 660 kW wind turbine show that all noise is produced during the downward movement of the blades. This result show good agreement with the theoretical result using the empirical formula with the parameters: the convective amplification; trailing edge noise directivity; flow-speed dependence. This agreement implies that the trailing edge noise is dominant over the whole frequency range of the noise from the 660 kW wind turbine using the pitch control for power regulation.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제24권2호
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pp.82-89
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2000
에지검출은 영상인식의 첫 단계임을 동시에 영상인식의 성능을 좌우하는 아주 중요한 단계이다. 기존의 기울기연산자나 표면접합에 의한 에지검출과 달리 본 논문에서는 에지의 영역정보를 이용한 에지검출 알고리즘을 제시한다. 먼저 에지의 적합한 위치, 에지의 두께 그리고 에지의 길이에 대한 정의를 제시하고, 제시된 에지정의를 기본으로한 12개의 에지검출 윈도우와 알고리즘을 제안하였다. 제안된 12개의 윈도우는 모든 형태의 에지를 추출할 수 있는 에지검출윈도우로써 일반적으로 많이 사용되고 있는 기울기 연산자나 0점교차 연산자인 LoG 연산자보다 좋은 에지검출 성능을 보여 주었다.
최근 들어 국내 방송 프로그램 포맷의 중국 시장 진출 규모가 크게 늘고 있다. 특히 중국과의 포맷 거래는 다른 국가와 달리 단순한 포맷 바이블 판매에 그치는 것이 아니라 공동제작 수준으로 제휴 범위가 확대되고 있음에 따라 국내 미디어 시장에 미칠 파장도 클 것으로 예상된다. 따라서 본 연구에서는 지난 7년간 중국에 진출한 국내 예능 프로그램의 포맷 현황을 분석하여 한중 포맷 거래에 있어 그 진출 방식 및 유형은 어떠한지 그 특성을 도출해 보고자 한다. 국내에서 인기를 끈 예능 프로그램 중에서도 어떤 유형이 중국현지에서 시청률이 높은지 살펴보는 작업은 향후 글로벌 시장을 대상으로 한 포맷 개발 및 유통 다각화 전략 수립에도 일조할 수 있을 것으로 여겨진다.
본 논문에서는 고속 철도 차량의 주행 속도 150~300km/h에서 발생하는 음압을 마이크로폰을 이용하여 측정하고, 주행 속도의 증가에 따라 발생하는 음압의 특성을 분석하였다. 분석된 결과를 통해서 고속철도 차량의 속도 증가와 음압의 관계식을 도출하였으며, 주파수 영역에서 속도 증가에 따른 음압의 증가 특성을 검토하였다. 또한 주행소음 분석을 통해서 고속철도 차량의 주요 소음 발생 위치를 추정하였으며, 마이크로폰 어레이를 활용한 소음지도 분석을 통해서 고속철도 차량의 소음원의 위치를 도출하였다.
The previous work (Cheong et al., 2006) where the characteristics of acoustic emissions of wind turbines has been investigated according to the methods of power regulation, has showed that the acoustic power of wind turbine using the stall control for power regulation is more correlated with the wind speed than that using the pitch control. In this paper, basically extending this work, the noise generation characteristics of large modern upwind wind turbines are experimentally indentified according to the power regulation methods. To investigate the noise generation mechanisms, the distribution of noise sources in the rotor plane is measured by using the Beam-forming measurement system (B&K 7768, 7752, WA0890) consisting of 48 microphones. The array results for the 660 kW wind turbine show that all noise is produced during the downward movement of the blades. This result show good agreement with the theoretical result using the empirical formula with the parameters: the convective amplification; trailing edge noise directivity; flow-speed dependence. This agreement implies that the trailing edge noise is dominant over the whole frequency range of the noise from the 660 kW wind turbine using the pitch control for power regulation.
본 논문에서는 이동로봇의 저가형 위치인식센서로 적합한 PSD(Position Sensitive Detector)센서를 이용하여 거리계측시스템을 개발하였다. PSD 센서는 거리-전압 출력이 비선형적인 단점을 가지고 있어 센서의 특성실험을 통해 선형화가 가능한 변환함수를 제안하였다. 제안한 방법을 검증하기 위하여 거리계측시스템의 하드웨어 및 소프트웨어를 구성하였다 또 피측정체의 색상 및 재질에 따른 출력특성을 실험하고 거리-전압 데이터를 측정하였다. 실측한 데이터를 바탕으로 제안한 선형화함수의 계수를 추출하였다. 마지막으로 제안한 함수에 의한 거리와 실제거리를 비교하여 시스템의 성능 및 정확성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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