IT와 네트워크 기술의 발전으로 새롭게 소개된 클라우드 컴퓨팅은 개인의 인터넷 환경뿐만 아니라 기업들의 서비스 환경에도 많은 변화를 가져다주었다. 특히 저렴한 비용으로 IT 자원을 빌려 쓸 수 있고, 인프라를 구축할 필요가 없으며, 가상화를 이용한 다양한 컴퓨팅 환경을 제공받을 수 있는 것은 클라우드 컴퓨팅 환경이 인기를 얻을 수밖에 없는 이유이기도 하다. 이러한 클라우드 컴퓨팅에서는 다양한 접속 방법과 서비스 제공 범위가 넓어지고 있는 것과 비례하여 공격 위협의 범위 또한 넓어지고 있다. 따라서 악의적인 의도를 갖는 다양한 공격으로부터 자원을 보호해 줄 수 있는 침입탐지시스템이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 자원의 공유와 가상화가 갖는 특성으로 인해 침입이 발생하였을 때 다른 컴퓨팅 환경에 비해 그 피해가 매우 큰 클라우드 컴퓨팅 환경에서 침입탐지시스템이 가져야할 특징에 대하여 분석하였다.
This paper is about the design of 3-axis magnetic sensor module which detects parking and moving vehicle. For the sensor module, MR Sensor from Honeywell of which maximum measurement range is ${\pm}2$[G] is used. It also consisted of amplifier and sensor filter and fabricated $30{\times}50$[mm] PCB. Fabricated sensor module produced helmholtz coil of which the length is 1.2[m] of 3-axis to know the performance. It installed sensor module at the center and measured the detected magnetic field. In result, 3-axis were detected as 0.2~0.3[mG] and the drift of the fluctuation of magnetic field was stabilized at 0.03[mG] unit. For the performance evaluation of the vehicle detection, after the entry and parking of the vehicle, variation of magnetic field was measured as 0.323~0.695[G] which the average 0.5[G] of the earth magnetic field was the center and the range of variation was confirmed as 0.37[G]. Therefore, the designed magnetic sensor can be used as the vehicle detection sensor module.
Chromatographic separation of glycerol monostearate, glycerol distearate and glycerol tristearate (GMS, GDS, and GTS) has been performed by normal phase HPLC method utilizing a Zorbax silica ($250{\times}4.6mm$, $5{\mu}m$) column and hexane-hexane, IPA and ethyl acetate mixtures as the eluent within 20 min. The observed reproducibility was less than 5% RSD, Suggesting that ELSD was an effective tool for detection of the glycerol stearates of low volatility without chromophore. The detection limits were in the concentration range of 0.3~2 mg/L, and the calibration curves (the log-log plots) were linear in the range of 4~1000 mg/L (with the slopes of 1.06~1.32). The application of the analytical procedure without pretreatment demonstrated that the proposed chromatographic method would be practical for a routine analysis of commercial products.
Aircraft's operational effectiveness is reduced due to threats from enemy anti-aircraft weapons, which is a weak point. In particular, guided missiles, which pose a threat to aircraft, are rapidly developing due to technological advancements in seekers, and are classified as one of the important technologies in weapon systems. Missile approach warning equipment installed to ensure aircraft survivability detects guided missiles and provides relevant information to respond. Tests were conducted domestically to verify the detection level of missile approach warning equipment, and test results were presented under various test conditions.
Cells of a PV (photovoltaic) module can suffer defects due to various causes resulting in a loss of power output. As a malfunctioning cell has a higher temperature than adjacent normal cells, it can be easily detected with a thermal infrared sensor. A conventional method of PV cell inspection is to use a hand-held infrared sensor for visual inspection. The main disadvantages of this method, when applied to a large-scale PV power plant, are that it is time-consuming and costly. This paper presents an algorithm for automatically detecting defective PV panels using images captured with a thermal imaging camera from an UAV (unmanned aerial vehicle). The proposed algorithm uses statistical analysis of thermal intensity (surface temperature) characteristics of each PV module to verify the mean intensity and standard deviation of each panel as parameters for fault diagnosis. One of the characteristics of thermal infrared imaging is that the larger the distance between sensor and target, the lower the measured temperature of the object. Consequently, a global detection rule using the mean intensity of all panels in the fault detection algorithm is not applicable. Therefore, a local detection rule was applied to automatically detect defective panels using the mean intensity and standard deviation range of each panel by array. The performance of the proposed algorithm was tested on three sample images; this verified a detection accuracy of defective panels of 97% or higher. In addition, as the proposed algorithm can adjust the range of threshold values for judging malfunction at the array level, the local detection rule is considered better suited for highly sensitive fault detection compared to a global detection rule. In this study, we used a panel area extraction method that we previously developed; fault detection accuracy would be improved if panel area extraction from images was more precise. Furthermore, the proposed algorithm contributes to the development of a maintenance and repair system for large-scale PV power plants, in combination with a geo-referencing algorithm for accurate determination of panel locations using sensor-based orientation parameters and photogrammetry from ground control points.
Recent developments in robotics and intelligent vehicle area, bring interests of people in an autonomous driving ability and advanced driving assistance system. Especially fully automatic parking ability is one of the key issues of intelligent vehicles, and accurate parked vehicles detection is essential for this issue. In previous researches, many types of sensors are used for detecting vehicles, 2D LiDAR is popular since it offers accurate range information without preprocessing. The L shape feature is most popular 2D feature for vehicle detection, however it has an ambiguity on different objects such as building, bushes and this occurs misdetection problem. Therefore we propose the accurate vehicle detection method by using a 3D complete vehicle model in 3D point clouds acquired from front inclined 2D LiDAR. The proposed method is decomposed into two steps: vehicle candidate extraction, vehicle detection. By combination of L shape feature and point clouds segmentation, we extract the objects which are highly related to vehicles and apply 3D model to detect vehicles accurately. The method guarantees high detection performance and gives plentiful information for autonomous parking. To evaluate the method, we use various parking situation in complex urban scene data. Experimental results shows the qualitative and quantitative performance efficiently.
화학재난 발생시 현장대응 요원들은 사건 원인물질의 성상과 잔류오염 농도를 신속 정확하게 파악해야 한다. 또한 화학재난 현장에서의 적절한 대응절차 진행을 위해서는 화학물질의 성상과 오염농도 확인은 필수적이다. 이를 위해 현장에서 사용하는 각 장비의 특징을 알아보고자 한다. 현장대응장비는 모든 화학물질을 확인할 수 없으며, 각 장비별로 물질탐지에 제한적이다. 장비별 물질탐지 범위와 상호보완성을 고려해야 한다. 본 연구에서는 현장 활용장비인 간이탐지 킷과 검지관식 탐지장비, 전자식 탐지장비의 신속한 현장 활용을 위한 대응절차를 마련하여 현장대응에 도움을 주고자 한다.
Nowadays, the axle counter has been developed to the wide range of the track circuit blocks as well as the wheel detection device. The axle counter, as becoming an important device for the high speed railway, must be guaranteed in accordance with the safety. With considering the safety and the high speed, performance evaluation a wheel detection sensor is described in this paper. To increase the safety, digital proximity sensor instead of analog is employed in the wheel detection sensor. Therefor the wheel detection sensor can minimize noisy signals caused by the harsh railway environments. And, to meet the high speed railway requirements, the performance of the wheel detection sensor is also successfully verified using the speed simulator at the velocity 500Km/h.
In walking guide robot, a guide vehicle detects an obstacle distribution in the walking space using range sensors, and generates a 3D grid map to map the obstacle information and the tactile display. And the obstacle information is transferred to a blind pedestrian using tactile feedback. Based on the obstacle information a user plans a walking route and controls the guide vehicle. The algorithm for 3D detection of an obstacle distribution and the method of mapping the generated obstacle map and the tactile display device are proposed in this paper. The experiment for the 3D detection of an obstacle distribution using ultrasonic sensors is performed and estimated. The experimental system consisted of ultrasonic sensors and control system. In the experiment, the detection of fixed obstacles on the ground, the moving obstacle, and the detection of down-step are performed. The performance for the 3D detection of an obstacle distribution and space mapping is verified through the experiment.
레이더의 스캔특성에 의해 ES 시스템에 수신된 탐색 레이더 신호의 펄스세기는 펄스마다 일정하지 않다. 이러한 펄스세기의 변화는 ES 탐지손실을 유발하므로 스캔에 따른 탐지손실을 ES 탐지거리 방정식에 고려하여야 한다. 본 논문에서는 원형스캔에 대하여 ES 탐지손실을 이론적으로 분석하고, 정량적으로 예측할 수 있는 모델을 제안하였다. 실제 레이더에 대해 탐지손실을 측정한 결과, 제안된 모델이 원형 스캔에 관계된 ES 탐지손실 모델로 적합함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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