ROCSAT-2 mission is to daily image over Taiwan and the surrounding area for disaster monitoring, land use, and ocean surveillance during the 5-year mission lifetime. The satellite will be launched in December 2003 into its mission orbit, which is selected as a 14 rev/day repetitive Sun-synchronous orbit descending over (120 deg E, 24 deg N) and 9:45 a.m. over the equator with the minimum eccentricity. National Space Program Office (NSPO) is developing a ROCSAT-2 Image Processing System (IPS), which aims to provide real-time high quality image data for ROCSAT-2 mission. A simulated ROCSAT-2 image, based on Level 1B QuickBird Data, is generated for IPS verification. The test image is comprised of one panchromatic data and four multispectral data. The qualification process consists of four procedures: (a) QuickBird image processing, (b) generation of simulated ROCSAT-2 image in Generic Raw Level Data (GERALD) format, (c) ROCSAT-2 image processing, and (d) geometric error analysis. QuickBird standard photogrammetric parameters of a camera that models the imaging and optical system is used to calculate the latitude and longitude of each line and sample. The backward (inverse model) approach is applied to find the relationship between geodetic coordinate system (latitude, longitude) and image coordinate system (line, sample). The bilinear resampling method is used to generate the test image. Ground control points are used to evaluate the error for data processing. The data processing contains various coordinate system transformations using attitude quaternion and orbit elements. Through the qualification test process, it is verified that the IPS is capable of handling high-resolution image data with the accuracy of Level 2 processing within 500 m.
Kim, Mi-jin;Kim, Ji-ho;Lee, Dong-hyeon;Han, Jung-hoon
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.9
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pp.49-57
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2022
Currently, the problem of food shortage is emerging in our society due to climate problems and an increase population in the world. As a solution to this problem, we propose a multi-remote control smart farm that combines artificial intelligence (AI) and information and communication technology (ICT) technologies. The proposed smart farm integrates ICT technology to remotely control and manage crops without restrictions in space and time, and to multi-control the growing environment of crops. In addition, using Arduino and deep-learning technology, a smart farm capable of multiple control through a smart-phone application (APP) was proposed, and Ai technology with various data securing and diagnosis functions while observing crop growth in real-time was included. Various sensors in the smart farm are controlled by using the Arduino, and the data values of the sensors are stored in the built database, so that the user can check the stored data with the APP. For multiple control for multiple crops, each LED, COOLING FAN, and WATER PUMP for two or more growing environments were applied so that the user could control it conveniently. And by implementing an APP that diagnoses the growth stage through the Tensor-Flow framework using deep-learning technology, we developed an application that helps users to easily diagnose the growth status of the current crop.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.52
no.2
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pp.35-42
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2010
In this paper, we propose a ubiquitous Farming Diary System which can support the easy and reliable recording of a farming diary for the certificate on environment-friendly agricultural products by using the USN(Ubiquitous Sensor Network) technologies. By using growth-related data, the system can also control farming facilities remotely and automatically. To achieve this goal, the UFDS(Ubiquitous Farming Diary System) is consisted with 3 layers. The first 'physical layer' can collect data from sensors, cameras and facilities then controls the growth environment based on the analyzed information. The second 'Middle layer' can process and store the data from 'physical layer' to sensor manager, image manager, control manager and diary manager separately. The third 'application layer' can provide growth-related services to users through various applications. The UFDS can recording grow history information automatically and Easily. Besides, the system can make an accurate and reliable farming diary with multimedia information such as motion and sound. Furthermore, environmental information such as temperature, humidity, luminance and soil conditions (soil temperature, soil humidity, soil EC) can be monitored in real-time and the facilities managed in remote sites.
Sun, Guolin;Boateng, Gordon Owusu;Huang, Hu;Jiang, Wei
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.8
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pp.3821-3841
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2019
Cloud radio access networks (C-RANs) have been regarded in recent times as a promising concept in future 5G technologies where all DSP processors are moved into a central base band unit (BBU) pool in the cloud, and distributed remote radio heads (RRHs) compress and forward received radio signals from mobile users to the BBUs through radio links. In such dynamic environment, automatic decision-making approaches, such as artificial intelligence based deep reinforcement learning (DRL), become imperative in designing new solutions. In this paper, we propose a generic framework of autonomous cell activation and customized physical resource allocation schemes for energy consumption and QoS optimization in wireless networks. We formulate the problem as fractional power control with bandwidth adaptation and full power control and bandwidth allocation models and set up a Q-learning model to satisfy the QoS requirements of users and to achieve low energy consumption with the minimum number of active RRHs under varying traffic demand and network densities. Extensive simulations are conducted to show the effectiveness of our proposed solution compared to existing schemes.
With the rapid advance of the semiconductor and Information and communication technologies, remote environment monitoring technology, which can detect and analyze surrounding environmental conditions with various types of sensors and wireless communication technologies, is also drawing attention. However, since the conventional remote environmental monitoring systems require external power supplies, it causes time and space limitations on comfortable usage. In this study, we proposed the concept of the self-powered remote environmental monitoring system by supplying the power with the levitation-electromagnetic generator (L-EMG), which is rationally designed to effectively harvest biomechanical energy in consideration of the mechanical characteristics of biomechanical energy. In this regard, the proposed L-EMG is designed to effectively respond to the external vibration with the movable center magnet considering the mechanical characteristics of the biomechanical energy, such as relatively low-frequency and high amplitude of vibration. Hence the L-EMG based on the fragile force equilibrium can generate high-quality electrical energy to supply power. Additionally, the environmental detective sensor and wireless transmission module are composed of the micro control unit (MCU) to minimize the required power for electronic device operation by applying the sleep mode, resulting in the extension of operation time. Finally, in order to maximize user convenience, a mobile phone application was built to enable easy monitoring of the surrounding environment. Thus, the proposed concept not only verifies the possibility of establishing the self-powered remote environmental monitoring system using biomechanical energy but further suggests a design guideline.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.7
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pp.597-606
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2020
Because the USV(Unmanned Surface Vehicle) is capable of remote control or autonomous navigation at sea, it can secure the superiority of combat power while minimizing human losses in a future combat environment. To plan the technology for the development of USV, the trend analysis of related technology and the selection of promising technology should be preceded, but there has been little research in this area. The purpose of this paper was to measure and evaluate the technology trends quantitatively. For this purpose, this study analyzed the technology trends and selected promising/declining technologies using topic modeling of papers and patent data. As a result of topic modeling, promising technologies include control and navigation, verification/validation, autonomous level, mission module, and application technology, and declining technologies include underwater communication and image processing technology. This study also identified new technology areas that were not included in the existing technology classification, e.g., technology related to research and development of USV, artificial intelligence, launch/recovery, and operation, such as cooperation with manned and unmanned systems. The technology trends and new technology areas identified through this study may be used to derive key technologies related to the development of the USV and establish appropriate R&D policies.
Recently, the importance of elemental technologies constituting smart factories is increasing due to the 4th Industrial Revolution, and simulation is widely used as a tool to learn these technologies. In particular, PID control is an automatic control technique used in various fields, and most of them analyze mathematical models in certain situations or research on application development with built-in controllers. In actual educational environment requires PID simulator training as well as PID control principles. In this paper, we propose a model that enables education and practice of various PID controls through 3D simulation. The proposed model implemented virtual balls and Fan and implemented PID control by configuring a system so that the force can be lifted by the air pressure generated in the Fan. At this time, the height of the ball was expressed in a graph according to each gain value of the PID controller and then compared with the actual system, and through this, satisfactory results sufficiently applicable to the actual class were confirmed. Through the proposed model, it is expected that the rapidly increasing elemental technology of smart factories can be used in various ways in a remote classroom environment.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.22
no.4
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pp.11-18
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2017
The Objective of this Study is to Prove the Effectiveness of a Smart Water Management(SWM) Technology. The SWM Technology can Reduce the Production Cost using Internet of Thing(IoT) Technology that Utilizes Remote Metering of Consumer's Water usage and Reduce the Leakage of Supply Facilities. The SWM Demonstration Model Installed a Remote Water Leakage Sensor, Smart Metering and Micro Multi Sensor in Water Supply Facility, and Provided Real-Time Monitoring of the Operation Status. Consumers can be Provided the usage of Tap Water and the Water Puality through a Smart Phone Application. At this Time, we Surveyed Whether Consumers save the Tap Water or Drinking Directly using the Tap Water usage Information. Also, this Study is to Verify the Degree of Improvement of Water Supply Rates and Drinking Water Rate, and to Decrease Consumer's Complaints, Operating Costs, and Water Consumption by the SWM Technology. It is also Established a SWM Model Combined with the IoT Sensor at Supply Facilities, operator monitoring system and explored recovery solution detected events. It means the upbringing of the domestic water industry by developing the related technologies and spreading the SWM to advanced levels.
The purpose of this paper is aimed to derive suggestions for convergence technology for effective management of distance education by analyzing a long-term case. The experiment was designed with notebook, smartphone or tablet based robot controlled by a remote instructor and a learner, who have experience of distance learning including robot assisted learning. The tablet based robot has the display system of feedback to speakers. During five months, three types of experiments were conducted randomly and a participant was interviewed thoroughly. The result, like the previous research, demonstrates that the task performance of the learner in telepresence robot-assisted learning was better than that in the notebook, and smartphone based. However, it is believed to be necessary to adjust the system for eye-contact and voice transmission for the remote instructor. The instructor required an additional sight by supplementing an extra camera and automatic direction control to source of sound.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.4
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pp.581-587
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2021
Real-time video streaming scheme for multimedia content delivery and remote conference services is one of technologies that are significantly sensitive to data transmission delay. Recently, because of COVID-19, real-time video streaming contents for the services are significantly increased such as personal broadcasting and remote school class. In order to support the services, there is a growing emphasis on low transmission delay and secure content delivery, respectively. Therefore, our research proposed a packet aggregation algorithm to reduce the transmission delay of selectively encrypted video transmission for real-time video streaming services. Through the application of the proposed algorithm, the selectively encrypted video framework can control the amount of MPEG-2 TS packets for low latency transmission with a consideration of packet priorities. Evaluation results on testbed show that the application of the proposed algorithm to the video framework can reduce approximately 11% of the transmission delay for high and low resolution video.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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