In this paper, we describe the proposed KVN (Korean VLBI Network) clock system in order to make the observation of the VLBI effectively. In general, the GPS system is widely used for the time information in the single dish observation. In the case of VLBI observation, a very high precise frequency standard is needed to perform the observation in accordance with the observation frequency using the radio telescope with over 100km distance. The objective of the high precise clock system is to insert the time-tagging information to the observed data and to synchronize it with the same clock in overall equipments which used in station. The AHM (Active Hydrogen Maser) and clock system are basically used as a frequency standard equipments at VLBI station. This system is also adopted in KVN. The proposed KVN clock system at each station consists of the AHM, GPS time comparator, standard clock system, time distributor, and frequency standard distributor. The basic experiments were performed to check the AHM system specification and to verify the effectiveness of implemented KVN clock system. In this paper, we briefly introduce the KVN clock system configuration and experimental results.

본 논문에서는 기존의 연기만을 감지하는 연기감지(smoke detector) 센서에 카메라의 시각기능을 부여한 화염감지(flame detector) 모듈을 추가하여 고기능의 화재 감지 시스템의 구현을 제안한다. 제안한 화재감지 시스템은 연기감지 센서에서 연기신호를 감지하여 카메라에 내장된 RS-232포트로 전달하고 이를 TCP/IP 모듈을 통해 제어 시스템으로 전달한다. 화염의 감지는 카메라에서 받은 영상 신호를 JPEG 으로 압축하여 TCP/IP로 제어 시스템으로 송신하여 화염감지 여부를 판단한다. 화염감지 알고리즘은 JPEG 영상을 복호화 하여 HSI 영역으로 변환한 다음, 화염의 관찰모델로부터 화염의 외부 경계추출, 모폴로지 연산, 영역채움, 거짓 추출된 화염 제거 등의 영역해석을 수행함으로써 화염을 인식한다. 실험 결과 제안한 방법은 형광등이나 주변 사람의 움직임의 변화에 무관하게 화염을 감지하는 매우 좋은 결과를 보여 준다.

  The BMAP/M/N/0 queueing system operating in Markovian random environment is investigated. The stationary distribution of the system is derived. Loss probability and other performance measures of the system also are calculated. Numerical experiments whic

Korea' s plant pest management is largely divided, depending on the area of occurrence, among 3 organizations including National Plant Quarantine Service (responsible for pests and diseases on imported and exported agricultural products), Rural Development Administration (responsible for pests and diseases on crops), and Korea Forest Service (responsible for pests and diseases on forest) and has experienced difficulty in plant pest identification, sharing information on pest occurrence and taking joint responses. In order to address the problem of independent system operated by each organizations and to effectively manage the pest and disease problem at home and abroad,’A Plant Pest Diagnosis Network System" was established to allow experts from NPQS, research institutes and universities to discuss freely and to exchange the images of pest and disease as well as information on the occurrence using the internet, and a pool of 113 experts responsible for Diagnosis of plant pest was formed. This system is in operation in 31 regional and branch offices of NPQS, 6 external organizations including National Institute of Agricultural Science and Technology, Korea National Arboretum and universities such as Seoul National University, University of Incheon, and Sangji University, and is very helpful in blocking the introduction of foreign pests, implementing countermeasures at an early stage and providing support for export of Korean agricultural products. Furthermore, this project will be further promoted, and plans to increase the number of participating organization in 2008 and 2009 and to expand the expert pool on pest and disease classification and identification, in order to improve it as "a national plant pest crisis management system" that can handle all issues including surveillance of plant pests and diseases at home and abroad, classification and identification, sharing of information, and pest control and prevention.

본 논문의 연구 목적은 보드게임 실행 중 문제점인 임의 종료에 따른 정상 사용자의 처리부분 개선 시스템에 관한 연구이다. 제안한 시스템은 임의 종료 시 게임 사용자의 손실에 대한 부분을 실시간으로 해결할 수 있는 온라인 보드 게임 관리 기법이다. 게임 회사로서는 게임 중 발생하는 임의 종료에 따른 해결 시간과 노동력 및 비용 절감의 효과를 가져 올 수 있다, 또한 게임 서비스 업체로서의 신뢰도 증가를 통한 기존 고객의 이탈 방지 및 신규 고객 유치에 기여할 수 있다.

In this paper, we introduce the performance test results of digital data processing system for KVN (Korean VLBI Network). The digital data processing system for KVN consists of DAS (Data Acquisition System) and high-speed recorder which called Mark5B system. DAS system performs the digitalization of analog radio signal through ADS-1000 gigabit sampler with 1 Gsps/2-bit and process the digital filtering of digital signal. Mark5B system records the output data of DFB (Digital Filter Bank) with about 1 Gbps. In this paper, we carried out the preliminary evaluation experiments of the KVN digital data processing system connected between DAS system and Mark5B with VSI (VLBI Standard Interface) interface which is designed for compatible in each VLBI system. We first performed all of the KVN digital data processing system connected by VSI interface in the world. In factory inspection phase, we found that the DAS system has a memory read/write error in DSM (Digital Spectrometer) by analyzing the recorded data in Mark5B system. We confirmed that the DSM memory error has been correctly solved by comparing DSM results with Mark5B results. The effectiveness of KVN digital data processing system has been verified through the preliminary experiments such as data transmission, recording with VSI interface connection and data analysis between DSM and Mark5B system. In future work, we will perform the real astronomical observation by using the KVN 21m radio telescopes so as to verify its stability and performance.

Two-stage multi-server tandem queue with two types of processed customers is analyzed. Priority customers always are admitted into the system. Non-priority customers are admitted into the system only if the number of busy servers at the second stage does not exceed some pre-assigned threshold. Economic criterion of the system operation is optimized with respect to the threshold.

현재의 유비쿼터스 환경의 홈 네트워크 제품 사용자는 단일 사용자가 아닌 다수의 사용자가 사용하는 네트워크 행태를 취하고 있다. 변화하는 사용환경과 시스템들은 현재와는 다른 요구사항을 가지고 있으며, 이에 따른 사용자 중심의 디자인과 제품 인터페이스 체계의 연구활동은 국내외에서 활발하게 이루어지고 있다. 다양한 모바일 디바이스 및 홈 네트워크 제품의 보급화가 빠르게 성장하면서 이를 쉽게 제어하기 위한 다양한 제어방식이 연구되고 있다. 이중 음성인식기술을 비롯한 표정은 안면표정인식기술의 개발이 활발히 진행되고 있다. 모션감지 센서를 활용한 사용자 제스처 콘트롤 체계는 아직까지는 초보적인 단계에 있으나, 제품 제어에 있어서 향후 근미래에는 자연스러운 인터랙티브 인터페이스의 활용도가 높아질 전망이다. 이에 본 연구에서는 효과적인 디바이스 제어를 위한 제스처 유형의 자연스러운 사용언어체계 개발 방법 및 결과 그리고 사용자 맨탈모델와 메타포 실험을 통한 연구내용을 정리하였다. 기존 사용자의 제스처 유형의 자연스러운 사용언어를 분석하면서 디바이스 제어방식으로서 활용 가능성을 검토할 수 있었으며, 동작 감지 카메라 및 센서를 활용한 새로운 디바이스 제어방식 개발과정의 연구를 통하여 제스처 유형의 자연스러운 언어 체계 개발 및 과정을 정립하였다.

This paper is intended to assess a dynamic system reliability. Bayesian networks, however, have difficulties in their application for assessing the system reliability especially when the system consists of dependent components and the probability of failu

지진 하중을 받는 전체 네트워크 시스템 및 네트워크 구성 절점에 대한 신뢰성 지수를 구할 수 있는 지진 재해 신뢰성 평가 방법을 전력 송전 네트워크 시스템을 대상으로 개발하였다. 전력 송전 시스템에 대하여 절점과 링크로 구성된 네트워크 모형을 개발하였으며, 절점인 변전소의 지진 취약도 곡선은 변전소 구성 기기의 개별 취약도 곡선으로부터 구하였다. 입력 지진 모형으로서 점 지진원 모형을 사용하였고, doubly truncated Gutenberg-Richter 관계식과 감쇠공식을 적용하였다. 몬테 카를로 시뮬레이션을 적용하여 전력 송전 네트워크 시스템의 신뢰성을 평가한 결과 한국의 전력망에 대한 지진 재해의 효과는 무시할 수 있는 수준은 아닌것으로 평가되었다.

This paper describes "the remote automatic diagnosis and repair system which automatically reads the problems such as "out of order" occurred on equipment at customer's equipment from a remote computer center using HTTP(hyper text transfer protocol). It shows the scheme of the network configurations and features of the system. In addition, a way to implement the overall system, the specific functions of unit, and the operational specifications between the center's computer and customer's computer are also presented.also presented.

본 논문은 신경망 근사 해석 모델의 원형을 스터브 거더의 거동 해석에 적용하고, 이 과정 중에 발생한 문제점을 파악하여 해결책을 제시함으로써, 앞서 개발한 원형 모델을 스터브 거더 시스템에 적합하도록 발전시키는데 목적이 있다. 스터브 거더의 해석 변수는 주어진 시간 내에 시뮬레이션이 가능하게 7개, 해석 결과값은 탄성 처짐뿐만 아니라 응력까지 고려하여 총 4개의 결과값을 동시에 고려하고, 학습 패턴 수는 총 143개를 사용하였다. 근사해석의 정확도를 향상시키고 학습의 수렴성을 보장하기 위하여 다양한 시뮬레이션을 수행하여 은닉층 뉴런 수, 학습 패턴 그리고 최대 에러의 관계를 규명하고, 이 결과를 바탕으로 신경망 근사 해석 모델 개발 단계를 수정하여 제안하였다.

계측점의 규모가 제한되어 있는 경우에 대형구조물의 모든 부재의 손상을 추정하는 것은 기술적으로 불가능하다. 따라서 본 연구에서는 최근에 국내외에서 많이 연구되고 있는 인공신경망이론을 이용하여 구조물의 손상을 추정하는 기법을 개발하였으며, 대형구조물의 손상을 계측자료로부터 보다 효과적으로 평가하기 위해 두 단계로 수행되는 손상부재 평가과정을 개발하였다. 먼저 합리적인 평가대상 부재선택을 위해 구조물의 파괴 또는 이상거동 등에 가장 큰 영향을 미치는 부재를 민감도분석을 통해 선정한 후, 선정된 부재의 손상추정에 가장 영향을 미치는 계측점과 적절한 계측기의 수를 민감도분석기법을 이용해 선정하는 기법이다. 다양한 예제를 통하여 본 연구에서 제안된 방법들의 적용가능성을 검증한 결과, 본 연구에서 개발한 기법을 적용하면 제한된 수의 계측자료를 가지고 보다 효과적으로 대형구조물의 파괴나 이상거동을 사전에 감지할 수 있는 것으로 분석되었다.

This paper presents a 6-DOF relocalization using a 3D laser scanner and a monocular camera. A relocalization problem in robotics is to estimate pose of sensor when a robot revisits the area. A deep convolutional neural network (CNN) is designed to regress 6-DOF sensor pose and trained using both RGB image and 3D point cloud information in end-to-end manner. We generate the new input that consists of RGB and range information. After training step, the relocalization system results in the pose of the sensor corresponding to each input when a new input is received. However, most of cases, mobile robot navigation system has successive sensor measurements. In order to improve the localization performance, the output of CNN is used for measurements of the particle filter that smooth the trajectory. We evaluate our relocalization method on real world datasets using a mobile robot platform.

3D depth perception has played an important role in robotics, and many sensory methods have also proposed for it. As a photodetector for 3D sensing, single photon avalanche diode (SPAD) is suggested due to sensitivity and accuracy. We have researched for applying a SPAD chip in our fusion system of time-of-fight (ToF) sensor and stereo camera. Our goal is to upsample of SPAD resolution using RGB stereo camera. Currently, we have 64 x 32 resolution SPAD ToF Sensor, even though there are higher resolution depth sensors such as Kinect V2 and Cube-Eye. This may be a weak point of our system, however we exploit this gap using a transition of idea. A convolution neural network (CNN) is designed to upsample our low resolution depth map using the data of the higher resolution depth as label data. Then, the upsampled depth data using CNN and stereo camera depth data are fused using semi-global matching (SGM) algorithm. We proposed simplified fusion method created for the embedded system.

In this paper, we introduce a target position reasoning system based on Bayesian network that selects destinations of robots on a map to explore compound disaster environments. Compound disaster accidents have hazardous conditions because of a low visibility and a high temperature. Before firefighters enter the environment, the robots notify information in advance, such as victim’s positions, number of victims, and status of debris of building. The problem of the previous system is that the system requires a target position to operate the robots and the firefighter need to learn how to use the robot. However, selecting the target position is not easy because of the information gap between eyewitness accounts and map coordinates. In addition, learning the technique how to use the robots needs a lot of time and money. The proposed system infers the target area using Bayesian network and selects proper x, y coordinates on the map based on image processing methods of the map. To verify the proposed system, we designed three example scenarios based on eyewetinees testimonies and compared time consumption between human and the system. In addition, we evaluate the system usability by 40 subjects.