UAV (Unmanned Aerial Vehicle) can acquire high-resolution images due to low-altitude flight, and it can be photographed at any time. Therefore, the UAV images can be updated at any time in map production. Due to these advantages, studies on the possibility of producing large-scale digital maps using UAV images are actively being conducted. Precise digital maps can be used as base data for digital twins or smart cites. For producing a precise digital map, precise sensor modeling using GCPs (Ground Control Points) must be preceded. In this study, geometric models of UAV images were established through a precision sensor modeling algorithm developed in house. Then, a digital map by stereo plotting was produced to evaluate the possibility of large-scale digital map. For this study, images and GCPs were acquired for Ganseok-dong, Incheon and Yeouido, Seoul. As a result of precision sensor modeling accuracy analysis, high accuracy was confirmed within 3 pixels of the average error of the checkpoints and 4 pixels of the RMSE was confirmed for the two study regions. As a result of the mapping accuracy analysis, it satisfied the 1:1,000 mapping accuracy announced by the NGII (National Geographic information Institute). Therefore, the precision sensor modeling technology suggested the possibility of producing a 1:1,000 large-scale digital map by UAV images.
In recent years, in the fields of smart cities and digital twins, research on model generation is increasing due to the advantage of acquiring actual 3D coordinates by using point clouds. In addition, there is an increasing demand for a solid model that can easily modify the shape and texture of the building. In this paper, we propose a method to create a clustered solid building model based on point cloud data. The proposed method consists of five steps. Accordingly, in this paper, we propose a method to create a clustered solid building model based on point cloud data. The proposed method consists of five steps. In the first step, the ground points were removed through the planarity analysis of the point cloud. In the second step, building area was extracted from the ground removed point cloud. In the third step, detailed structural area of the buildings was extracted. In the fourth step, the shape of 3D building models with 3D coordinate information added to the extracted area was created. In the last step, a 3D building solid model was created by giving texture to the building model shape. In order to verify the proposed method, we experimented using point clouds extracted from unmanned aerial vehicle images using commercial software. As a result, 3D building shapes with a position error of about 1m compared to the point cloud was created for all buildings with a certain height or higher. In addition, it was confirmed that 3D models on which texturing was performed having a resolution of less than twice the resolution of the original image was generated.
This study aims to present reference data necessary for developing evaluation indicators to analyze the actual resilience of purchased land by investigating the factors that affect the restoration of the purchased land in the riparian zone and quantitatively calculating its importance. The main results are as follows. Firstly, this study identified 34 potential resilience factors through a literature review encompassing domestic and overseas studies and derived seven ecological responsiveness factors, six physical responsiveness factors, and four managerial responsiveness factors through the Delphi survey. Secondly, reliability analysis and Analytic Hierarchy Process (AHP) analysis derived the following important factors: structural stability of the vegetation restored in the purchased land, species diversity of wildlife, structural stability of wildlife, the size of restored wetland after purchase, number of plant species, and the land cover status adjacent to the purchased land. The study results are expected to be helpful information for ecological restoration and management plans reflecting reinforcing factors for resilience at each stage of land purchase, restoration, and management.
Jo, Young;Jung, Aram;Oh, Cheol;Park, Jaehong;Yun, Dukgeun
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.21
no.2
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pp.183-200
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2022
A variety of simulation approaches based on automated driving technologies have been proposed to develop traffic operations strategies to prevent traffic crashes and alleviate congestion. The maneuver of simulated autonomous vehicles (AVs) needs to be realistic and be effectively differentiated from the behavior of manually driven vehicles (MVs). However, the verification of simulated AV maneuvers is limited due to the difficulty in collecting actual AVs trajectory and interaction data with MVs. The purpose of this study is to develop a methodology to evaluate the suitability of AV maneuvers based on both driving and traffic simulation experiments. The proposed evaluation framework includes the requirements for the behavior of individual AVs and the traffic stream performance resulting from the interactions with surrounding vehicles. A driving simulation approach is adopted to evaluate the feasibility of maneuvering of individual AVs. Meanwhile, traffic simulations are used to evaluate whether the impact of AVs on the performance of traffic stream is reasonable. The outcome of this study is expected to be used as a fundamental for the design and evaluation of transportation systems using automated driving technologies.
Waterstorage is one of the factorsthat most directly represent the amount of available water resources. Since the effects of drought can be more intuitively expressed, it is also used in variousstudies for drought evaluation. In a recent study, hydrological drought was evaluated through information on observing reservoirs with optical images. The short observation cycle and diversity of optical satellites provide a lot of data. However, there are some limitations because it is vulnerable to the influence of weather or the atmospheric environment. Therefore, thisstudy attempted to conduct a study on estimating the drought index using Synthetic Aperture Radar (SAR) image with relatively little influence from the observation environment. We produced the waterbody of Baekgok and Chopyeong reservoirs using SAR images of Sentinel-1 satellites and calculated the Reservoir Area Drought Index (RADI), a hydrological drought index. In order to validate the applicability of RADI to drought monitoring, it was compared with Reservoir Storage Drought Index (RSDI) based on measured storage. The two indices showed a very high correlation with the correlation coefficient, r=0.87, Area Under curve, AUC=0.97. These results show the possibility of regional-scale hydrological drought monitoring of SAR-based RADI. As the number of available SAR images increases in the future, it is expected that the utilization of drought monitoring will also increase.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.26
no.2
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pp.76-83
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2022
Since the 3D printing mortar is exposed to the atmosphere immediately after printing, moisture is largely evaporated from the surface of the layer. The evaporation of moisture on the surface of the layer greatly causes drying shrinkage and increases the risk of cracking and damage to the structure due to drying shrinkage. This study experimentally evaluated the shrinkage behavior of the initial age using the mortar used for 3D printing. The change in shrinkage was evaluated by comparing the shrinkage of the specimen cured by the sealing method and the atmospheric exposure method. In addition, compared with the case where type 1 cement was used 100%, the shrinkage amount was evaluated when 20% of fly ash was replaced and 10% of silica fume was used. In particular, the effect of three chemical admixtures applied using 3D printing on shrinkage was evaluated experimentally. When fly ash and silica fume were used, the shrinkage amount increased by 60 - 110% compared to the case when type 1 cement was used. The application of viscosity modifiers and shrinkage reducers reduced the shrinkage by at least 18% and at most 70% depending on the curing conditions. The temperature of the specimen temporarily decreased to 15 ℃ at the beginning of curing, and the correlation between the internal temperature of the specimen and the shrinkage behavior was observed.
Recently, many Earth observation optical satellites have been developed, as their demands were increasing. Therefore, a rapid preprocessing of satellites became one of the most important problem for an active utilization of satellite images. Satellite image matching is a technique in which two images are transformed and represented in one specific coordinate system. This technique is used for aligning different bands or correcting of relative positions error between two satellite images. In this paper, we propose an automatic image matching method among satellite images with different ground sampling distances (GSDs). Our method is based on improved feature matching and robust estimation of transformation between satellite images. The proposed method consists of five processes: calculation of overlapping area, improved feature detection, feature matching, robust estimation of transformation, and image resampling. For feature detection, we extract overlapping areas and resample them to equalize their GSDs. For feature matching, we used Oriented FAST and rotated BRIEF (ORB) to improve matching performance. We performed image registration experiments with images KOMPSAT-3A and RapidEye. The performance verification of the proposed method was checked in qualitative and quantitative methods. The reprojection errors of image matching were in the range of 1.277 to 1.608 pixels accuracy with respect to the GSD of RapidEye images. Finally, we confirmed the possibility of satellite image matching with heterogeneous GSDs through the proposed method.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.26
no.4
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pp.73-80
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2022
This study evaluated changes in fluidity and rheological properties over time for 3D printed composite materials, and evaluated compressive strength and splitting tensile strength properties for laminated and molded specimens. The composite material for 3D printing starts to change rapidly after 30 minutes of extrusion, and the viscosity of the material tends to be maintained up to 90 minutes, but it was confirmed that construction within 60 minutes after mixing is effective. The compressive strength of the laminated test specimen showed equivalent or better performance at all ages compared to the molded test specimen. In the stress-strain curve of the laminated specimen, the initial slope was similar to that of the molded specimen, but the descending slope was on average 1.9 times higher than that of the molded specimen, indicating relatively brittle behavior. The splitting tensile strength of the P-V laminated specimen was about 6% lower than that of the molded specimen. It is judged that this is because the interfacial adhesion force against the vertical load is affected by the pattern direction of the laminated test specimen.
Journal of the Korean Recycled Construction Resources Institute
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v.10
no.3
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pp.227-234
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2022
In this study, the rheological properties of cement paste composites applied with carbon-based nano-materials were experimental analyzed. Flow table and rheological properties, compressive strength were measured in the cement paste using graphene oxide asqueous solution and carbon nanotube aqueous solution. When carbon nano-materials was mixed in an aqueous solution, flow decreased and plastic viscosity and shear stress were increased. In particular, graphene oxide rapidly increased the plastic viscosity and shear stress. In the case of carbon nanotube aqueous solution, when less than 0.2 % was mixed, the increase rate was low compared to graphene oxide. This is because the specific surface area of graphene, which is in the form of a plate, is large. The compressive strength showed a small amount in strength increase when graphene mix, and CNT had a strength about 112 % of OPC. Carbon-based nanomaterials, is considered that CNT are suitable more to be used construction materials. However, extra studies on the surfactant to be used for mixing proportion and dispersion will be needed.
As the threat of natural disasters such as droughts, floods, forest fires, and landslides increases due to climate change, social demand for high-resolution soil moisture retrieval, such as Synthetic Aperture Radar (SAR), is also increasing. However, the domestic environment has a high proportion of mountainous topography, making it challenging to retrieve soil moisture from SAR data. This study evaluated the usability of Sentinel-1 SAR, which is applied with the Artificial Neural Network (ANN) technique, to retrieve soil moisture. It was confirmed that the backscattering coefficient obtained from Sentinel-1 significantly correlated with soil moisture behavior, and the possibility of stand-alone use to correct vegetation effects without using auxiliary data observed from other satellites or observatories. However, there was a large difference in the characteristics of each site and topographic group. In particular, when the model learned on the mountain and at flat land cross-applied, the soil moisture could not be properly simulated. In addition, when the number of learning points was increased to solve this problem, the soil moisture retrieval model was smoothed. As a result, the overall correlation coefficient of all sites improved, but errors at individual sites gradually increased. Therefore, systematic research must be conducted in order to widely apply high-resolution SAR soil moisture data. It is expected that it can be effectively used in various fields if the scope of learning sites and application targets are specifically limited.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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