The visual implementation of 3-dimensional national environment is focused by the requirement and importance in the fields such as, national development plan, telecommunication facility deployment plan, railway construction, construction engineering, spatial city development, safety and disaster prevention engineering. The currently used DEM system using contour lines, which embodies national geographic information based on the 2-D digital maps and facility information has limitation in implementation in reproducing the 3-D spatial city. Moreover, this method often neglects the altitude of the rail way infrastructure which has narrow width and long length. There it is needed to apply laser measurement technique in the spatial target object to obtain accuracy. Currently, the LiDAR data which combines the laser measurement skill and GPS has been introduced to obtain high resolution accuracy in the altitude measurement. In this paper, we first investigate the LiDAR based researches in advanced foreign countries, then we propose data a generation scheme and an algorithm for the optimal manage and synthesis of railway facility system in our 3-D spatial terrain information. For this object, LiDAR based height data transformed to DEM, and the realtime unification of the vector via digital image mapping and raster via exactness evaluation is transformed to make it possible to trace the model of generated 3-dimensional railway model with long distance for 3D tract model generation.
To clarify the distribution of joints and fracture zones in the Cheongju granitic mass, we analyzed drill-core and geophysical well-logging data obtained at two boreholes located 30 m from each other. Lithological properties were investigated from the drill-core data and the samples were classified based on the rock mass rating (RMR) and on rock quality designation (RQD). Subsurface discontinuities within soft and hard rocks were examined by geophysical well-logging and cross-hole seismic tomography. The velocity structures constructed from seismic tomography are well correlated with the profile of bedrock depth, previously mapped from a seismic refraction survey. Dynamic elastic moduli, obtained from full waveform sonic and ${\gamma}-{\gamma}$ logging, were interrelated with P-wave velocities to investigate the dynamic properties of the rock mass. Compared with the correlation graph between elastic moduli and velocities for hard rock at borehole BH-1, the correlation points for BH-2 data showed a wide scatter. These scattered points reflect the greater abundance of joints and fractures near borehole BH-2. This interpretation is supported by observations by acoustic televiewer (ATV) and optical televiewer (OTV) image loggings.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2014.02a
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pp.374-374
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2014
의료용 X-ray는 과거 analog 방식과, 연구가 진행 중이며 현재 많이 사용되고 있는 digital 방식으로 나누어진다. 최근, 광도전체와 형광체 기반의 flat panel X-ray detector의 발전에 따른 상용화가 이루어지고 있으며, 많은 발전 가능성이 제기되고 있다. flat panel X-ray detector 검출방식은 direct method (직접 방식)와 indirect method (간접 방식)로 나누어진다. 본 연구는 일반적으로 상용화 되어있는 amorphous seleinum (비정질 셀레늄)의 큰 일함수에 의한 저 해상력이라는 단점을 보완하기 위해, 작은 일함수를 가지는 물질을 사용하여, 영상을 얻을 시에 높은 해상력으로 표현할 수 있도록 하고, 원자번호가 높은 물질을 사용하여 X-ray 흡수율을 높일 수 있도록 기존 direct method에 많이 사용되고 있는 amorphous seleinum 기반 digital X-ray detector가 아닌, 이러한 장점을 충족시킬 수 있는 PbI2 물질 층을 사용하여 시편을 제작 하였다. PbI2를 같은 두께로 올린 후, 물질 층 상부에 Au 전극 면적을 다른 size로 제작한 시편으로 X-ray에 노출 시켰다. 이는 상부 전극 size 차이에 따른 신호 차이를 측정하여 전기적 특성을 평가하기 위한 것이다. 전도성을 띠고 있는 ITO (Indium - Tin - Oxide) glass를 이용하여 screen printing 방법으로 제작하였다. PbI2층을 약 160~180 um두께, $3cm{\times}3cm$ size로 5개 제작하였으며, 상부 전극으로는 Au를 진공 증착 시켰다. 상부 전극 size는 각각 시편 5개에 $0.5cm{\times}0.5cm$, $1cm{\times}1cm$, $1.5cm{\times}1.5cm$, $2cm{\times}2cm$, $2.5cm{\times}2.5cm$로 PbI2 물질 층 중앙에 증착 시켰다. 이러한 설정으로 X-ray 노출 시 관찰할 수 있는 PbI2의 전기적인 특성을 평가할 수 있었다. 관전압을 40 kVp, 60 kVp, 80 kVp, 100 kVp, 120 kVp, 140 kVp로 설정하고, 관전류는 100 mA로 설정하였으며, Dark current, Sensitivity를 측정하였다. Dark current와 Sensitivity를 측정한 뒤, 그 값을 이용하여 SNR (신호 대 잡음 비)값을 구해보았다.실험 결과 단위면적당 signal과 SNR을 분석할 수 있었다. 80 kVp로 기준을 잡고 결과 값을 보면 $0.5cm{\times}0.5cm$ 시편에서 2.92 nC/cm2, $2.5cm{\times}2.5cm$ 시편에서 0.84 nC/cm2로 상부 전극 크기가 작을수록 더 좋은 신호를 측정할 수 있었다. 똑같은 기준에서 SNR을 계산 해 보았을 때, $0.5cm{\times}0.5cm$ 시편에서 6.46, $2.5cm{\times}2.5cm$ 시편에서 1.91로 SNR역시 상부 전극 크기가 작을수록 더 큰 값을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 edge-effect의 영향으로 인해 나온 결과라고 할 수 있다. 이러한 실험 결과, detector 제작 시, 같은 물질을 사용하여 더 높은 효율을 내기 위해서는 큰 size의 상부 전극 보다는 작은 size의 상부 전극을 증착 시키는 것이 전기적 특성을 더욱 효율적으로 평가할 수 있을 것이라고 사료된다.
Recently, lip-reading has been studied actively as an auxiliary method of automatic speech recognition(ASR) in noisy environments. However, almost of research results were obtained based on the database constructed in indoor condition. So, we dont know how developed lip-reading algorithms are robust to dynamic variation of image. Currently we have developed a lip-reading system based on image-transform based algorithm. This system recognize 22 words and this word recognizer achieves word recognition of up to 53.54%. In this paper we present how stable the lip-reading system is in environmental variance and what the main variant factors are about dropping off in word-recognition performance. For studying lip-reading robustness we consider spatial valiance (translation, rotation, scaling) and illumination variance. Two kinds of test data are used. One Is the simulated lip image database and the other is real dynamic database captured in car environment. As a result of our experiment, we show that the spatial variance is one of degradations factors of lip reading performance. But the most important factor of degradation is not the spatial variance. The illumination variances make severe reduction of recognition rates as much as 70%. In conclusion, robust lip reading algorithms against illumination variances should be developed for using lip reading as a complementary method of ASR.
In this paper, we have implemented the living waste analysis system based on IoT and AI(Artificial Intelligence), and proposed effective waste process and management method. The Jeju location have the strong point to devise a stratagem and estimate waste quantization, rather than others. Especially, we can recognized the amount variation of waste to the residence people compare to the sightseer number, and the good example a specific waste duty. Thus this paper have developed the IoT device for interconnecting the existed CCTV camera, and use the AI algorithm to analysis the waste image. By using these decision of image analysis, we can inform their deal commend and a decided information to the map of the waste cars. In order to evaluate the performance of IoT, we have experimented the electromagnetic compatibility under a national official authorization KN-32, KN61000-4-2~6, and obtained the stable experimental results. In the further experimental results, we can applicable for an data structure for precise definition command by using the simulated several waste image with artificial intelligence algorithm.
Ocean Literacy is an understanding of the ocean's influence on you and your influence on the ocean. This research developed the 7 ocean education model courses using ocean literacy based on the analysis of ocean education programs which executed 23 agencies in Busan. These model courses are combined in the type of indoor theory, indoor experience, field study and field experience. Also, this makes the guide map for ocean education in a 76cm*56cm size to distinguish and choose the course easily. This map is the format combined in geological location and tourist attraction spots in Busan, includes education centers, contents, lead time and so on, and it is possible for educatees to handle their preference and seasonality elastically. This map including ocean education model course is a milestone to activate ocean education, and is helpful to reach the goal of ocean education and to lead ocean professionals. In addition, this research presents the development of teaching materials, training aids to complement the weakness of indoor education, the development of cyber education through making video contents as the activation measures of ocean education.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.8
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pp.2043-2050
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2014
As most the scanning systems developed until now provide radiation scan plane images of the inspected objects, there has been a limitation in judging exactly the shape of the objects inside a logistics container exactly with only 2-D radiation image information. As a radiation image is just the density information of the scanned object, the direct application of general stereo image processing techniques is inefficient. So we propose that a new volume-based 3-D reconstruction algorithm. Experimental results show the proposed new volume based reconstruction technique can provide more efficient visualization for X-ray inspection. For validation of the proposed shape reconstruction algorithm using volume, 15 samples were scanned and reconstructed to restore the shape using an X-ray stereo inspection system. Reconstruction results of the objects show a high degree of accuracy compared to the width (2.56%), height (6.15%) and depth (7.12%) of the measured value for a real object respectively. In addition, using a K-Mean clustering algorithm a detection efficiency of 97% is achieved. The results of the reconstructed shape information using the volume based shape reconstruction algorithm provide the depth information of the inspected object with stereo X-ray inspection. Depth information used as an identifier for an automated search is possible and additional studies will proceed to retrieve an X-ray inspection system that can greatly improve the efficiency of an inspection.
High-resolution satellites capable of observing the Earth periodically enhance applicability of remote sensing in the field of national disaster management from national disaster pre-monitoring to rapid recovery planning. The National Disaster Management Research Institute (NDMI) has been developed various satellite-based disaster management technologies and applied to disaster site operations related to typhoons and storms, droughts, heavy snowfall, ground displacement, heat wave, and heavy rainfall. Although the limitation of timely imaging of satellite is a challenging issue in emergent disaster situation, it can be solved through international cooperation to cope with global disasters led by domestic and international space development agencies and disaster organizations. This article of special issue deals with the scientific disaster management technologies using remote sensing and advanced equipments of NDMI in order to detect and monitor national disasters occurred by global abnormal climate change around the Korean Peninsula: satellite-based disaster monitoring technologies which can detect and monitor disaster in early stage and advanced investigation equipments which can collect high-quality geo-information data at disaster site.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.9
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pp.1172-1179
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2020
With the establishment of the railway integrated radio network (LTE-R) environment, radio-based train control transmission and reception and various forms of service are provided. The smooth delivery of these services requires improved performance in a highly reliable and available wireless environment. This paper measured the LTE-R radio communication environment to improve radio communication performance of railway integrated wireless network reliability and availability, analyzed the results, and established the wireless environment model. Based on the built-up model, we also proposed an improved radio-access algorithm to control trains for improved reliability, suggesting a way to improve stability for handover that occur during open-air operation, and proposed an algorithm for frequency auto-heating to improve availability. For simulation, data were collected from the Korea Rail Network Authority (Daejeon), Manjong-Gangneung KTX route, which can measure the actual data of LTE-R wireless environment, and the results of the simulation show performance improvement through algorithm.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.10
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pp.1331-1340
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2020
Object detection in maritime means that the captain detects floating objects that has a risk of colliding with the ship using the computer automatically and as accurately as human eyes. In conventional ships, the presence and distance of objects are determined through radar waves. However, it cannot identify the shape and type. In contrast, with the development of AI, cameras help accurately identify obstacles on the sea route with excellent performance in detecting or recognizing objects. The computer must calculate high-volume pixels to analyze digital images. However, the CPU is specialized for sequential processing; the processing speed is very slow, and smooth service support or security is not guaranteed. Accordingly, this study developed maritime object detection software and implemented it with FPGA to accelerate the processing of large-scale computations. Additionally, the system implementation was improved through embedded boards and FPGA interface, achieving 30 times faster performance than the existing algorithm and a three-times faster entire system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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