• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.16 no.2
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• pp.123-129
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• 2016

Recently indoor positioning technologies have been studied using the acoustic signal from a smart phone. Also multi-hop indoor positioning system in which the equipments measure their relative position successively has been proposed. As the total positioning error is prone to increase due to the successively accumulated positioning error for the multi-hop system, the error analysis is required for the system design. In this paper, the absolute positioning error for the multi-hop indoor positioning equipments successively installed is analyzed, and it is verified by computer simulation. According to the results, the accumulated positioning error is linearly increased as the number of the multi-hop increases.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.25 no.6_2
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• pp.635-643
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• 2007

As the availability of images from Airborne Digital Camera with high resolution is expanded, a lot of concern are in the production and update of digital map. This study presents the method of updating the digital map at the scale of 1/1,000 using images from Aerial Digital Camera. Geometric correction was completed using GPS surveying data. For digital mapping, digital photogrammetric system was utilized to digitize buildings and roads. The absolute positional accuracy was evaluated using GPS surveying data and the relative positional accuracy was evaluated using the digital map produced by analytical mapping. The absolute positional accuracy was as follows: RMSE in X and Y were ${\pm}0.172m\;and\;{\pm}0.127m$, and average distance error was 0.208m. The relative positional accuracy was as follows: RMSE in X and Y were ${\pm}0.238m\;and\;{\pm}0.281m$, and average distance error was 0.337m. Accuracies of updating digital map using images from airborne Digital Camera were within allowable error established by NGII. Consequently, images from airborne Digital Camera can be used in various fields including the production of the national basic map and the GIS of local government.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.35 no.6_1
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• pp.895-905
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• 2019

Commercial Unmanned Aerial Vehicle (UAV) image processing software products currently used in the industry provides camera calibration information and block bundle adjustment accuracy. However, they provide mapping accuracy achievable out of input UAV images. In this paper, the quality of mapping is calculated by using orientation parameters from UAV image processing software. We apply the orientation parameters to the digital photogrammetric workstation (DPW) for verifying the reliability of the mapping quality calculated. The quality of mapping accuracy was defined as three types of accuracy: Y-parallax, relative model and absolute model accuracy. The Y-parallax is an accuracy capable of determining stereo viewing between stereo pairs. The Relative model accuracy is the relative bundle adjustment accuracy between stereo pairs on the model coordinates system. The absolute model accuracy is the bundle adjustment accuracy on the absolute coordinate system. For the experimental data, we used 723 images of GSD 5 cm obtained from the rotary wing UAV over an urban area and analyzed the accuracy of mapping quality. The quality of the relative model accuracy predicted by the proposed technique and the maximum error observed from the DPW showed precise results with less than 0.11 m. Similarly, the maximum error of the absolute model accuracy predicted by the proposed technique was less than 0.16 m.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.30 no.3
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• pp.323-332
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• 2012

An airborne LiDAR system performs several observations on flight routes to collect data of targeted regions accompanying with discrepancies between the collected data strips of adjacent routes. This paper aims to present an automatic error correction technique using modified ICP as a way to remove relative errors from the observed data of strip data between flight routes and to make absolute correction to the control data. A control point data from the existing digital topographic map were created and the modified ICP algorithm was applied to perform the absolute automated correction on the relatively adjusted airborne LiDAR data. Through such process we were able to improve the absolute accuracy between strips within the average point distance of airborne LiDAR data and verified the possibility of automation in the geometric corrections using a large scale digital map.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.28 no.1
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• pp.125-134
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• 2010

It is occurred bus arrival time errors when a bus arrives at a bus stop because of a variety of traffic condition such as traffic signal cycle, the time to get on and off a bus, a bus-only lane and so on. In this paper, bus delay time which is occurred as the result of traffic condition was estimated with Markov Chain process and bus arrival time at each bus stop was predicted with it. As the result of the study, it is confirmed to improve accuracy than the method of bus arrival time prediction with existing method (weighed moving average method) in case predicting bus arrival time using 7 by 7 and 9 by 9 matrixes.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.399-400
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• 2017

홍수나 가뭄 등 극치 현상의 통계분석 및 빈도해석에 있어 극치분포형이 널리 사용되고 있으며, 이러한 극치분포형의 특성을 이해하기 위해서는 분포형의 오른쪽 꼬리(right tail) 부분 특성을 자세히 분석할 필요가 있다. 이에 따라 본 연구에서는 Monte Carlo 모의를 통하여 다양한 극치분포형의 오른쪽 꼬리 부분의 통계적 특성 및 그 예측 능력을 연구하였다. 극치분포형으로는 우리나라 확률수문량 산정에 널리 활용되고 있는 generalized extreme value (GEV), Gumbel, generalized logistic 분포를 사용하였으며, 매개변수 산정 방법으로는 확률가중모멘트법을 사용하였다. 모의실험의 모분포로는 수문빈도해석에서 많이 사용되는 GEV 분포를 사용하였고, 30년 이상 자료를 보유한 기상청 지점 자료의 왜곡도를 조사하여 모의실험에 사용되는 모집단의 왜곡도로 가정하여 표본 자료를 발생시켰다. 예측 능력의 평가는 재현기간 10~1000년의 확률수문량을 왜곡도계수를 고려한 GEV 도시위치공식을 이용하여 GEV 확률지에 도시하고, 평균제곱근오차(root mean square error), 편의(bias), 평균상대오차(mean relative difference), 평균절대상대오차(mean absolute relative difference)를 이용하여 최적 분포형을 선정함으로써 이루어진다. 또한 예측 능력 평가결과의 타당성 확인을 위해 극치분포형의 적합정도를 잘 나타낸다고 알려진 modified Anderson-Darling 방법의 검정결과와 비교하여 적절성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.158-158
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• 2016

본 연구에서는 극치 분포의 오른쪽 꼬리 부분 예측 시 안정적인 확률수문량 산정하는 확률분포형과 매개변수 추정 방법을 평가하기 위해 Monte Carlo 모의를 수행하였다. 수문자료의 빈도해석에 적합한 것으로 알려진 generalized extreme value (GEV), Gumbel (GUM), generalized logistic (GLO), gamma3 (GAM3), normal (NOR), log-normal3 (LN3) 총 6개의 확률분포형을 바탕으로 오른쪽 꼬리 부분의 확률수문량 추정 성능을 모의 실험을 통해 평가하고자 한다. 30년 이상 자료를 보유한 기상청 지점의 지속기간별 연최대값 자료를 분석한 결과를 바탕으로 모분포를 GEV분포로 선정하였으며 평균이 1.0, 표준편차 0.5, 왜곡도 계수는 0.5, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0이 되도록 가정하였다. 또한 자료 길이에 따른 성능 평가를 위해 표본 크기 20, 50, 100, 150, 200개에 대해 분석을 수행하였다. 위와 같은 가정으로 총 25종류(왜곡도계수 5개 ${\times}$ 표본 크기 5개)의 발생된 모분포에 6가지의 확률분포형과 3가지의 매개변수 추정방법(모멘트법, 최우도법, 확률가중모멘트법)을 조합한 18가지의 모델을 비교 분석해보았다. 평가방법으로는 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE), 편의(bias), 평균 상대오차(Mean Relative Difference, MRD), 평균 절대 상대오차(Mean Absolute Relative Difference, MARD)를 사용하여 적용 모델의 성능을 비교 분석하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.489-492
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• 2000

본 논문에서는 영상 항법 변수 추출 알고리듬의 실시간 구현에 관해 연구하였다. 영상 항법 변수 추출 알고리듬은 이전 위치를 기준으로 현재 위치를 추정해내는 상대위치 추정 알고리듬과 상대위치 추정에 의해 누적되는 오차를 보정하기 위한 절대위치 보정 알고리듬으로 구성된다. 절대위치 보정 알고리듬은 고해상도 영상과 IRS (Indian Remote Sensing) 위성영상을 기준영상으로 이용하는 방법 및 DEM (Digital Elevation Model) 을 이용하는 방법으로 구성된다. 하이브리드 영상 항법 변수 추출 알고리듬을 실시간으로 구현하기 위해 MVP (Multimedia Video Processor)로 명명된 TMS320C80 DSP (Digital Signal Processor) 칩을 사용하였다. 구현된 시스템은 MVP의 부동 소수점 프로세서인 MP (Master Processor) 를 고정 소수점 프로세서인 PP (Parallel Processor) 를 제어하거나 삼각함수 계산과 같은 부동 소수점 함수를 계산하는데 사용하였고, 대부분의 연산은 PP를 사용하여 수행하였다. 처리시간이 많이 필요한 모듈에 대해서는 고속 알고리듬을 개발하였고, 4개의 PP를 효율적으로 사용하기 위한 영상분할 방법에 대해 제안하였다. 비행체에서 캡코더를 이용해 촬영한 연속 항공 영상과 비행체의 자세정보를 입력으로 실시간 시뮬레이션 하였다. 실험결과는 하이브리드 항법 변수 추출 알고리듬의 실시간 구현이 효과적으로 구현되었음을 나타내고 있다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.29 no.1
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• pp.95-104
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• 2013

In this study, a novel method is proposed for retrieving relative surface temperature from single-channel middle infra-red (MIR, 3-5 ${\mu}m$) remotely sensed data. In order to retrieve absolute temperature from MIR data, it is necessary to accommodate at least atmospheric effects, surface emissivity and reflected solar radiance. Instead of retrieving kinematic temperature of each target, we propose an alternative to retrieve the relative temperature between two targets. The core idea is to minimize atmospheric effects by assuming that the differential at-sensor radiance between two targets experiences the same atmospheric effects. To reduce effective simplify atmospheric parameters, each atmospheric parameter was examined by MODTRAN and MIR emissivity derived from ASTER spectral libraries. Simulation results provided a required accuracy of 2 K for materials with a temperature of 300 K within 0.1 emissivity errors. The algorithm was tested using MODIS band 23 MIR day time images for validation. The accuracy of retrieved relative temperature was $0.485{\pm}1.552$ K. The results demonstrated that the proposed algorithm was able to produce relative temperature with a required accuracy from only single-channel radiance data. However, this method has limitations when applied to materials having very low temperatures using day time MIR images.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1136-1140
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• 2009

지상강우 관측망을 이용한 강우량 측정의 대안으로서 사용되는 기상 레이더를 활용한 강우량 추정의 경우, Z-R 방정식을 이용하여 반사도를 강우량으로 환산하는 방법을 일반적으로 사용한다. 이때 발생하는 각종 오차는 레이더 장비가 가지는 기계적인 오차뿐만 아니라 Z-R 방정식이 가지는 오차 등이 있으며, 이를 보정하기 위해서 레이더를 활용하여 추정된 강우량에 지상강우량계와 레이더강우량과의 비율인 G/R비를 보정하는 방법을 일반적으로 사용한다. 본 연구에서는 이와 같이 레이더 강우량을 보정하기 위해서 사용되는 G/R비를 산정하는데 미치는 지형적인 효과를 고려하기 위해서 광덕산 레이더 유효범위 100km 내(군사분계선 이북 미포함)의 지역에 대하여 군집분석을 실시하여 크게 산악지역과 평야지역으로 구분하고, 각각 구분된 지역에 대하여 G/R 비를 산정하여 초기추정 레이더 강우량에 곱하는 mean-field bias 보정을 실시하였다. 광덕산 레이더 기상관측소의 유효범위 100km 내의 2007년, 2008년 홍수기(6/21${\sim}$9/20)기간 동안 94개 Automatic Weather Station(AWS)지점에 대하여 크게 산악지역과 평야지역으로 지역화 시키는 방법은 비계층적 군집분석 기법 중 fuzzy-c mean 방법을 적용하였다. 또한 광덕산 레이더 반사도 기본 자료는 차폐영역으로 생기는 반사도 데이터 누락을 보완하기 위하여 0도와 1.5도 sweep 합성 10분단위 uf 자료를 사용하였으며, AWS와 보정이 이루어지는 레이더 격자의 크기는 최대 4km${\times}$4km로 선정하였다. 본 연구에 있어서 검증방법은 지역을 구분하기 전과 후를 AWS 실측 관측값과 절대상대오차, 평균제곱근 오차로써 비교하였다.