3D buildings are the most prominent feature comprising urban scene. A few of mega-cities in the globe are virtually reconstructed in photo-realistic 3D models, which becomes accessible by the public through the state-of-the-art online mapping services. A lot of research efforts have been made to develop automatic reconstruction technique of large-scale 3D building models from remotely sensed data. However, existing methods still produce irregular building polygons due to errors induced partly by uncalibrated sensor system, scene complexity and partly inappropriate sensor resolution to observed object scales. Thus, a geometric regularization technique is urgently required to rectify such irregular building polygons that are quickly captured from low sensory data. This paper aims to develop a new method for regularizing noise building outlines extracted from airborne LiDAR data, and to evaluate its performance in comparison with existing methods. These include Douglas-Peucker's polyline simplication, total least-squared adjustment, model hypothesis-verification, and rule-based rectification. Based on Minimum Description Length (MDL) principal, a new objective function, Geometric Minimum Description Length (GMDL), to regularize geometric noises is introduced to enhance the repetition of identical line directionality, regular angle transition and to minimize the number of vertices used. After generating hypothetical regularized models, a global optimum of the geometric regularity is achieved by verifying the entire solution space. A comparative evaluation of the proposed geometric regulator is conducted using both simulated and real building vectors with various levels of noise. The results show that the GMDL outperforms the selected existing algorithms at the most of noise levels.
In this paper, we propose the Tangible Virtual Reality Representation Method to using haptic device and feature to morphology of created bead from Flux Cored Arc Welding. The virtual reality was started to rising for reduce to consumable materials and welding training risk. And, we will expected maximize virtual reality from virtual welding training. In this paper proposed method is get the database to changing the input factor such as work angle, travelling angle, speed, CTWD. And, it is visualization to bead from extract to optimal morphological feature information to using the Neural Network algorithm. The database was building without error to extract data from automatic robot welder. Also, the Neural Network algorithm was set a dataset of the highest accuracy from verification process in many times. The bead was created in virtual reality from extract to morphological feature information. We were implementation to final shape of bead and overlapped in process by time to using bead generation algorithm and calibration algorithm for generate to same bead shape to real database in process of generating bead. The best advantage of virtual welding training, it can be get the many data to training evaluation. In this paper, we were representation bead to similar shape from generated bead to Flux Cored Arc Welding. Therefore, we were reduce the gap to virtual welding training and real welding training. In addition, we were confirmed be able to maximize the performance of education from more effective evaluation system.
USN 기술은 주변 환경과 주어진 상황에 대한 자동 인지를 통해 사용자에게 최적의 서비스를 제공한다. 본 연구에서는 능동형 RF시스템을 개발하여 성능을 측정하고 수질센서와 일체형으로 결합함으로써 센서를 통해 얻어진 온도와 pH 정보를 사용하여 실내/외 환경변화를 감지하여 오염정도를 파악하도록 시스템을 구현하였다. 태그의 소형화를 위하여 내장형 Print-on-PCB 안테나를 장착하였다. 능동형 RFID 기능을 구현하기 위하여 TI사의 RF 트랜시버 CC2510 칩셋을 사용하였다. 실제 위치결정은 임의의 위치에 대해서 능동형 태그와 능동형 리더에 의해 얻어진 RSSI값을 사용하였다. Labview를 사용한 운용 프로그램으로 성능평가를 하여 오차를 구하였다. 10개의 임의의 위치에 대하여 측정을 한 결과 평균 X축 1.69m, Y축 1.66m의 오차를 보였다. 본 연구에서 개발된 시스템은 물류, 환경오염 측정 또는 미아방지 등의 다양한 분야에 적용 가능하다.
최근 정보화 시대에 발맞추어 보안에 관한 중요성이 증가하고 있다. 따라서 지문, 장문, 서명, 홍채 인식과 같은 생체 인식시스템에 대한 관심이 급증하고 있고, 그 중에서 가장 신뢰성과 보안성에서 뛰어난 홍채 인식에 대한 연구가 활발히 진행중이다. 홍채 인식의 환한 연구는 많이 진행되어 왔지만 홍채 인식의 가장 큰 이슈는 홍채 영역 분할과 특징 추출로 할 수 있다. 본 논문에서는 곡선에 유연한 곡선 검출기를 이용하여 기존 원형 검출기가 갖는 문제점을 극복하고, 보다 정확한 홍채 영역 분할을 이루었다. 따라서 주변 환경의 변화에 신속히 대처할 수 있고, 기하학적인 경계 검출에 유용하다.
본 논문은 MIMO-OFDM 시스템을 기반으로 한 Gbps급 차세대 무선전송 시스템에서 m-sequence를 이용하여 효율적으로 훈련심볼을 설계하는 방법을 제안한다. 계산량을 고려하지 않는 일반적인 훈련심볼 설계방법에는 랜덤한 시퀀스에 대하여 시스템 요구사항을 하나하나 비교해가며 모든 사항이 만족되었을 때 훈련심볼로 채택하는 기법이 존재한다. 본 논문에서는 상관관계 특성이 우수하여 대역확산 통신 방식 등에서 사용하는 m-sequence를 기반으로 제한된 탐색공간 내에서 효율적인 MIMO-OFDM 시스템을 위한 훈련심볼의 단계별 설계 및 검증방법을 논의한다. 제안된 방법은 패킷 기반 MIMO-OFDM 무선통신 시스템에서 자동이득제어, 타이밍 동기, 주파수 및 시간옵셋 추정, MIMO 채널추정 등을 포함한 시스템에서 요구하는 조건을 만족시키는 훈련심볼 설계를 목표로 한다.
Management and control of ammonia at the sources and ambient largely depend on sampling and measurement techniques. Good sampling and measurement techniques provide high quality data. The main purpose of the study is compare the analytical characteristics of the Indolphenol method which is one of the standard method in Korea with automatic analyzers for continued measuring gaseous ammonia. For comparison with other analytical methods, the verification test was designed to evaluate performance parameters; linearity, absorption efficiency, reproducibility and repeatability test, accuracy, and response time test. $R^2$ of calibration curve using IPM and CLM was very high (value is 1.000), but for EcSM $R^2$ value was estimated to be lower than IPM and CLM (as 0.991). The RSD of the CLM ranged from 0.1 to 2.3% over the nine concentration levels measured, %Ds was 0.1 to 10.7%, and average RA over all the measurements was 3.3%. The RSD of IPM and EcSM was ranged from 1.0 to 8.1, 3.9 to 14.0 respectively, and average RA were 8.71, 4.9% respectively. Rise in response times of EcSM was estimated to be 1 minute. It is found to be more sensitive than response time (which ranged from 2 to 9 minute) of CLM. For ammonia concentration measured using the IPM and the CLM from the same ammonia source, linear regression of IPM versus CLM show a slope of 0.805, an intercept of 637 ppb, and $R^2$ of 0.868.
This study attempts to establish a system extracting and monitoring cultural grounds of seaweeds (lavers, brown seaweeds and seaweed fulvescens) and abalone on the basis of both KOMPSAT-2 and Terrasar-X data. The study areas are located in the northwest and southwest coast of South Korea, famous for coastal cultural grounds. The northwest site is in a high tidal range area (on the average, 6.1 m in Asan Bay) and has laver cultural grounds for the most. An semi-automatic detection system of laver facilities is described and assessed for spaceborne optic images. On the other hand, the southwest cost is most famous for seaweeds. Aquaculture facilities, which cover extensive portions of this area, can be subdivided into three major groups: brown seaweeds, capsosiphon fulvescens and abalone farms. The study is based on interpretation of optic and SAR satellite data and a detailed image analysis procedure is described here. On May 25 and June 2, 2008 the TerraSAR-X radar satellite took some images of the area. SAR data are unique for mapping those farms. In case of abalone farms, the backscatters from surrounding dykes allows for recognition and separation of abalone ponds from all other water-covered surfaces. But identification of seaweeds such as laver, brown seaweeds and seaweed fulvescens depends on the dampening effect due to the presence of the facilities and is a complex task because objects that resemble seaweeds frequently occur, particularly in low wind or tidal conditions. Lastly, fusion of SAR and optic spatial images is tested to enhance the detection of aquaculture facilities by using the panchromatic image with spatial resolution 1 meter and the corresponding multi-spectral, with spatial resolution 4 meters and 4 spectrum bands, from KOMPSAT-2. The mapping accuracy achieved for farms will be estimated and discussed after field verification of preliminary results.
대부분의 객체지향 시스템을 비롯한, 복잡한 시스템들은 그 구성요소들이 시스템의 수행시간 중에 변하는 동적인 특성을 가지고 있다. 하지만 대부분의 기존 분석기법들은 이러한 측면을 무시하고 있다. 이 논문에서는 이러한 동적 시스템을 명세하고 분석하기 위한 기법을 제안하고자 한다. 이를 위해, 동적 시스템의 명세를 기술하기 위한 새로운 시제논리인 HDTL을 제안하고, 기존의 시제논리를 위한 분석기법을 수정하여 새로운 tableau 기법을 제안하였다. HDTL은 변수와 한정자를 사용하여 동적 시스템의 자동적 분석을 가능하게 하였다. 이 기법을 사용하여 우리는 시스템의 요구사항 명세를 기술하고, 시스템의 수행이 그 명세를 만족하는지를 살펴 볼 수 있다 실험을 통해 HDTL과 분석기법의 적용성을 보였다
본 연구에서는 Landsat TM band 6으로부터 추정된 지표온도와 AWS(Automate Weather System) 관측 자료를 비교, 분석함으로써 도시 열 환경 특성 연구에 있어 원격탐사 자료의 활용 가능성을 제시한과 동시에 지표온도와 식생지수(NDVI)의 상관관계 및 토지피복 유형별 지표온도의 분포 특성 등을 GIS 공간분석기법과 연계하여 도시 지표온도의 공간적 분포 특성을 규명하였다. 그 결과 도시 지표온도의 공간적 분포는 그 주변지역의 토지이용현황에 따라 그 패턴을 명확히 달리한다는 사식을 확인할 수 있었으며 지표온도와 식생간에는 부(-)의 상관관계가 존재함을 확인할 수 있었다. 이는 향후 지속 가능한 도시개발계획 수립에 있어 그 기초 자료로 활용되어질 수 있을 것으로 판단된다.
최근 여러 분야에서 드론에 대한 관심도가 높아짐에 따라, 하천분야에서도 다양한 연구에 드론이 활용하고 있다. 드론관련 기술의 발전으로 GPS와 같은 첨단 기술이 탑재되어 사용자에게 여러가지 정보를 제공하며, 조작 또한 간단하여 누구나 쉽게 활용할 수 있다. 그리고 무엇보다도 사람이 접근하기 힘든 지역을 쉽게 촬영할 수 있다는 큰 장점을 가지고 있다. 본 연구의 목적은 드론을 기반으로 표면영상유속측정법을 적용시켜 하천의 표면유속을 효율적으로 측정하는 것이다. 표면영상유속측정법은 카메라로 촬영된 영상을 이용하여 표면유속을 도출하기 때문에 촬영된 영상이 무엇보다도 중요하다. 하지만 드론으로 촬영된 영상들은 아무리 정지비행을 잘하더라도 필연적으로 영상에 흔들림이 존재한다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 흔들린 영상에 대하여 형태 정합법에 의해 보정을 하였으며, 이는 가장 핵심적인 기술이라 할 수 있다. 형태 정합법에 의한 영상 보정 과정은 고정된 표정점을 영상에서 추적한 뒤, 기준 영상의 표정점과 보정 영상의 표정점이 일치하도록 보정하였다. 영상 보정 후 영상 처리와 분석프로그램을 통하여 유속을 도출한다. 기존의 표면영상유속측정법에서는 표정점을 설치한 후 각 표정점마다 측량을 실시하여 좌표를 측정하였다. 이는 한국건설기술연구원 안동하천실험센터와 같이 이상적인 실험을 진행할 수 있는 환경에서는 문제가 없다. 하지만 실제 하천에서 표면유속측정 시 하천의 폭, 주변 환경 등의 영향으로 측량작업에 많은 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 Arduino와 GPS센서를 이용하여 표정점을 구성하였다. Arduino와 GPS 센서를 이용하면 각 표정점들의 좌표를 노트북에서 실시간으로 자동으로 확인할 수 있다. GPS 센서의 측정 오차에 따라 관측 오차가 다소 존재하지만, 실제 측량을 할 때와는 비교할 수 없을 정도로 신속하게 표정점의 좌표를 구할 수 있다. 이를 바탕으로 실험 하천에 대해 적용한 결과 기존의 방법에 비하여 간편하고 빠르게 표면유속측정을 수행할 수 있었으며, 표면유속측정값 또한 만족스러운 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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