This study addresses a low-cost lidar sensor-based glass feature extraction method for an accurate map representation using statistical moments, i.e. the mean and variance. Since the low-cost lidar sensor produces range-only data without intensity and multi-echo data, there are some difficulties in detecting glass-like objects. In this study, a principle that an incidence angle of a ray emitted from the lidar with respect to a glass surface is close to zero degrees is concerned for glass detection. Besides, all sensor data are preprocessed and clustered, which is represented using statistical moments as glass feature candidates. Glass features are selected among the candidates according to several conditions based on the principle and geometric relation in the global coordinate system. The accumulated glass features are classified according to the distance, which is lastly represented on the map. Several experiments were conducted in glass environments. The results showed that the proposed method accurately extracted and represented glass windows using proper parameters. The parameters were empirically designed and carefully analyzed. In future work, we will implement and perform the conventional SLAM algorithms combined with our glass feature extraction method in glass environments.
차세대 무선/이동 네트워크는 IP 기반 구조로 진화하고 있다. 차세대 IP 기반의 네트워크에서 효율적인 이동성 관리는 필수적이다. 최근에 Internet Engineering Task Force(IETF)에서 효율적인 이동성 관리를 위해 Hierarchical Mobile IPv6(HMIPv6)을 제안하였다. HMIPV6는 Mobile Anchor Point(MAP)영역 안에 지역 등록을 통하여 상당히 시그널링을 줄일 수 있고 핸드오프 지연시간도 줄이면서 MIPv6의 성능향상을 가져왔다. 그러나 단일 MAP에 집중적인 부하가 발생하는 문제점을 가지고 있다. 또한 HMIPv6는 idle 상태에서도 이동노드의 불필요한 위치 등록으로 인하여 시그널링 오버헤드가 발생한다. 따라서 이동노드의 이동성 및 트래픽을 고려하여 동적으로 최적의 MAP 영역을 구성하고, IP 페이징 기법을 통하여 불필요한 위치 등록에 따른 시그널링을 줄이기 위한 페이징 기법을 제안한다. 본 논문에서는 평균적인 위치 등록비용과 패킷 전달비용의 수학적인 모델을 수립하고 성능을 평가한다. 결론적으로, 기존 기법에 비하여 제안된 기법이 보다 효율적임을 보여주고 있다.
HMIPv6(Hierarchical MIPv6)는 MAP(Mobility Anchor Point)이라는 에이전트를 사용하여 MIPv6의 핸드오버 처리 성능을 향상시켰다. 이 프로토콜은 모바일 노드 대신에 모든 패킷을 받으며, 모바일 노드를 대신하여 모바일 노드를 목적지로 하는 모든 패킷을 받아서 모바일 노드의 CoA(Care-of Address)로 패킷을 재전송한다. 그러나, 계층적 MAP 구조에서 발생되는 등록의 집중화 현상 때문에 전체 네트워크에 영향을 줄 수 있다. 본 논문에서는 모바일 노드가 MAP 선택 시 트래픽 특성에 의하여 MAP을 선택하는 방법과, 흠 에이전트나 상대 노드에서 바인딩 업 데이트를 처리할 때 실시간 트래픽을 위한 멀티 레벨 큐에 의한 차등화 처리방법을 제안하였다. 성능 평가는 겔 거주 시간에 따른 전체 핸드오버 비용의 변화를 분석하였다 성능 분석을 통해 제안방법이 위치 등록 비용과 모바일 노드의 전체 비용에서 향상됨을 보았다.
IPv6를 사용하는 계층적 모바일 인터넷(HMIPv6)에서는 단말의 이동을 관리하기 위해 MAP (Mobility Anchor Point)를 사용한다. 현재는 매크로 핸드오프 발생 시 단말로부터 가장 멀리 떨어져있는 MAP을 선택하는 기법을 사용하고 있다. 그러나 이 경우 하나의 큰 MAP으로 전체 부하가 몰리는 문제와 이동 단말과 MAP 간의 긴 거리로 인해 통신 비용이 증가하는 문제가 있다. 따라서 이 연구에서는 단말의 이동속도와 패킷 전송률을 종합적으로 고려하여 새 MAP 영역에서 소요될 이동지역비용을 계산하고 이를 최소화하는 MAP 도메인 크기를 구하여 실제 서비스 받을 MAP들 중 이와 가장 유사한 크기의 MAP을 선택하는 기법을 제안한다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제11권2호
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pp.136-144
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2010
This paper presents an algorithm for planning waypoints for the operation of a surveillance mission using cooperative unmanned aerial vehicles (UAVs) in a given map. This algorithm is rather simple and intuitive; therefore, this algorithm is easily applied to actual scenarios as well as easily handled by operators. It is assumed that UAVs do not possess complete information about targets; therefore, kinematics, intelligence, and so forth of the targets are not considered when the algorithm is in operation. This assumption is reasonable since the algorithm is solely focused on a surveillance mission. Various parameters are introduced to make the algorithm flexible and adjustable. They are related to various cost functions, which is the main idea of this algorithm. These cost functions consist of certainty of map, waypoints of co-worker UAVs, their own current positions, and a level of interest. Each cost function is formed by simple and intuitive equations, and features are handled using the aforementioned parameters.
To enable the efficient operation of ITS, it is necessary to collect location data for vehicles on the road. In the case of futuristic transportation systems like ubiquitous transportation and smart highway, a method of data collection that is advanced enough to incorporate road lane recognition is required. To meet this requirement, technology based on radio frequency identification (RFID) has been researched. However, RFID may fail to yield accurate location information during high-speed driving because of the time required for communication between the tag and the reader. Moreover, installing tags across all roads necessarily incurs an enormous cost. One cost-saving alternative currently being researched is to utilize GNSS (global navigation satellite system) carrierbased location information where available. For lane recognition using GNSS, a precise digital map for determining vehicle position by lane is needed in addition to the carrier-based GNSS location data. A "precise digital map" is a map containing the location information of each road lane to enable lane recognition. At present, precise digital maps are being created for lane recognition experiments by measuring the lanes in the test area. However, such work is being carried out through comparison with vehicle driving information, without definitions being established for detailed performance specifications. Therefore, this study analyzes the performance requirements of a precise digital map capable of lane recognition based on the accuracy of GNSS location information and the accuracy of the precise digital map. To analyze the performance of the precise digital map, simulations are carried out. The results show that to have high performance of this system, we need under 0.5m accuracy of the precise digital map.
본 논문에서는 신뢰 영역을 검출하고 이를 이용하여 미스 매치된 영역에 대한 홀을 채우고 적응적으로 시차 지도를 조정하여 경계를 보존하는 스테레오 정합 방법을 제안한다. 초기 시차 지도 추정을 위해 비용 계산은 색상(CIE Lab)과 경사도(Gradient)를 결합하여 이용하였고, 두 번의 비용 결합 함수를 적용 하여 시차 지도를 추정 하였다. 화소 불일치 영역을 검출하기 위해 왼쪽/오른쪽 교차 검사를 수행 하였다. 두 픽셀 위치에서의 차이가 1보다 크면 폐색 영역이거나 잘못된 매칭으로 판단하고 왼쪽 시차 지도에 표시 하였다. 초기 시차 지도에서 깊이 불연속성으로 인한 에러값을 구별하기 위해 Mean-shift segmentation을 사용하여 신뢰 지도를 구하고 초기 시차 지도 영상에서의 에러값을 줄이기 위해 신뢰 지도 결과를 이용하여 시차 지도 조정을 수행한다. 실험 결과 제안하는 방법이 기존의 다른 방법들과 비교하여 비교적 높은 정확도를 보이는 시차 지도를 생성 하는 것을 보였다.
A 3D point cloud map is an essential elements in various fields, including precise autonomous navigation system. However, generating a 3D point cloud map using a single sensor has limitations due to the price of expensive sensor. In order to solve this problem, we propose a precise 3D mapping system using low-cost sensor fusion. Generating a point cloud map requires the process of estimating the current position and attitude, and describing the surrounding environment. In this paper, we utilized a commercial visual-inertial odometry sensor to estimate the current position and attitude states. Based on the state value, the 2D LiDAR measurement values describe the surrounding environment to create a point cloud map. To analyze the performance of the proposed algorithm, we compared the performance of the proposed algorithm and the 3D LiDAR-based SLAM (simultaneous localization and mapping) algorithm. As a result, it was confirmed that a precise 3D point cloud map can be generated with the low-cost sensor fusion system proposed in this paper.
본 논문에서는 클라우드 환경에서 빅데이터를 비용 효율적으로 분석하기 위한 기법을 연구한다. 전자의무기록의 클라우드 저장이 최근 가능해짐에 따라 중소병원에서의 클라우드 기반 빅데이터 분석 요구가 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 대중적으로 많이 사용되고 있는 아마존 EMR 프레임워크를 분석하고, EMR 환경에서 비용 효율적으로 빅데이터를 분석하기 위한 비용 모델을 제안한다. 제안한 기법을 적용하면 클러스터 비용 대비 처리시간이 가장 효율적인 클러스터 규모를 계산할 수 있으므로, 보다 적은 비용으로 빅데이터 분석을 효과적으로 처리할 수 있다.
The remote sensing image server provides advanced image serving capabilities for geospatial image. Wide seamless image mosaics of Landsat 5 over GMS countries, which exceed a 15 GB or more in size per image, can integrate with other GIS map servers. The approach of two improvement algorithms leads to speed up the response time while preserving the data quality. This system does not only provide images on the web, but also provide GIS layers to WMS client map servers. The advantage of this approach is its efficiency lower cost in terms of cost, time and updating to obtain and utilize remote sensing image.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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