Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.210-212
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2021
In modern society, various digital equipment are being distributed due to the influence of the 4th industrial revolution, and they are used in a wide range of fields such as automated processes, intelligent CCTV, medical industry, robots, and drones. Accordingly, the importance of the preprocessing process in a system operating based on an image is increasing, and an algorithm for effectively reconstructing an image is drawing attention. In this paper, we propose a filter algorithm based on a combined weight value to reconstruct an image in a complex noise environment. The proposed algorithm calculates the weight according to the spatial distance and the weight according to the difference between the pixel values for the input image and the pixel values inside the filtering mask, respectively. The final output was filtered by applying the join weights calculated based on the two weights to the mask. In order to verify the performance of the proposed algorithm, we simulated it by comparing it with the existing filter algorithm.
High-resolution images taken by drones are being used for a variety of information, including monitoring. The management of agricultural facilities still uses mostly human survey methods. Surveying agricultural facilities, surveying the appearance of agricultural facilities, and the sleeping environment have legal and environmental constraints that are inaccessible to humans. In addition, in an area where information such as 3D maps and satellite maps are outdated or not provided, human investigation is inevitable, and a lot of time and money are invested. The purpose of this research is to design and develop drone system for field support incorporating AR smart glasses technology for the maintenance and management of agricultural facilities to improve the difficulties of using existing drones. In addition, We will also suggest ways to secure the safety of personal information in order to solve the damages caused by the exposure of personal information that may occur through video shooting.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.19
no.6
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pp.41-46
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2019
In this paper, it is necessary to study the bandwidth and network system for efficient image transmission in the current era of drone imaging, and to design routing protocols to round out and cluster two or more multi-drones. First, we want to construct an ad hoc network to control the multidrone. Several studies are underway for the clustering of drones. The aircraft ad hoc network (FANET) is an important foundation for this research. A number of routing protocols have been proposed to design a FANET, and these routing protocols show different performances in various situations and environments. The routing protocol used to design the FANET is tested using the routing protocol used in the existing mobile ad hoc network (MANET). Therefore, we will use MANET to simulate the routing protocol to be used in the FANET, helping to select the optimal routing protocol for future FANET design. Finally, this paper describes the routing protocols that are mainly used in MANET and suitable for FANET, and the performance comparison of routing protocols, which are mainly used in FANET design.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.22
no.6
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pp.874-880
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2018
3D modeling is extensively used in the field of architecture, machinery and contents production such as movies. Modeling is a time-consuming task. In order to compensate for these drawbacks, attempts have recently been made to reduce the production period by applying 3D scanning technology. 3D scanning for small objects can be done directly with laser or optics, but large buildings and sculptures require expensive equipment, which makes it difficult to acquire data directly. In this study, 3D modeling data for a large object is acquired using photometry with using drones to acquire the image data. The maintenance method for uniform spacing between the sculpture and the drone, the measurement method for the flight line were presented. In addition, we presented a production environment that can utilize the obtained 3D point cloud data for animation and a rendered animation result to find ways to make it in various environments.
Advanced Internet of Things (IoT) technology is being used in various ways for the safety of the energy industry. At the center of safety measures, drones play various roles on behalf of humans. Drones are playing a role in reaching places that are difficult to reach due to large-scale facilities and space restrictions that are difficult for humans to inspect. In this study, the accuracy and completeness of movement of dangerous facilities were tested using drone images, and it was confirmed that the movement recognition accuracy was 100%, the average data analysis accuracy was 95.8699%, and the average completeness was 100%. Based on the experimental results, a future-oriented facility risk analysis system combined with ICT technology was implemented and presented. Additional experiments with diversified conditions are required in the future, and ICT convergence analysis system implementation is required.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.23
no.1
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pp.37-43
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2022
Drones, one of the 4th industrial technologies that are expanding from military use to industrial use, are being actively used in the search missions of the National Police Agency and finding missing persons, thereby reducing interest in a wide area and the input of large-scale search personnel. However, legal review of police drone operation is continuously required, and the importance of advanced system for related operations and analysis of captured images in connection with search techniques is increasing at the same time. In this study, in order to facilitate recording, preservation, and monitoring in the concept of precise search and monitoring, it is possible to achieve high efficiency and secure golden time when precise search is performed by constructing spatial information based on photo rather than image data-based search. Therefore, we intend to propose a spatial information construction technique that reduces the resulting data volume by adjusting the unnecessary spatial information completion rate according to the size of the subject. Through this, the scope of use of drone search missions for large-scale areas is advanced and it is intended to be used as basic data for building a drone operation manual for police searches.
Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.16
no.4
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pp.129-136
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2023
A special offshore bridge with a high pylon has special structural features.Special offshore bridges have inspection blind spots that are difficult to visually inspect. To solve this problem, safety inspection methods using drones are being studied. In this study, image data of the pylon of a special offshore bridge was acquired using a drone. In addition, an artificial intelligence algorithm was developed to detect damage to the pylon surface. The AI algorithm utilized a deep learning network with different structures. The algorithm applied the stacking ensemble learning method to build a model that formed the ensemble and collect the results.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.23
no.2_2
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pp.209-218
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2020
Various studies and business investments have been performed on UAV in the field of spatial information industry, and it is judged that this industry has being evolved into an expansion stage as a legalization progresses. In addition, public institutions such as Korea Land and Geospatial Information Corporation, Korea Expressway Corporation, and Korea Land and Housing Corporation which have relatively much utilized spatial information work have entered into the stage of settling with active introduction for reasons of work efficiency and business management. However, surveying drones are still classified as expensive equipment, which is a burden on general business application and technology popularization. Moreover, the stabilization of reliability of various location information acquired from UAV is a part of ongoing research and supplementation. Therefore, in this study, to use image information acquired from low-cost UAV as reliable spatial information data, the flight altitude was changed and compared with the result of double transverse flight with conventional photographing technique. As a result, there was no change in the result value at low altitude, but the result showed more than 30% accuracy and accuracy improvement for the X, Y value at the altitude of 130m or higher than the conventional method.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.11
no.3
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pp.193-200
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2016
This paper introduces an algorithm to middle-low price drone's autonomous navigation flight system using computer vision and GPS. Existing drone operative system mainly contains using methods such as, by inputting course of the path to the installed software of the particular drone in advance of the flight or following the signal that is transmitted from the controller. However, this paper introduces new algorithm that allows autonomous navigation flight system to locate specific place, specific shape of the place and specific space in an area that the user wishes to discover. Technology developed for military industry purpose was implemented on a lower-quality hobby drones without changing its hardware, and used this paper's algorithm to maximize the performance. Camera mounted on middle-low price drone will process the image which meets user's needs will look through and search for specific area of interest when the user inputs certain image of places it wishes to find. By using this algorithm, middle-low price drone's autonomous navigation flight system expect to be apply to a variety of industries.
Although deep learning-based visual image recognition technology has evolved rapidly, most of the commonly used methods focus solely on recognition accuracy. However, the demand for low latency and low power consuming image recognition with an acceptable accuracy is rising for practical applications in edge devices. For example, most Internet of Things (IoT) devices have a low computing power requiring more pragmatic use of these technologies; in addition, drones or smartphones have limited battery capacity again requiring practical applications that take this into consideration. Furthermore, some people do not prefer that central servers process their private images, as is required by high performance serverbased recognition technologies. To address these demands, the object and scene recognition technologies for mobile/embedded devices that enable optimized neural networks to operate in mobile and embedded environments are gaining attention. In this report, we briefly summarize the recent trends and issues of object and scene recognition technologies for mobile and embedded devices.
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