With the recent development of deep composite multiplication neural network learning, deep learning techniques applied to single-image super-resolution have shown good results, and the strong expression ability of deep networks has enabled complex nonlinear mapping between low-resolution and high-resolution images. However, there are limitations in applying it to real-time or low-power devices with increasing parameters and computational amounts due to excessive use of composite multiplication neural networks. This paper uses blocks that extract hierarchical characteristics little by little using information distillation and suggests the Recursive Distillation Super Resolution Network (RDSRN), a lightweight network that improves performance by making more accurate high frequency components through high frequency residual purification blocks. It was confirmed that the proposed network restores images of similar quality compared to RDN, restores images 3.5 times faster with about 32 times fewer parameters and about 10 times less computation, and produces 0.16 dB better performance with about 2.2 times less parameters and 1.8 times faster processing time than the existing lightweight network CARN.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.40
no.3
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pp.239-247
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2022
Cities are becoming more complex due to rapid industrialization and population growth in modern times. In particular, urban areas are rapidly changing due to housing site development, reconstruction, and demolition. Thus accurate road information is necessary for various purposes, such as High Definition Map for autonomous car driving. In the case of the Republic of Korea, accurate spatial information can be generated by making a map through the existing map production process. However, targeting a large area is limited due to time and money. Road, one of the map elements, is a hub and essential means of transportation that provides many different resources for human civilization. Therefore, it is essential to update road information accurately and quickly. This study uses Semantic Segmentation algorithms Such as LinkNet, D-LinkNet, and NL-LinkNet to extract roads from drone images and then apply hyperparameter optimization to models with the highest performance. As a result, the LinkNet model using pre-trained ResNet-34 as the encoder achieved 85.125 mIoU. Subsequent studies should focus on comparing the results of this study with those of studies using state-of-the-art object detection algorithms or semi-supervised learning-based Semantic Segmentation techniques. The results of this study can be applied to improve the speed of the existing map update process.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.28
no.6
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pp.1036-1043
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2022
This paper discusses about the development of a visual sensor that can be installed in an automatic mooring device to detect the berthing condition of a vessel. Despite controlling the ship's speed and confirming its location to prevent accidents while berthing a vessel, ship collision occurs at the pier every year, causing great economic and environmental damage. Therefore, it is important to develop a visual system that can quickly obtain the information on the speed and location of the vessel to ensure safety of the berthing vessel. In this study, a visual sensor was developed to observe a ship through an image while berthing, and to properly check the ship's status according to the surrounding environment. To obtain the adequacy of the visual sensor to be developed, the sensor characteristics were analyzed in terms of information provided from the existing sensors, that is, detection range, real-timeness, accuracy, and precision. Based on these analysis data, we developed a 3D visual module that can acquire information on objects in real time by conducting conceptual designs of LiDAR (Light Detection And Ranging) type 3D visual system, driving mechanism, and position and force controller for motion tilting system. Finally, performance evaluation of the control system and scan speed test were executed, and the effectiveness of the developed system was confirmed through experiments.
Currently, disasters occurring in Korea are characterized by unpredictability and complexity. Due to these features, property damage and human casualties are increasing. Since the initial response process of these disasters is directly related to the scale and the spread of damage, optimal decision-making is essential, and information of the site must be obtained through timely applicable sensors. However, it is difficult to make appropriate decisions because indiscriminate information is collected rather than necessary information in the currently operated Disaster and Safety Situation Office. In order to improve the current situation, this study proposed a framework that quickly collects various disaster image information, extracts information required to support decision-making, and utilizes it. To this end, a web-based display system and a smartphone application were proposed. Data were collected close to real time, and various analysis results were shared. Moreover, the capability of supporting decision-making was reviewed based on images of actual disaster sites acquired through CCTV, smartphones, and UAVs. In addition to the reviewed capability, it is expected that effective disaster management can be contributed if institutional mitigation of the acquisition and sharing of disaster-related data can be achieved together.
Kim, Youngjun;Park, Junsoo;Nam, Jaeyoung;Yoo, Seunghoon;Kim, Songhyon;Lee, Sanghyun;Lee, Younggun
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.49
no.8
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pp.671-680
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2021
This paper deals with the contents of designing and producing reconnaissance hardware and software, and verifying the functions after being installed on the CanSat platform and ground stations. The main reconnaissance mission is largely composed of two things: terrain search that renders the surrounding terrain in 3D using radar, GPS, and IMU sensors, and real-time detection of major objects through optical camera image analysis. In addition, data analysis efficiency was improved through GUI software to enhance the completeness of the CanSat system. Specifically, software that can check terrain information and object detection information in real time at the ground station was produced, and mission failure was prevented through abnormal packet exception processing and system initialization functions. Communication through LTE and AWS server was used as the main channel, and ZigBee was used as the auxiliary channel. The completed CanSat was tested for air fall using a rocket launch method and a drone mount method. In experimental results, the terrain search and object detection performance was excellent, and all the results were processed in real-time and then successfully displayed on the ground station software.
is a project for the senior generation with humanistic knowledge to become a mentor and communicate with them to present the wisdom and direction of life to the new generations of mentees based on various life experiences. has been expanding since 2015, starting with the pilot operation in 2014. In general, projects such as these are assessed to establish effectiveness indicators to verify effectiveness and to establish project management and development strategies. However, most of the evaluations have been conducted quantitatively and qualitatively based on the short-term duration of the project. Therefore, in the case of continuous projects such as , especially in the field of culture and arts where long-term effectiveness verification is required, the short-term evaluation is difficult to predict and judge the actual meaningful effects. In this regard, tried to examine the qualitative change of key participants in this project through the 2017 and 2018 image tracking survey. For this purpose, we adopted qualitative research methodology through interview video shooting, field shooting, and value coding as a research method suitable for the research subject. To analyze the results, first, the interview images were transcribed, keywords were extracted, value encoding works were matched with human psychological values, and the theoretical method was used to identify changes and to derive the meaning. In fact, despite the fact that the study conducted in this study was a follow-up survey, it remained a limitation that it analyzed the changed pattern in a rather short time of 2 years. However, this study systemized the specific methodology that researchers should conduct for follow-up and provided the flow of research at the present time when there is hardly a model for follow-up in the field of culture and arts education business in Korea as well as abroad. Significance can be derived from this point. In addition, it can be said that it has great significance in preparing the detailed system and case of comparative analysis methodology through value coding.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.15
no.8
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pp.107-116
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2021
In recent years, the research on audience satisfaction after watching programs has been carried out in various fields. However, there is no precedent for the study of simply analyzing the influencing factors of audience satisfaction with the newly established CCTV-9 channel. For CCTV-9, how to explore the strategy of industrial development based on the needs of the audience in the era of big data is a very important part. This article exploratively focuses on the influencing factors related to CCTV-9 audience satisfaction. Using questionnaires, 101 samples of the satisfaction with the channel of men and women of different ages, education backgrounds, majors, and incomes were collected to test, and 9 hypotheses were tentatively proposed as relevant influencing factors of channel satisfaction. Through empirical analysis, this research searches for the determinants. The reliability and validity of the measurement were properly analyzed, and all hypotheses were statistically tested. The empirical results show that: subject matter, program format, program scheduling, program broadcast time, channel advertising, simulcast series of documentaries, diversified communication platforms, brand image packaging and audience satisfaction are significantly positively correlated.
Keunchang, Jang;Jea-Chul, Kim;Junghwa, Chun;Seokil, Jang;Chi Hyeon, Ahn;Bong Cheol, Kim
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.24
no.4
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pp.318-329
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2022
Plant phenology including flowering, leaf unfolding, and leaf coloring in a forest is important to understand the forest ecosystem. Temperature rise due to recent climate change, however, can lead to plant phenology change as well as snowfall in winter season. Therefore, accurate monitoring of forest environment changes such as plant phenology and snow cover is essential to understand the climate change effect on forest management. These changes can monitor using a digital camera system. This paper introduces the detection methods for plant phenology and snow cover at the mountain region using an unmanned camera system that is a way to monitor the change of forest environment. In this study, the Automatic Mountain Meteorology Stations (AMOS) operated by Korea Forest Service (KFS) were selected as the testbed sites in order to systematize the plant phenology and snow cover detection in complex mountain areas. Multi-directional Internet Protocol (IP) camera system that is a kind of unmanned camera was installed at AMOS located in Seoul, Pyeongchang, Geochang, and Uljin. To detect the forest plant phenology and snow cover, the Red-Green-Blue (RGB) analysis based on the IP camera imagery was developed. The results produced by using image analysis captured from IP camera showed good performance in comparison with in-situ data. This result indicates that the utilization technique of IP camera system can capture the forest environment effectively and can be applied to various forest fields such as secure safety, forest ecosystem and disaster management, forestry, etc.
In this paper, fundamentals and recent development of the interferometric synthetic aperture radar, known as InSAR, technique for measuring ground deformation through satellite image analysis are presented together with case histories illustrating its applicability to urban ground deformation monitoring. A study area in Korea was selected and processed based on the muti-temporal time series InSAR analysis, namely SBAS (Small Baseline Subset)-InSAR and PS (Persistent Scatterers)-InSAR using Sentinel-1A SAR images acquired from the year 2014 onward available from European Space Agency Copernicus Program. The ground settlement of the study area for the temporal window of 2014-2022 was evaluated from the viewpoint of the applicability of the InSAR technique for urban infrastructure settlement monitoring. The results indicated that the InSAR technique can reasonably monitor long-term settlement of the study area in millimetric scale, and that the time series InSAR technique can effectively measure ground settlement that occurs over a long period of time as the SAR satellite provides images of the Korean Peninsula at regular time intervals while orbiting the earth. It is expected that the InSAR technique based on higher resolution SAR images with small temporal baseline can be a viable alternative to the traditional ground borne monitoring method for ground deformation monitoring in the 4th industrial era.
The study aims to provide an academic basis for the preservation and restoration of abandoned paddy wetland and the enhancement of its carbon accumulation function. First, the temporal change of the wetlands was analysed, and a typological classification system for wetlands was attempted with the goal of carbon reduction. The types of wetland were classified based on three variables: hydrological environment, vegetation, and carbon accumulation, with a special attention on the function of carbon accumulation. The types of abandoned paddy wetlands were classified into 12 categories based on hydrologic variables- either high or low levels of water inflow potential-, vegetation variables with either dominance of aquatic plants or terrestrial plants, and three carbon accumulation variables including organic matter production, soil organic carbon accumulation, and decomposition. It was found that the development period of abandoned paddy analyzed with aerial photographs provided by the National Geographic Information Institute happened between 2010 and 2015. In the case of the wetland in Daejeon 1 (DJMN01) farming stopped by 1990 and it appeared to be a similar structure to natural wetlands after 2010 . Over the past 40 years the abandoned paddy wetland changed to a high proportion of forests and agricultural lands. As time went by, such forests and agricultural lands tended to decrease rapidly and the lands were covered by artificial grass and other types of forests.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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