This paper proposes a method to segment urban scenes semantically based on location prior information. Since major scene elements in urban environments such as roads, buildings, and vehicles are often located at specific locations, using the location prior information of these elements can improve the segmentation performance. The location priors are defined in special 2D coordinates, referred to as road-normal coordinates, which are perpendicular to the orientation of the road. With the help of depth information to each element, all the possible pixels in the image are projected into these coordinates and the learned prior information is applied to those pixels. The proposed location prior can be modeled by defining a unary potential of a conditional random field (CRF) as a sum of two sub-potentials: an appearance feature-based potential and a location potential. The proposed method was validated using publicly available KITTI dataset, which has urban images and corresponding 3D depth measurements.
In this paper, we present an effective system for the 3D scene labeling of objects from RGB-D videos. Our system uses a Markov Random Field (MRF) over a voxel representation of the 3D scene. In order to estimate the correct label of each voxel, the probabilistic graphical model integrates both scores from sliding window-based object detectors and also from object location prior maps. Both the object detectors and the location prior maps are pre-trained from manually labeled RGB-D images. Additionally, the model integrates the scores from considering the geometric constraints between adjacent voxels in the label estimation. We show excellent experimental results for the RGB-D Scenes Dataset built by the University of Washington, in which each indoor scene contains tabletop objects.
The delivery using drones has been attracting attention because it can innovatively reduce the delivery time from the time of order to completion of delivery compared to the current delivery system, and there have been pilot projects conducted for safe drone delivery. However, the current drone delivery system has the disadvantage of limiting the operational efficiency offered by fully autonomous delivery drones in that drones mainly deliver goods to pre-set landing sites or delivery bases, and the final delivery is still made by humans. In this paper, to overcome these limitations, we propose obstacle detection and landing site selection algorithm based on a vision sensor that enables safe drone landing at the delivery location of the product orderer, and experimentally prove the possibility of station-to-door delivery. The proposed algorithm forms a 3D map of point cloud based on simultaneous localization and mapping (SLAM) technology and presents a grid segmentation technique, allowing drones to stably find a landing site even in places without prior information. We aims to verify the performance of the proposed algorithm through streaming data received from the drone.
국내 기후의 급격한 변화와 국토의 난개발에 따른 자연 재해가 커짐에 따라 연안침수에 의한 재산과 인명피해가 주기적으로 반복되고 있다. 이에 따라 연안침수의 피해위험도가 높은 지역을 파악하여 관련 지역의 주민들에게 지역의 특성을 주지시켜야 할 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 연안침수에 의한 피해를 최소화하기 위한 방재형 국토관리의 일환으로 연안침수 시 피난경로와 피난장소, 의약품과 식량 및 주요 구난장비의 위치 등을 상세히 제공할 수 있는 연안침수지도의 프로토타입 제작방안을 제시하였다. 먼저 일본과 미국 등의 선진국 사례 분석과 함께 본 연구의 시범지역인 대부도 남부지역에 대한 GIS 자료구축을 위한 문헌조사와 기구축된 데이터의 확보 및 지역의 특성에 맞는 신규 GIS 자료구축 방법을 제시하였다. 특히, 침수구역을 예측하기 위한 모델링을 지원하기 위한 정확도와 경제성, 객관성과 현실성이 높은 지형공간자료의 효율적인 구축을 강조하였다. 제작된 연안침수지도의 프로토타입은 효율적인 재난관리와 인명 및 재산 피해의 최소화에 기여할 수 있을 것으로 판단되었다. 나아가 이러한 연안침수지도의 제작을 통하여 주민의 침수에 대한 경각심 고취와 함께 사전 교육, 지방자치단체의 침수위험 관리업무에도 활용이 가능할 것으로 사료된다.
The purpose of this study was to assess the ability of quantitative Tl-201 tomography to identify and localize coronary artery disease (CAD). The study population consisted of 41 patients (31 males, 10 females; mean age $55{\pm}7$ yr) including 14 with prior myocardial infarction who underwent both exercise Tl-201 myocardium SPECT and coronary angiography for the evaluation of chest pain. From the short axis and vertical long axis tomograms, stress extent polar maps were generated by Cedars-Sinai Medical Center program, and the % stress defect extent (SDE) was quantified for each coronary artery territory. For the purpose of this study, the coronary circulation was divided into 6 arterial segments, and the "myocardial ischemic score" (MIS) was calculated from the coronary angiogram. Sensitivity for the detection of CAD ($\geq50%$ coronary stenosis by angiography) by angiography) by stress extent polar map was 95% in single vessel disease, and 100% in double and triple vessel deseases. Overall sensitivity was 97%. Sensitivity and specificity for the detection of individual diseased vessels were, respectively, 87% and 90% for the left anterior descending artery (LAD), 36% and 93% for the left circumflex artery (LCX), and 71% and 70% for the right coronary artery (RCA). Concordance for the detection of individual diseased vessels between the coronary angiography and stress polar map was fair for the LAD (kappa=0.70), and RCA (kappa=0.41) lesions, whereas it was poor for the LCX lesions (kappa : 0.32). There were siginificant correlations between the MIS and SDE in LAD (rs=0.56, p=0.0027), and RCA territory (rs=0.60, p=0.0094). No significant correlation was found in LCX territory. When total vascular territories were combined, there was a significant correlation between the MIS and SDE (rs=0.42, p=0.0116). In conclusion, the quantitative analysis of Tl-201 tomograms appears to be accurate for determining the presence and location of CAD.
차량용 내비게이션의 빠른 확산과 스마트폰 등 개인 단말기의 측위 기술 발달로 사용자 중심위치기반서비스, 특히 보행자 내비게이션 서비스에 대한 관심이 증대되고 있다. 보행자 내비게이션 서비스를 위한 핵심정보인 수치지도는 대용량이고 짧은 갱신주기를 요구하는 경우가 많아 수치지도의 효율적인 갱신이 중요한 이슈가 된다. 본 연구에서는 구축시기가 상이한 이종의 도로망 데이터 셋에 형상유사도 기반 면 객체 매칭을 적용하여 변화 탐지하는 기법을 제안하였다. 변화탐지에 앞서 이종의 도로망 데이터 셋의 면 객체 매칭에서 탐지될 수 있는 갱신 유형을 정의하였다. 면 객체 매칭 기반 변화 탐지를 위하여 이종의 두 도로망 데이터 셋의 선형인 도로객체를 이들로 둘러싸인 면인 블록으로 변환하였다. 변환된 블록을 중첩하여 중첩된 블록 간의 형상유사도를 계산하고, 이 값이 0.6 이상인 것을 후보 블록 쌍으로 추출하였다. 객체 유형별로 이분 그래프 군집화와 오목다각형 특성을 적용하여 정의된 갱신유형별 블록 쌍을 탐지하고, 해당 블록 쌍을 구성하거나 내부에 있는 도로 세그먼트 간의 프레셰 거리를 계산하였다. 이때, 프레셰 거리가 50 이상인 도로명주소기본도 도로구간의 도로객체가 갱신 도로객체로 추출된다. 그 결과 0.965의 높은 탐색율을 보여 제안된 기법이 이종의 도로망 데이터 셋의 선형 객체의 변화탐지에 적용될 수 있음을 확인할 수 있었다.
충남 천안시 두정동 야산지역에 대한 고고학적 발굴대상지에서 자력탐사를 이용한 비파괴 문화재탐색 응용가능성에 대찬 실험적 연구를 수행하였다. 고고학적 발굴대강지에 대하여 발굴이 시작되기 전 자력탐사를 실시하였으며, 자력탐사 결과 나타난 자력이상대를 발굴후의 유물분포상황과 비교하였다. 자력탐사시 $20cm{\times}20cm$ 격자망을 구성하여 $20m{\times}40m$ 구역을 측정하였으며 자력센서는 지면에 위치시켰다. 기존의 발견된 토기를 대상으로 자력측정한 결과, 토기가 위치한 지점의 자력이 상이 주위의 평균치보다 최대 130nT 정도로 나타나고 있다. 등자기이상 분포포의 해석결과, 연구지역내의 1사분면과 4사분면에 나타난 자기이상지점들과 발굴결과 화인된 토기 및 토기의 파편위치가 정확하게 일치한다. 고고학적 발굴결과 연구지역내에서 발견된 토기위치는 7곳이었으며 이중 6곳은 모두 자력이상지점과 일치하며, 한 곳은 자력이상지점이 아닌 곳에서 발견된 바, 이 토기는 연 토기로 판명되었다. 또한 발굴당시 확인된 숲속이나 천부지층내에 매몰된 철제 쓰레기, 철사 등의 장애물 역시 등자력이상도에서 정확하게 일치하고 있다. 그러므로 자력탐사를 수행하기 앞서 육안으로 확인되는 철제장애물들은 제거한 후에 탐사를 실시하는 것이 바람직하다. 원인이 뚜렷히 확인되지 않는 자력이상지점들은 현재의 발굴충위보다 깊은 곳에 유물이 존재할 가능성이 있으므로 보다 정밀한 발굴작업이 추가적으로 필요할 것으로 판단된다.
여행을 계획하는 일은 매우 복잡하고 많은 시간을 필요로 한다. 여행 계획을 정할 때에는 보통 관심 지점(point of interests, POIs)을 선택하고 그에 따른 다양한 제약 조건들을 고려하여 일정을 계획 한다. 관심 지점을 선정할 때 친구들에게 의견을 묻거나 인터넷에서 직접 정보를 찾으며 여행사의 도움을 받기도 한다. 하지만 이러한 방법들은 다음과 같은 어려움이 있다. 친구들에게 의견을 묻는 경우에는 친구들이 방문해 보지 못한 장소에 대한 정보를 얻기 어렵고 인터넷에서 정보를 찾는 경우에는 오히려 너무 많은 여행 정보들 때문에 필요한 정보를 탐색하고 정리하는데 많은 시간이 필요하며 여행사의 도움을 받을 때에는 여행 일정이 여행을 제공해주는 업체들 쪽으로 편중될 우려가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 여행 일정 계획 시스템인 CYTRIP을 제안한다. CYTRIP은 웹 기반의 추천 시스템으로써, 여행 정보를 공유할 수 있는 공간을 제공하고, 이를 통해 참여자들의 집단 지성에 따른 관심 지점을 추천 받는다. 그리고 PDDL3를 통해 추천된 지점들의 시간적, 공간적 제약조건 따라 여행 일정이 자동으로 생성되며 이렇게 생성된 일정은 지도 위에 표시되어 사용자에게 제공된다. 여행을 계획할 때에 정해진 기간 동안 모든 추천 관심지점을 방문할 수 없는 경우가 발생한다. 이러한 문제를 피하기 위해 정해진 시간에 방문 가능한 관심 지점들의 후보 집합을 선택하고 이 후보 집합들에 대한 여행 일정을 생성한다. 제안하는 시스템의 성능평가를 위해 사용자 평가를 실시하였다. 사용자 평가를 위해 한국관광공사에서 제공하는 데이터를 활용하였고 평가 결과 제안하는 시스템이 여러 참여자들의 집단 지성을 통해 여행 일정을 계획하는데 유용하다는 것을 알 수 있었다.
라이다(LiDAR) 측량을 활용한 문화재 조사·연구는 해외에서 이미 활성화되어 있다. 최근 국내에서도 라이다 측량의 장점과 활용도에 대한 인식이 높아져 문화재 조사에 활용한 사례가 조금씩 늘어나는 추세다. 다만, 주로 산성 조사에 한정되었고, 아직 고분 조사에는 적극적으로 활용되고 있지 않다. 이에 대체로 산지에 분포하여 아직 본격적인 조사는 물론이고 복원, 정비 등이 제대로 이뤄지지 못하고 있는 삼국~통일신라시대의 고분군에 대해 라이다 측량을 통한 기초 데이터의 확보가 필요함을 강조하고자 한다. 이를 위해 경주 서악동 장산고분군과 충효동고분군 일대에 대한 라이다 측량을 실시하여 고분의 분포현황과 입지 양상 등을 검토하였다. 그 결과, 이미 정밀지표(측량)조사가 실시된 장산고분군에서는 기존 보고서의 지형도에 표기된 배치도만으로는 알 수 없었던 세밀한 지형정보와 분포양상을 추가로 파악할 수 있었다. 또한, 일제강점기에 10기가 발굴된 이후 추가 조사가 이뤄진 적이 없는 충효동고분군에서는 기존 발굴 고분의 위치를 정확히 파악하였고, 조사되지 않은 고분의 현황과 잔존 양상 등 새로운 정보를 추가로 얻을 수 있었다. 이러한 정보들은 고분군 자체에 대한 조사와 연구는 물론이고, 향후 고분군의 보존과 정비 부분에도 기초자료로 다양하게 활용할 수 있다. 산림지대라 접근이 쉽지 않거나, 관찰이 힘든 산지 고분군의 양상을 파악하는데 라이다 측량은 가장 효과적이다. 지표조사와 같은 실질적인 현지조사에 앞서 실시하여 사전조사 또는 예비조사로써 활용도 높은 데이터를 확보할 수 있다. 따라서, 향후 고분 조사는 라이다 측량을 통해 기초자료를 확보하고 이를 바탕으로 조사와 정비·활용 계획을 수립해 나갈 필요가 있다. 현재까지는 보통 산지에 위치하는 고분군에 대한 조사·연구 및 보존·정비 방안을 수립하기 위해 고분분포도 작성을 위한 정밀지표조사가 먼저 실시되는데, 이에 앞서 라이다 측량 데이터를 확보하여 활용한다면 더욱 효과적이고 정확도 높은 분포도 작성과 현황 파악이 가능할 것이다. 또한, 넓은 지역에 대한 현장 조사에서 발생할 수 있는 정보 누락이나 오류도 상당 부분 방지할 수 있다. 따라서, 향후 고분 조사에 있어 라이다 측량을 적극적으로 활용하여 기초 데이터를 축적해 나갈 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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