Kim, Cheolwook;Lim, Pyeong-chae;Chi, Junhwa;Kim, Taejung;Rhee, Sooahm
Korean Journal of Remote Sensing
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v.38
no.6_1
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pp.1125-1139
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2022
In an unmanned aerial vehicles (UAVs) system, a physical offset can be existed between the global positioning system/inertial measurement unit (GPS/IMU) sensor and the observation sensor such as a hyperspectral sensor, and a lidar sensor. As a result of the physical offset, a misalignment between each image can be occurred along with a flight direction. In particular, in a case of multi-sensor system, an observation sensor has to be replaced regularly to equip another observation sensor, and then, a high cost should be paid to acquire a calibration parameter. In this study, we establish a precise sensor model equation to apply for a multiple sensor in common and propose an independent physical offset estimation method. The proposed method consists of 3 steps. Firstly, we define an appropriate rotation matrix for our system, and an initial sensor model equation for direct-georeferencing. Next, an observation equation for the physical offset estimation is established by extracting a corresponding point between a ground control point and the observed data from a sensor. Finally, the physical offset is estimated based on the observed data, and the precise sensor model equation is established by applying the estimated parameters to the initial sensor model equation. 4 region's datasets(Jeon-ju, Incheon, Alaska, Norway) with a different latitude, longitude were compared to analyze the effects of the calibration parameter. We confirmed that a misalignment between images were adjusted after applying for the physical offset in the sensor model equation. An absolute position accuracy was analyzed in the Incheon dataset, compared to a ground control point. For the hyperspectral image, root mean square error (RMSE) for X, Y direction was calculated for 0.12 m, and for the point cloud, RMSE was calculated for 0.03 m. Furthermore, a relative position accuracy for a specific point between the adjusted point cloud and the hyperspectral images were also analyzed for 0.07 m, so we confirmed that a precise data mapping is available for an observation without a ground control point through the proposed estimation method, and we also confirmed a possibility of multi-sensor fusion. From this study, we expect that a flexible multi-sensor platform system can be operated through the independent parameter estimation method with an economic cost saving.
As large scaled natural or man-made disasters being increased, the demand for rapid responses for such emergent situations also has been ever-increasing. These responses need to acquire spatial information of each individual site rapidly for more effective management of the situations. Therefore, we are developing a close-range real-time aerial monitoring system based on a low altitude unmanned helicopter. This system can acquire airborne sensory data in real-time and generate rapidly geospatial information. The system consists of two main parts: aerial and ground parts. The aerial part includes an aerial platform equipped with multi-sensor(cameras, a laser scanner, a GPS receiver, an IMU) and sensor supporting modules. The ground part includes a ground vehicle, a receiving system to receive sensory data in real-time and a processing system to generate the geospatial information rapidly. Development and testing of the individual modules and subsystems have been almost completed. Integration of the modules and subsystems is now in progress. In this paper, we w ill introduce our system, explain intermediate results, and discuss expected outcome.
In this paper, we propose a complexity-based parallelization method of the sample adaptive offset (SAO) algorithm which is one of HEVC in-loop filters. The SAO algorithm can be regarded as region-based process and the regions are obtained and represented with a quad-tree scheme. A offset to minimize a reconstruction error is sent for each partitioned region. The SAO of the HEVC can be parallelized in data-level. However, because the sizes and complexities of the SAO regions are not regular, workload imbalance occurs with multi-core platform. In this paper, we propose a LCU-based SAO algorithm and a complexity prediction algorithm for each LCU. With the proposed complexity-based LCU processing, we found that the proposed algorithm is faster than the sequential implementation by a factor of 2.38 times. In addition, the proposed algorithm is faster than regular parallel implementation SAO by 21%.
Cellular operators develop high speed mobile internet and multi-function cellular phones to activate new business model based on mobile internet services. Domestic cellular operators evolve their mobile networks from cdma2000-1x and EvDo to HSDPA to activate high speed mobile internet services. They also develop mobile internet platforms such as WIPI, BREW, and J2ME on multi-function cellular phones having multimedia solutions such as camera, MP3, MPEG, 3D game engine, DMB, PAN such as bluetooth, IrDA, W-LAN, and location information using GPS. But, content providers have problems of redevelopment of the same mobile internet application on different mobile internet platforms provided by cellular operators. In this paper, we develop conversion solutions for interoperability of mobile internet applications on WIPI and BREW using an one-pass compiler. We confirm the performance the proposed conversion solutions for the API conversion rate, the converted file size, and the full conversion time using the popular mobile games which are the killer applications on WiPI and BREW.
Purpose - The Millennial Generation, which grew in the wake of the spread of the Internet and rapid changes in the media environment, is rapidly moving from the traditional broadcasting environment to the Internet-broadcasting environment in terms of content acceptance. With the emergence of UGC (User-generated content), the change in the status of single-person content creators enables the growth of multi-channel networks (MCN), a new content-distribution platform and an agency concept for single creators. Youtube-based MCN produces multiple single star producers and casts and provides its own video series through Youtube. It is also emerging as a major M&A target for global media providers in terms of providing content to a wide range of consumers with the same interests and consumption characteristics. In addition, for the Millennials generation, which are part of their lives, MCN is becoming the most suitable media for TGIF (Twitter, Google, i-phone, Facebook). Accordingly, this study defines newly emerging MCNs and analyzes the factors for accepting MCN-produced content based on the push-pull-mooring (PPM) model. Research design, data, and methodology - An empirical analysis is performed through a questionnaire survey. For this purpose, 204 people who have experience of watching MCN were studied. Collected data is processed through analysis of a structural equation model using R to test the hypothesis. Results - For the MCN service to become an alternative to existing media, it is necessary to continuously promote cultural diversity and diversity of attempts that conventional media cannot provide. It is the attractiveness of the alternative that has the greatest influence on the intention to switch to a MCN service. When we look at MCN content so far, certain patterns such as game progress, introduction, food, and chat rooms have already appeared. We need to overcome this and develop a completely new conceptual content that we have never seen before. This requires a more generous viewer perception of the topics covered. For diversity, linguistic and verbal violence should be tolerant in common sense to provide a foundation for securing cultural diversity. Conclusions - In this study, we tried to develop a comprehensive approach to the substitution effect of MCN. In terms of academic achievement, the PPM model is used to enhance the utilization of media and broadcasting. Practical implications are to provide an analytical framework for verifying alternative or complementary effects when viewers switch to MCN.
As embedded system becomes more complex, software development becomes more important in the entire design process. Most embedded applications consist of multi -tasks, that are executed in parallel. So, dataflow model that expresses concurrency naturally is preferred than sequential programming language to develop multitask software. For the execution of multitasking codes, operating system is essential to schedule multi-tasks and to deal with the communication between tasks. But, it is needed to execute multitasking code without as when the target hardware platform cannot execute as or target platforms are candidates of design space exploration, because it is very costly to port as for all candidate platforms of DSE. For this reason, we propose the serialized multitasking code generation technique from dataflow specification. In the proposed technique, a task is specified with dataflow model, and generated as a C code. Code generation consists of two steps: First, a block in a task is generated as a separate function. Second, generated functions are scheduled by a multitasking scheduler that is also generated automatically. To make it easy to write customized scheduler manually, the data structure and information of each task are defined. With the preliminary experiment of DivX player, it is confirmed that the generated code from the proposed framework is efficiently and correctly executed on the target system.
Kim, Yeong-A;Kim, Gea-Hee;Kim, Hyun-Ju;Kim, Chang-Geun
Journal of Convergence for Information Technology
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v.10
no.10
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pp.1-8
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2020
The need for storage, management, and retrieval techniques for alternative data has emerged as technologies based on data generated from business activities conducted by enterprises have emerged as the key to business success in recent years. Existing big data platform systems must load a large amount of data generated in real time without delay to process unstructured data, which is an alternative data, and efficiently manage storage space by utilizing a deduplication system of different storages when redundant data occurs. In this paper, we propose a multi-layer distributed data deduplication process system using the similarity of the Cuckoo hashing filter technique considering the characteristics of big data. Similarity between virtual machines is applied as Cuckoo hash, individual storage nodes can improve performance with deduplication efficiency, and multi-layer Cuckoo filter is applied to reduce processing time. Experimental results show that the proposed method shortens the processing time by 8.9% and increases the deduplication rate by 10.3%.
We have developed an inversion algorithm for loop-loop electromagnetic (EM) data, based on the localised non-linear or extended Born approximation to the solution of the 2.5D integral equation describing an EM scattering problem. Source and receiver configuration may be horizontal co-planar (HCP) or vertical co-planar (VCP). Both multi-frequency and multi-separation data can be incorporated. Our inversion code runs on a PC platform without heavy computational load. For the sake of stable and high-resolution performance of the inversion, we implemented an algorithm determining an optimum spatially varying Lagrangian multiplier as a function of sensitivity distribution, through parameter resolution matrix and Backus-Gilbert spread function analysis. Considering that the different source-receiver orientation characteristics cause inconsistent sensitivities to the resistivity structure in simultaneous inversion of HCP and VCP data, which affects the stability and resolution of the inversion result, we adapted a weighting scheme based on the variances of misfits between the measured and calculated datasets. The accuracy of the modelling code that we have developed has been proven over the frequency, conductivity, and geometric ranges typically used in a loop-loop EM system through comparison with 2.5D finite-element modelling results. We first applied the inversion to synthetic data, from a model with resistive as well as conductive inhomogeneities embedded in a homogeneous half-space, to validate its performance. Applying the inversion to field data and comparing the result with that of dc resistivity data, we conclude that the newly developed algorithm provides a reasonable image of the subsurface.
Recently, there have been many indexing schemes for multimedia data such as image, video data. But recent database applications, for example data mining and multimedia database, are required to support multi-user environment. In order for indexing schemes to be useful in multi-user environment, a concurrency control algorithm is required to handle it. So we propose a concurrency control algorithm that can be applied to CBF (cell-based filtering method), which uses the signature of the cell for alleviating the dimensional curse problem. In addition, we extend the SHORE storage system of Wisconsin university in order to handle high-dimensional data. This extended SHORE storage system provides conventional storage manager functions, guarantees the integrity of high-dimensional data and is flexible to the large scale of feature vectors for preventing the usage of large main memory. Finally, we implement the web-based image retrieval system by using the extended SHORE storage system. The key feature of this system is platform-independent access to the high-dimensional data as well as functionality of efficient content-based queries. Lastly. We evaluate an average response time of point query, range query and k-nearest query in terms of the number of threads.
Due to their high corrosion resistance and improved mechanical properties super-duplex stainless steel (SDSS) are extensively used in petrochemical plants such as facilities in modern oil platform and off-shore process equipment. It is well known that the best mechanical and corrosion resistance properties of super-duplex stainless steel are obtained with a microstructure having approximately equal amounts of austenite and ferrite. And it is also known that sigma($\sigma$), chi($\chi$), secondary austenite(${\gamma}2$), chromium carbides and nitride affected adversely their properties. Therefore these phases must be avoided. However, effects of succeeding weld thermal cycle on the change of microstructure of weldment at multi-pass weld were not seldom experimentally researched. Therefore in the present work, the change of weldmetal microstructure and the effect of microstructure on pitting corrosion property at $40^{\circ}C$ by succeeding each weld thermal cycle were researched. The thermal history of root side was measured experimentally and the change of microstructure of root weld according to thermal cycle of each weld layer was evaluated. And the relationship between microstructure of root weld and pitting corrosion property at $40^{\circ}C$ was also investigated. Results of the present work are show as below. 1. The ferrite contents of root weld are gradually reduced by succeeding weld thermal cycle. 2. The 2nd phases such as sigma($\sigma$), chi($\chi$), secondary austenite(${\gamma}2$), chromium carbides and nitride are increased gradually by succeeding weld thermal cycle. 3. The pitting corrosion was detected in root weld part and weight loss by pitting corrosion is increased in proportional to the time exposed over $600^{\circ}C$ of the root weld. 4. The succeeding weld thermal cycles affect the microstructure of the former weldments and promote the formation of 2nd phases. That is, the more succeeding welds are added, the more 2nd phases are gradually increased. Consequently, it is thougth that this adversely affects pitting corrosion property.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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