It is recently enlarged to necessity of 3D spatial information model in urban areas. and in order to that, It is increased to use the terrestrial LiDAR. The Point clouds which are received by terrestrial LiDAR take a relateive coordinate. For transform into absolute coordinate, it carry out GPS surveying. However, it is difficult to geo-referencing of point clouds using the GPS due to high buildings and facilities in urban area. This study suggests a methodology, that is geo-referencing of point clouds which is received from terresstrial LiDAR in urban area and then verified accuracy of geo-referencing of point clouds. In order to geo-Referencing of point clouds which are received in Engineering building of Yonsei Univ., it was be setout through GPS surveying, and then obtained absolute coordinate of real building. Using this coordinate, It was operated geo-referencing of point clouds, verified accuracy between check point and geo-referenced point clouds. As a result, RMSE of check point shows that GPS surveying is 6.9~8.0cm.
본 논문은 시간 가중치 기반의 중간지점 탐색 알고리즘과 사용자 선호 기반 장소 추천 알고리즘을 이용한 사용자 중심의 중간지점 탐색 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 중간지점 탐색을 위하여 사용자간의 출발지점을 기준으로 각 사용자의 시간 가중치를 적용하여 중간 지점을 산출하는 중간지점 탐색 모듈과 각 사용자와 산출된 중간지점까지의 경로 탐색을 제공하기 위한 지점 탐색 제공 모듈로 구성된다. 또한, 중간지점 탐색 결과를 기반으로 사용자의 선호도 중심의 1장소 추천 기능을 포함하여 사용자의 이용률을 증대할 수 있도록 한다. 실험 결과, 제안된 시스템은 사용자 중심의 중간지점 및 장소 추천 기능을 통해 이용의 효율성을 증대시킬 수 있음을 확인하였다.
Research on object detection algorithms using 2D data has already progressed to the level of commercialization and is being applied to various manufacturing industries. Object detection technology using 2D data has an effective advantage, there are technical limitations to accurate data generation and analysis. Since 2D data is two-axis data without a sense of depth, ambiguity arises when approached from a practical point of view. Advanced countries such as the United States are leading 3D data collection and research using 3D laser scanners. Existing processing and detection algorithms such as ICP and RANSAC show high accuracy, but are used as a processing speed problem in the processing of large-scale point cloud data. In this study, PointNet a representative technique for detecting objects using widely used 3D point cloud data is analyzed and described. And RandLA-Net, which overcomes the limitations of PointNet's performance and object prediction accuracy, is described a review of detection technology using point cloud data was conducted.
Due to vast points and irregular structure, labeling full points in large-scale point clouds is highly tedious and time-consuming. To resolve this issue, we propose a novel point-based transformer network in weakly-supervised semantic segmentation, which only needs 0.1% point annotations. Our network introduces general local features, representing global factors from different neighborhoods based on their order positions. Then, we share query point weights to local features through point attention to reinforce impacts, which are essential in determining sparse point labels. Geometric encoding is introduced to balance query point impact and remind point position during training. As a result, one point in specific local areas can obtain global features from corresponding ones in other neighborhoods and reinforce from its query points. Experimental results on benchmark large-scale point clouds demonstrate our proposed network's state-of-the-art performance.
디지털 카메라와 휴대폰 카메라의 발달로 인해 이미지를 기반으로 3차원 물체를 복원하는 기술이 크게 발전했다. 하지만 Structure-from-Motion(SfM)과 Multi-view Stereo(MVS)를 이용한 결과인 dense point cloud에는 여전히 듬성한 영역이 존재한다. 이는 깊이 정보를 추정하는데 있는 어려움과, 깊이 지도를 point cloud로 fusing할 때 이웃 영상과의 깊이 정보가 불일치할 경우 깊이 정보를 삭제하고 point를 생성하지 않았기 때문이다. 본 논문에선 평면을 모델링하여 삭제된 깊이 정보에 새로운 깊이 정보를 부여하고 point를 생성하여 기존 결과보다 dense한 point cloud를 생성하는 알고리즘을 제안한다. 실험 결과를 통해 제안하는 알고리즘이 효과적으로 기존의 방법보다 dense한 point cloud를 생성함을 확인할 수 있다.
지적도근점과 도시기준점은 설치의 목적과 성격은 다르지만 측량방법, 매설 위치 등이 매우 유사하다. 그렇기 때문에 두 기준점을 연계하여 활용할 수 있다면 도근점 망실에 의한 복구비용의 최소화는 물론 배점밀도의 향상을 가져올 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 지적도근점을 기초로 도시기준점의 위치정확도를 분석하여 봄으로써 두 기준점을 연계하여 활용할 수 있는 가능성을 제시하고자 하였다. 연구결과는 다음과 같다. 연구대상지역 총 13점의 도시기준점의 위치정확도를 분석하여 본 결과, 각각의 측점에 대한 연결오차의 RMSE가 최소 ${\pm}8cm$에서 최대 ${\pm}11cm$ 오차를 보이는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 현행 지적법에서 규정하고 있는 허용오차 범위내의 성과로 지적도근점과 도시기준점을 연계하여 이용할 수 있는 가능성을 확인할 수 있었다.
Recently, the population growth and agricultural development are rapidly undergoing in the South-West Texas. The junction of three river basins such as Lavaca river basin, Colorado-Lavaca Coastal basin and Lavaca-Guadalupe Coastal basin, are interesting for non-point and point source pollutant modeling: Especially, the 2 basins are an intensively agricultural region (Colorado-Lavaca Coastal/Lavaca-Guadalupe Coastal basins) and several cities are rapidly extended. In case of the Lavaca river basin, there are many range land. Several habitat types wide-spread over three relatively larger basins and five wastewater discharge regions are located in there. There are different hazardous substances which have been released. Total nutrient loads are composed of land surface load and river load as Non-point source and discharge from wastewater facilities as point source. In 3 basins region, where point and non-point sources of poll Jtion may be a big concern, because increasing fertilizers and pesticides use and population cause. This project objective seeks to how to assess and control the accumulation of non-point and point source and discuss the main impacts of agriculture and environmental concern as non-point source with water quality related to pesticides, fertilizer, and nutrients and as point source with wasterwater discharge from cities. The GIS technique has been developed to aid in the point and non-point source analysis of impacts to natural resource within watershed. This project shows the losses in $kg/km^2/year$ of BOD (Biological Oxygen Demand), TN (Total Nitrogen) and TP (Total Phosphorus) in the runoff from the surface of 3 basins. In the next paper, sediment contamination will show how to evaluate in Estuarine habitats of these downstream.
포인트 클라우드 콘텐츠는 3차원 포인트로 실제 객체를 나타내는 몰입형 콘텐츠이다. 포인트 클라우드 데이터를 획득하거나 포인트 클라우드 데이터를 인코딩 및 디코딩하는 과정에서 포인트 클라우드 콘텐츠의 해상도가 저하될 수 있다. 본 논문에서는 프레임 간 정합을 통해 순차적으로 포인트 클라우드 콘텐츠의 해상도를 점진적으로 향상시키는 방법을 제안한다. 포인트 클라우드 데이터를 정합하기 위해 ICP(Iterative Closest Point) 알고리즘이 일반적으로 사용된다. 기존 ICP 알고리즘은 강체를 변환할 수 있지만 포인트 클라우드 콘텐츠와 같이 로컬에서 서로 다른 방향으로 모션 벡터를 갖는 비 강체에 대해서는 변환이 불가능하다는 단점이 있다. 현재 프레임의 포인트 클라우드와 이전 프레임 사이의 포인트를 쌍을 만들고 만들어진 쌍의 움직임양을 계산하여 보상해주는 방법으로 기존 ICP 정합에서의 한계를 극복하였다. 이러한 방식으로 프레임 사이에 포인트를 정합하는 과정을 통해 기하학적 움직임이 있는 포인트 클라우드 콘텐츠의 해상도가 향상됨을 보였다.
After clinical adjustment of dental casting restoration, re-polishing procedure is recommanded because the smooth gold sureface is lost. But there is the possibility to get more loose contact than that intended by loss of gold alloy according to the kinds of polishing materials and polishing time. Therefore in this study I polished type II gold alloy with 390gm force, 20,000rpm speed, and 8 kinds of gold alloy polishing materials, fabricated by 4 companies and then measured the amount of loss of gold alloy with Surfcorder SEF-30D and observed alloy surfaces polished by 3 brown rubber points with SEM. The amount of loss of gold alloys polished with 8 kinds of polishing materials and the degree of smoothness of gold alloys according to polishing time and polishing materials were compared. The following results were obtained : 1. When the amount of loss of gold alloys polished with 3 kinds of brown rubber point was compared, Alphalex brown point had the most amount of alloy loss, followed in decreasing order by Shofu brown point and Eveflex brown point. There was statistically significant difference in the amount of alloy loss according to polishing materials. 2. When the amount of loss of gold alloys polished with 5 kinds of green rubber point was compared, Shofu green point had the most amount of alloy loss, followed in decreasing order by Alphaflex green point, Dedeco green clasp polisher, and Eveflex green point. There was statistically significant difference in the amount of alloy loss according to polishing materials except Alphaflex green point and Dedeco green clasp polisher. 3. When the amount of loss of gold alloys polished with all kinds of rubber point was compared, there was no significant difference in Eveflex brown point, Alphaflex green point, and Dedeco green clasp polisher. 4. When average amount of alloy loss per 1 revolution by polishing materials was compared, Alphalex brown point had the greatest value as $0.329{\mu}m$ and Shofu supergreen point had the lowest value as $0.022{\mu}m$. 5. When the degree of sureface smoothness of gold alloy polished with 3 kinds of brown rubber point was compared, In Alphalex brown point surface roughness was completely lost after 20 seconds polishing time, in Shofu brown point 30 seconds, in Eveflex brown point 40 seconds. But in every gold alloys fine scratch formed by rubber points was observed. Based on the results of this study, as rubber polishing materials used in polishing of dental casting restoration after clinical adjustment influenced on the tightness of occlusal or proximal contact, we should make dental casting restoration with minimum error through careful laboratory procedure and form very smooth surface of restoration with tripoli and rouge after use of silicone polishing materials.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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