Measurement accuracy was evaluated for the respiratory air flow transducer developed for applications under emergent situations. Pressure-Flow calibration equation was obtained by acquisition of air flow signals from the transducer in response to 6 flow waveforms, similar to those of artificial ventilation, generated by the standard flow generator system. Tidal volume and maximal flow rate were calculated on the flow signal then compared with the error-free data obtained by the linear displacement transducer of the flow generator system. Mean relative error of the tidal volume was within 3% and that of the maximal flow rate, approximately 5%, demonstrating accurate enough measurements. Therefore, the transducer could be applied to emergent situations to monitor the respiratory air flow signal as well as diagnostic parameters in real time.
High dynamic range (HDR) images represent a far wider numerical range of exposures than common digital images. Thus it can accurately store intensity levels of light found in the specific scenes generated by light sources in the real world. Although a kind of professional HDR cameras which support fast accurate capturing has been developed, high costs prevent from employing those in general working environments. The common method to produce a HDR image with lower cost is to take a set of photos of the target scene with a range of exposures by general purpose cameras, and then to transform them into a HDR image by commercial softwares. However, the method needs complicate and accurate camera calibration processes. Furthermore, creating HDR environment maps which are used to produce high quality imaging contents includes delicate time-consuming manual processes. In this paper, we present an automatic HDR panorama environment map generating system which was constructed to make the complicated jobs of taking pictures easier. And we show that our system can be effectively applicable to photo-realistic compositing tasks which combine 3D graphic models with a 2D background scene using image-based lighting techniques.
In this study, we generated orthoimages and Digital Elevation Model (DEM) from Unmanned Aerial Vehicle (UAV) to confirm the accuracy of possibility of geospatial information system generation, then compared the DEM with the topographic height values measured from Real Time Kinematic-GPS (RTK-GPS). The DEMs were generated from aerial triangulation method using fixed-wing UAV and rotary-wing UAV, and DEM based on the waterline method also generated. For the accurate generation of mosaic images and DEM, the distorted images occurred by interior and exterior orientation were corrected using camera calibration. In addition, we set up the 30 Ground Control Points (GPCs) in order to correct of the UAVs position error. Therefore, the mosaic images and DEM were obtained with geometric error less than 30 cm. The height of generated DEMs by UAVs were compared with the levelled elevation by RTK-GPS. The value of R-square is closely 1. From this study, we could confirm that accurate DEM of the tidal flat can be generated using UAVs and these detailed spatial information about tidal flat will be widely used for tidal flat management.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.30
no.2
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pp.211-221
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2012
To utilize omni-directional images acquired by a rotating line camera for indoor spatial information services, we should register precisely the images with respect to an indoor coordinate system. In this study, we thus develop a georeferencing method to estimate the exterior orientation parameters of an omni-directional image - the position and attitude of the camera at the acquisition time. First, we derive the collinearity equations for the omni-directional image by geometrically modeling the rotating line camera. We then estimate the exterior orientation parameters using the collinearity equations with indoor control points. The experimental results from the application to real data indicate that the exterior orientation parameters is estimated with the precision of 1.4 mm and $0.05^{\circ}$ for the position and attitude, respectively. The residuals are within 3 and 10 pixels in horizontal and vertical directions, respectively. Particularly, the residuals in the vertical direction retain systematic errors mainly due to the lens distortion, which should be eliminated through a camera calibration process. Using omni-directional images georeferenced precisely with the proposed method, we can generate high resolution indoor 3D models and sophisticated augmented reality services based on the models.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.10
no.7
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pp.279-286
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2021
Recently, We are carrying out a policy of physical distancing of at least 1m from each other to prevent the spreading of COVID-19 disease in public places. In this paper, we propose a method for measuring distances between people in real time and an automation system that recognizes objects that are within 1 meter of each other from stereo images acquired by drones or CCTVs according to the estimated distance. A problem with existing methods used to estimate distances between multiple objects is that they do not obtain three-dimensional information of objects using only one CCTV. his is because three-dimensional information is necessary to measure distances between people when they are right next to each other or overlap in two dimensional image. Furthermore, they use only the Bounding Box information to obtain the exact coordinates of human existence. Therefore, in this paper, to obtain the exact two-dimensional coordinate value in which a person exists, we extract a person's key point to detect the location, convert it to a three-dimensional coordinate value using Stereo Vision and Camera Calibration, and estimate the Euclidean distance between people. As a result of performing an experiment for estimating the accuracy of 3D coordinates and the distance between objects (persons), the average error within 0.098m was shown in the estimation of the distance between multiple people within 1m.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.10a
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pp.245-247
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2022
Backscattered x-ray imaging is a technology capable of acquiring an image inside an irradiated object by measuring X-rays scattered from an object. For image acquisition, the system must include an X-ray generator and a detection system for measuring scattered x-rays. The imaging device must acquire a real-time signal at sampling intervals for x-rays generated by passing through a high-speed rotating collimator, and for this purpose, a high-speed signal acquisition device is required. We developed a high-speed multi-channel signal acquisition device for converting and transmitting signals generated by the sensor unit composed of a large-area plastic scintillator and a photomultiplier tube. The developed detector is a system capable of acquiring signals at intervals of at least 15u seconds and converting and transmitting signals of up to 6 channels. And a system includes remote control functions such as high voltage, signal gain, and low level discrimination for individual calibration of each sensor. Currently, we are conducting an application test for image acquisition under various conditions.
The Journal of Korean Society for Radiation Therapy
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v.17
no.2
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pp.133-140
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2005
Purpose : This test is designed to identify the validity of treatment plan by implementing real-time dosimetry by means of dose that is absorbed into PTV and OAR when preparing doses of 3D and POP plans. Materials and Methods : In treatment. error can be calculated be comparing Exp. Dose with the actual dose, which has been converted from 'the reading value obtained by placing diode detector on the area to be measured'. Same test can be repeated using Alderson-Rando phantom. Results : Errors were found: A patient(POP plan): 197.6/199=-1.2%, B patient(3D-plan): 199.9/198.7=+0.6%, C patient: 196/200=-1.5%. In addition, considering the resulted value of measuring OAR besides target-dose for C patient showed 96/200, representing does of 47%, the purpose of protection was judged to be duly accomplished. Also it was acknowledged the resulted value of -3.7% met the targeted dose within the range of ${\pm}5%$. Conclusion : Aimed for identifying the usefulness of pre-treatment dose measurement using diode detector, this test was useful to evaluate the validity of curing because it resulted in the identification of category to be protected as well as t dose. Moreover, it is thought to have great advantage in ascertaining the dose of target, dose of which is not calculated yet. Similar to L-gram before treatment, this test is thought to be very effective so that it can bring great advantages in the aspects such as validity of curing method and post-treatment plan as well.
GOCI-II, succeeding the mission of GOCI, was launched in February 2020 and has been in regular operation since October 2020. Korea Institute of Ocean Science and Technology (KIOST) processes and produces in real time Level-1B and 26 Level-2 outputs, which then are provided by Korea Hydrographic and Oceanographic Agency (KHOA). We introduced current status of regular GOCI-II operation and showed future improvement. Basic GOCI-II products including chlorophyll-a, total suspended materials, and colored dissolved organic matter concentration, are induced by OC4 and YOC algorithms, which were described in detail. For the full disk (FD), imaging schedule was established considering solar zenith angle and sun glint during the in-orbital test, but improved by further considering satellite zenith angle. The number of slots satisfying the condition 'Best Ocean' significantly increased from 15 to 78. GOCI-II calibration requirements were presented based on that by European Space Agency (ESA) and candidate fixed locations for calibrating local observation area were. The quality management of FD uses research ships and overseas bases of KIOST, but it is necessary to establish an international calibration/validation network. These results are expected to enhance the understanding of users for output processing and help establish detailed plans for future quality management tasks.
A novel approach, hybrid surface rainfall (KNU-HSR) technique developed by Kyungpook Natinal University, was utilized for improving the radar rainfall estimation. The KNU-HSR technique estimates radar rainfall at a 2D hybrid surface consistings of the lowest radar bins that is immune to ground clutter contaminations and significant beam blockage. Two HSR techniques, static and dynamic HSRs, were compared and evaluated in this study. Static HSR technique utilizes beam blockage map and ground clutter map to yield the hybrid surface whereas dynamic HSR technique additionally applies quality index map that are derived from the fuzzy logic algorithm for a quality control in real time. The performances of two HSRs were evaluated by correlation coefficient (CORR), total ratio (RATIO), mean bias (BIAS), normalized standard deviation (NSD), and mean relative error (MRE) for ten rain cases. Dynamic HSR (CORR=0.88, BIAS= $-0.24mm\;hr^{-1}$, NSD=0.41, MRE=37.6%) shows better performances than static HSR without correction of reflectivity calibration bias (CORR=0.87, BIAS= $-2.94mm\;hr^{-1}$, NSD=0.76, MRE=58.4%) for all skill scores. Dynamic HSR technique overestimates surface rainfall at near range whereas it underestimates rainfall at far ranges due to the effects of beam broadening and increasing the radar beam height. In terms of NSD and MRE, dynamic HSR shows the best results regardless of the distance from radar. Static HSR significantly overestimates a surface rainfall at weaker rainfall intensity. However, RATIO of dynamic HSR remains almost 1.0 for all ranges of rainfall intensity. After correcting system bias of reflectivity, NSD and MRE of dynamic HSR are improved by about 20 and 15%, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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