By adding user interface to the usual router, an improved functional router is implemented in this paper. Due to the massive amount of spatial data processing, spatial information processing area has been rapidly grown up in recent years based on powerful computer hardware and software development. Spatial index structures are the core engine of geographic information system(GIS). Analyzing and processing of spatial information using GIS has a lot of applications and the number application will be increased in the future. However, study on the under ground is in its infancy due to invisible characteristic of this information. This paper proposes the sub-surface fault detection system using the sub-surface layer information gathered from elastic wave. Detection of sub-surface fault provides very important information to the safety of above and sub-surface man made structures. Development of sub-surface fault detection system will serve as a pre-processing system assisting the interpretation of the geologist.
The environment of Ubiquitous in terms of improvement is being expanded to various fields and time enabled system. Thus, a real-time spatial information management system has been developed by integrating a human movement detection system into a SICS(Spatial Information Control System) engine that can integrally manage inside spatial information extracted from 3D CAD and outside spatial information of GIS. The add-on program was developed to extract spatial information necessary for the SICS engine from 3D CAD information, and a human movement detection system was developed. Test bed was operated for 2weeks and indoor human flow information was found out by zone. Also, the direction of future research was decided through a test bed.
Change detection technology, which discovers the change information on the surface of the earth by comparing and analyzing multi-temporal satellite images, can be usefully applied to the various fields, such as environmental inspection, urban planning, forest policy, updating of geographical information and the military usage. In this paper, we introduce a change detection system that can extract and analyze change elements from high-resolution satellite imagery as well as low- or middle-resolution satellite imagery. The developed system provides not only 7 pixelbased methods that can be used to detect change from low- or middle-resolution satellite images but also a float window concept that can be used in manual change detection from highresolution satellite images. This system enables fast access to the very large image, because it is constituted by OGC grid coverage components. Also new change detection algorithms can be easily added into this system if once they are made into grid coverage components.
컴퓨터 비전 기술이 위성영상에 적용되면서, 최근 들어 딥러닝 영상인식을 이용한 구름 탐지가 관심을 끌고 있다. 본연구에서는 SPARCS (Spatial Procedures for Automated Removal of Cloud and Shadow) Cloud Dataset과 영상자료증대 기법을 활용하여 U-Net 구름탐지 모델링을 수행하고, 10폴드 교차검증을 통해 객관적인 정확도 평가를 수행하였다. 512×512 화소로 구성된 1800장의 학습자료에 대한 암맹평가 결과, Accuracy 0.821, Precision 0.847, Recall 0.821, F1-score 0.831, IoU (Intersection over Union) 0.723의 비교적 높은 정확도를 나타냈다. 그러나 구름그림자 중 14.5%, 구름 중 19.7% 정도가 땅으로 잘못 예측되기도 했는데, 이는 학습자료의 양과 질을 보다 더 향상시킴으로써 개선 가능할 것으로 보인다. 또한 최근 각광받고 있는 DeepLab V3+ 모델이나 NAS(Neural Architecture Search) 최적화 기법을 통해 차세대중형위성 1, 2, 4호 등의 구름탐지에 활용 가능할 것으로 기대한다.
Woojin, Jeon;Donghyun, Jin;Noh-hun, Seong;Daeseong, Jung;Suyoung, Sim;Jongho, Woo;Yugyeong, Byeon;Nayeon, Kim;Kyung-Soo, Han
대한원격탐사학회지
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제39권1호
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pp.77-86
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2023
Ship detection is widely used in areas such as maritime security, maritime traffic, fisheries management, illegal fishing, and border control, and ship detection is important for rapid response and damage minimization as ship accident rates increase due to recent increases in international maritime traffic. Currently, according to a number of global and national regulations, ships must be equipped with automatic identification system (AIS), which provide information such as the location and speed of the ship periodically at regular intervals. However, most small vessels (less than 300 tons) are not obligated to install the transponder and may not be transmitted intentionally or accidentally. There is even a case of misuse of the ship'slocation information. Therefore, in this study, ship detection was performed using high-resolution optical satellite images that can periodically remotely detect a wide range and detectsmallships. However, optical images can cause false-alarm due to noise on the surface of the sea, such as waves, or factors indicating ship-like brightness, such as clouds and wakes. So, it is important to remove these factors to improve the accuracy of ship detection. In this study, false alarm wasreduced, and the accuracy ofship detection wasimproved by removing wake.As a ship detection method, ship detection was performed using machine learning-based random forest (RF), and convolutional neural network (CNN) techniquesthat have been widely used in object detection fieldsrecently, and ship detection results by the model were compared and analyzed. In addition, in this study, the results of RF and CNN were combined to improve the phenomenon of ship disconnection and the phenomenon of small detection. The ship detection results of thisstudy are significant in that they improved the limitations of each model while maintaining accuracy. In addition, if satellite images with improved spatial resolution are utilized in the future, it is expected that ship and wake simultaneous detection with higher accuracy will be performed.
본 논문은 MIMO-OFDM 시스템에서 복잡도와 검출 성능의 관점에서 효율성을 위하여, QRD-M과 DFE 및 반복 검출을 통한 분할 검출 기법을 제안한다. 제안된 기법은 공간 스트림에 따라 다른 검출 방법을 사용하여 신호들을 검출한다. 제안된 기법에서 낮은 복잡도를 요구하는 공간 스트림에서는 높은 복잡도와 높은 검출 성능을 가지는 QRD-M을 사용하고 높은 복잡도를 요구하는 공간 스트림에서는 낮은 복잡도와 낮은 검출 성능을 가지는 DFE를 사용한다. 또한 DFE가 사용된 공간 스트림에 대해서는 신뢰성을 보장하기 위해 반복 검출을 수행한다. 시뮬레이션을 통하여, 제안된 기법은 비록 기존의 기법보다 증가된 복잡도를 가지지만, 검출 성능을 월등히 개선시키는 것을 확인하였다.
기존 SM MIMO 시스템을 위한 신호검출 기법인 OSIC 계열의 기법과 준최적 신호검출 기법인 QRD-M 기법을 협력적 공간다중화 기반 상향링크 다중사용자 시스템에 적용할 경우 사용자별 신호의 검출성능에 차이가 발생한다. 본 논문에서는 협력적 공간다중화 기반 상향링크 다중사용자 시스템을 위한 사용자간별 검출성능 차이가 발생하지 않으면서 최적 신호검출 기법과 유사한 성능을 보이는 신호검출 기법을 제안한다. 제안된 신호검출 기법의 연산복잡도는 QPSK 변조에서는 QRD-M과 유사하지만, 16-QAM, 64-QAM과 같이 높은 차수의 변조방식의 시스템에서는 QRD-M에 비해 매우 낮은 연산복잡도를 가진다.
Land monitoring involves systematically understanding changes in land use, leveraging spatial information such as satellite imagery and aerial photographs. Recently, the integration of deep learning technologies, notably object detection and semantic segmentation, into land monitoring has spurred active research. This study developed a web service to facilitate such integrations, allowing users to analyze aerial and drone images using CNN models. The web service architecture comprises AI, WEB/WAS, and DB servers and employs three primary deep learning models: DeepLab V3, YOLO, and Rotated Mask R-CNN. Specifically, YOLO offers rapid detection capabilities, Rotated Mask R-CNN excels in detecting rotated objects, while DeepLab V3 provides pixel-wise image classification. The performance of these models fluctuates depending on the quantity and quality of the training data. Anticipated to be integrated into the LX Corporation's operational network and the Land-XI system, this service is expected to enhance the accuracy and efficiency of land monitoring.
본 논문에서는 토지피복도에서 공간구조를 검출하고 시계열 공간구조 변화를 검출하는 시스템을 제안한다. 서로 다른 시간의 토지피복도에서 패치를 검출하고 패치의 측정요소를 계산하여 공간구조 패턴을 분석한다. 검출된 시계열 패치에 대해 패치 매핑을 이용하여 유지, 생성, 소멸, 분할, 병합, 혼합적 변환 등의 변화 유형을 결정한다. 또한, 시계열 토지피복도의 패치 기반 공간구조 패턴을 이진으로 저장하여 변화를 추출하였다. 본 논문에서는 제안하는 토지피복도 공간구조 변화검출 시스템을 통해 해당 지역(도시)의 난개발 현상을 진단하고, 향후 도시공간구조의 재구축을 위한 계획수립에 근거 자료로 활용될 수 있음을 보여주고 있다.
시각장애인의 시각보조를 위하여 공간 및 방향감각 보조시스템으로 초음파거리계 및 전자나침반을 개발하였다. 초음파거리계는 40 KHz 초음파의 반사를 이용하여 장애물까지 거리 정보를 거리에 비례하는 시간간격의 가청음 자극을 제공하며, 전자나침반은 자기저항브리지를 이용하여 지구자기장을 검출하고 자북 방향 정보를 이마주위의 진동모터를 통하여 촉각자극을 제공하도록 설계하였다. 초음파저리계의 측정범위는 0.065-3.26미터이며 전자나침반의 방향 분해능은 22.5도이다. 그리고 초음파거리계와 전자나침반을 통합한 일체형 시각보조시스템을 구현하였으며 이때 거리정보는 두부에서 진동모터의 위치로 전달하도록 하였다. 본 연구의 목표는 시각장애인의 공간 및 방향감각을 위한 실용적인 보조시스템을 구현하는 것이며, 본 보조시스템을 반복 사용함에 따라 시각장애인의 공간 및 방향감각 기능이 향상될 것으로 추측된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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