In managing building facilities, spatial information is the basic data for decision making. However, the method of acquiring spatial information is not easy. In many cases, the site and drawings are often different due to changes in facilities and time after construction. In this case, the site data should be scanned to obtain spatial information. The scan data actually contains spatial information, which is a great help in making space related decisions. However, to obtain scan data, an expensive LiDAR (Light Detection and Ranging) device must be purchased, and special software for processing data obtained from the device must be available.Recently, SLAM (Simultaneous localization and mapping), an advanced map generation technology, has been spreading in the field of robotics. Using SLAM, 3D spatial information can be obtained quickly in real time without a separate matching process. This study develops and tests whether SLAM technology can be used to obtain spatial information for facility management. This draws considerations for developing a SLAM device for real-time remote scanning for facility management. However, this study focuses on the system development method that acquires spatial information necessary for facility management through SLAM technology. To this end, we develop a prototype, analyze the pros and cons, and then suggest considerations for developing a SLAM system.
Al KhanbashI, Nuha;Al Sindi, Nayef;Ali, Nazar;Al-Araji, Saleh
ETRI Journal
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제38권4호
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pp.634-644
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2016
Channel-based radio-frequency fingerprinting such as a channel impulse response (CIR), channel transfer function (CTF), and frequency coherence function (FCF) have been recently proposed to improve the accuracy at the physical layer; however, their empirical performance, advantages, and limitations have not been well reported. This paper provides a comprehensive empirical performance evaluation of RF location fingerprinting, focusing on a comparison of received-signal strength, CIR-, CTF-, and FCF-based fingerprinting using the weighted k-nearest neighbor pattern recognition technique. Frequency domain channel measurements in the IEEE 802.11 band taken on a university campus were used to evaluate the accuracy of the fingerprinting types and their robustness to human-induced motion perturbations of the channel. The localization performance was analyzed, and the results are described using the spatial and temporal radio propagation characteristics. In particular, we introduce the coherence region to explain the spatial properties and investigate the impact of the Doppler spread in time-varying channels on the time coherence of RF fingerprint structures.
An approach to 3D visualization of multiple sound sources has been developed with the application of a moving array technique. Frequency-domain beamforming algorithm is used to generate a beam power map and the sound source is modeled as a point source. When a conventional delay and sum beamformer is used, it is considered that 2D distribution of sensors leads to have deficiency in spatial resolution along a measurement distance. The goal of moving an array in this study is to form 3D array aperture surrounding multiple sound sources so that the improved spatial resolution in a virtual space can be expected. Numerical simulation was made to examine source localization capabilities of various shapes of array. The 3D beam power maps of hemispherical and spherical distribution are found to have very sharp resolution. For experiments, two sound sources were placed in the middle of defined virtual space and arc-shaped line array was rotated around the sources. It is observed that spherical array show the most accurate determination of multiple sources' positions.
An approach to 3D visualization of multiple sound sources has been developed with the application of a moving array technique. Frequency domain beamforming algorithm is used to generate a beam power map and the sound source is modeled as a point source. When a conventional delay and sum beamformer is used, it is considered that 2D distribution of sensors leads to have deficiency in spatial resolution along a measurement distance. The goal of moving an array in this study is to form 3D array aperture surrounding multiple sound sources so that the improved spatial resolution in a virtual space can be expected. Numerical simulation was made to examine source localization capabilities of various shapes of array. The 3D beam power maps of hemispherical and spherical distribution are found to have very sharp resolution. For experiments, several sound sources were placed in the middle of defined virtual space and arc-shaped line array was rotated around the sources. It is observed that spherical array shows the most accurate determination of multiple sources' positions.
이 연구는 춘천마임축제를 사례로 지역축제의 지방화과정을 고찰하였다. 춘천마임축제의 역사와 지방화 과정은 1기 축제발생기($1989{\sim}1993$), 제2기 축제성장기($1994{\sim}1997$), 제3기 축제정착 및 확산기($1998{\sim}2004$)로 요약될 수 있다. 이와 같은 지방화 과정을 통해 춘천마임축제는 경제적 측면뿐만 아니라 사회 문화적 면에서도 많은 기여를 하면서 지역축제의 선순환 구조를 정착시켰다. 춘천마임축제의 성공적인 지방화 과정은 '축제의 비전제시자 정부-참여자'간 성공적인 결합과, 문화적 요소의 새로운 공간창출능력(문화의 공간생산능력)과 새로운 공간에서 기존 문화를 흡수 재창출하는 지역의 문화혁신역량(공간점유자들의 의한 문화생산역량) 간 상호작용의 결과이다.
본 논문에서는 사전학습이 필요 없는 능동 특징점 모델(non-prior training active feature model; NPT AFM) 기반에서 광류(optical flow)를 이용한 객체추적 기술을 제안한다. 제안한 알고리듬은 비정형 객체에 대한 분석[1]에 초점을 두고 있으며, 실시간에서 NPT-AFM을 사용한 강건한 추적을 가능하게 한다. NPT-AFM 알고리듬은 관심 객체의 위치를 파악하는 과정 (localization)과 이전 프레임 정보와 현재 프레임 정보를 이용하여, 객체의 위치를 예측(prediction), 보정(correction)하는 과정으로 나눌 수 있다 위치 파악 과정에서는 움직임 분할(motion segmentation)을 수행한 후 개선된 Shi-Tomasi의 특징점 추적 알고리듬[2]을 사용 하였다. 예측 및 보정 과정에서는 광류 정보를 사용하여 특징점을 추적하고[3] 만약, 특징점이 적절히 추적 되지 않거나 추적에 실패하면 특징점들의 시간(temporal), 공간(spatial)적 정보를 이용하여 예측, 보정하게 된다. 객체의 형태 (shape)대신 특징점을 사용하였으며, 객체를 추적하는 과정에서 특징점들은 능동 특징점 모델(active feature model; AFM)을 위한 학습 집합(training sets)의 요소로 갱신된다. 실험결과, 제안한 NPT-AF% 기반 추적 알고리듬은 실시간에서 비정형 객체를 추적하는데 강건함을 보석준다.
목재생산과 임산물은 다른 산업의 생산품에 비해 장기적인 시간을 필요로 하는 동시에 낮은 수익성을 가지기 때문에 체계적이고 효율적인 산림경영이 필요하다. 이러한 상황에서 단기소득임산물은 임업인들에게 안정적 소득원 확보를 위한 주요 수단이 될 수 있다. 그렇지만 기존의 단기소득임산물에 대한 연구들은 효율적인 생산과 경제성 분석에 초점을 맞추며, 양적인 측면을 고려한 소득증대 및 유통구조 개선에 대한 방안을 제시해왔다. 따라서 본 연구에서는 단기소득임산물 생산의 양적인 집중과 함께 공간적 분포 패턴을 분석하고자 하였다. 이를 위해서 본 연구에서는 집중지수 및 입지계수와 공간통계기법을 활용하여 2001년, 2007년, 2014년의 단기소득임산물 생산의 지역적 집중과 분산의 형태, 공간분포 변화의 추이를 파악하였다. 밤은 집중지수와 입지계수 분석 결과 2014년이 비교적 전국적인 측면에서 매우 집중된 형태를 보였지만, 공간적 자기상관분석을 통해서는 공간적 분포의 집중도는 감소하였다. 또한 떫은감과 표고버섯의 경우 집중지수에서는 떫은감이 좀 더 집중된 형태를 보이지만 Moran's I의 분석 결과에서는 오히려 표고버섯이 공간적 분포에서 집중된 형태를 나타내고 있다. 집중지수와 입지계수를 통해서 특정지역에 대한 단기소득 임산물 생산의 집중을 알 수 있지만 이러한 패턴이 공간상에서의 집중을 의미하지는 않음을 본 연구의 결과를 통해서 살펴볼 수 있다. 따라서 임산물의 유통구조 분석 및 집약적 생산의 측면을 고려하고 개선하기 위해서는 공간적 분포에 대한 고찰도 필요할 것이다.
Kim, Seong-Baek;Lee, Seung-Yong;Choi, Ji-Hoon;Choi, Kyung-Ho;Jang, Byung-Tae
Journal of Astronomy and Space Sciences
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제20권4호
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pp.359-364
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2003
In this paper, we present multi-sensor data fusion for telematics application. Successful telematics can be realized through the integration of navigation and spatial information. The well-determined acquisition of vehicle's position plays a vital role in application service. The development of GPS is used to provide the navigation data, but the performance is limited in areas where poor satellite visibility environment exists. Hence, multi-sensor fusion including IMU (Inertial Measurement Unit), GPS(Global Positioning System), and DMI (Distance Measurement Indicator) is required to provide the vehicle's position to service provider and driver behind the wheel. The multi-sensor fusion is implemented via algorithm based on Kalman filtering technique. Navigation accuracy can be enhanced using this filtering approach. For the verification of fusion approach, land vehicle test was performed and the results were discussed. Results showed that the horizontal position errors were suppressed around 1 meter level accuracy under simulated non-GPS availability environment. Under normal GPS environment, the horizontal position errors were under 40㎝ in curve trajectory and 27㎝ in linear trajectory, which are definitely depending on vehicular dynamics.
We analyzed a noise-sensitivity profile of a specific SQUID sensor system for the localization of brain activity. The location of a neuromagnetic current source is estimated from the recording of spatially distributed SQUID sensors. According to the specific arrangement of the sensors, each site in the source space has different sensitivity, that is, the difference in the lead field vectors. Conversely, channel noises on each sensor will give a different amount of the estimation error to each of the source sites. e.g., a distant source site from the sensor system has a small lead-field vector in magnitude and low sensitivity. However, when we solve the inverse problem from the recorded sensor data, we use the inverse of the lead-field vector that is rather large, which results in an overestimated noise power on the site. Especially, the spatial sensitivity profile of a gradiometer system measuring tangential fields is much more complex than a radial magnetometer system. This is one of the causes to make the solutions of inverse problems unstable on intervening of the sensor noise. In this study, in order to improve the localization accuracy, we calculated the noise-sensitivity profile of our 40-channel planar SQUID gradiometer system, and applied it as a normalization weight factor to the source localization using synthetic aperture magnetometry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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