Segmentation and organization of the LiDAR (Light Detection and Ranging) data of the Earth's surface are difficult tasks because the captured LiDAR data are composed of irregularly distributed point clouds with lack of semantic information. The reason for this difficulty in processing LiDAR data is that the data provide huge amount of the spatial coordinates without topological and/or relational information among the points. This study introduces LiDAR data segmentation technique by utilizing histograms of the LiDAR height image data and analyzing roof shape for 3D reconstruction and visualization of the buildings. One of the advantages in utilizing LiDAR height image data is no registration required because the LiDAR data are geo-referenced and ortho-projected data. In consequence, measurements on the image provide absolute reference coordinates. The LiDAR image allows measurement of the initial building boundaries to estimate locations of the side walls and to form the planar surfaces which represent approximate building footprints. LiDAR points close to each side wall were grouped together then the least-square planar surface fitting with the segmented point clouds was performed to determine precise location of each wall of an building. Finally, roof shape analysis was performed by accumulated slopes along the profiles of the roof top. However, simulated LiDAR data were used for analyzing roof shape because buildings with various shapes of the roof do not exist in the test area. The proposed approach has been tested on the heavily built-up urban residential area. 3D digital vector map produced by digitizing complied aerial photographs was used to evaluate accuracy of the results. Experimental results show efficiency of the proposed methodology for 3D building reconstruction and large scale digital mapping especially for the urban area.
무선통신 환경의 한정된 주파수 자원에서 신뢰성 있는 고속의 통신방식이 요구되고 있다. 직교 진폭 변조 (QAM) 는 대역폭의 증가없이 고속의 데이터 처리가 가능한 유용한 변조 방식이다. 이제까지 사각형(rectangular) 직교 진폭 변조 (R-QAM) 신호의 일반화된 BER 식은 유도된바 없다. 이 논문에서는 가산성 백색 가우시안 잡음 환경에서 그레이 부호화된 R-QAM의 일반화된 closed-from 형태의 EBR식을 유도하고 분석한다. 먼저 I-ary PAN 신호에 대하여 Irk 4, 8, 16 일 때의 유도하고 이 결과들로부터 유도 과정의 규칙성을 찾아내며, 그 규칙성들로부터 임의의 I-ary PAM 신호에 대한 일반화된 BER 식을 유도한다. R-QAM 신호는 각각 독립적인 동상 성분의 I-ary PAM 과 직교 성분의 J-ary PAM으로 구성되기 때문에 I-ary PAM 의 일반화된 BER 식으로부터 R-QAM 신호에 대한 일반화된 BER 식을 구한다. 또한 SNR이 높을 때에 지배적인 항을 고려한 간단한 근사식도 유도한다.
WSN (Wireless Sensor Networks)기반 보안 감시 시스템에서는 센서들이 수집한 이벤트 발생 정보를 전송함에 있어서 이벤트가 발생한 지역의 위치 정보를 함께 제공하는 것이 요구된다. 기존에 많은 연구가 진행되었던 2D기반 위치추적 기법들은 고도가 일정한 환경에서는 꽤 높은 정확도를 보이나, 높이 개념이 추가된 실제 환경에서는 많은 오류를 발생시킬 수 있다. 또한 기존의 3D 위치추적 기법들은 많은 참조노드를 요구하거나, 복잡한 수식 계산을 요구하는 문제점을 가지고 있다. 그러나 본 논문에서 고려하는 실내 보안 감시 시스템에서는 감지된 대상체가 침입자인지 여부를 판단하기 위한 대상체의 높이 예측만을 요구한다. 따라서 본 논문에서는 복잡한 수식 계산이나 많은 참조노드들을 요구하지 않는 대상체 높이예측 기법을 제안한다. 또한 제안 기법의 성능분석을 위하여 여러 가지 시나리오에서 예측 정확도를 측정하였다.
콩 역병(Phytophthora root rot, PRR)은 난균(oomycete)인 Phytophthora sojae에 의해 발생하는 콩의 주요 병 중 하나로, 배수가 잘 안 되는 밭이나 습한 토양에서 심하게 발생한다. 역병의 피해를 효과적으로 줄일 수 있는 방법은 주로 역병 저항성 품종을 재배하는 것으로, 이는 저항성 유전자 Rps (resistance to P. sojae)에 대한 연구를 중심으로 이루어진다. 본 연구는 대풍 과 천알(계통명 SS0404-T5-76)을 교배하여 구축한 RIL (recombinant inbred line) 집단을 이용하여 콩 역병 균주40468과 연관된 저항성 유전자좌를 탐색하기 위해 수행되었다. 역병 균주40468에 대한 저항성 평가는 하배축 접종(hypocotyl inoculation) 방법으로 이루어졌다. 저항성 검정 결과, 천알은 저항성,대풍은 감수성을 보였고 집단 내에서는 계통들의 표현형이 분리되는 양상을 보였다. 집단 내에서 표현형 분포는 1:1 (R:S) (χ2 = 0.57, p = 0.75) 분리비와 일치하였으며, 이는 저항성 반응이 단일 유전자에 의해 조절됨을 나타낸다. 대풍, 천알과 각 RIL 계통들은 고밀도 SNP 유전자형 분석을 통해 데이터를 얻었고, 이를 바탕으로 유전자 지도를 작성하였다. 일원분산 분석(Single-marker ANOVA) 및 linkage analysis 결과, 18번 염색체의 55.9~56.4 Mbp에서 높은 통계적 유의성을 보였으며, 이 지역의 표현형 분산은 ~98%로 나타났다. 탐색된 영역은 다수의 선행연구에서 Rps의 위치로 보고된 지역과 겹치며, 콩 표준 유전체 정보를 기반으로 0.5 Mbp 범위 내에서 leucine-rich repeat (LRR) 또는 serine/threonine kinase(STK)을 합성하는 유전자 9개를 포함하고 있다. 천알은 역병 균주40468에 대한 저항성 유전자좌가 밝혀진 첫 국내 콩 품종으로, 본 연구에서 밝힌 천알의 저항성 유전자좌는 향후 역병 저항성 육종 및 연구에서 유용한 재료가 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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