Recent developments in computer graphics technology and image processing technology have increased interest in point cloud technology for inputting real space and object information as three-dimensional data. In particular, point cloud technology can accurately provide spatial information, and has attracted a great deal of interest in the field of autonomous vehicles and AR (Augmented Reality)/VR (Virtual Reality). However, in order to provide users with 3D point cloud contents that require more data than conventional 2D images, various technology developments are required. In order to solve these problems, an international standardization organization, MPEG(Moving Picture Experts Group), is in the process of discussing efficient compression and transmission schemes. In this paper, we provide a region division transfer method of 3D point cloud content through extension of existing MPEG-DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP)-SRD (Spatial Relationship Description) technology, quality parameters are further defined in the signaling message so that the quality parameters can be selectively determined according to the user's request. We also design a verification platform for ROUTE (Real Time Object Delivery Over Unidirectional Transport)/DASH based heterogeneous network environment and use the results to validate the proposed technology.
In this paper, we proposed a DeepLabv3+ based encoder-decoder model utilizing an attention mechanism for precise semantic segmentation. The DeepLabv3+ is a semantic segmentation method based on deep learning and is mainly used in applications such as autonomous vehicles, and infrared image analysis. In the conventional DeepLabv3+, there is little use of the encoder's intermediate feature map in the decoder part, resulting in loss in restoration process. Such restoration loss causes a problem of reducing segmentation accuracy. Therefore, the proposed method firstly minimized the restoration loss by additionally using one intermediate feature map. Furthermore, we fused hierarchically from small feature map in order to effectively utilize this. Finally, we applied an attention mechanism to the decoder to maximize the decoder's ability to converge intermediate feature maps. We evaluated the proposed method on the Cityscapes dataset, which is commonly used for street scene image segmentation research. Experiment results showed that our proposed method improved segmentation results compared to the conventional DeepLabv3+. The proposed method can be used in applications that require high accuracy.
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.32
no.3
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pp.201-206
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2019
This report constitutes the first demonstration in Korea of single-crystal lateral gallium oxide ($Ga_2O_3$) as a metal-oxide-semiconductor field-effect-transistor (MOSFET), with a breakdown voltage in excess of 480 V. A Si-doped channel layer was grown on a Fe-doped semi-insulating ${\beta}-Ga_2O_3$ (010) substrate by molecular beam epitaxy. The single-crystal substrate was grown by the edge-defined film-fed growth method and wafered to a size of $10{\times}15mm^2$. Although we fabricated several types of power devices using the same process, we only report the characterization of a finger-type MOSFET with a gate length ($L_g$) of $2{\mu}m$ and a gate-drain spacing ($L_{gd}$) of $5{\mu}m$. The MOSFET showed a favorable drain current modulation according to the gate voltage swing. A complete drain current pinch-off feature was also obtained for $V_{gs}<-6V$, and the three-terminal off-state breakdown voltage was over 482 V in a $L_{gd}=5{\mu}m$ device measured in Fluorinert ambient at $V_{gs}=-10V$. A low drain leakage current of 4.7 nA at the off-state led to a high on/off drain current ratio of approximately $5.3{\times}10^5$. These device characteristics indicate the promising potential of $Ga_2O_3$-based electrical devices for next-generation high-power device applications, such as electrical autonomous vehicles, railroads, photovoltaics, renewable energy, and industry.
Kim, Wonkook;Roh, Sang-Hyun;Moon, Yongseon;Jung, Sunghun
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.37
no.3
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pp.167-175
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2019
Water color analysis allows non-destructive estimation of abundance of optically active water constituents in the water body. Recently, there have been increasing needs for light-weighted multispectral cameras that can be integrated with low altitude unmanned platforms such as drones, autonomous vehicles, and heli-kites, for the water color analysis by spectroradiometers. This study performs the preprocessing of the Micasense Rededge-M camera which recently receives a growing attention from the earth observation community for its handiness and applicability for local environment monitoring, and investigates the applicability of Rededge-M data for water color analysis. The Vignette correction and the band alignment were conducted for the radiometric image data from Rededge-M, and the sky, water, and solar radiation essential for the water color analysis, and the resultant remote sensing reflectance were validated with an independent hyperspectral instrument, TriOS RAMSES. The experiment shows that Rededge-M generally satisfies the basic performance criteria for water color analysis, although noticeable differences are observed in the blue (475 nm) and the near-infrared (840 nm) band compared with RAMSES.
C-ITS(Cooperative Intelligent Transport System) that pursues traffic safety and convenience uses various sensors to generate traffic information. Therefore, it is necessary to improve the sensor-related technology to increase the efficiency and reliability of the traffic information. Recently, the role of CCTV in collecting video information has become more important due to advances in AI(Artificial Intelligence) technology. In this study, we propose to identify and track dynamic objects(vehicles, people, etc.) in CCTV images, and to analyze and provide information about them in various environments. To this end, we conducted identification and tracking of dynamic objects using the Yolov4 and Deepsort algorithms, establishment of real-time multi-user support servers based on Kafka, defining transformation matrices between images and spatial coordinate systems, and map-based dynamic object visualization. In addition, a positional consistency evaluation was performed to confirm its usefulness. Through the proposed scheme, we confirmed that CCTVs can serve as important sensors to provide relevant information by analyzing road conditions in real time in terms of road infrastructure beyond a simple monitoring role.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.20
no.6
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pp.84-99
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2021
As the micro-mobility market grows, the demand for route guidance, that includes uphill information as well, is increasing. Since the climbing angle depends on the electric motor uesed, it is necessary to establish an uphill road DB according to the threshold standard. Although road alignment information is a very important element in the basic information of the roads, there is no information currently on the longitudinal slope in the road digital map. The High Definition(HD) map which is being built as a preparation for the era of autonomous vehicles has the altitude value, unlike the existing standard node link system. However, the HD map is very insufficient because it has the altitude value only for some sections of the road network. This paper, hence, intends to propose a method to generate the road longitudinal slope using currently available data. We developed a method of computing the longitudinal slope by combining the digital elevation model and the standard link system. After creating an altitude at the road link point divided by 4m based on the Seoul road network, we calculated individual slope per unit distance of the road. After designating a representative slope for each road link, we have extracted the very steep road that cannot be climbed with personal mobility and the slippery roads that cannot be used during heavy snowfall. We additionally described errors in the altitude values due to surrounding terrain and the issues related to the slope calculation method. In the future, we expect that the road longitudinal slope information will be used as basic data that can be used for various convergence analyses.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.39
no.6
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pp.363-369
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2021
High-definition road maps are used as the basic infrastructure for autonomous vehicles, so the latest road information must be quickly reflected. However, the current drawing and structural editing process of high-definition road maps are manually performed. In addition, it takes the longest time to generate road lanes, which are the main construction targets. In this study, the point cloud of the road lane markings, in which color types(white, blue, and yellow) were predicted through the PointNet model pre-trained in previous studies, were used as input data. Based on the point cloud, this study proposed a methodology for automatically drawing and structural editing of the layer of road lane markings. To verify the usability of the 3D vector data constructed through the proposed methodology, the accuracy was analyzed according to the quality inspection criteria of high-definition road maps. In the positional accuracy test of the vector data, the RMSE (Root Mean Square Error) for horizontal and vertical errors were within 0.1m to verify suitability. In the structural editing accuracy test of the vector data, the structural editing accuracy of the road lane markings type and kind were 88.235%, respectively, and the usability was verified. Therefore, it was found that the methodology proposed in this study can efficiently construct vector data of road lanes for high-definition road maps.
The demand for information related to 3D spatial objects model in metaverse, smart cities, digital twins, autonomous vehicles, urban air mobility will be increased. 3D model construction for spatial objects is possible with various equipments such as satellite-, aerial-, ground platforms and technologies such as modeling, artificial intelligence, image matching. However, it is not easy to quickly detect and convert spatial objects that need updating. In this study, based on spatial information (features) and attributes, using matching elements such as address code, number of floors, building name, and area, the converged building DB and the detected building DB are constructed. Both to support above and to verify the suitability of object selection that needs to be updated, one system prototype was developed. When constructing the converged building DB, the convergence of spatial information and attributes was impossible or failed in some buildings, and the matching rate was low at about 80%. It is believed that this is due to omitting of attributes about many building objects, especially in the pilot test area. This system prototype will support the establishment of an efficient drone shooting plan for the rapid update of 3D spatial objects, thereby preventing duplication and unnecessary construction of spatial objects, thereby greatly contributing to object improvement and cost reduction.
Determination of sound source characteristics such as: sound volume, direction and distance to the source is one of the important techniques for unmanned systems like autonomous vehicles, robot systems and AI speakers. There are multiple methods of determining the direction and distance to the sound source, e.g., using a radar, a rider, an ultrasonic wave and a RF signal with a sound. These methods require the transmission of signals and cannot accurately identify sound sources generated in the obstructed region due to obstacles. In this paper, we have implemented and evaluated a method of detecting and identifying the sound in the audible frequency band by a method of recognizing the volume, direction, and distance to the sound source that is generated in the periphery including the invisible region. A cross-shaped based sound source recognition algorithm, which is mainly used for identifying a sound source, can measure the volume and locate the direction of the sound source, but the method has a problem with "blind spots". In addition, a serious limitation for this type of algorithm is lack of capability to determine the distance to the sound source. In order to overcome the limitations of this existing method, we propose a QRAS-based algorithm that uses rectangular-shaped technology. This method can determine the volume, direction, and distance to the sound source, which is an improvement over the cross-shaped based algorithm. The QRAS-based algorithm for the OSSD uses 6 AITDs derived from four microphones which are deployed in a rectangular-shaped configuration. The QRAS-based algorithm can solve existing problems of the cross-shaped based algorithms like blind spots, and it can determine the distance to the sound source. Experiments have demonstrated that the proposed QRAS-based algorithm for OSSD can reliably determine sound volume along with direction and distance to the sound source, which avoiding blind spots.
After the corona virus, as non-face-to-face services are activated, domain services that guarantee integrity by embedding sensing information of the Internet of Things (IoT) with block chain technology are expanding. For example, in areas such as safety and security using CCTV, a process is required to safely update firmware in real time and to confirm that there is no malicious intrusion. In the existing safe security processing procedures, in many cases, the person in charge performing official duties carried a USB device and directly updated the firmware. However, when private blockchain technology such as Hyperledger is used, the convenience and work efficiency of the Internet of Things environment can be expected to increase. This article describes scenarios in how to prevent vulnerabilities in the operating environment of various customers such as firmware updates and device changes in a non-face-to-face environment. In particular, we introduced the optimal blockchain technique for the Internet of Things (IoT), which is easily exposed to malicious security risks such as hacking and information leakage. In this article, we tried to present the necessity and implications of security management that guarantees integrity through operation applying block chain technology in the increasingly expanding Internet of Things environment. If this is used, it is expected to gain insight into how to apply the blockchain technique to guidelines for strengthening the security of the IoT environment in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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