본 논문에서는 Omni-directional Image에서 이동 객체를 추적하고, 이동 객체의 실제 거리 좌표 상에서의 위치를 추정하기 위한 3차원 포물면 좌표 변환 방법을 제안하고 있다. 실시간으로 이동 객체를 추출하기 위해 제안된 색상 정보(Hue) 히스토그램 정합 기법을 사용하였다. 색상 정보 히스토그램 정합 기법에 의해 추출된 이동 객체의 이미지 상의 좌표는 카메라의 높이, 초점 거리 등과 같은 환경 변수와 함께 제안하는 3차원 포물면 좌표 변환 함수에 대입하여 이동 객체의 실제 거리 좌표를 추정한다. 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안하는 방법은 빛의 밝기에 비교적 강인하게 이동 객체를 추출할 수 있었고, Omni-directional Image에서 이동 객체의 실제 거리 좌표를 추정할 수 있었다.
A real-time image georeferencing system requires all inputs to be determined in real-time. The intrinsic camera parameters can be identified in advance from a camera calibration process while other control information can be derived instantaneously from real-time GPS/INS data. The bottleneck process is tie point acquisition since manual operations will be definitely obstacles for real-time system while the existing extraction methods are not fast enough. In this paper, we present a fast-and-automated image matching technique based on the KLT tracker to obtain a set of tie-points in real-time. The proposed work accelerates the KLT tracker by supplying the initial guessed tie-points computed using the GPS/INS data. Originally, the KLT only works effectively when the displacement between tie-points is small. To drive an automated solution, this paper suggests an appropriate number of depth levels for multi-resolution tracking under large displacement using the knowledge of uncertainties the GPS/INS data measurements. The experimental results show that our suggested depth levels is promising and the proposed work can obtain tie-points faster than the ordinary KLT by 13% with no less accuracy. This promising result suggests that our proposed algorithm can be effectively integrated into the real-time image georeferencing for further developing a real-time surveillance application.
넓은 시야각을 갖는 전방향(omnidirectional) 카메라 시스템은 적은 수의 영상으로도 주변 장면에 대해 많은 정보를 취득할 수 있는 장점으로 카메라 교정(calibration), 공간의 3차원 재구성(reconstruction) 등에 널리 응용되고 있다. 실 세계에 존재하는 직선 성분들은 전방향 카메라 모델에 의해 컨투어로 사영(projection)되기 때문에, 영상간에 대응되는 컨투어 성분은 카메라의 회전 및 이동 등의 추정에 효과적으로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 전방향 카메라의 변환 파라미터를 추정하기 위한 2단계 최소화 알고리즘이 제안된다. 제안된 알고리즘은 컨투어를 이루는 대응점에 대한 에피폴라(epipolar) 평면과 3차원 벡터간의 각도 오차함수 및 사영된 컨투어의 거리 오차를 단계별로 최소화하는 카메라 파라미터를 계산한다. 등거리(equidistance) 사영된 합성영상과 어안렌즈(fisheye lens)로 취득한 실제 영상을 대상으로 제안된 알고리즘이 카메라의 위치 정보를 정확하게 추정함을 확인하였다.
Pak, Minjung;Yoo, Jaeryong;Ha, Wi-Ho;Jin, Young-Woo
Journal of Radiation Protection and Research
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제41권3호
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pp.274-281
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2016
Background: Whole-body counters are widely used to evaluate internal contamination of the internal presence of gamma-emitting radionuclides. In internal dosimetry, it is a basic requirement that quality control procedures be applied to verify the reliability of the measured results. The implementation of intercomparison programs plays an important role in quality control, and the accuracy of the calibration and the reliability of the results should be verified through intercomparison. In this study, we evaluated the reliability of 2 whole-body counting systems using 2 calibration methods. Materials and Methods: In this study, 2 whole-body counters were calibrated using a reference male bottle manikin absorption (BOMAB) phantom and a Radiation Management Corporation (RMC-II) phantom. The reliability of the whole-body counting systems was evaluated by performing an intercomparison with International Atomic Energy Agencyto assess counting efficiency according to the type of the phantom. Results and Discussion: In the analysis of counting efficiency using the BOMAB phantom, the performance criteria of the counters were satisfied. The relative bias of activity for all radionuclides was -0.16 to 0.01 in the Fastscan and -0.01 to 0.03 in the Accuscan. However, when counting efficiency was analyzed using the RMC- II phantom, the relative bias of $^{241}Am$ activity was -0.49 in the Fastscan and 0.55 in the Accuscan, indicating that its performance criteria was not satisfactory. Conclusion: The intercomparison process demonstrated the reliability of whole-body counting systems calibrated with a BOMAB phantom. However, when the RMC-II phantom was used, the accuracy of measurements decreased for low-energy nuclides. Therefore, it appears that the RMC-II phantom should only be used for efficiency calibration for high-energy nuclides. Moreover, a novel phantom capable of matching the efficiency of the BOMAB phantom in low-energy nuclides should be developed.
토양수분은 수문순환에 핵심적인 역할을 하는 대표적인 인자로써 대기와 지표 사이의 상호작용에 관여하며, 농업, 수자원, 대기 등의 분야에서 활용되고 있다. 한반도 영역의 위성기반 토양수분의 적용성 및 불확실성 분석을 위하여 Advanced Microwave Scanning Radiometer 2 (AMSR2), Advanced SCATterometer (ASCAT), European SpaceAgency Climate Change Initiative (ESACCI) 데이터가 사용되었다. 상기 데이터를 사용한 Cumulative Distribution Function (CDF) Matching과 Triple collocation (TC) 분석을 수행하여 위성 토양수분 데이터 보정 및 불확실성에 관한 연구를 진행하였다. 보정 전의 인공위성 기반 토양수분자료를 Automated Agriculture Observing System (AAOS) 관측지점과 비교한 결과, ESACCI와 ASCAT자료는 AAOS의 경향을 잘 반영하였다. 그에 비해 AMSR2 위성 자료는 동결기간에 과대 산정되었다. CDF Matching을 이용하여 인공위성 토양수분 자료를 보정한 결과, 보정 전보다 오차 및 상관성이 개선되었다. 마지막으로, TC 방법을 이용하여 토양수분 자료의 불확실성 분석을 실시하였다. CDF Matching 보정을 실시한 인공위성 토양수분의 불확실성이 동결과 융해 기간에서 확연하게 개선되는 것을 확인할 수 있었다. 한반도에서는 보정을 실시하였을 때, AMSR2 토양수분 자료보다 ASCAT과 ESACCI를 활용하는 것이 보다 정확한 토양수분 결과를 나타낼 수 있을 것으로 나타났다.
본 논문에서는 근접 사진측량에 기반하여 모형 토조 내 지반의 변위를 측정하기 위한 연구를 진행하였다. 알루미늄 프레임 및 투명 아크릴로 제작된 실내 모형 토조 내에 토사를 채워 넣고, 하중 재하 장치를 이용한 하중 재하를 통한 토사의 변위를 사진측량 기법으로 측정하였다. 토조 내의 토사는 영상 기반 자동 매칭을 위하여 검은 모래 약 40%, 일반 모래 약 60% 혼합하여 영상 대비의 정도를 높일 수 있도록 계획하였다. 전처리 과정으로서 실험실 카메라 캘리브레이션을 통해 내부표정요소를 도출하였고, 토조 프레임에 배치된 기준점을 이용한 후방교회법을 통해 외부표정요소를 예측하였다. 이후 영상 매칭을 통해 하중 전, 후의 토사 변위 패턴을 측정하였으며, 영상 매칭 시 활용되는 매칭 윈도우 크기 및 영상 스무딩 정도를 변경 적용하여 그 결과를 평가해보았다. 실험 결과, 매칭 윈도우 크기 65×65픽셀의 경우 안정적인 변위 도출이 가능하였으며, 영상 스무딩은 매칭의 과대 오차를 감소하는 효과를 보여주었다. 이를 통해 사진 측량을 통한 토조 내 지반 변위 패턴을 도출할 수 있었다.
Multiple strips are required for large area mapping using ALS (Airborne Laser Scanner) system. LiDAR (Light Detection And Ranging) data collected from the ALS system has discrepancies between strips due to systematic errors of on-board laser scanner and GPS/INS, inaccurate processing of the system calibration as well as boresight misalignments. Such discrepancies deteriorate the overall geometric quality of the end products such as DEM (Digital Elevation Model), building models, and digital maps. Therefore, strip adjustment for minimizing discrepancies between overlapping strips is one of the most essential tasks to create seamless point cloud data. This study implemented area-based matching (ABM) to determine conjugate features for computing 3D transformation parameters. ABM is a well-known method and easily implemented for this purpose. It is obvious that the exact same LiDAR points do not exist in the overlapping strips. Therefore, the term "conjugate point" means that the location of occurring maximum similarity within the overlapping strips. Coordinates of the conjugate locations were determined with sub-pixel accuracy. The major drawbacks of the ABM are sensitive to scale change and rotation. However, there is almost no scale change and the rotation angles are quite small between adjacent strips to apply AMB. Experimental results from this study using both simulated and real datasets demonstrate validity of the proposed scheme.
본 논문에서는 디지털 코드 오차 보정 기법을 사용한 15비트 50MS/s CMOS 파이프라인 ADC를 제안한다. 제안하는 ADC는 15비트 수준의 고해상도에서 면적과 전력 소모를 최소화하기 위해서 4단 파이프라인 구조를 사용하며 전체 ADC의 아날로그 회로를 변경하지 않고 첫 번째 단에 약간의 디지털 회로만을 추가하는 디지털 코드 오차 보정 기법을 적용한다. 첫 번째 단에서 소자 부정합으로 인해 발생하는 코드 오차는 나머지 세 단에 의해 측정된 후 메모리에 저장되고 정상 동작 시 메모리에 저장된 코드 오차를 디지털 영역에서 제거하여 보정한다. 모든 MDAC 커패시터 열에는 주변 신호에 덜 민감한 3차원 완전 대칭 구조의 레이아웃 기법을 적용하여 소자 부정합에 의한 영향을 최소화하면서 동시에 첫 번째 단의 소자 부정합을 보다 정밀하게 측정하도록 하였다. 시제품 ADC는 0.18um CMOS 공정으로 제작되었으며, 측정된 DNL 및 INL은 15비트 해상도에서 각각 0.78LSB 및 3.28LSB의 수준을 보이며, 50MS/s의 샘플링 속도에서 최대 SNDR 및 SFDR은 각각 67.2dB 및 79.5dB를 보여준다. 시제품 ADC의 칩 면적은 $4.2mm^2$이며 전력 소모는 2.5V 전원 전압에서 225mW이다.
본 논문에서는 깊이정보를 이용하여 레이어별 객체를 분리하고 개별적으로 히스토그램 매칭기법을 적용하는 색상 불일치 보상기법을 제안한다. 다시점 비디오의 조명 불일치 현상은 서로 다른 카메라의 위치와 카메라간의 잘못된 보정으로 인하여 발생한다. 이러한 색상 불일치는 다시점 비디오 부호화의 성능을 저하시키는 요인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위한 히스토그램 매칭을 이용한 전처리기법이 제안되었다. 히스토그램 매칭을 통해 모든 시점의 다시점 영상 히스토그램은 정해진 참조 시점영상의 히스토그램과 매칭이 되고, 다시점 비디오 부호화의 성능을 개선할 수 있다. 그러나 일반적으로 영상은 상호 독립적인 색상 분포와 히스토그램 분포을 가지는 여러 개의 객체로 구성된다. 특히 다시점 영상은 시점에 따른 프레임마다 객체의 구성과 위치 및 그 깊이가 각각 다르다. 본 논문에서는 주어진 영상 내에서 깊이정보를 이용하여 객체를 먼저 분리하고, 객체별로 히스토그램 매칭기법을 적용하여 색상 보상을 수행하는 새로운 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 객체 단위의 조명 보상기법이 기존의 영상 단위의 조명 보상기법보다 향상된 다시점 비디오 부호화 효율을 보이는 것을 확인하였다.
A covariance matrix is a tool that expresses odometry uncertainty of the wheeled mobile robot. The covariance matrix is a key factor in various localization algorithms such as Kalman filter, topological matching and so on. However it is not easy to acquire an accurate covariance matrix because we do not know the real states of the robot. Up to the authors knowledge, there seems to be no established result on the covariance matrix estimation for the odometry. In this paper, we propose a new method which can estimate the covariance matrix from empirical data. It is based on the PC-method and shows a good estimation ability. The experimental results validate the performance of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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