Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.30
no.1
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pp.31-38
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2012
The geo-referencing accuracy of the images acquired by a UAV based multi-sensor system is affected by the accuracy of the mounting parameters involving the relationship between a camera and a GPS/INS system as well as the performance of a GPS/INS system. Therefore, the estimation of the accurate mounting parameters of a multi-sensor system is important. Currently, we are developing a low altitude multi-sensor system based on a UAV, which can monitor target areas in real time for rapid responses for emergency situations such as natural disasters and accidents. In this study, we suggest a system calibration method for the estimation of the mounting parameters of a multi-sensor system like our system. We also generate simulation data with the sensor specifications of our system, and derive an effective flight configuration and the number of ground control points for accurate and efficient system calibration by applying the proposed method to the simulated data. The experimental results indicate that the proposed method can estimate accurate mounting parameters using over five ground control points and flight configuration composed of six strips. In the near future, we plan to estimate mounting parameters of our system using the proposed method and evaluate the geo-referencing accuracy of the acquired sensory data.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.35
no.6
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pp.535-544
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2017
UAVs (Unmanned Aerial Vehicle) are generally classified into fixed-wing and rotary-wing type, and both have very different flight characteristics each other during photographing. These can greatly effect on the quality of images and their productions. In this paper, the change of the camera rotation angle at the moment of photographing was compared and analyzed by calculating orientation angles of each image taken by both types of payload. Study materials were acquired at an altitude of 130m and 260m with fixed-wing, and at an altitude of 130m with rotary-wing UAV over an agricultural land. In addition, an accuracy comparison of boundary surveying methods between UAV photogrammetry and terrestrial cadastral surveying was conducted in two parcels of the study area. The study results are summarized as follows. The differences at rotation angles of images acquired with between two types of UAVs at the same flight height of 130m were significantly very large. On the other hand, the distance errors of parcel boundary surveying were not significant between them, but almost the same, about within ${\pm}0.075m$ in RMSE (Root Mean Square Error). The accuracy of boundary surveying with a fixed-wing UAV at 260m altitude was quite variable, $0.099{\sim}0.136m$ in RMSE. In addition, the error of area extracted from UAV-orthoimages was less than 0.2% compared with the results of the cadastral survey in the same two parcels used for the boundary surveying, In conclusion, UAV photogrammetry can be highly utilized in the field of cadastral surveying.
The aims of this study were to evaluate the difference of renal uptake rate in $^{99m}Tc-DMSA$ scan on pediatrics by including the bladder. Phantom and Clinical studies were performed. In the phantom study, we put $^{99m}TcO_4{^-}$ (300uCi, 11 MBq) in 3cups filled with distilled water at the rate 1:1:0, 1:1:0.5, 1:1:1, 1:1:2 and were placed Lt kidney, Rt kidney and bladder position on the table. To acquire the image, we used Symbia-E gamma camera from Siemens with preset count method(400,000 counts). In quantitative analysis, the counts of drawing ROIs on the phantom were analyzed. In clinical studies, we analyzed the 20 pediatrics who were examined by $^{99m}Tc-DMSA$ scan. At first, the images were acquired with both kidney and bladder. Secondly we acquired images after shielding the bladder. And the data were compared using a pared t-test by SPSS(ver.22.0). As a result of renal phantom's experiment, we compared with average of uptake rate(%), 1:1:0 was Lt 43.32%, Rt 45.97%, 1:1:0.5 was Lt 35.79%, Rt 36.89%, 1:1:1 was Lt 29.68%, Rt 31.45% and 1:1:2 was Lt 22.89%, Rt 24.32%. There was no correlation between the zoom and uptake rate. The results of patient were that excluded bladder was $29.83{\pm}8.81%$(Lt), $24.29{\pm}6.66%$(Rt) and included bladder was $26.65{\pm}8.03%$(Lt, $21.78{\pm}6.24%$(Rt). This is deemed statistically significant (p<0.05). Renal uptake rate was undervalued because the counts of bladder were included in the total counts.
Industrial design development methods and processes have changed in accordance with Industrial Information Age. These days, problems are created by existing methods and evaluation of design value , all problems concerned with time and finances sitaution have been made a subject of discussion. Development of design processes have been changed by the development of problem recognition and solving tools, and dpsign tpchnulugy havp hppn replaced by computer technology,Thus. software design processes linking thoughtware to hardware are used in the solution of design problems with many parts. In this study, 3D Modeling samples are presented, 3D Modeling can realise ' Ideas' to '3Dimentional Virtual Ohjects'. These effect and value are anle to decisively influence the process of design problem conference-ebealuation-solution.Proxesses of actual modeling and rendering are made as follows. By compusition of simple 20 drawings and shaping them into 30 objects, 30 solid models can be made. To prssent effectivley, we can make a sample model by varying camera views,light sourses,materials and colours etc. This sample is evaluated by various cumposition, methods and PERT(Program Evaluation and Review Technique). This cuncrete sample (tentative plan)is changed within the CAD SYSTEM by design evaluation, and then converted to flowchart of mass productive conception through refined data. So, that tentative plan can be conformed to design desire actuillly, to the utmost degree. Finally, this design process can be proposed as il new method in cuntrast with current methods. The aim of this study is to suggest effective evaluation methods of design outcome among many evaluating elements.
Visual tracking techniques for Augmented Reality are classified as either a marker tracking approach or a natural feature tracking approach. Marker-based tracking algorithms can be efficiently implemented sufficient to work in real-time on mobile devices. On the other hand, natural feature tracking methods require a lot of computationally expensive procedures. Most previous natural feature tracking methods include heavy feature extraction and pattern matching procedures for each of the input image frame. It is difficult to implement real-time augmented reality applications including the capability of natural feature tracking on low performance devices. The required computational time cost is also in proportion to the number of patterns to be matched. To speed up the natural feature tracking process, we propose a novel fast tracking method based on optical flow. We implemented the proposed method on mobile devices to run in real-time and be appropriately used with mobile augmented reality applications. Moreover, during tracking, we keep up the total number of feature points by inserting new feature points proportional to the number of vanished feature points. Experimental results showed that the proposed method reduces the computational cost and also stabilizes the camera pose estimation results.
Recent advanced UAV (Unmanned Aerial Vehicle) technology supply new opportunities for estimating crop condition using high resolution imagery. We analyzed the diurnal change of reflectance and NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) in UAV imagery for crop monitoring in clear day condition. Multi-spectral images were obtained from a 5-band multi-spectral camera mounted on rotary wing UAV. Reflectance were derived by the direct method using down-welling irradiance measurement. Reflectance using UAV imagery on calibration tarp, concrete and crop experimental sites did not show stable by time and daily reproducible values. But the CV (Coefficient of Variation) of diurnal NDVI on crop experimental sites was less than 5%. As a result of comparing NDVI at the similar time for two day, the daily mean average ratio of error showed a difference of 0.62 to 3.97%. Therefore, it is considered that NDVI using UAV imagery can be used for time series crop monitoring.
Although there has been much advance in the development of 3D displays of various purpose, 3D contents are not yet so used as expected in those displays. One well-known obstacle in the enjoyment of 3D contents is visual fatigue, but another major issue is image distortion of 3D contents. In the previous research, Shin, Li, & Kim (2012) reported systematic linear relationship between screen disparity and size perception of a simple object whose retinal size was constant across different disparities. In this research, we intended to generalize the previous finding by using various 3D stimuli in the test of the relationship between screen disparity and size perception of those stimuli. Consistent with previous findings, our data indicated that size perception linearly changes as a function of screen disparity and the linearity was observed in all stimuli types we used in this research. We described the empirical relationship between screen disparity and size perception in the form of prediction function for size perception in which visual angle is the predictor. This function will be very useful in the creation of 3D contents as one can make reasonable predictions on the to-be-perceived size of an object being filmed using screen disparity of their camera setting.
Kim, Jae-Dong;Jung, Sung-Jae;Kim, Gyu-Bo;Chang, Young-June;Song, Ju-Hun;Jeon, Chung-Hwan
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.35
no.5
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pp.451-457
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2011
The main objective of this study is to investigate the variation in the ignition characteristics of coals as a function of moisture content in a laminar flow reactor (LFR) equipped with a fuel moisture micro-supplier designed by the Pusan Clean Coal Center. The volatile ignition position and time were observed experimentally when a pulverized coal with moisture was fed into the LFR under burning conditions similar to those at the exit of the pulverizer and real boiler. The reaction-zone temperature along the centerline of the reactor was measured with a $70-{\mu}m$, R-type thermocouple. For different moisture contents, the volatile ignition position was determined based on an average of 15 to 20 images captured by a CCD camera using a proprietary image-processing technique. The reaction zone decreased proportionally as a function of the moisture content. As the moisture content increased, the volatile ignition positions were 2.92, 3.36, 3.96, and 4.65 mm corresponding to ignition times of 1.46, 1.68, 2.00, and 2.33 ms, respectively. These results indicate that the ignition position and time increased exponentially. We also calculated the ignition-delay time derived from the adiabatic thermal explosion. It showed a trend that was similar to that of the experimental data.
Jung, Moon Young;Kim, In Kee;Sung, Won Mo;Kang, Jung Keuk
Economic and Environmental Geology
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v.28
no.3
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pp.199-211
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1995
The deep sea camera system could render it possible to obtain the detailed information of the nodule distribution, but difficult to estimate nodule abundance quantitatively. In order to estimate nodule abundance quantitatively from deep seabed photographs, the nodule abundance equation was derived from the box core data obtained in KODOS area(long.: $154^{\circ}{\sim}151^{\circ}W$, lat.: $9^{\circ}{\sim}12^{\circ}N$) during two survey cruises carried out in 1989 and 1990. The regression equation derived by considering extent of burial of nodule to Handa's equation compensates for the abundance error attributable to partial burial of some nodules by sediments. An average long axis and average extent of burial of nodules in photographed area are determined according to the surface textures of nodules, and nodule coverage is calculated by the image analysis method. Average nodule abundance estimated from seabed photographs by using the equation is approximately 92% of the actual average abundance in KODOS area. The measured sampling points by box core or free fall grab are in general very sparse and hence nodule abundance distribution should be interpolated and extrapolated from measured data to uncharacterized areas. The another goal of this study is to depict continuous distribution of nodule abundance in KODOS area by using PC-version of geostatistical model in which several stages are systematically proceeded. Geostatistics was used to analyse spatial structure and distribution of regionalized variable(nodule abundance) within sets of real data. In order to investigate the spatial structure of nodule abundance in KODOS area, experimental variograms were calculated and fitted to a spherical models in isotropy and anisotropy, respectively. The spherical structure models were used to map out distribution of the nodule abundance for isotropic and anisotropic models by using the kriging method. The result from anisotropic model is much more reliable than one of isotropic model. Distribution map of nodule abundance produced by PC-version of geostatistical model indicates that approximately 40% of KODOS area is considered to be promising area(nodule abundance > $5kg/m^2$) for mining in case of anisotropy.
Purpose: Unmanned air vehicle (UAV) remote sensing was applied to test various vegetation indices and make prediction models of protein content of rice for monitoring grain quality and proper management practice. Methods: Image acquisition was carried out by using NIR (Green, Red, NIR), RGB and RE (Blue, Green, Red-edge) camera mounted on UAV. Sampling was done synchronously at the geo-referenced points and GPS locations were recorded. Paddy samples were air-dried to 15% moisture content, and then dehulled and milled to 92% milling yield and measured the protein content by near-infrared spectroscopy. Results: Artificial neural network showed the better performance with $R^2$ (coefficient of determination) of 0.740, NSE (Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient) of 0.733 and RMSE (root mean square error) of 0.187% considering all 54 samples than the models developed by PR (polynomial regression), SLR (simple linear regression), and PLSR (partial least square regression). PLSR calibration models showed almost similar result with PR as 0.663 ($R^2$) and 0.169% (RMSE) for cloud-free samples and 0.491 ($R^2$) and 0.217% (RMSE) for cloud-shadowed samples. However, the validation models performed poorly. This study revealed that there is a highly significant correlation between NDVI (normalized difference vegetation index) and protein content in rice. For the cloud-free samples, the SLR models showed $R^2=0.553$ and RMSE = 0.210%, and for cloud-shadowed samples showed 0.479 as $R^2$ and 0.225% as RMSE respectively. Conclusion: There is a significant correlation between spectral bands and grain protein content. Artificial neural networks have the strong advantages to fit the nonlinear problem when a sigmoid activation function is used in the hidden layer. Quantitatively, the neural network model obtained a higher precision result with a mean absolute relative error (MARE) of 2.18% and root mean square error (RMSE) of 0.187%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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