Comparing to general scanning data, the 3D digital map for large construction sites and complex buildings consists of millions of points. The large construction site needs to be scanned multiple times by drone photogrammetry or terrestrial laser scanner (TLS) survey. The scanned point cloud data are required to be registrated with high resolution and high point density. Unlike the registration of 2D data, the matrix of translation and rotation are used for registration of 3D point cloud data. Archiving high accuracy with 3D point cloud data is not easy due to 3D Cartesian coordinate system. Therefore, in this study, iterative closest point (ICP) registration method for improve accuracy of 3D digital map was employed by different overlap ratio on 3D digital maps. This study conducted the accuracy test using different overlap ratios of two digital maps from 10% to 100%. The results of the accuracy test presented the optimal overlap ratios for an ICP registration method on digital maps.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권6호
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pp.1345-1352
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2014
데이터마이닝 기법 중에서 연관성 규칙은 연관성 평가 기준을 기반으로 하여 데이터베이스에 포함되어 있는 항목들 간의 관련성을 탐색하는 기법이다. 일반적인 연관성 규칙 기법과는 달리 역의 연관성 규칙은 하나의 항목집합이 발생하지 않으면 다른 항목집합도 발생하지 않는다는 규칙을 찾아내는 것이다. 이러한 역의 연관성 규칙을 일반적인 연관성 규칙과 함께 생성하면 기업체에서 특정 제품을 판매하기 위해서는 그 제품만의 마케팅뿐만 아니라 더 나아가 어떤 제품의 마케팅이 필요한 지에 대한 정보를 파악할 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 이러한 두 종류의 연관성 규칙에 적용 가능한 균형화된 기여 상대적 규칙 정확도를 연관성 평가 기준으로 제안하고자 한다. 또한 Piatetsky-Shapiro (1991)가 제안한 흥미도 측도가 가져야 할 조건들을 점검한 후, 예제를 통하여 제안된 측도와 연관성 규칙에 적용 가능한 의학진단분야의 평가 측도들의 유용성을 비교하였다. 그 결과, 기여 상대적 정확도와 역의 기여 상대적 정확도의 크기가 다르게 나타나면 연관성의 정도를 명확하게 설명하기가 어려우므로 이들 두 측도를 동시에 고려한 균형화된 기여 상대적 규칙 정확도를 이용하는 것이 가장 바람직하다는 사실을 확인하였다.
This study was undertaken in order to estimate the accuracy of disease code of the Korean National Medical Insurance Data and disease the characteristics related to the accuracy. To accomplish these objectives, 2,431 cases coded as notifiable acute communicable diseases (NACD) were randomly selected from 1994 National Medical Insurance data file and family medicine specialists reviewed the medical records to confirm the diagnostic accuracy and investigate the related factors. Major findings obtained from this study are as follows : 1. The accuracy rate of disease code of NACD in National Medical Insurance data was very low, 10.1% (95% C.I. : 8.8-11.4). 2. The reasons of inaccuracy in disease code were 1) claiming process related administrative error by physician and non-physician personnel in medical institutions (41.0%), 2) input error of claims data by key punchers of National Medical Insurer (31.3%) and 3) diagnostic error by physicians (21.7%). 3. Characteristics significantly related with lowering the accuracy of disease code were location and level of the medical institutions in multiple logistic regression analysis. Medical institutions in Seoul showed lower accuracy than those in Kyonngi, and so did general hospitals, hospitals and clinics than tertiary hospitals. Physician related characteristics significantly lowering disease code accuracy of insurance data were sex, age group and specialty. Male physicians showed significantly lower accuracy than female physicians; thirties and fortieg age group also showed significantly lower accuracy than twenties, and so did general physicians and other specialists than internal medicine/pediatric specialists. This study strongly suggests that a series of policies like 1) establishment of peer review organization of National Medical Insurance data, 2) prompt nation-wide expansion of computerized claiming network of National Medical Insurance and 3) establishment and distribution of objective diagnostic criteria to physicians are necessary to set up a national disease surveillance system utilizing National Medical Insurance claims data.
Localization is one of the essential tasks necessary to achieve autonomous navigation of a mobile robot. One such localization technique, Monte Carlo Localization (MCL) is often applied to a digital surface model. However, there are differences between range data from laser rangefinders and the data predicted using a map. In this study, commonly observed from air and ground (COAG) features and candidate selection based on the shape of sensor data are incorporated to improve localization accuracy. COAG features are used to classify points consistent with both the range sensor data and the predicted data, and the sample candidates are classified according to their shape constructed from sensor data. Comparisons of local tracking and global localization accuracy show the improved accuracy of the proposed method over conventional methods.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권5호
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pp.1649-1665
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2021
In view of the low accuracy of the traditional FunkSVD algorithm, and in order to improve the computational efficiency of the algorithm, this paper proposes a parallel algorithm of improved FunkSVD based on Spark (SP-FD). Using RMSProp algorithm to improve the traditional FunkSVD algorithm. The improved FunkSVD algorithm can not only solve the problem of decreased accuracy caused by iterative oscillations but also alleviate the impact of data sparseness on the accuracy of the algorithm, thereby achieving the effect of improving the accuracy of the algorithm. And using the Spark big data computing framework to realize the parallelization of the improved algorithm, to use RDD for iterative calculation, and to store calculation data in the iterative process in distributed memory to speed up the iteration. The Cartesian product operation in the improved FunkSVD algorithm is divided into blocks to realize parallel calculation, thereby improving the calculation speed of the algorithm. Experiments on three standard data sets in terms of accuracy, execution time, and speedup show that the SP-FD algorithm not only improves the recommendation accuracy, shortens the calculation interval compared to the traditional FunkSVD and several other algorithms but also shows good parallel performance in a cluster environment with multiple nodes. The analysis of experimental results shows that the SP-FD algorithm improves the accuracy and parallel computing capability of the algorithm, which is better than the traditional FunkSVD algorithm.
본 연구의 목적은 DGPS와 음향측심기를 장착한 소형의 로봇선을 이용하여 저수지의 수심정보를 획득하고 이를 이용하여 정확도를 분석하는데 있다. 즉 로봇선의 속도를 변화시키고 이에 따른 속도별 수심측정의 정확도를 분석하였다. 현장실험 결과, 로봇선의 속도가 느릴수록 수심측정의 오차가 적었으며, 로봇선의 속도가 5km/hr까지는 정규분포의 신뢰구간인 95% 이내에 포함되는 것을 알 수 있었다.
Recently, research and development to revitalize smart construction are being actively carried out. Accordingly, 3D mapping technology that digitizes construction site is drawing attention. To create a 3D digital map for construction site a point cloud generation method based on LiDAR(Light detection and ranging) using MMS(Mobile mapping system) is mainly used. The purpose of this study is to analyze the accuracy of MMS LiDAR-based point cloud data. As a result, accuracy of MMS point cloud data was analyzed as dx = 0.048m, dy = 0.018m, dz = 0.045m on average. In future studies, accuracy comparison of point cloud data produced via UAV(Unmanned aerial vegicle) photogrammetry and MMS LiDAR should be studied.
Choi, Byoung Gil;Na, Young Woo;Kwon, Oh Seob;Kim, Se Hun
한국측량학회지
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제36권3호
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pp.135-152
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2018
The purpose of this study is to propose an optimal fusion method of aerial multi - sensor data to improve the accuracy of land cover classification. Recently, in the fields of environmental impact assessment and land monitoring, high-resolution image data has been acquired for many regions for quantitative land management using aerial multi-sensor, but most of them are used only for the purpose of the project. Hyperspectral sensor data, which is mainly used for land cover classification, has the advantage of high classification accuracy, but it is difficult to classify the accurate land cover state because only the visible and near infrared wavelengths are acquired and of low spatial resolution. Therefore, there is a need for research that can improve the accuracy of land cover classification by fusing hyperspectral sensor data with multispectral sensor and aerial laser sensor data. As a fusion method of aerial multisensor, we proposed a pixel ratio adjustment method, a band accumulation method, and a spectral graph adjustment method. Fusion parameters such as fusion rate, band accumulation, spectral graph expansion ratio were selected according to the fusion method, and the fusion data generation and degree of land cover classification accuracy were calculated by applying incremental changes to the fusion variables. Optimal fusion variables for hyperspectral data, multispectral data and aerial laser data were derived by considering the correlation between land cover classification accuracy and fusion variables.
It is important to measure the rotational accuracy of NC lathe spindle as it affects to the qualities of all machines machined by the NC lathe using in industries. The bad rotational accuracy of NC lathe spindle are caused mainly by wearness of the spindle in using and quality of spindle when machining and using low level bearings. It occurs especially in case of NC lathes because the cutting force acting to work-piece act on one side to the spindle not to both sides symmetrically. Therefore in this study, constructing experimental appratus for measuring of rotational accuracy by using eddy current type gap sensors, converters, screw terminal, data acquisition board inserted in computer and software f3r data acquisition, DT VEE ver. 5.0 and then error data acquired in the rotational accuracy test of NC lathe spindle are analysed in plots and statistical treatments.
It is important to measure the rotational accuracy of lathe spindle as it affects to the qualities of all machines machined by the lathe using in industries. The bad rotational accuracy of lathe spindle are caused mainly by wearness of the spindle in using and quality of spindle when machining and using low level bearings. It occurs especially in case of lathes because the cutting force acting to work-piece act on one side to the spindle not to both sides symmetrically. Therefore in this study, constructing experimental apparatus for measuring of rotational accuracy by using eddy current type gap sensors AEC5706PS and sensors, s-06LN, data acquisition board DT9834(USB type) and software for data acquisition, DT Measure Foundry ver. 4.0.7 etc., error data acquired in the rotational accuracy test of lathe spindle are analysed in plots and statistical treatments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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