In this paper, we propose techniques to correct the altitude error and heading error of 3D Pedestrian Inertial Navigation (PIN). When a PIN is used to estimate the location of a pedestrian only with an Inetrial Measurement Unit (IMU) without infrastructure, there is a problem in that the location error gradually increases due to the limitation of the observability of the filter. To solve this problem without additional sensors, we propose two techniques in this paper. First, stair walking is recognized in consideration of the altitude difference that may occur during one step. If it is recognized as stair walking, only Zero-velocity UPdaTe (ZUPT) is performed, and if it is recognized as level walking, ZUPT + Altitude Damping (AD) is performed together to correct the altitude error. Second, the straight-line movement direction is calculated through the difference of the estimated position, and the heading error is corrected by matching this information with the link information of the digital map. By applying these techniques, it is verified through real tests that accurate three-dimensional location information of pedestrians can be estimated without infrastructure.
본 연구의 목적은 DINA(deterministic-input, noisy "and" gate)모형에서 최대우도(maximum likelihood: ML), 최대사후확률(maximum a posteriori: MAP), 사후기대(expected a posteriori: EAP)방법들의 분류 정확성이 어느 정도인가를 알아보는 것이다. 연구 목적을 달성하기 위하여 다양한 모의실험 조건들[인지요소의 수(K= 5, 7), 응시생 능력분포(고능력, 중간능력, 저능력 집단), 검사 길이(J= 15, 30, 45)]에 따라 모의자료를 생성했다. 응시생 분류 정확성을 평가하기 위한 준거로 참 인지요소(true ${\alpha}$)와 ML, MAP, EAP방법으로 추정된 인지요소가 어느 정도 일치하는지를 계산했다. 본 연구의 주요결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 본 연구에서 설정한 검사 조건에서 ML, MAP방법보다 EAP방법의 정확일치도 평균이 높았다. 둘째, 다른 검사 조건이 동일할 때, 인지요소의 수가 증가하면 ML, MAP, EAP방법 모두에서 정확일치도 평균이 낮아졌다. 셋째, 동일한 검사 길이에서 사전분포로 고능력, 중간능력, 저능력 집단을 각각 가정했을 때 ML, MAP방법보다 EAP방법의 정확일치도 평균이 높았다. 넷째, 동일한 응시생 능력분포에서 검사 길이가 증가하면 ML, MAP, EAP방법 모두에서 정확일치도 평균이 높아졌다. 인지요소의 수에 따라 응시생을 정확하게 분류하기 위한 적절한 검사 길이를 보면, 인지요소의 수가 5, 7개이고 이에 대응하는 검사 길이가 각각 30, 45문항일 때 본 연구에서 설정한 높은 분류 정확성 기준에 부합하는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 고해상도 단영상과 수치지도를 이용하여 건물정보 추출 및 갱신을 위한 방법을 개발하는데 연구의 목적이 있다. 이를 위해 우선 QuicBird 단영상과 수치지도의 자동기하보정을 통한 수치정사영상을 제작하였다. 건물레이어와 Canny 에지 추출자에 의해 획득된 영상에지와의 템플릿 매칭과정을 통해 건물높이정보를 추출하였다. 최종적으로 앞선 매칭결과를 그리디 스네이크 알고리즘의 초기치로 사용하여 일부건물에 대한 형상을 수정하였다. 제안된 기법의 효율성을 평가하기위해 LiDAR DSM과 1:1,000 수치지도를 이용하여 정확도 평가를 수행하였다. 실험결과 제안한 기법은 건물정보 추출 및 갱신에 유용하게 적용될 수 있으리라 판단된다.
본 연구는 2007년과 2014년 국가토지피복지도에 따른 토양유실량을 평가하기 위해 GIS와 토양유실공식(USLE)을 활용하였다. 토양유실량의 공간분포를 추정하기 위해 USLE 모델의 토지피복변화와 식생인자를 적용하였다. 하지만, 토양유실량은 토지피복지도의 적용방법과 연산과정에 따라 서로 다른 결과가 나타났다. 본 연구에서는 USLE 모델을 적용하기 위해서 환경부의 식생인자와 토지피복지도를 적용하여 2014년 강원도 내린천 유역의 인제스터디움 개발지역 토양유실량 발생을 비교하였다. 연구지역의 토양유실량 산정을 위해 토지피복도, 지형도, 토양도 그리고 강수량 등의 자료들을 사용하였다. 토지피복의 변화는 중분류와 세분류 지도에 의해 평가되었고, 토양유실량은 최대 두 배의 차이가 나타났다.
Kim, Myung-Ki;Park, Jeong-Won;Choi, Jung-Hyun;Jung, Hyung-Sup
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.368-371
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2006
A coastline is the boundary between land and ocean masses. Knowledge of coastline is essential for autonomous navigation, geographical exploration, coastal erosion monitoring and modelling, water line change, etc. Many methods have been researched to extract coastlines from the synthetic aperture radar (SAR) and optic images. Most methods were based on the intensity contrast between land and sea regions. However, in these methods, a coastline detection task was very difficult because of insufficient intensity contrast and the ambiguity in distinguishing coastline from other object line. In this paper, we propose an efficient method for the delineation of coastline using interferometric coherence values estimated from ERS tandem pair. The proposed method uses the facts that a tandem pair of ERS is acquired from a time interval of an accurate day and that the coherent and incoherent values in coherence map are land and water, respectively. The coherence map was generated from ERS tandem pair, filtered by MAP filter, and divided into land and water by the determination of threshold value that is based on the bimodality of the histogram. Finally, a coastline was detected by delineating the boundary pixels. There was a good visual match between the detected coastline and the manually contoured line. The interferometric coherence map will be helpful to identify land and water regions easily, and can be used to many applications that are related with a coastline.
국내 100여개 지역에서 측정된 460개 현지응력자료를 종합 분석하여 국내의 광역적 현지응력 분포 패턴을 분석하고, 심도-응력 및 심도-측압계수 관계식을 제시하였다. 이와 함께 한반도의 지질시대별 고응력장 변화와 최근의 지진 메카니즘에 의한 응력장 추정 결과를 통합하여, 한반도지역의 응력장 분포 패턴인 한국응력지도(Korea Stress Map)를 작성하였다. 세계의 심도-응력 관계식들과 비교를 통해, 본 연구에서 도출된 관계식의 적합성과 수 km 심도에의 유추 적용성을 확인하였다. 그리고 세계응력지도(World Stress Map)과 함께 동북아시아지역의 응력장 패턴을 분석하였다.
Primary culture of cerebellar neuronal cells derived from 8-day old Long-Evans rats was used. Pure granule cells, astrocytes or mixed cells culture systems were prepared. These cells were differentiated and developed synaptic connections. And the astrocytes were identified by immunostaining with glial fibrillary acidic protein (GFAP). Methamphetamine (MAP), which acts on dopaminergic system and cadmium (Cd), a toxic heavy metal, were applied and biochemical assays and electrophysiological studies were performed. $LC_50$ values estimated by MTT assay of MAP and Cd were 3 mM and 2$\mu M$ respectively. Cells were treated with 1 mM or 2 mM MAP and 1$\mu M$ $CdCl_2$ for 48 hour, and the incubation media were analyzed for the content of released LDH. MAP (2 mM) and Cd significantly increased the LDH release. Cell viability was decreased in both groups and some cytopathological changes like cell swelling or vacuolization were seen. The cerebellar granule cells were used for measuring membrane currents using whole-cell clamp technique. Sodium and potassium currents were not affected by MAP neither Cd, but calcium current was significantly reduced by Cd but not affected by MAP. Therefore, in vitro neurotoxicity test system using neuronaI cells and astrocytes cultures were established and can be used in screening of potential neurotoxic chemicals.
본 연구에서는 홍수시나리오에 의해 발생한 제방붕괴에서 불확실성을 포함한 확률홍수위험지도를 산정하였다. 불확실성을 포함한 극치수문시나리오와 그에 따른 홍수위가 산정된 선행연구자료를 활용하였고 이에 따라 제방붕괴 예측지점을 산정하였다. 단순한 조건에 따른 일률적인 파제폭을 제시하는 경험식과 지반공학적 복합요소들에 대한 불확실성을 고려한 물리적 기반의 수치모의 방식을 결합하여 파제폭을 산정하였다. 이에 따라 확률론적 파제유입량을 결정하였고, 신뢰도를 기반으로 100회 모의수행을 통한 2차원 제내지 침수해석을 실시하여 확률침수심도를 작성하였다. 이를 통해 홍수위험지도 작성기법을 기반으로 확률침수심도와 결합하여 확률홍수위험지도를 작성하였다. 본 연구결과는 제내지의 비상대처계획(EAP)의 정량적 근거자료로 보다 경제적, 안정적인 설계지표 제시하는데 효과적일 것으로 기대된다.
본 논문에서는 스테레오 이미지로부터 디스패리티 맵을 추출하기 위한 확률모델을 제시하고 이의 해를 구하는 과정은 에너지 기반 스테레오 정합과 일치함을 이론적으로 증명한다. 정합되는 화소 간의 차와 인근 화소에 해당되는 디스패리티의 차는 exponential 확률분포에 근사하다는 사실을 실험적으로 확인하고 이에 근거하여 이들의 정합 파라미터를 최적화하는 식을 유도하고 이를 실험적으로 구하는 방법을 제시한다. 에너지 기반 스테레오 정합 알고리즘의 성능은 기본적으로 정합 파라미터의 크기에 매우 민감하므로 이미지에 따라 적절한 값을 사전에 구하여 적용하여야 한다. 제안한 방식은 초기에 임의의 파라미터로 디스패리티 맵을 구한 후에 이의 통계적 특성을 이용하여 정합 파라미터를 추정하고 추정된 파라미터를 적용하여 디스패리티 맵을 재차 구하는 과정을 반복함으로써 최적의 파라미터에 적응적으로 수렴하도록 조정한다. 따라서, 이미지에 따라 사전에 정합 파라미터를 구하여야 하는 문제를 해결할 수 있다. Middlebury 웹사이트에서 제공한 다양한 스테레오 이미지를 이용하여 제안한 방식으로 구한 파라미터가 최적의 값으로 수렴하는지를 조사하고 이의 수렴 속도와 성능 개선 효과 등을 확인한다.
본 논문에서는 객체의 윤곽선 정보에 기반한 수정된 그래프컷(Graph-cut) 알고리즘을 이용하여 동영상에서 효율적으로 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저, 첫 프레임에서 자동 추출 알고리즘 이용하거나 사용자와의 상호작용을 통해 영상에서 객체를 분리한다. 객체의 형태 정보를 상속시키기 위해 이전 프fp임에서 추출된 객체 윤곽선의 움직임을 예측한다. 예측된 윤곽선을 기준으로 블록 단위 히스토그램 역투영(Block-based Histogram Back-projection) 알고리즘을 수행하여 다음 프레임의 각 픽셀에 대한 객체와 배경의 컬러 모델을 형성한다. 또한 윤곽선을 중심으로 전체 영상에 대한 로그함수 기반의 거리 변환 지도(Distance Transform Map)를 생성하고 인접 픽셀간의 연결(link)의 확률을 결정한다. 생성된 컬러 모델과 거리 변환 지도를 이용하여 그래프를 형성하고 에너지를 정의하며 이를 최소화하는 과정을 통해 객체를 추출한다. 다양한 영상들에 대한 실험 결과를 통해서 기존의 객체 추출 방법보다 제안하는 방법이 객체를 보다 정확하게 추출함을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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