Image-based 3D reconstruction is to restore the shape and color of real-world objects, and image sensors mounted on mobile platforms are used for positioning and mapping purposes in indoor and outdoor environments. Due to the increase in accidents in underground space, the location accuracy problem of underground spatial information has been raised. Image-based location estimation studies have been conducted with the advantage of being able to determine the 3D location and simultaneously identify internal damage from image data acquired from the inside of pipeline-type underground facilities. In this study, we studied 3D reconstruction based on the images acquired inside the pipe-type underground facility and reference data. An unmanned mobile system equipped with a stereo camera was used to acquire data and image data within a pipe-type underground facility where reference data were placed at the entrance and exit. Using the acquired image and reference data, the pipe-type underground facility is reconstructed to a geo-referenced 3D shape. The accuracy of the 3D reconstruction result was verified by location and length. It was confirmed that the location was determined with an accuracy of 20 to 60 cm and the length was estimated with an accuracy of about 20 cm. Using the image-based 3D reconstruction method, the position and line-shape of the pipe-type underground facility will be effectively updated.
Specific survey objectives often cannot be met using only one geophysical method, as each method's results are influenced by the specific physical properties of subsurface materials. In particular, areas susceptible to geological hazards require investigation using more than one method in order to reduce risks to life and property. Instead of analyzing the results from each method separately, this work develops a four-quadrant criterion for classifying areas of levees as safe or weak. The assessment is based on statistically determined thresholds of seismic velocity (P-wave velocity from seismic refraction and S-wave velocity from multichannel analysis of surface waves) and electrical resistivity. Thresholds are determined by subtracting the standard deviation from the mean during performance testing of this correlation technique applied to model data of four horizontal and inclined fracture zones. Compared with results from the crossplot of resistivity and P-wave velocity, crossplot analysis using resistivity and S-wave velocity data provides more reliable information on the soil type, ground stiffness, and lithological characteristics of the levee system. A loose and sandy zone (represented by low S-wave velocity and high resistivity) falling within the second quadrant is interpreted to be a weak zone. This interpretation is well supported by the N values from standard penetrating test for the central core.
We interpreted the evolutionary history of the southwestern part of the Pohang Basin, the largest Miocene basin in the southeastern part of the Korean Peninsula, based on the detailed geological mapping and analysis of the geological structures. The southwestern part of the Pohang Basin can be divided into the Bomun Domain in the west and Ocheon Domain in the east by an NNE-trending horst-in-graben. These two domains have different geometries and deformation histories. The Bomun Domain was rarely deformed after the incipient extension of the basin, whereas the Ocheon Domain is an area where continued and overlapped deformations occurred after the basin fill deposition. Therefore, the Bomun Domain provides critical information on the initial extension mode of the Pohang Basin. The subsidence of the Bomun Domain was led by the zigzag-shaped western border fault that consists of NNE-striking normal and NNW-striking dextral strike-slip fault segments. This border fault is connected to the Yeonil Tectonic Line (YTL), a regional dextral principal displacement zone and the westernmost limit of Miocene crustal deformation in SE Korea. Therefore, it is interpreted that the Pohang Basin was initially extended in WNW-ESE direction as a transtensional fault-termination basin resulting from the movement of NNE-striking normal and/or oblique-slip faults formed as right-stepover in the northern termination of the YTL activated since approximately 17-16.5 Ma. As a result, an NNE-trending asymmetric graben or half-graben exhibiting an westward deepening of basin depth was formed in the Bomun Domain. Afterward, crustal extension and deformation were migrated to the east, including the Ocheon Domain.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.9
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pp.407-418
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2023
The Multi-Object Goal Visual Navigation(MultiOn) is a visual navigation task in which an agent must visit to multiple object goals in an unknown indoor environment in a given order. Existing models for the MultiOn task suffer from the limitation that they cannot utilize an integrated view of multimodal context because use only a unimodal context map. To overcome this limitation, in this paper, we propose a novel deep neural network-based agent model for MultiOn task. The proposed model, MCFMO, uses a multimodal context map, containing visual appearance features, semantic features of environmental objects, and goal object features. Moreover, the proposed model effectively fuses these three heterogeneous features into a global multimodal context map by using a point-wise convolutional neural network module. Lastly, the proposed model adopts an auxiliary task learning module to predict the observation status, goal direction and the goal distance, which can guide to learn the navigational policy efficiently. Conducting various quantitative and qualitative experiments using the Habitat-Matterport3D simulation environment and scene dataset, we demonstrate the superiority of the proposed model.
In this paper, when the lighting and communication functions of the visible light communication system are used at the same time, we propose a technique to reduce the dimming level and flicker of the lighting. Visible light communication must satisfy both communication and lighting performance. However, the existing data code method results in reducing the brightness of the entire lighting. This causes deterioration of lighting performance and flicker phenomenon. To solve this problem, in this paper, we propose an adaptive learning code allocation technique that allocates binary codes to transmitted characters and optimizes and matches the binary codes allocated according to the frequency of occurrence of alphabets in character strings. Through this, we studied a technique that can faithfully play the role of lighting as well as communication function by allocating codes so that the 'OFF' pattern does not occur continuously while maintaining the maximum dimming level of each character string. As a result of the performance evaluation, the frequency of occurrence of '1' increased significantly without significantly affecting the overall communication performance, and on the contrary, the frequency of consecutive '0' decreased, indicating that the lighting performance of the system was greatly improved.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.30
no.2B
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pp.169-177
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2010
Recently due to the typhoon and extreme rainfall induced by abnormal weather and climate change, the probability of severe damage to human life and property is rapidly increasing. Thus it is necessary to create adequate and reliable flood risk map in preparation for those natural disasters. The study area is Seo-gu in Daegu which is located near Geumho river, one of the tributaries of Nakdong river. Inundation depth and velocity at each time were calculated by applying FLUMEN model to the target area of interest, Seo-gu in Daegu. And the research of creating flood risk map was conducted according to the Downstream Hazard Classification Guidelines of USBR. The 2-dimensional inundation analysis for channels and protected lowland with FLUMEN model was carried out with the basic assumption that there's no levee failure against 100 year precipatation and inflow comes only through the overflowing to the protected lowland. The occurrence of overflowing was identified at the levee of Bisan-dong located in Geumho watershed. The level of risk was displayed for house/building residents, drivers and pedestrians using information about depth and velocity of each node computed from the inundation analysis. Once inundation depth map and flood risk map for each region is created with this research method, emergency action guidelines for residents can be systemized and it would be very useful in establishing specified emergency evacuation plans in case of levee failure and overflowing resulting from a flood.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.6D
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pp.1025-1032
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2006
Sensor modeling of high-resolution satellites is a prerequisite procedure for mapping and GIS applications. Sensor models, describing the geometric relationship between scene and object, are divided into two main categories, which are rigorous and approximate sensor models. A rigorous model is based on the actual geometry of the image formation process, involving internal and external characteristics of the implemented sensor. However, approximate models require neither a comprehensive understanding of imaging geometry nor the internal and external characteristics of the imaging sensor, which has gathered a great interest within photogrammetric communities. This paper described a comparison between rigorous and various approximate sensor models that have been used to determine three-dimensional positions, and proposed the appropriate sensor model in terms of the satellite imagery usage. Through the case study of using IKONOS satellite scenes, rigorous and approximate sensor models have been compared and evaluated for the positional accuracy in terms of acquirable number of ground controls. Bias compensated RFM(Rational Function Model) turned out to be the best among compared approximate sensor models, both modified parallel projection and parallel-perspective model were able to be modelled with a small number of controls. Also affine transformation, one of the approximate sensor models, can be used to determine the planimetric position of high-resolution satellites and perform image registration between scenes.
Lee, Won Young;Sung, Hyo Hyun;Ahn, Sejin;Park, Seon Ki
Journal of The Geomorphological Association of Korea
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v.27
no.1
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pp.61-89
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2020
The objective of this study is to characterize landslide susceptibility depending on various geo-environmental variables as well as to compare the Frequency Ratio (FR) and Evidential Belief Function (EBF) methods for landslide susceptibility analysis of rainfall-induced landslides. In 2013, a total of 259 landslides occurred in Chuncheon, Gangwon Province, South Korea, due to heavy rainfall events with a total cumulative rainfall of 296~721mm in 106~231 hours duration. Landslides data were mapped with better accuracy using the geographic information system (ArcGIS 10.6 version) based on the historic landslide records in Chuncheon from the National Disaster Management System (NDMS), the 2013 landslide investigation report, orthographic images, and aerial photographs. Then the landslides were randomly split into a testing dataset (70%; 181 landslides) and validation dataset (30%; 78 landslides). First, geo-environmental variables were analyzed by using FR and EBF functions for the full data. The most significant factors related to landslides were altitude (100~200m), slope (15~25°), concave plan curvature, high SPI, young timber age, loose timber density, small timber diameter, artificial forests, coniferous forests, soil depth (50~100cm), very well-drained area, sandy loam soil and so on. Second, the landslide susceptibility index was calculated by using selected geo-environmental variables. The model fit and prediction performance were evaluated using the Receiver Operating Characteristic (ROC) curve and the Area Under Curve (AUC) methods. The AUC values of both model fit and prediction performance were 80.5% and 76.3% for FR and 76.6% and 74.9% for EBF respectively. However, the landslide susceptibility index, with classes of 'very high' and 'high', was detected by 73.1% of landslides in the EBF model rather than the FR model (66.7%). Therefore, the EBF can be a promising method for spatial prediction of landslide occurrence, while the FR is still a powerful method for the landslide susceptibility mapping.
Jun Hwan Kim;Gi Yeon Yu;Ye Eun Song;Chan Yeong Yu;Yun Chae Jang;Riaz Muhammad;Kay Thwe Htun;Ahmed Ali;Seung Ho Choi
Journal of Biomedical Engineering Research
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v.44
no.6
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pp.450-464
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2023
Pulse oximetry, a non-invasive technique for evaluating blood oxygen saturation, conventionally depends on isolated measurements, rendering it vulnerable to factors like illumination profile, spatial blood flow fluctuations, and skin pigmentation. Previous efforts to address these issues through imaging systems often employed red and near-infrared illuminations with distinct profiles, leading to inconsistent ratios of transmitted light and the potential for errors in calculating spatial oxygen saturation distributions. While an integrating sphere was recently utilized as an illumination source to achieve uniform red and near-infrared illumination profiles on the sample surface, its bulkiness presented practical challenges. In this work, we have enhanced the pulse oximetry imaging system by transitioning illumination from an integrating sphere to a multi-wavelength LED configuration. This adjustment ensures simultaneous emission of red and near-infrared light from the same position, creating a homogeneous illumination profile on the sample surface. This approach guarantees consistent patterns of red and near-infrared illuminations that are spatially uniform. The sustained ratio between transmitted red and near-infrared light across space enables precise calculation of the spatial distribution of oxygen saturation, making our pulse oximetry imaging system more compact and portable without compromising accuracy. Our work significantly contributes to obtaining spatial information on blood oxygen saturation, providing valuable insights into tissue oxygenation in peripheral regions.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.27
no.5
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pp.30-39
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2023
Large dams, which are critical infrastructures for disaster prevention, are exposed to various risks such as aging, floods, and earthquakes. Better dam safety inspection and diagnosis using digital transformation technologies are needed. Traditional visual inspection methods by human inspectors have several limitations, including many inaccessible areas, danger of working at heights, and know-how based subjective inspections. In this study, drone photogrammetry was performed on two large dams to evaluate the applicability of digital data-based dam safety inspection and propose a data management methodology for continuous use. High-quality 3D digital models with GSD (ground sampling distance) within 2.5 cm/pixel were generated by flat double grid missions and manual photography methods, despite reservoir water surface and electromagnetic interferences, and severe altitude differences ranging from 42 m to 99.9 m of dam heights. Geometry profiles of the as-built conditions were easily extracted from the generated 3D mesh models, orthomosaic images, and digital surface models. The effectiveness of monitoring dam deformation by photogrammetry was confirmed. Cracks and deterioration of dam concrete structures, such as spillways and intake towers, were detected and visualized efficiently using the digital 3D models. This can be used for safe inspection of inaccessible areas and avoiding risky tasks at heights. Furthermore, a methodology for mapping the inspection result onto the 3D digital model and structuring a relational database for managing deterioration information history was proposed. As a result of measuring the labor and time required for safety inspection at the SYG Dam spillway, the drone photogrammetry method was found to have a 48% productivity improvement effect compared to the conventional manpower visual inspection method. The drone photogrammetry-based dam safety inspection is considered very effective in improving work productivity and data reliability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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