• Title/Summary/Keyword: 데이터 취득

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A Study on registration using homography for 3D modeling (호모그래피를 이용한 3D 모델링을 위한 데이터 정합에 관한 연구)

  • Kim, Sang-Hoon
    • Journal of Digital Contents Society
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    • v.15 no.4
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    • pp.521-526
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    • 2014
  • The purpose of this study is to propose the efficient method of 3D data registration. Three-dimensional data including the two-dimensional image acquisition apparatus and the position information are acquired at an arbitrary angle with each other. This paper proposes the more accurate and faster matching method by using this information. Four image points founded from 2D images match the volumetric size of the model and compute the homography of the axis for registration between two 3D data sets. The advantages of the proposed algorithm are the repeating process is unnecessary and the process time is faster than prvious method.

Testbed Control and Data Acquisition System for Pipeline Pinhole simulation (배관 파공 모사를 위한 테스트베드 제어 및 데이터 취득 시스템)

  • Jeong, Jae-Ho;Jeong, In-kyu;Jeong, Chang-Hong;Kim, Jaeyoung;Im, Kichang;Kim, Jong-Myon
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2018.07a
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    • pp.29-30
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    • 2018
  • 전 세계적으로 급증하고 있는 에너지 수요로 인해 오일, 가스 등의 에너지 생산 매체를 운송 할 수 있는 수송 수단인 배관에 대한 수요도 증가하고 있는 추세이다. 그러나 이러한 배관을 장시간 사용할 경우 노후화로 인해 발생되는 파공은 배관에 흐르는 유체 누설의 원인이 되고, 나아가서 경제 및 재난 피해를 야기할 수 있다. 따라서 다양한 배관 누설 검출 기술들이 개발되고 있는 추세이며, 이를 위해서는 신뢰성 있는 결함 모사 데이터의 확보가 매우 중요하다. 본 논문에서는 신뢰성 있는 데이터 수집을 위해 배관의 누설 상황을 모사 할 수 있는 테스트베드를 제어하고, 테스트베드에서 데이터를 안정적으로 취득할 수 있는 테스트베드 제어 및 데이터 취득 시스템을 제안한다.

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Application of data preprocessing to improve the performance of the metaheuristic optimization algorithm-deep learning combination model (메타휴리스틱 최적화 알고리즘-딥러닝 결합모형의 성능 개량을 위한 데이터 전처리의 적용)

  • Ryu, Yong Min;Lee, Eui Hoon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.114-114
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    • 2022
  • 딥러닝의 학습 및 예측성능을 개선하기 위해서는 딥러닝 기법 내 연산과정의 개선과 함께 학습 및 예측에 사용되는 데이터의 전처리 과정이 중요하다. 본 연구에서는 딥러닝의 성능을 개량하기 위해 제안된 메타휴리스틱 최적화 알고리즘-딥러닝 결합모형과 데이터 전처리 기법을 통해 댐의 수위를 예측하였다. 수위예측을 위해 Multi-Layer Perceptron(MLP), 메타휴리스틱 최적화 알고리즘인 Harmony Search(HS)와 딥러닝을 결합한 MLP using a HS(MLPHS) 및 Exponential Bandwidth Harmony Search with Centralized Global Search(EBHS-CGS)와 딥러닝을 결합한MLP using a EBHS-CGS(MLPEBHS)를 통해 댐의 수위를 예측하였다. 메타휴리스틱 최적화 알고리즘-딥러닝 결합모형의 학습 및 예측성능을 개선하기 위해 학습 및 예측을 위한 자료를 기반으로 데이터 전처리기법을 적용하였다. 적용된 데이터 전처리 기법은 정규화, 수위구간별 사상(Event)분리 및 수위 변동에 대한 자료의 구분이다. 수위예측을 위한 대상유역은 금강유역에 위치한 대청댐으로 선정하였다. 대청댐의 수위예측을 위해 대청댐 상류에 위치하는 수위관측소 3개소를 선정하여 수위자료를 취득하였다. 각 수위관측소에서 취득한 수위자료를 입력자료로 설정하였으며, 대청댐의 수위자료를 출력자료로 설정하여 메타휴리스틱 최적화 알고리즘-딥러닝 모형의 학습을 진행하였다. 각 수위관측소 및 대청댐에서 취득한 수위자료는 2010년부터 2020년까지 총 11년의 일 단위 수위자료이며, 2010년부터 2019년까지의 자료를 학습자료로 사용하였으며, 2020년의 자료를 예측 및 검증자료로 사용하였다.

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Acquisition of 3D Spatial Data for Indoor Environment by Integrating Laser Scanner and CCD Sensor with IMU (실내 환경에서의 3차원 공간데이터 취득을 위한 IMU, Laser Scanner, CCD 센서의 통합)

  • Suh, Yong-Cheol;Nagai, Masahiko
    • Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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    • v.10 no.1
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    • pp.1-9
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    • 2007
  • 3D data are in great demand for pedestrian navigation recently. For pedestrian navigation, we needs to reconstruct 3D model in detail from people's eye. In order to present spatial features in detail for pedestrian navigation, it is indispensable to develop 3D model not only in outdoor environment but also in indoor environment such as underground shopping complex. However, it is very difficult to acquire 3D data efficiently by mobile mapping without GPS. In this research, 3D shape was acquired by Laser scanner, and texture by CCD(Charge Coupled Device) sensor. Continuous changes position and attitude of sensors were measured by IMU(Inertial Measurement Unit). Moreover, IMU was corrected by relative orientation of CCD images without GPS(Global Positioning System). In conclusion, Reliable, quick, and handy method for acquiring 3D data for indoor environment is proposed by a combination of a digital camera and a laser scanner with IMU.

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Mapping with LiDAR Data and Google Earth Image (LiDAR 데이터와 Google Earth 영상의 매핑)

  • Lee, Hyo-Jong;Kim, Seong-Yak
    • Proceedings of the IEEK Conference
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    • 2008.06a
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    • pp.755-756
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    • 2008
  • 지리정보시스템(GIS)은 경제발전, 환경보전, 도시계발 등에서 중요한 역할을 하고 있다. 지리정보시스템에서 빈도높게 측정되고 있는 것은 LiDAR(고정밀 항공 레이저 측량기술) 데이터로써 높은 위치정확도를 지니며, 데이터의 취득시 바로 지상좌표를 취득함으로써 좌표의 변환이 필요 없기 때문에 좀더 빠르게 데이터를 처리할 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 LiDAR의 자료와 구글어스 등과 같이 2차원 영상을 획득한 경우, 3차원의 LiDAR 데이터를 2차원에 매핑시키는 방법을 연구하였다. 2차원 영상의 기준점을 정확하게 파악하는한 3차원의 LiDAR 데이터와 정확하게 일치하는 것으로 확인되었다.

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Training a semantic segmentation model for cracks in the concrete lining of tunnel (터널 콘크리트 라이닝 균열 분석을 위한 의미론적 분할 모델 학습)

  • Ham, Sangwoo;Bae, Soohyeon;Kim, Hwiyoung;Lee, Impyeong;Lee, Gyu-Phil;Kim, Donggyou
    • Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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    • v.23 no.6
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    • pp.549-558
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    • 2021
  • In order to keep infrastructures such as tunnels and underground facilities safe, cracks of concrete lining in tunnel should be detected by regular inspections. Since regular inspections are accomplished through manual efforts using maintenance lift vehicles, it brings about traffic jam, exposes works to dangerous circumstances, and deteriorates consistency of crack inspection data. This study aims to provide methodology to automatically extract cracks from tunnel concrete lining images generated by the existing tunnel image acquisition system. Specifically, we train a deep learning based semantic segmentation model with open dataset, and evaluate its performance with the dataset from the existing tunnel image acquisition system. In particular, we compare the model performance in case of using all of a public dataset, subset of the public dataset which are related to tunnel surfaces, and the tunnel-related subset with negative examples. As a result, the model trained using the tunnel-related subset with negative examples reached the best performance. In the future, we expect that this research can be used for planning efficient model training strategy for crack detection.

EMS-MOS State Estimator(Network Analysis) Result's Verification in KPX (전력거래소의 EMS-MOS 상태추정(계통해석) 정확도 검증)

  • Hwang, Kyung-Sik;Kang, Hyung-Koo;Kim, Tae-Eon;Lee, Kun-Woong
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2007.11b
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    • pp.109-111
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    • 2007
  • 전력거래소(KPX)는 전국에 산재된 발 변전소로부터 2초 혹은 4초 주기로 계통운영에 필요한 아날로그, 디지털 데이터를 실시간으로 취득하고 있다. 이렇게 취득한 데이터는 EMS 전력계통 감시 및 제어를 위한 각종 화면, 자동발전제어/경제급전(AGC/ED), 상태추정(SE), 상정고장해석(CA)등 실시간 계통운영과 조류계산(PF), 고장계산(SCT), STNET(PF, CA), 상정고장해석 등 검토모드로 급전소 휴전업무 검토에 활용되고 있다. 또한 EMS에서 취득한 실시간 데이터를 MOS(시장 운영시스템)로 보내어 상태추정을 추행하고 이 값을 기반으로 발전기별 경제적인 출력 값인 FMD(5분 급전지시)를 EMS로 보내어 EMS의 주요기능인 AGC(자동발전제어)로 경제적이고 안정된 출력 조정을 하고 있다. 이러한 이유로 EMS 및 MOS의 상태추정 견과의 정확도와 실행 안정성은 매우 중요하다고 하겠다. 본고에서는 EMS 계통해석기능 검증 결과와 향후 데이터 정확도 개선은 위한 과정의 일환으로 EMS의 상태추정과 MOS의 상태추정의 상호비교 결과를 소개하고자 한다.

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De-Noising and Contour Preserving Digit Enhancement for Meter Digit Recognition (계량기 숫자 인식을 위한 잡영 제거 및 윤곽보존 숫자강화)

  • Yi, Eun-Gyoo;Ko, Jae-Pil
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2006.10b
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    • pp.515-520
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    • 2006
  • 계량기 숫자 인식은 일반적으로 사용되고 있는 아날로그 계량기에 카메라를 부착하여, 검침 시 숫자 계기판 영상을 전송받고, 그 영상으로부터 숫자를 추출 및 인식하는 기술이다. 계량기 숫자 인식에서는 카메라의 설치 상태 및 기타 환경적인 요인들로 인해 숫자 계기판 영상의 일관성 있는 취득이 어렵게 된다. 본 논문에서는 숫자 인식에 악영향을 미치는, 취득 영상의 상태 변화를 보정해주기 위해 잡영 제거 및 윤곽보존 숫자강화를 제안하였다. 잡영 제거를 위해 잡영을 분포 위치에 따라서 세 가지 타입으로 나누었으며, 각 타입별로 잡영 제거를 하였다. 윤곽보존 숫자강화 과정에서는 일반적인 이진화 기법이 가지는 테두리 정보손실을 최소화할 수 있도록, 숫자 테두리의 명도를 보존하면서 숫자 중심부분의 밝기를 강화시켰다. 전처리 전/후의 인식률 비교 실험을 위해 SVM(Support Vector Machines)을 사용하였으며, 학습 데이터 1,409장과 조명 상태를 달리하여 취득한 1,782의 테스트 데이터를 실험 데이터로 사용하였다. 실험 결과, 81.09%라는 성능 향상을 확인하였으며 이는 제안한 전처리 기법이 조명으로 인한 데이터의 상태 변화 문제를 해결해줌으로써 인식 성능 향상에 크게 기여한다는 것을 입증해준다.

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Precision Measurement of Vehicle Shape using Industrial Photogrammetry (산업 사진측량에 의한 자동차의 외형 정밀 측정)

  • 정성혁;박찬홍;이재기
    • Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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    • v.22 no.2
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    • pp.179-186
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    • 2004
  • This study describes that the method of precision measurement of vehicle shape and the method of measurement the deformation that it is occurred the reason of accident using industrial photogrammatry. The curved shape is measured using the projection target which is able to acquire the point cloud data. 3D coordinates of the target were able to acquire through object picturing and analysis of coordinates. The acquired point cloud data was done 3D modeling to form the surface with TIN. Also, It able to interpretate a deformation surveying accurately the occurred parts of deformation, then can furnish to the analysis of traffic accident the precise and effective data.

Plans for remote data acquisition & analysis system of protection relay (보호계전기 데이터 원격 취득 및 분석 시스템 구축)

  • Kim, Gi-Il;Jang, Sung-Ik;Jeong, Kyu-Won;Kim, Jin-Hee;Yang, Gwi-Jang;Lee, Myeong-Hee;Min, Byeong-Wook
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2007.07a
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    • pp.519-520
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    • 2007
  • 본 논문은 무인화 변전소 확대와 디지털보호계전기의 지속적인 적용에 따라 상시 보호계전기 상태 확인 및 필요시 정정치 변경과 전력계통 고장시 동작한 보호계전기의 동작사항을 신속히 파악하여 보호계전기 정동작 여부를 판단하여 전력계통의 신뢰도 제고하는 보호계전기 데이터 원격 취득 분석시스템 구축 방안을 연구하였다. PDAS 설치후 고장데이터 수집에 따른 출동시간을 절약하여 고장분석업무를 집중하고 절감시간을 타 업무에 활용할 수 있었으며 고장인지 후 즉시 보호계전기 데이터를 취득 분석하여 고장현상 파악 및 긴급복구 시간을 단축할 수 있는 효과를 거둘 수 있었다. PDAS 시스템 시범운영결과 발생한 문제점을 분석한 결과 고도화된 고장분석 서비스를 구축하기 위해서는 정전고장관리시스템과의 연계, 보안성 강화, 사용자 편의성향상, 신규서비스 지원이 되도록 하여 송변전 통합정보시스템과의 통합이 필요하다.

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