Keo Bae Lim;Seoung Hun Bae;Won Hui Lee;Boeun Kim;Yeongju Yu;Jin Kim
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.46
no.3
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pp.259-267
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2023
At a time when the demand for drones is increasing, a plan to utilize drone images was sought for efficient promotion of cadastral resurvey. To achieve the purpose of this study, the technical and legal status of drone images was reviewed, and through this, the possibility of using it for cadastral resurvey was primarily reviewed. subsequently, an experiment was conducted targeting the project district to examine whether drone images were applied to boundary extraction, which is the primary process of cadastral resurvey. As a result of the experiment, it was found that boundary extraction from images is possible. However, in some cases, it is impossible due to field conditions or image quality. Therefore, it is necessary first to apply cases where boundary extraction is possible to cadastral resurvey and seek solutions for some impossible cases. In particular, the image quality problem may have problems with the current technology, but it will also have problems with the existing drone equipment. So, standard for drone calibration should also be established. Finally, the cadastral resurvey surveying procedure using drones was also presented
In this paper, we propose IoT based smart CCTV security service to prevent crime in blind spot and prevent unexpected fire or danger. In the proposed method, a RC (Radio Control) car is made using Raspberry pie, and a camera and various modules are installed in an RC car. It was then implemented using Raspbian O / S, Apache Web Server, Shell script, Python, PHP, HTML, CSS, Javascript. The RC car provides a security service that informs the manager of the situation by judging the risk of the scene with modules such as video, voice and temperature. Experimental results show that the transmission time of video and audio information is less than 0.1 second. In addition, real-time status transmission was possible in AVG, emergency, and manual mode. It is expected that the proposed method will be applied to the development of smart city by applying it to unmanned vehicles, drones and the like.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.50-50
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2019
최근 국지성 호우 및 하천 제방의 노후화로 인한 제방 붕괴 피해가 빈번히 발생하면서 제방의 안정성 및 표면 보강을 위한 다양한 연구가 시도되고 있다. 본 연구에서는 제방 붕괴에 따른 피해 최소화 및 대책을 수립하기 위한 방법으로 시멘트와 같은 지구온난화를 야기시키는 물질이 아닌 친환경 신소재 바이오폴리머를 흙과 혼합한 재료를 활용하여 제방의 내구성을 강화하기 위한 연구가 수행되고 있다. 이에 안동하천실증연구센터에서는 현장토를 사용하여 높이 1 m, 폭 3 m, 사면경사 1 : 2, 총 길이 5 m 의 중규모 제방모형을 제작하였으며, 공동연구기관인 카이스트에서 개발된 바이오폴리머와 흙을 적정 비율로 혼합한 바이오-소일을 제방 전면에 일정 두께로 피복하여 월류 발생에 따른 제방 안정성 평가 실험을 수행하였다. 1차 실험은 흙 제방 조건이며, 2 3차 실험은 제방 표면에 5 cm 두께로 신소재가 피복된 조건으로 안정된 결과 도출을 위해 반복 실험을 수행하였다. 제방 천단면 및 사면에서의 유속분포를 측정하기 위해 드론 및 비디오카메라를 활용한 LSPIV 기법을 적용하여 실험조건에 따른 표면유속과 월류 흐름이 제방 붕괴에 미치는 영향에 대해 비교분석하였다. 또한 그래픽 소프트웨어를 이용한 픽셀기반 영상분석 기법을 적용하여 시간에 따른 제방사면의 붕괴면적을 산정하여 신소재 피복에 따른 붕괴 지연효과 분석을 통한 신소재 활용 제방의 현장 적용가능성 및 안정성을 평가하였다. 본 연구결과, 흙 제방의 경우 월류 흐름 발생 직후 침식현상이 전개되어 유속분포가 집중되고 있었으며, 이후 발생하는 강한 수직흐름으로 인해 입자추적을 통한 분석이 더 이상 불가능하였다. 신소재 제방의 경우 월류 흐름 발생 직후 침식은 발생하지 않았으며 일정시간동안 유속분포가 유지되었다. 지속적인 월류 흐름으로 인해 제방 끝단에서 침식이 발생하였으며 이때 최대 유속은 3.3 m/s 로 나타났다. 또한 픽셀기반 분석을 통해 30초 단위로 표면손실률을 산정한 결과, 신소재 활용 제방(2, 3차)의 경우 같은 실험조건에도 불구하고 최종 붕괴시간은 약 3배의 차이를 보였으며, 양생 과정에서의 크랙 발생을 최소화한다면 월류 발생 시 상당한 붕괴지연효과가 있는 것으로 판단된다.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.19
no.4
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pp.93-98
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2019
On today, optical system are the next generation weapon systems being studied in many countries, starting from USA. One of the most important technologies in optical system is a high-speed automatic target tracking system that can continuously track high-speed moving small targets. This paper designs an automatic target tracking system based on a correlated trekker that is robust against rapid shape changes for fast moving targets and small targets at a distance. The proposed system showed about 98% success rate in response to the targets that are under a complex background such as drone, ranger, etc.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.8
no.2
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pp.89-96
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2019
360 degree 3-dimensional lidar sensors and vision cameras are commonly used in the development of autonomous driving techniques for automobile, drone, etc. By the way, existing calibration techniques for obtaining th e external transformation of the lidar and the camera sensors have disadvantages in that special calibration objects are used or the object size is too large. In this paper, we introduce a simple calibration method between two sensors using a spherical object. We calculated the sphere center coordinates using four 3-D points selected by RANSAC of the range data of the sphere. The 2-dimensional coordinates of the object center in the camera image are also detected to calibrate the two sensors. Even when the range data is acquired from various angles, the image of the spherical object always maintains a circular shape. The proposed method results in about 2 pixel reprojection error, and the performance of the proposed technique is analyzed by comparing with the existing methods.
In this paper, a GPU-accelerated kernel of range Doppler algorithm (RDA) was developed for real-time image formation based on frequency modulated continuous wave (FMCW) synthetic aperture radar (SAR). A pinned memory was used to minimize the data transfer time between the host and the GPU device, and the kernel was configured to perform all RDA operations on the GPU to minimize the number of data transfers. The dataset was obtained through the FMCW drone SAR experiment, and the GPU acceleration effect was measured in an intel i7-9700K CPU, 32GB RAM, and Nvidia RTX 3090 GPU environment. Including the data transfer time between host and devices, it was measured to be accelerated up to 3.41 times compared to the CPU, and when only the acceleration effect of operation was measured without including the data transfer time, it was confirmed that it could be accelerated up to 156 times.
Depth estimation is a key technology in 3D map generation for autonomous driving of vehicles, robots, and drones. The existing sensor-based method has high accuracy but is expensive and has low resolution, while the camera-based method is more affordable with higher resolution. In this study, we propose self-attention-based unsupervised monocular depth estimation for UAV camera system. Self-Attention operation is applied to the network to improve the global feature extraction performance. In addition, we reduce the weight size of the self-attention operation for a low computational amount. The estimated depth and camera pose are transformed into point cloud. The point cloud is mapped into 3D map using the occupancy grid of Octree structure. The proposed network is evaluated using synthesized images and depth sequences from the Mid-Air dataset. Our network demonstrates a 7.69% reduction in error compared to prior studies.
KIM, Du-Young;HUH, Jung-Rim;LEE, Jin-Duk;BHANG, Kon-Joon
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.22
no.1
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pp.140-153
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2019
Cloase-range image information from drones and ground-based camera has been frequently used in the field of disaster mitigation with 3D modeling and mapping. In addition, the utilization of virtual reality(VR) is being increased by implementing realistic 3D models with the VR technology simulating disaster circumstances in large scale. In this paper, we created a VR training program by extracting realistic 3D models from close-range images from unmanned aircraft and digital camera on hand and observed several issues occurring during the implementation and the effectiveness in the case of a VR application in training for disaster mitigation. First of all, we built up a scenario of disaster and created 3D models after image processing with the close-range imagery. The 3D models were imported into Unity, a software for creation of augmented/virtual reality, as a background for android-based mobile phones and VR environment was created with C#-based script language. The generated virtual reality includes a scenario in which the trainer moves to a safe place along the evacuation route in the event of a disaster, and it was considered that the successful training can be obtained with virtual reality. In addition, the training through the virtual reality has advantages relative to actual evacuation training in terms of cost, space and time efficiencies.
The purpose of this study is to show the possibility of 3-dimensional modeling of open-pit limestone mine by using a rotary-wing unmanned aerial vehicle, a drone, and to estimate the amount of mining before and after mining of limestone by explosive blasting. Analysis of the image duplication of the mine has shown that it is possible to achieve high image quality. Analysis of each axis error at the shooting position after analyzing the distortions through camera calibration was shown the allowable range. As a result of estimating the amount of mining before and after explosive blasting, it was possible to estimate the amount of mining of a wide range quickly and accurately in a relatively short time. In conclusion, it is considered that the drone of a rotary-wing unmanned aerial vehicle can be usefully used for the monitoring of open-pit limestone mines and the estimation of the amount of mining. Furthermore, it is expected that this method will be utilized for periodic monitoring of construction sites and road slopes as well as open-pit mines in the future.
This study analyzed morphological changes in the Singwangcheon and Naengcheon streams in Pohang caused by flooding due to Typhoon Hinnamnor. Analysis of the changes in river channel area from the past to recent times using aerial photos and drone-taken images showed that the river width had gradually decreased since the 1960s. However, after the flood, the river width increased again. Changes in the river cross-section before and after the flood show that a large amount of coarse sediment was deposited inside the river bend while the outer bank was eroded. The water levels calculated using HEC-RAS for the pre-flood cross-section based on the flood frequency discharges and estimated discharge from Oer Reservoir were significantly lower than the observed water level, which means that the cross-sectional change was not considered. The results of this study suggest that it is necessary to consider cross-sectional changes due to sediment transport when estimating the flood level of small and medium-sized mountain streams, and it is needed to investigate the geomorphic changes after floods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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