Recently, many Earth observation optical satellites have been developed, as their demands were increasing. Therefore, a rapid preprocessing of satellites became one of the most important problem for an active utilization of satellite images. Satellite image matching is a technique in which two images are transformed and represented in one specific coordinate system. This technique is used for aligning different bands or correcting of relative positions error between two satellite images. In this paper, we propose an automatic image matching method among satellite images with different ground sampling distances (GSDs). Our method is based on improved feature matching and robust estimation of transformation between satellite images. The proposed method consists of five processes: calculation of overlapping area, improved feature detection, feature matching, robust estimation of transformation, and image resampling. For feature detection, we extract overlapping areas and resample them to equalize their GSDs. For feature matching, we used Oriented FAST and rotated BRIEF (ORB) to improve matching performance. We performed image registration experiments with images KOMPSAT-3A and RapidEye. The performance verification of the proposed method was checked in qualitative and quantitative methods. The reprojection errors of image matching were in the range of 1.277 to 1.608 pixels accuracy with respect to the GSD of RapidEye images. Finally, we confirmed the possibility of satellite image matching with heterogeneous GSDs through the proposed method.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.26
no.4
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pp.73-80
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2022
This study evaluated changes in fluidity and rheological properties over time for 3D printed composite materials, and evaluated compressive strength and splitting tensile strength properties for laminated and molded specimens. The composite material for 3D printing starts to change rapidly after 30 minutes of extrusion, and the viscosity of the material tends to be maintained up to 90 minutes, but it was confirmed that construction within 60 minutes after mixing is effective. The compressive strength of the laminated test specimen showed equivalent or better performance at all ages compared to the molded test specimen. In the stress-strain curve of the laminated specimen, the initial slope was similar to that of the molded specimen, but the descending slope was on average 1.9 times higher than that of the molded specimen, indicating relatively brittle behavior. The splitting tensile strength of the P-V laminated specimen was about 6% lower than that of the molded specimen. It is judged that this is because the interfacial adhesion force against the vertical load is affected by the pattern direction of the laminated test specimen.
Journal of the Korean Recycled Construction Resources Institute
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v.10
no.3
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pp.227-234
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2022
In this study, the rheological properties of cement paste composites applied with carbon-based nano-materials were experimental analyzed. Flow table and rheological properties, compressive strength were measured in the cement paste using graphene oxide asqueous solution and carbon nanotube aqueous solution. When carbon nano-materials was mixed in an aqueous solution, flow decreased and plastic viscosity and shear stress were increased. In particular, graphene oxide rapidly increased the plastic viscosity and shear stress. In the case of carbon nanotube aqueous solution, when less than 0.2 % was mixed, the increase rate was low compared to graphene oxide. This is because the specific surface area of graphene, which is in the form of a plate, is large. The compressive strength showed a small amount in strength increase when graphene mix, and CNT had a strength about 112 % of OPC. Carbon-based nanomaterials, is considered that CNT are suitable more to be used construction materials. However, extra studies on the surfactant to be used for mixing proportion and dispersion will be needed.
As the threat of natural disasters such as droughts, floods, forest fires, and landslides increases due to climate change, social demand for high-resolution soil moisture retrieval, such as Synthetic Aperture Radar (SAR), is also increasing. However, the domestic environment has a high proportion of mountainous topography, making it challenging to retrieve soil moisture from SAR data. This study evaluated the usability of Sentinel-1 SAR, which is applied with the Artificial Neural Network (ANN) technique, to retrieve soil moisture. It was confirmed that the backscattering coefficient obtained from Sentinel-1 significantly correlated with soil moisture behavior, and the possibility of stand-alone use to correct vegetation effects without using auxiliary data observed from other satellites or observatories. However, there was a large difference in the characteristics of each site and topographic group. In particular, when the model learned on the mountain and at flat land cross-applied, the soil moisture could not be properly simulated. In addition, when the number of learning points was increased to solve this problem, the soil moisture retrieval model was smoothed. As a result, the overall correlation coefficient of all sites improved, but errors at individual sites gradually increased. Therefore, systematic research must be conducted in order to widely apply high-resolution SAR soil moisture data. It is expected that it can be effectively used in various fields if the scope of learning sites and application targets are specifically limited.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.11
no.10
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pp.345-352
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2022
Recent LiDAR(Light Detection And Ranging) sensor is used for scanning object around in real-time. This sensor can detect movement of the object and how it has changed. As the production cost of the sensors has been decreased, LiDAR begins to be used for various industries such as facility guard, smart city and self-driving car. However, LiDAR has a large input data size due to its real-time scanning process. So another way for processing a large amount of data are needed in LiDAR system because it can cause a bottleneck. This paper proposes edge computing to compress massive point cloud for processing quickly. Since laser's reflection range of LiDAR sensor is limited, multiple LiDAR should be used to scan a large area. In this reason multiple LiDAR sensor's data should be processed at once to detect or recognize object in real-time. Edge computer compress point cloud efficiently to accelerate data processing and decompress every data in the main cloud in real-time. In this way user can control LiDAR sensor in the main system without any bottleneck. The system we suggest solves the bottleneck which was problem on the cloud based method by applying edge computing service.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.25
no.6
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pp.193-198
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2021
In this study, the rheological characteristics and of 3D printing composite materials and the compressive strength characteristics according to the lamination patterns were evaluated. As a result of rheology test, rapid material change was observed after 60 minutes of extrusion, yielding stress 1.4 times higher than immediately after mixing, and plastic viscosity was 14.94-25.62% lower. The compressive strength of the specimens manufactured in the mold and the laminated specimens were compared, and the lamination pattern of the laminated specimens were 0°, 45°, and 90° as variables. The compressive strength of the mold casting specimen and the laminated specimen from 1 to 28 days of age showed similar performance regardless of the lamination pattern. In particular, at the age of 28 days, the modulus of elasticity, maximum compressive strength, and strain at maximum stress of all specimens were almost the same. In order to analyze the interface of the laminated specimens, X-ray CT analysis of the specimen whose compressive strength were measured was performed. Through CT analysis, it was confirmed that cracks did not occur at the lamination interface, which can be judged that the interface in the laminated specimen behaved in an integrated manner.
The study aims to provide an academic basis for the preservation and restoration of abandoned paddy wetland and the enhancement of its carbon accumulation function. First, the temporal change of the wetlands was analysed, and a typological classification system for wetlands was attempted with the goal of carbon reduction. The types of wetland were classified based on three variables: hydrological environment, vegetation, and carbon accumulation, with a special attention on the function of carbon accumulation. The types of abandoned paddy wetlands were classified into 12 categories based on hydrologic variables- either high or low levels of water inflow potential-, vegetation variables with either dominance of aquatic plants or terrestrial plants, and three carbon accumulation variables including organic matter production, soil organic carbon accumulation, and decomposition. It was found that the development period of abandoned paddy analyzed with aerial photographs provided by the National Geographic Information Institute happened between 2010 and 2015. In the case of the wetland in Daejeon 1 (DJMN01) farming stopped by 1990 and it appeared to be a similar structure to natural wetlands after 2010 . Over the past 40 years the abandoned paddy wetland changed to a high proportion of forests and agricultural lands. As time went by, such forests and agricultural lands tended to decrease rapidly and the lands were covered by artificial grass and other types of forests.
The demand for information related to 3D spatial objects model in metaverse, smart cities, digital twins, autonomous vehicles, urban air mobility will be increased. 3D model construction for spatial objects is possible with various equipments such as satellite-, aerial-, ground platforms and technologies such as modeling, artificial intelligence, image matching. However, it is not easy to quickly detect and convert spatial objects that need updating. In this study, based on spatial information (features) and attributes, using matching elements such as address code, number of floors, building name, and area, the converged building DB and the detected building DB are constructed. Both to support above and to verify the suitability of object selection that needs to be updated, one system prototype was developed. When constructing the converged building DB, the convergence of spatial information and attributes was impossible or failed in some buildings, and the matching rate was low at about 80%. It is believed that this is due to omitting of attributes about many building objects, especially in the pilot test area. This system prototype will support the establishment of an efficient drone shooting plan for the rapid update of 3D spatial objects, thereby preventing duplication and unnecessary construction of spatial objects, thereby greatly contributing to object improvement and cost reduction.
Kim, Ji Eun;Kim, Min Ji;Choi, Sijung;Lee, Joo-Heon;Kim, Tae-Woong
Journal of Korea Water Resources Association
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v.55
no.8
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pp.589-601
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2022
Although drought is a natural phenomenon, its damage occurs in combination with regional physical and social factors. Especially, related to the supply and demand of various waters, drought causes great socio-economic damage. Even meteorological droughts occur with similar severity, its impact varies depending on the regional characteristics and water supply system. Therefore, this study assessed regional drought risk considering regional socio-economic factors and water supply system. Drought hazard was assessed by grading the joint drought management index (JDMI) which represents water shortage. Drought vulnerability was assessed by weighted averaging 10 socio-economic factors using Entropy, Principal Component Analysis (PCA), and Gaussian Mixture Model (GMM). Drought response capacity that represents regional water supply factors was assessed by employing Bayesian networks. Drought risk was determined by multiplying a cubic root of the hazard, vulnerability, and response capacity. For the drought hazard meaning the possibility of failure to supply water, Goesan-gun was the highest at 0.81. For the drought vulnerability, Daejeon was most vulnerable at 0.61. Considering the regional water supply system, Sejong had the lowest drought response capacity. Finally, the drought risk was the highest in Cheongju-si. This study identified the regional drought risk and vulnerable causes of drought, which is useful in preparing drought mitigation policy considering the regional characteristics in the future.
Kim, Ji Eun;Kim, Minji;Yoo, Jiyoung;Jung, Sungwon;Kim, Tae-Woong
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.42
no.1
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pp.11-21
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2022
Drought occurs extensively over a long period and causes great socio-economic damage. Since drought risk consists of social, environmental, physical, and economic factors along with meteorological and hydrological factors, it is important to quantitatively identify their impacts on drought risk. This study investigated the relationship among drought hazard, vulnerability, response capacity, and risk in Chungcheongbuk-do using a structural equation model and evaluated their impacts on drought risk using Bayesian networks. We also performed sensitivity analysis to investigate how the factors change drought risk. Overall results showed that Chungju-si had the highest risk of drought. The risk was calculated as the largest even when the hazard and response capacity were changed. However, when the vulnerability was changed, Eumseong-gun had the greatest risk. The sensitivity analysis showed that Jeungpyeong-gun had the highest sensitivity, and Jecheon-si, Eumseong-gun, and Okcheon-gun had highest individual sensitivities with hazard, vulnerability, and response capacity, respectively. This study concluded that it is possible to identify impact factors on drought risk using regional characteristics, and to prepare appropriate drought countermeasures considering regional drought risk.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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