In this study, we propose a method to monitor the surface area of agricultural reservoirs in South Korea using Sentinel-1 synthetic aperture radar images and the deep learning model, Swin Transformer. Utilizing the Google Earth Engine platform, datasets from 2017 to 2021 were constructed for seven agricultural reservoirs, categorized into 700 K-ton, 900 K-ton, and 1.5 M-ton capacities. For four of the reservoirs, a total of 1,283 images were used for model training through shuffling and 5-fold cross-validation techniques. Upon evaluation, the Swin Transformer Large model, configured with a window size of 12, demonstrated superior semantic segmentation performance, showing an average accuracy of 99.54% and a mean intersection over union (mIoU) of 95.15% for all folds. When the best-performing model was applied to the datasets of the remaining three reservoirsfor validation, it achieved an accuracy of over 99% and mIoU of over 94% for all reservoirs. These results indicate that the Swin Transformer model can effectively monitor the surface area of agricultural reservoirs in South Korea.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.8
no.3
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pp.96-106
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2005
The ability of remote sensing and GIS technique, which used to provide valuable informations in the time and space domain, has been known to be very useful in providing permanent records by mapping and monitoring flooded area. In 2000, floods were at the worst stage of devastation in Tonle Sap Lake, Mekong River Basin, for the second time in records during July and October. In this study, Landsat ETM+ and RADARSAT imagery were used to obtain the basic information on computation of the inundation area and volume using ISODATA classifier and segmentation technique. However, the extracted inundatton area showed only a small fraction than the actually inundated area because of clouds in the imagery and complex ground conditions. To overcome these limitations, the cost-distance method of GIS was used to estimate the inundated area at the peak level by integrating the inundated area from satellite imagery in corporation with digital elevation model (DEM). The estimated inundation area was simply converted with the inundation volume using GIS. The inundation volume was compared with the volume based on hydraulic modeling with MIKE 11. which is the most poppular among the dynamic river modeling system. The method is suitable for estimating inundation volume even when Landsat ETM+ has many clouds in the imagery.
Image-based traffic information collection systems have entered widespread adoption and use in many countries since these systems are not only capable of replacing existing loop-based detectors which have limitations in management and administration, but are also capable of providing and managing a wide variety of traffic related information. In addition, these systems are expanding rapidly in terms of purpose and scope of use. Currently, the utilization of image processing technology in the field of traffic accident management is limited to installing surveillance cameras on locations where traffic accidents are expected to occur and digitalizing of recorded data. Accurately recording the sequence of situations around a traffic accident in a freeway and then objectively and clearly analyzing how such accident occurred is more urgent and important than anything else in resolving a traffic accident. Therefore, in this research, existing technologies, this freeway attribute, velocity changes, volume changes, occupancy changes reflect judge the primary. Furthermore, We pointed out by many past researches while presenting and implementing an active and environmentally adaptive methodology capable of effectively reducing false detection situations which frequently occur even with the Gaussian Mixture model analytical method which has been considered the best among well-known environmental obstacle reduction methods. Therefore, in this way, the accident was the final decision. Also, environmental factors occur frequently, and with the index finger situations, effectively reducing that can actively and environmentally adaptive techniques through accident final judgment. This implementation of the evaluate performance of the experiment road of 12 incidents in simulated and the jang-hang IC's real-time accident experiment. As a result, the do well detection 93.33%, false alarm 6.7% as showed high reliability.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.6
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pp.132-142
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2014
In this paper, we propose a traffic lights detection method using visual attention and spot-lights detection. To detect traffic lights in city streets at day and night time, the proposed method is used the structural form of a traffic lights such as colors, intensity, shape, textures. In general, traffic lights are installed at a position to increase the visibility of the drivers. The proposed method detects the candidate traffic lights regions using the top-down visual saliency model and spot-lights detect models. The visual saliency and spot-lights regions are positions of its difference from the neighboring locations in multiple features and multiple scales. For detecting traffic lights, by not using a color thresholding method, the proposed method can be applied to urban environments of variety changes in illumination and night times.
Terrestrial laser scanner provides highly accurate, 3D images and by sweeping a laser beam over a scene or object, the laser scanner is able to record millions of 3D points' coordinates in a short period, so becoming distinguished in various application fields as one of the representative surveying instruments. This study deals with 3D building boundary extraction using Terrestrial Laser Scanner. The results shows that high accuracy 3D coordinates for building boundaries are possibly acquired fast, but terrestrial laser scanner is a ground-based system, so "no roofs", and "no lower part of building" due to trees and electric-poles, etc. It is expected that the combination of total station, terrestrial laser scanner, airborne laser scanner with aerial photogrammetry will contribute to the acquisition of an effective 3D spatial information.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.16
no.3
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pp.107-111
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2021
A 3D point cloud map is an essential elements in various fields, including precise autonomous navigation system. However, generating a 3D point cloud map using a single sensor has limitations due to the price of expensive sensor. In order to solve this problem, we propose a precise 3D mapping system using low-cost sensor fusion. Generating a point cloud map requires the process of estimating the current position and attitude, and describing the surrounding environment. In this paper, we utilized a commercial visual-inertial odometry sensor to estimate the current position and attitude states. Based on the state value, the 2D LiDAR measurement values describe the surrounding environment to create a point cloud map. To analyze the performance of the proposed algorithm, we compared the performance of the proposed algorithm and the 3D LiDAR-based SLAM (simultaneous localization and mapping) algorithm. As a result, it was confirmed that a precise 3D point cloud map can be generated with the low-cost sensor fusion system proposed in this paper.
Kim, Yeong-Jin;Koo, Bon-Il;Nam, Do-Hyeon;Ahn, Seong-Soo;Lee, Seong-Jin;Shin, Dae-Hoon;Yoon, Jin-Hyun;Kim, Byeong-Wan;Lee, Byeong-Kwon
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2021.07a
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pp.285-287
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2021
현재 코로나19로 인한 비대면 상황이 지속되고 있고, 재활 환자들은 병원 치료 후 올바른 방향의 재활활동과 케어를 받고자 하는 욕구를 충족하고 싶어 한다. 이에 본 논문은, 어플리케이션의 활용과 영상 장치를 통해 사용자의 재활 케어에 도움을 주는 서비스, 시스템 구축해봄으로써 앞에서 제기된 환자들의 니즈를 해결하고자 한다. 구현은 HTML5, CSS3, Javascript를 사용하여 이용자 간의 상호작용이 가능한 멀티서비스를 제공하며, 이로써 누구나 쉽게 저비용으로 해당 서비스를 접근과 이용이 가능하도록 도움을 줄 수 있다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.11
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pp.2677-2685
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2013
Car running data collected from the vehicle is a native image data and sensing data of it. Hence, it can be used as a set of objective data based on which events that took place outside the car can be analyzed and determined. In this paper, we designed and implemented a emergency situation detection system to sense, store, and analyze signals related to car movements, driver's various operation states, collision pulse, etc when a car collision accident occurs on the actual road by sensing and analyzing the car movements and driver's operation status. The suggested system provides information on the driver's reaction right before the collision, operation state of the vehicle, and physical movement. The collected and analyzed data on vehicle running can be utilized to clarify the cause of a collision accident and to handle it in a just manner. Besides, it can contribute to grasping and correcting wrong driving habits of the driver and to saving.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.35S
no.8
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pp.106-112
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1998
Recently, the amount of image and audio data has been increasing dramatically for high performance. According to this trend, a high-density magnetic recording system is necessitated and the tracks of magnetic tapes are getting narrower. This, in turn, requires the capstan servo system of the magnetic recording system such as DVCR to control precisely the speed and position of the capstan motor. Especially, in case of play-back, the capstan servo system should be able to position and maintain the head on the desired place of the track. To meet this requirement, digital camcorders use ATF (Automatic Track Following). In this paper, a new ATF block using discrete Fourier transform is proposed. The proposed ATF block was designed and implemented in ALTERA FPGA chips and fully tested in a real DVCR system. It is shown through experiments that the new ATF block is more cost-effective than other existing ATF blocks using digital lowpass filters. In particular, the number of logic gates can be reduced by 20% in average, compared to the existing ATF's.
This study was carried out to develop Tablet PC based customizing system for fine mapping of forest cover type. The major contents and characteristics of FIS developed in this study were as follows. Field Investigation System (FIS) has a merit of accessibility to display exact location in various spatial data with position information received from the GPS. FIS can be used to record and manage many field information on which field investigation is done, with the help of the memo tool, field-sheet tool, calculating distance and area with measuring tool as well as editing forest type. It is possible to do field investigation effectively using FIS developed in this study. Accordingly, investigation and time costs can be reduced and field-work productivity will be improved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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