Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2003.04a
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pp.354-362
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2003
위성영상으로부터 위치자료가 포함된 지리 및 지형정보를 얻기 위해서는 영상획득순간의 센서 위치 및 자세와 지상좌표간의 관계를 해석하여야 한다. 위성영상에 대한 수학적 모형화를 위해서 먼저 입체영상에서 지상기준점(Ground Control Point: GCP)을 선정하고, 선정된 지상기준점에 대한 지상좌표 및 대상영상에 대한 영상좌표 관측작업을 수행한다. 본 연구에서는 지상기준점 데이터베이스에 포함된 정보들을 이용하여 관측대상 입체영상 3차원 모형화에 필요한 지상기준점의 영상좌표를 자동으로 추출할 수 있는 기법을 개발하였다. 관측정밀도는 수작업으로 관측한 값과 자동계산된 영상좌표의 결과를 비교 분석하여 평가하였으며, SPOT위성영상의 3차원 모형화에 적용하여 정확도를 평가하므로써 유사한 해상도의영상을 활용하는 3차원 모형화 과정에서 지상기준점의 영상좌표 관측을 자동화 할 수 있음을 입증하였다.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.11
no.2
s.25
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pp.29-37
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2003
An approach is described for automatic measuring of GCP's image coordinates from SPOT imagery and focused on the fulfillment an automatic orientation of satellite images. For the orientation of a stereopair of digital images, firstly, GCP(Ground Control Point) should be selected and then the work for measuring of image coordinates correspond to GCPs is required. In this study, we propose the method for extracting the GCP's image coordinates automatically using an image patch for control points and auxiliary points matching. For the evaluation of measurement accuracy, a comparison between points those are extracted manually and automatically by a proposed method have made. Finally, we shows the feasibility of automatic image coordinates measurment by applying in stereo modeling for SPOT images.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.15
no.5
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pp.1640-1648
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1991
본 연구에서는 이러한 편사 함수 최소화의 방법을 적용함에 있어 보다 안정된 수렴성과 계산 시간을 단축시키기 위하여 근접 위치 방법(near position method)을 개 발하여 적용하였다. 근접 위치 방법이란 이론적 해석법으로 풀기가 불가능한 기구학 을 갖는 6관절 로봇을 반복적 해석법을 사용한다는 것을 전제로 하여, 초기 위치를 목 표 위치에 가능한 근접하게 잡아서 반복 계산을 수행하는 방법으로써 로봇의 기구학적 자세에 따른 수렴의 불안정성을 방지하고, 계산 시간을 단축하는데 그 목적이 있다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.45
no.3
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pp.20-31
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2008
In this paper, we propose a single view-based technique for the estimation of human height and position. Conventional techniques for the estimation of 3D geometric information are based on the estimation of geometric cues such as vanishing point and vanishing line. The proposed technique, however, back-projects the image of moving object directly, and estimates the position and the height of the object in 3D space where its coordinate system is designated by a marker. Then, geometric errors are corrected by using geometric constraints provided by the marker. Unlike most of the conventional techniques, the proposed method offers a framework for simultaneous acquisition of height and position of an individual resident in the image. The accuracy and the robustness of our technique is verified on the experimental results of several real video sequences from outdoor environments.
2006년 축산물가공처리법이 개정되면서 축산농가(가축사육단계) 위해요소중점관리 기준이 도입된 이후 HACCP인증에 대한 농가의 관심이 증가하고 있다. 산란계농장 213개소, 육계농장 168개소로 총 381개소 양계농장이 HACCP(20101.11.8일 기준)을 인증 받았고, 앞으로도 친환경사육에 대한 농가 참여율이 높아질 것으로 예상된다. 30년 전부터 양계 경영에 남다른 애착을 갖고 시작해 친환경사육 방식으로 지난 3월 HACCP를 인증 받은 농장이 있다. 경기도 용인시 처인구 소재에 위치한 소현농장으로 부친의 가업을 이어받아 건강한 계란 생산을 위해 노력하고 있다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.1
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pp.14-19
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2020
This paper proposes a precise drone-positioning technique using a differential global positioning system (DGPS). The proposed system consists of a reference station for error correction data production, and a mobile station (a drone), which is the target for real-time positioning. The precise coordinates of the reference station were acquired by post-processing of received satellite data together with the reference station location data provided by government infrastructure. For the system's implementation, low-cost commercial GPS receivers were used. Furthermore, a Zigbee transmitter/receiver pair was used to wirelessly send control signals and error correction data, making the whole system affordable for personal use. To validate the system, a drone-tracking experiment was conducted. The results show that the average real-time position error is less than 0.8 m.
본 논문은 능동형상모델(Active Shape Model: ASM)을 사용하여 손바닥의 형상을 추출하고 경계형상을 추적하기 위한 방법을 제안한다. 먼저, 경계추적을 위한 초기위치를 입력하기 위해 컬러영상에서 피부색영역의 위치 정보를 통해 중심점을 찾고 그 값을 통해 ASM을 이용하여 손바닥의 영역을 찾는다. ASM은 다양한 경계형상의 학습을 통해 평균값과 형상의 지배적 변형을 나타내는 형상벡터를 추출하기 위한 방법론이며 생체조직과 같은 형상이 일정하지 않고 평균형상을 기준으로 변화하는 형상의 외형을 추출, 추적하기에 적합한 기술이다. 본 논문에서는 피부색 특징을 이용하여 초기 손바닥의 위치를 찾고 이러한 위치정보를 이용하여 손 경계형상의 변화를 추적하는 방법을 실험을 통해 검증하였다
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2011.05a
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pp.386-389
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2011
현재 실내 위치 인식 계산 알고리즘과 거리 측정 방법은 놀라울 정도로 다양하다. 그 중 거리를 측정하는 방법으로 마커를 이용한 방법과 RF(Radio Frequency)를 이용한 방법 등 여러 가지 방법들이 제안되었는데 본 논문에서는 사람이 이용하기 쉬운 RF를 이용한 위치 인식 성능 개선에 대해 다루고자 한다. RF 신호가 도달하는 시간을 이용하여 거리를 측정하는 TOA(Time of arrival) 방식을 사용하여 기준점과의 거리를 측정하고, 측정된 거리 값에 가중치를 이용해 장애물에 의한 오차를 보정하였다. 측정된 거리 값을 일정 개수를 모아 최빈값을 이용하여 정확도를 향상 시켰고 이를 통해 실내 좌표를 계산 하였다. 그리고 계산된 좌표 값에 칼만 필터를 적용하여 움직임을 보정하였다. 본 논문에서는 RF를 이용한 위치 인식 알고리즘을 제안하고 보정 전 데이터와 보정 후 데이터를 비교해 비컨 신호의 정확도를 확인하였다.
Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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1996.05a
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pp.465-470
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1996
본 연구는 원자로 RPV(Reactor Pressure Vessel)를 두 개의 이상적인 입체 구조물 즉, 원통면과 반구로 나누어, 원통면에서의 충격위치를 검출할 수 있는 알고리즘을 제안하고 그 효용성을 고찰하는데 있다. 현재 사용중인 원전내네 금속파편 감시계통(LPMS : Loose Parts Monitoring System)의 경우 충격신호를 레코더에 저장하고 전문가를 통해 데이터베이스화된 기준신호와 비교 분석하는 Off-line분석방법을 사용해 왔다. 그리나 이러한 방법은 많은 소요시간을 가지므로 손상잠재성이 큰 경우 즉각적인 대처를 할 수가 없다는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 이러한 방법을 지양하고 센서로부터 얻은 충격신호를 분석컴퓨터에 입력하여 즉각적으로 충격위치를 찾을 수 있는 On-line분석방법을 제안함에 있어, 기초적 연구로서 원통면에서의 충격위치 검출방법을 제시하였다.
In this paper. we Propose a robust and fast image registration technique for motion correction in brain CT-CT angiography obtained from same patient to be taken at different time. First, the feature points of two images are respectively extracted by 3D edge detection technique, and they are converted to locally weighted 3D distance map in reference image. Second, we search the optimal location whore the cross-correlation of two edges is maximized while floating image is transformed rigidly to reference image. This optimal location is determined when the maximum value of cross-correlation does't change any more and iterates over constant number. Finally, two images are registered at optimal location by transforming floating image. In the experiment, we evaluate an accuracy and robustness using artificial image and give a visual inspection using clinical brain CT-CT angiography dataset. Our proposed method shows that two images can be registered at optimal location without converging at local maximum location robustly and rapidly by using locally weighted 3D distance map, even though we use a few number of feature points in those images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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