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.
Recently, the development of accurate gravity-meter and GPS make it possible to obtain high resolution gravity data. Though gravity data interpretation like modeling and inversion has significantly improved, gravity data processing itself has improved very little. Conventional gravity data processing removes gravity effects due to mass and height difference between base and measurement level. But, it would be a biased density model when some or whole part of anomalous bodies exist above the base level. We attempted to make a multiquadric surface of the survey area from topography with DEM (Digital Elevation Map) data. Then we constituted rectangular blocks which reflect real topography of the survey area by the multiquadric surface. Thus, we were able to carry out 3-D inversions which include information of topography. We named this technique, 3-D Gravity Terrain Inversion (3DGTI). The model test showed that the inversion model from 3DGTI made better results than conventional methods. Furthermore, the 3-dimensional model from the 3DGTI method could maintain topography and as a result, it showed more realistic geologic model. This method was also applied on real field data in Masan-Changwon area. Granitic intrusion is an important geologic characteristic in this area. This method showed more critical geological boundaries than other conventional methods. Therefore, we concluded that in the case of various rocks and rugged terrain, this new method will make better model than convention ones.
Recently, as the necessity of a light-weighted video encoding technique has been rising for applications such as UCC(User Created Contents) or Multiview Video, Distributed Video Coding(DVC) where a decoder, not an encoder, performs the motion estimation/compensation taking most of computational complexity has been vigorously investigated. Wyner-Ziv coding reconstructs an image by eliminating the noise on side information which is decoder-side prediction of original image using channel code. Generally the side information of Wyner-Ziv coding is generated by using frame interpolation between key frames. The channel code such as Turbo code or LDPC code which shows a performance close to the Shannon's limit is employed. The noise model of Wyner-Ziv coding for channel decoding is called Virtual Channel Noise and is generally modeled by Laplacian or Gaussian distribution. In this paper, we propose a Wyner-Ziv coding method based on the frequency-adaptive channel noise modeling in transform domain. The experimental results with various sequences prove that the proposed method makes the channel noise model more accurate compared to the conventional scheme, resulting in improvement of the rate-distortion performance by up to 0.52dB.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.30
no.2
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pp.211-221
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2012
To utilize omni-directional images acquired by a rotating line camera for indoor spatial information services, we should register precisely the images with respect to an indoor coordinate system. In this study, we thus develop a georeferencing method to estimate the exterior orientation parameters of an omni-directional image - the position and attitude of the camera at the acquisition time. First, we derive the collinearity equations for the omni-directional image by geometrically modeling the rotating line camera. We then estimate the exterior orientation parameters using the collinearity equations with indoor control points. The experimental results from the application to real data indicate that the exterior orientation parameters is estimated with the precision of 1.4 mm and $0.05^{\circ}$ for the position and attitude, respectively. The residuals are within 3 and 10 pixels in horizontal and vertical directions, respectively. Particularly, the residuals in the vertical direction retain systematic errors mainly due to the lens distortion, which should be eliminated through a camera calibration process. Using omni-directional images georeferenced precisely with the proposed method, we can generate high resolution indoor 3D models and sophisticated augmented reality services based on the models.
Resistivity method is a practical and effective geophysical technique to detect leakage zones in embankment dams. Generally, resistivity survey conducted along the crest assumes that the embankment dam has a 2D structure. However, the 3D topography of embankments distorts significantly resistivity data measured on anywhere of the dam. In this study, we analyse the influence from 3D effects created by specific dam geometry through the 3D finite element modeling technique. We compared 3D effects when resistivity surveys are carried out on the upstream slope, left edge of the crest, center of the crest, right edge of the crest and downstream slope. We ensure that 3D effect is greatly different according to the location of the survey line and data obtained on the downstream slope are most greatly influenced by 3D dam geometry. Also, resistivity data are more influenced by the electrical resistivity of materials constituting reservoir than 3D effects due to specific dam geometry. Furthermore, using resistivity data synthesized with 3D modeling program for an embankment dam model with leakage zone, we analyse the possibility of leakages detection from 2D resistivity surveys performed along the embankment dam.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.11
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pp.3-10
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2014
Direct conversion receiver(DCR) gets noticed for integration and cost reduction of wireless communication systems instead of the heterodyne receiver which uses complex filter. But DCR has several factors in performance degradation. One of them is I/Q imbalance phenomenon, that is amplitude and phase mismatch between real and imaginary part of receiver. Accordingly, researches are being carried to improve the I/Q imbalance problem. However, the tendency of the broaden bandwidth of communication systems, low pass filter(LPF) mismatch problem affects severely in I/Q mismatch phenomenon at the DCR. To study this problem, we generated 10MHz broadband signal and shifted it ${\pm}8MHz$ from the center frequency. The signal is affected by LPF mismatch and it appears as frequency selective distortion. Thus, LPF mismatch model is added to I/Q imbalance model which conventionally dealt with amplitude and phase mismatches. In addition, we proposed the compensation method for each factors of mismatch. As the simulation results, the proposed I/Q mismatch compensator resolves the frequency selective distortion which occurred by the existing LPF mismatch.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.3
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pp.109-119
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2011
The virtual reality (VR) technology has been used as the application of architectural presentation or simulation tool in the field of industry. The high immersion and intuitive visual information are the great merits of design evaluation or environmental simulation when we are using the virtual environments. But the distortion of distance perception in VR is still a big problem when the accuracy of distance presentation is strictly required. For example, distance estimation is especially important when the virtual environments are applied to the presentational tool for evaluation the space design or planning in the field of architecture. If there are some perception error between the built space in real and represented space in virtual, the accurate design evaluation or modification of design is hard to be carried out during the design development stage. In this paper, we have carried out some experiments about distance estimation in the immersive virtual environments to verify the factors and their influence. We made a hypothesis that the lack of the information for the user in VR causes the different distance estimation from the real world because users are usually comfortable with moving fast and long distance in VR environments compared with moving slow and short distance in real space. So, we carried out basic experiment to prove our hypothesis that the lack of information makes subjects estimate the distance of walking in VR shorter compared with the same distance in real. Also, among the factors that probably affect the distance estimation in VR, we have verified the influence of the image resolution. The influence of resolution degradation of image on the distance estimation was verified with the condition of static and dynamic images. The results showed that the resolution has deep relation with the distance estimation. For example, the subject underestimated the distance at the lower resolution condition. We also found the methods of the making the lower resolution image could affect on the visual perception of subjects.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.05a
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pp.41-43
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2022
In order to prevent and block infectious diseases caused by the recent COVID-19 pandemic, non-contact biometric information acquisition and analysis technology is attracting attention. The invasive and attached biometric information acquisition method accurately has the advantage of measuring biometric information, but has a risk of increasing contagious diseases due to the close contact. To solve these problems, the non-contact method of extracting biometric information such as human fingerprints, faces, iris, veins, voice, and signatures with automated devices is increasing in various industries as data processing speed increases and recognition accuracy increases. However, although the accuracy of the non-contact biometric data acquisition technology is improved, the non-contact method is greatly influenced by the surrounding environment of the object to be measured, which is resulting in distortion of measurement information and poor accuracy. In this paper, we propose a context-based bio-signal modeling technique for the interpretation of personalized information (image, signal, etc.) for bio-information analysis. Context-based biometric information modeling techniques present a model that considers contextual and user information in biometric information measurement in order to improve performance. The proposed model analyzes signal information based on the feature probability distribution through context-based signal analysis that can maximize the predicted value probability.
The Image Signal Processor (ISP) converts RAW images captured by the camera sensor into user-preferred sRGB images. While RAW images contain more meaningful information for image processing than sRGB images, RAW images are rarely shared due to their large sizes. Moreover, the actual ISP process of a camera is not disclosed, making it difficult to model the inverse process. Consequently, research on learning the conversion between sRGB and RAW has been conducted. Recently, the ParamISP[1] model, which directly incorporates camera parameters (exposure time, sensitivity, aperture size, and focal length) to mimic the operations of a real camera ISP, has been proposed by advancing the simple network structures. However, existing studies, including ParamISP[1], have limitations in modeling the camera ISP as they do not consider the degradation caused by lens shading, optical aberration, and lens distortion, which limits the restoration performance. This study introduces Positional Encoding to enable the camera ISP neural network to better handle degradations caused by lens. The proposed positional encoding method is suitable for camera ISP neural networks that learn by dividing the image into patches. By reflecting the spatial context of the image, it allows for more precise image restoration compared to existing models.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.9
no.5
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pp.139-146
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2009
Parametric array for audio applications is analyzed by numerical modeling and analytical approximation. The nonlinear wave equations are used to provide design guidelines for the audio parametric array. A time domain finite difference code that accurately solves the KZK (Khokhlov-Zabolotskaya-Kuznetsov) nonlinear parabolic wave equation is used to predict the response of the parametric array. The time domain code relates the source size and the carrier frequency to the audible signal response including the output level and beamwidth to considering the implementation issues for audio applications of the parametric array, the emphasis is given to the frequency response and distortion. We use the time domain code to find out the optimal parameters that will help produce the parametric array with highest achievable output in terms of the average power within the demodulated signal. Parameters such as primary input frequency, audio source radius and the modulation method are given utmost importance. The output effect of those parameters are demonstrated through the numerical simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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