The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.3
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pp.51-56
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2014
TETRA(TErrestrial Trunked RAdio) provide specialized disaster radio communication services as a standard European for digital TRS(Trunked Radio System). Especially, DMO(Direct Mode Operation) feature is used effectively in the radio shadow areas which base station does not propagate radio signal because it can communicate directly with terminal to terminal without base station's relay function. However, to effectively used DMO feature, radio coverage prediction information should be provided to users. Therefore in this paper, we were calculated link budget of TETRA DMO terminals which were distributing and operating in the country and then predicted reaching distance about radio propagation to be applied with path loss model.
The ray tracing method, which is one of many photorealistic rendering techniques, requires heavy computational processing to synthesize images. Parallel processing can be used to reduce the computational processing time. A parallel algorithm for the ray tracing has been implemented and executed for various images on transputer systems. In order to develop a scalable parallel algorithm, a processor farming technique has been exploited. Since each image is divided and distributed to each farming processor, the scalability of the parallel system and load balancing are achieved naturally in the proposed algorithm. Efficiency of the parallel algorithm is obtained up to 95% for nine processors. However, the best size of a distributed task is much higher in simple images due to less computational requirement for every pixel. Efficiency degradation is observed for large granularity tasks because of load unbalancing caused by the large task. Overall, transputer systems behave as good scalable parallel processing system with respect to the cost-performance ratio.
Mass-customization is fast growing a segment of the apparel market. 2D Virtual wearing system is one of visual support tools that make possible to sell apparel before producing and reduce the time and costs related to product development and manufacturing in the world of apparel mass-customization. This paper is related to fabric color mapping method for 2D image-based virtual wearing system. In proposed method, clothing shape section of interest is segmented from a clothes model image using a region growing method, and then mapping a new fabric color selected by user into it based on its intensity difference map is processed. With the proposed method in 2D virtual wearing system, regardless of color or intensity of model clothes, it is possible to virtually change the fabric color with holding the illumination and shading properties of the selected clothing shape section, and also to quickly and easily simulate, compare, and select multiple fabric color combinations for individual styles or entire outfits.
GPS is the representative positioning technology for providing the location information. This technique has the disadvantage that does not operate in the shadow areas, such as urban or dense forest and the interior. This paper proposes a hybrid indoor positioning algorithm, which estimates a more accurate location of the terminal using strength of the Wi-Fi signal from the indoor AP. To determine the location of the user, we establish the most appropriate path loss model for the measurement environment. by using the RSSI value measured in a variety of environment such as building structure, person, distance, etc. The path loss exponent obtained by the path loss model is changed according to the environment. REKF, PF estimate the position of the terminal by using measured value from the AP with path loss exponent. For more accurate position estimation, we select positioning system by the value of threshold measured by experiments rather than a single positioning system. Experimental results using the proposed hybrid algorithm show that the performance is improved by about 17% than the conventional single positioning method.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.36
no.2
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pp.171-178
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2008
Galileo is the Europe's global navigation satellite system corresponding to the GPS. The GIOVE-A test experiment has been finished and the second test satellite GIOVE-B will be launched soon. The integration of GPS and Galileo lead an increase of visible satellite number. We can obtain an improved navigation performance in signal blocked area such as urban or forest. GPS and Galileo have each time-coordinate system and use the different error model to calculate the navigation solution. In this paper, we studied on GPS and Galileo channel error model and time-coordinate system. Using this result, we implement the integrated navigation algorithm. In simulation, we analyzed the navigation error caused by time and coordinate disagreement and verified performance of integrated navigation algorithm in terms of visible satellite number, DOP(Dilution of Pression) and position error.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.2
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pp.1426-1433
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2015
CCTV-applied monitoring is an effective measure to suppress potential crimes and record objective relationship; however, there is no methodology that can quantitatively compare and assess the afore-mentioned effects. Thus, this study intended to construct the methodology and analysis application that can measure the changes in the space-corresponding performance of CCTVs depending on installation measures by using 3-dimenstional virtual simulation technology. For analysis, the raster-based Isovist theory was 3-dimensionally expanded and the amount of incident sight line to each point was accumulated. At the same time, the amount of overlapped monitoring in the CCTV cameras that were connected to each measurement node was accumulated for cross-analysis. By applying the examples and analyzing the results, it was possible to construct an analysis application in use of collision detection model and quantify the changes of monitoring performance depending on positioning alternative of the cameras. Moreover, it enabled intuitive review and supplementation by reproducing visible shadow areas in a graph.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.23
no.4
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pp.156-172
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2020
The purpose of this study was to predict road surface temperature using high-resolution solar radiation data. The road surface temperature prediction model (RSTPM) was applied to predict road surface temperature; this model was developed based on the heat-balance method. In addition, using SOLWEIG (SOlar and LongWave Environmental Irradiance Geometry-model), the shadow patterns caused by the terrain effects were analyzed, and high-resolution solar radiation data with 10 m spatial resolution were calculated. To increase the accuracy of the shadow patterns and solar radiation, the day that was modeled had minimal effects from fog, clouds, and precipitation. As a result, shadow areas lasted for a long time at the entrance and exit of a tunnel, and in a high-altitude area. Furthermore, solar radiation clearly decreased in areas affected by shadows, which was reflected in the predicted road surface temperatures. It was confirmed that the road surface temperature should be high at topographically open points and relatively low at higher altitude points. The results of this study could be used to forecast the freezing of sections of road surfaces in winter, and to inform decision making by road managers and drivers.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.40
no.2
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pp.91-108
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2022
In most cases, optical images have been used as training data of DL (Deep Learning) models for object detection, recognition, identification, classification, semantic segmentation, and instance segmentation. However, properties of 3D objects in the real-world could not be fully explored with 2D images. One of the major sources of the 3D geospatial information is DSM (Digital Surface Model). In this matter, characteristic information derived from DSM would be effective to analyze 3D terrain features. Especially, man-made objects such as buildings having geometrically unique shape could be described by geometric elements that are obtained from 3D geospatial data. The background and motivation of this paper were drawn from concept of the intrinsic image that is involved in high-level visual information processing. This paper aims to extract buildings after classifying terrain features by training DL model with DSM-derived information including slope, aspect, and SRI (Shaded Relief Image). The experiments were carried out using DSM and label dataset provided by ISPRS (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing) for CNN-based SegNet model. In particular, experiments focus on combining multi-source information to improve training performance and synergistic effect of the DL model. The results demonstrate that buildings were effectively classified and extracted by the proposed approach.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.23
no.3
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pp.120-131
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2020
Water body detection using remote sensing based on machine interpretation of satellite image is efficient for managing water resource, drought and flood monitoring. In this study, water body detection with SAR satellite image based on machine learning was performed. However, non water body area can be misclassified to water body because of shadow effect or objects that have similar scattering characteristic comparing to water body, such as roads. To decrease misclassifying, 8 combination of morphology open filtered band, DEM band, curvature band and Cosmo-SkyMed SAR satellite image band about Mokpo region were trained to semantic segmentation machine learning models, respectively. For 8 case of machine learning models, global accuracy that is final test result was computed. Furthermore, concordance rate between landcover data of Mokpo region was calculated. In conclusion, combination of SAR satellite image, morphology open filtered band, DEM band and curvature band showed best result in global accuracy and concordance rate with landcover data. In that case, global accuracy was 95.07% and concordance rate with landcover data was 89.93%.
Currently police and fire departments use a Network/Wifi/GPS based emergency location positioning system established by mobile carriers to directly link with the device of the people who request the rescue to accurately position the expected location in the call area. However in the case of mountain rescue it is difficult to rescue the victim in golden time because the location of the search area cannot be limited when the victim is located in a radio shadow area of the mountain or the device power is off and this situation become worse if victim fail to report 911 by himself due to the injury. In this paper, we are expected to solve the previous problem by propose the mobile telecommunication forensic simulator consist of time series of cell information, human mobility model which include some general and specific features (age, gender, behavioral characteristics of victim, etc.) and intelligent infer system. The results of analysis appear in heatmap of polygons on the map based on the probability of the expected location information of the victim. With this technology we are expected to contribute to rapid and accurate lifesaving by reducing the search area of rescue team.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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