The Klobuchar ionospheric model included in global positioning system (GPS) navigation messages provides ionospheric correction information to single-frequency users. This ionospheric model accuracy has a significant impact on the accuracy of navigation solutions. We examine the GPS navigation messages from 1993 to 2022 and analyze their accuracy, presence of coefficients and accuracy of the Klobuchar model. Early GPS navigation messages often did not include ionospheric data, and even when they did include ionospheric models, the accuracy was often quite low. From 2002, when the accuracy of the ionospheric model was stabilized, until 2022, the accuracy of the ionospheric model is analyzed by comparing it with the ionospheric model of the International GNSS Service (IGS). Changes in accuracy per day and per year and accuracy differences along geomagnetic latitude are analyzed.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.42
no.2
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pp.291-298
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2022
Recently developed drones are inexpensive and very convenient to operate. As a result, the production and utilization of spatial information using drones are increasing. However, most drones acquire images with a low-cost global navigation satellite system (GNSS) and an inertial measurement unit (IMU). Accordingly, the accuracy of the initial location and rotation angle elements of the image is low. In addition, because these drones are small and light, they can be greatly affected by wind, making it difficult to maintain a certain overlap, which degrades the positioning accuracy. Therefore, in this study, images are taken at different times in order to analyze the positioning accuracy according to changes in certain exterior orientation parameters. To do this, image processing was performed with Pix4D Mapper and the accuracy of the results was analyzed. In order to analyze the variation of the accuracy according to the exterior orientation parameters in detail, the exterior orientation parameters of the first processing result were used as meta-data for the second processing. Subsequently, the amount of change in the exterior orientation parameters was analyzed by in a strip-by-strip manner. As a result, it was proved that the changes of the Omega and Phi values among the rotation elements were related to a decrease in the height accuracy, while changes in Kappa were linked to the horizontal accuracy.
Kim, Jung-Hwan;Heo, Joon;Sohn, Hong-Gyoo;Yun, Kong-Hyun
한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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2007.06a
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pp.390-394
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2007
시간과 장소에 구애받지 않고 실시간으로 정보를 전달받을 수 있는 유비쿼터스 시대가 도래함에 있어서 실시간으로 움직이는 대상물의 위치를 알아내는 기술은 가장 근본적이며 필수적인 요소라 할 수 있다. 추측항법(Dead Reckoning)은 움직이는 대상물에 외부의 도움 없이 자신의 방향각과 가속도, 시간을 관측할 수 있는 관성항법장치(Inertial Navigation System)를 장착하여 이전의 위치 정보를 바탕으로 현재의 위치를 관측하는 방법이다. 또한 RFID(Radio Frequency IDentification)는 이러한 유비쿼터스 근거리무선통신의 핵심 기술로서 본 논문에서는 RFID에 기반한 위치 결정 시스템에 실시간 변화하는 대상물의 위치를 예측하기 위해 추측항법과 칼만필터(Kalman-filter)의 개념을 적용시켰다. 또한 RMSE(Root Mean Square Error)값을 통해 칼만필터의 적용에 따른 정확도의 향상과 각 디자인 요소들의 변화에 따라 위치의 정확도가 어떠한 변화를 갖는지를 분석하였다. 시뮬레이션 결과 칼만필터를 적용했을 때 이전보다 RMSE값이 현저히 작아지는 결과를 통해 위치의 정확도가 크게 향상되는 것을 확인하였다. 또한 RFID의 탐지 범위는 정확도에 큰 영향을 미칠 수 있는 주된 요소가 아니며, RFID 탐지 범위의 표준편차가 작을수록 위치 정확도는 높아지고, RFID 태그의 탐지 확률이 높을수록 RMSE 값의 변동이 작은 안정된 시스템을 갖으며 위치의 정확도 또한 높아진다는 것을 확인하였다.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.35
no.8
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pp.741-746
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2007
In this paper, we propose an accuracy analysis method for air-to-ground weapon delivery. The lethality, which is one of the most important factor to evaluate combat effectiveness of a fighter, depends on the capability to improve the accuracy of the conventional weapon delivery. We present error elements which affect the error analysis for air-to-ground weapon delivery from the initial design phase to the final validation phase. And we introduce an accuracy analysis method to reflect the error elements and to evaluate them quantitatively. We assume zero bias-error and consider random error for the weapon delivery accuracy analysis.
Various digital topographic maps including 1:1,000 and 1:5,000 have been produced for years and these digital maps are expected to serve a wide range of purposes. Most previous research about measuring positional accuracy for digital topographic maps depends int a method that acquires sample points from the tested map and compares to the corresponding known true locations using some statistics. Recently, a simple method for measuring positional accuracy for linear features is introduced but it has substantial problems applying to the spatial features such as roads, railroads, streams represented with double lines on the recently produced 1:1,000 and 1:5,000 digital topographic maps. This study develops and implements an effective method that measures road objects represented in the 1:5,000 digital topographic maps using a conventional GIS software. We also apply this method to a small study area located in Kangnam Gu, Seoul and illustrate the usefulness of this method.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2008.05a
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pp.455-458
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2008
단백질체학에서 2-DE는 조직내의 단백질을 규명하는 단백질 분리 기술로서 2-DE에 의하여 생성된 단백질 이미지에서 스팟 매칭을 진행하여 상이한 단백질 젤 내에 존재하는 동일한 단백질 클래스를 찾을 수 있다. 그러나 단백질 2-DE 이미지는 실험 환경의 변화에 민감하여 이미지의 위치적인 변형이나 먼지, 공기방울 등으로 인해 많은 에러 정보를 포함할 수 있다. 이러한 에러는 스팟 매칭에 치명적인 영향을 주어 낮은 정확도를 가지게 된다. 본 논문에서는 단백질 2-DE 이미지 분석을 위한 스팟 매칭에서의 정확도를 향상시키기 위하여 기준점 학습과 기준점 추출의 두 단계로 이루어진 자동화된 기준점 추출 방법을 사용하여 스팟 매칭의 정확도를 향상시킬 수 있는 최적의 기준점을 선정하는 방법을 제안하며 선정된 기준점을 기반으로 다수의 기준 이미지를 선택하여 스팟 매칭을 반복적으로 진행함으로써 확률 기반의 정확한 스팟 매칭 결과를 도출하고자 한다. 특히 데이터 마이닝 기법에서 사용되는 최소지지도 값을 적용함으로써 지지도가 높은 스팟 매칭 결과를 빈발한 스팟 매칭으로 판정한다. 제안한 스팟 매칭 정확도 향상 기법의 정확도를 평가하기 위하여 실제 단백질 2-DE 젤 이미지 데이터를 사용하여 입력 기준점의 개수와 최소 지지도의 증가에 따른 정확도의 변화를 분석하였다.
본 연구는 협력적 필터링 기법을 이용한 선호도 예측 과정에서 발생하는 추가 정보를 이용하여 선호도 예측 정확도를 향상시킬 수 있는 방안에 대하여 연구하였다. 본 연구에서는 특정 상품에 대한 목표 고객의 선호도 예측에 선정된 이웃의 수와 선호도 예측 정확도와의 관계를 분석하였다. 분석을 위하여 선호도 예측 과정에 선정된 이웃의 수를 4분위수로 4집단으로 구분하여 구분 집단 간 선호도 예측 정확도에 차이가 나타남을 알 수 있었으며 각 집단의 예측 오차들의 평균들을 이용하여 선형의 보정함수를 제안한다. 본 연구의 결과를 바탕으로 추천시스템에서 이웃 수를 이용한 보정함수를 이용하면 예측 정확도를 높일 수 있다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2019.07a
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pp.281-284
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2019
본 논문은 CNN (Convolution Neural Networks)의 첫 번째 컨볼루션층(convolution layer)을 RGB-csb(RGB channel separation block)로 대체하여 입력 영상의 RGB 값을 특징 맵에 적용시켜 정확성을 제고시킬 수 있는 선행연구 결과에 추가적으로, 훈련 및 시험 영상 수에 따른 분석을 통하여 정확도 향상방법을 제안한다. 제안한 방법은 영상의 개수가 작을수록 각 학습 간의 정확도 편차가 크게 나타나는 불안정성은 있지만 기존 CNN모델에 비하여 정확도 차이가 증가함을 알 수 있다.
The mixing of rice and brown rice produced in different years is banned in Korea by the grain management act. However, there has been no reported method for discriminating the production year of rice. The objective of this study was to develop a method for discriminating the production year of rice and brown rice based on their phospholipids content. One hundred rice samples and 130 brown rice samples produced between 2012 and 2015 were collected. Twelve phosphatidylcholine components were analyzed by liquid chromatography-tandem mass spectrometry. Phosphatidylcholine was used as an internal standard to calculate the peak intensity of the samples. A statistical analysis of the results showed that the centroid distance between the stale and new rice was 4.16 and the classification ratio was 97%. To verify the calculated discriminant, 61 and 40 rice samples were collected. The accuracy of discrimination was 82% by primary verification and 80% by secondary verification. The statistical analysis of brown rice showed that the centroid distance between the stale and new brown rice was 3.14 and the classification ratio was 96%. To verify the calculated discriminant, 10 samples of new rice and 30 samples of stale rice were collected and the accuracy of discrimination was 93%. The accuracy of discrimination for rice stored at room temperature was 57.9-92.1% and that for rice stored at a low temperature was 86.8-94.7%, depending on the storage period. For brown rice, the detection accuracy was 94.7-100% at room temperature and 92.1-100% at a low temperature, depending on the storage period. The accuracy of discrimination for rice was affected by the storage temperature and time, while that for brown rice was more than 92% regardless of the storage conditions. These results suggest that the developed discriminant analysis method could be utilized to determine the production year of rice and brown rice.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.11
no.4
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pp.163-170
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1991
The 3 dimensional point positioning from SPOT imagery is performed by bundle adjustment methods of analytical and digital photogrammetry, and need the precise determination of image coordinates and accurate coordinates of ground control points. In this study, the authors analysed the digitized planimetric accuarcy and height accuracy of topographic maps in comparison with accurate coordinates by coordinates resulted by bundle adjustment in each cases between different acquisition method of ground control point coordinates and formats of SPOT imagery.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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