• Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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• 2006.04a
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• pp.21-26
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• 2006

기존 해상구조물의 위치결정은 조류나 바람, 안개, 비, 눈, 일조시간 등의 기상조건으로 인한 장해요인과 지상 기준점 좌표값을 쉽게 이용하기가 곤란하기 때문에 정확한 위치결정을 할 수 있는 기법이 필요하다. 기존의 측량방법은 해상의 가설측량대 설치 및 철거에 따른 시간과 예산이 소요되고, 기상조건에 따라 시준이 불가능하여 작업 중단과 공기가 지연되며, 시준오차와 자료 오기오차 등이 발생하는 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 GPS측량방법을 이용하여 현장 Calibration을 수행하여 위치정확도를 향상시키고, 해상에서의 기상조건에 따른 문제점과 상시 Monitoring에 의한 자동제어시스템을 개발함으로써 측량 정확도 향상과 해상구조물 공사기간 단축, 공사비 절감 등의 효과를 가져 올 수 있도록 하였다.

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 2002.11a
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• pp.81-92
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• 2002

일반적으로 수치사진측량시스템을 통해 도심지역에서 자동으로 DEM을 추출하는 경우 해석도화원도에서 추출하는 DEM에 비하여 정확도가 크게 저하되어 도심지역에 대한 정사투영영상 생성이나 정사투영영상을 이용한 수치지도 제작시 품질저하의 요인이 되고 있다. 따라서 본 연구는 수치사진측량기법을 이용한 도심지역 지형공간정보 생성시 정확도에 영향을 크게 미치는 도심지역 DEM의 정확도를 향상시키는데 목적이 있다. 본 논문의 수행결과, 수치사진측량기법을 이용하여 도심지역에 대한 DEM 추출시 대상지역에 대한 지형분류를 통한 DEM추출방법을 적용하여 도심지역에 대한 DEM의 정확도를 향상시킬 수 있었다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2010.04a
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• pp.48-51
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• 2010

본 논문에서는 자유경계문제 해석을 위해 정확도가 향상된 implicit 이동최소제곱 차분법을 제시한다. 계면경계에 대한 implicit 정의로 인해 비선형 시스템이 구성되고, 매 해석단계마다 절점해와 계면경계의 위치를 반복계산을 통해 찾는다. 계면경계 결정시 속도항을 한 단계 뒤로 지연시켜 explicit하게 근사적으로 계산하던 기존 방법에 비해 계면경계의 위치를 더 정확하게 계산할 수 있고, 결과적으로 해의 정확도가 향상되었다. 계면경계 위치값이 비교적 빠른 속도로 수렴하기 때문에 많은 반복계산이 필요치 않다. 수치예제를 통해 기존의 방법으로 계산한 결과와 비교하여 새롭게 개발한 implicit 방법의 향상된 정확도를 보였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.20 no.1
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• pp.477-483
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• 2019

In this paper, we propose vanishing-point position-improvement algorithms by using multiple images and a homography matrix. Vanishing points can be detected from a single image, but the positions of detected vanishing points can be improved if we adjust their positions by using information from multiple images. More accurate indoor space information detection is possible through vanishing points with improved positional accuracy. To adjust a position, we take three images and detect the information, detect the homography matrix between the walls of the images, and convert the vanishing point positions using the detected homography. Finally, we find an optimal position among the converted vanishing points and improve the vanishing point position. The experimental results compared an existing algorithm and the proposed algorithm. With the proposed algorithm, we confirmed that the error angle to the vanishing point position was reduced by about 1.62%, and more accurate vanishing point detection was possible. In addition, we can confirm that the layout detected by using improved vanishing points through the proposed algorithm is more accurate than the result from the existing algorithm.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.21 no.4
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• pp.301-308
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• 2003

This study describes the methodology that improves the accuracy of the 3D object-space data extracted from IKONOS satellite images by improving the accuracy of a RPC(Rational Polynomial Coefficient) model. For this purpose, we developed the algorithm to adjust a RPC model, and could improve the accuracy of a RPC model with this algorithm and geographically well-distributed GCPs(Ground Control Points). Furthermore, when a RPC model was adjusted with this algorithm, the effects of geographic distribution and the number of GCPs on the accuracy of the adjusted RPC model was tested. The results showed that the accuracy of the adjusted RPC model is affected more by the distribution of GCPs than by the number of GCPs. On the basis of this result, the algorithm using pseudo_GCPs was developed to improve the accuracy of a RPC model in case the distribution of GCPs was poor and the number of GCPs was not enough to adjust the RPC model. So, even if poorly distributed GCPs were used, the geographically adjusted RPC model could be obtained by using pseudo_GCPs. The less the pseudo_GCPs were used -that is, GCPs were more weighted than pseudo_GCPs in the observation matrix-, the more accurate the adjusted RPC model could be obtained, Finally, to test the validity of these algorithms developed in this study, we extracted 3D object-space coordinates using RPC models adjusted with these algorithms and a stereo pair of IKONOS satellite images, and tested the accuracy of these. The results showed that 3D object-space coordinates extracted from the adjusted RPC models was more accurate than those extracted from original RPC models. This result proves the effectiveness of the algorithms developed in this study.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.34 no.12B
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• pp.1491-1497
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• 2009

Existing methods to measure are based on ToA (Timer of Arrival), RSS (Received Signal Strength), AoA(Angle of Arrival) and other methods. In this paper, we propose a compensation of ToA and RSS methods to measure more precisely the distance of nodes. The comparison experiments with the traditional ToA method show that the average error value of proposed method is reduced 30%. We believe that this proposal can improve location estimation of sensor nodes in wireless sensor networks.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.38 no.5_1
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• pp.559-570
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• 2022

When a satellite image has low spatial resolution, it is difficult to detect small objects. In this research, we aim to check the effect of super resolution on object detection. Super resolution is a software method that increases the resolution of an image. Unpaired super resolution network is used to improve Sentinel-2's spatial resolution from 10 m to 3.2 m. Faster-RCNN, RetinaNet, FCOS, and S²ANet were used to detect vessels in the Sentinel-2 images. We experimented the change in vessel detection performance when super resolution is applied. As a result, the Average Precision (AP) improved by at least 12.3% and up to 33.3% in the ship detection models trained with the super-resolution image. False positive and false negative cases also decreased. This implies that super resolution can be an important pre-processing step in object detection, and it is expected to greatly contribute to improving the accuracy of other image-based deep learning technologies along with object detection.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.39 no.6
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• pp.533-540
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• 2021

High-resolution satellite images have high potential to acquire geospatial information over inaccessible areas such as Antarctica. Reference data are often required to increase the positional accuracy of the satellite data but the data are not available in many inland areas in Antarctica. Therefore this paper presents a multi-image RPCs (Rational Polynomial Coefficients) sensor modeling without any ground controls or reference data. Conjugate points between multi-images are extracted and used for the multi-image sensor modeling. The experiment was carried out for Kompsat-3A and showed that the significant accuracy increase was not observed but the approach has potential to suppress the maximum errors, especially the vertical errors.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.35-38
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• 2023

포트홀은 주행하는 자동차와 접촉이 이뤄지면 차체나 운전자에게 충격을 주고 제어를 잃게 하여 도로 위 안전을 위협할 수 있다. 포트홀의 검출을 위한 국내 동향으로는 진동을 이용한 방식과 신고시스템 이용한 방식과 영상 인식을 기반한 방식이 있다. 이 중 영상 인식 기반 방식은 보급이 쉽고 비용이 저렴하나, 컴퓨터 비전 알고리즘은 영상의 품질에 따라 정확도가 달라지는 문제가 있었다. 이를 보완하기 위해 영상 인식 기반의 딥러닝 모델을 사용한다. 따라서, 본 논문에서는 사전 학습된 딥러닝 모델의 정확도 향상을 위한 Feature Level Ensemble 기법을 제안한다. 제안된 기법은 사전 학습된 CNN 모델 중 Test 데이터의 정확도 기준 Top-3 모델을 선정하여 각 딥러닝 모델의 Feature Map을 Concatenate하고 이를 Fully-Connected(FC) Layer로 입력하여 구현한다. Feature Level Ensemble 기법이 적용된 딥러닝 모델은 평균 대비 3.76%의 정확도 향상을 보였으며, Top-1 모델인 ShuffleNet보다 0.94%의 정확도 향상을 보였다. 결론적으로 본 논문에서 제안된 기법은 사전 학습된 모델들을 이용하여 각 모델의 다양한 특징을 통해 기존 모델 대비 정확도의 향상을 이룰 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.203-206
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• 2019

상용화 서비스를 위한 기계독해 시스템은 출력되는 응답의 정확도가 낮으면 사용자 만족도가 급격히 감소하는 문제가 있다. 응답의 정확도를 높이기 위해서는 모델의 성능을 향상시키거나 신뢰도를 파악하여 확실한 정답만 출력하고 판단하기 모호한 정답은 출력하지 않는 것이 좋다. 또한 현재 주어진 문맥에서 해결할 수 없는 질의의 경우 정답이 없음을 알려줘야 한다. 하지만 모델의 성능을 향상시키기 위해서는 모델이 매우 복잡해져 높은 성능의 하드웨어가 필요하며 추가 데이터가 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 정답을 찾을 수 있는 질의로만 구성된 말뭉치에서 부정 데이터를 생성하고 신뢰 점수를 계산 할 수 있는 신뢰 노드를 추가하여 정확도를 향상시키는 모델을 제안한다. 실험 결과 응답 재현율은 떨어지지만 신뢰 점수 임계값에 비례하여 정확률이 향상되는 것을 보였다.