To fly a drone or unmanned aerial vechicle(UAV) safely, its pilot needs to maintain high situation awareness of its flight space. One of the important ways to improve the flight space awareness is to integrate both the global and the local navigation map a drone provides. However, the drone pilot often has to use the inconsistent reference frames or perspectives between the two maps. In specific, the global navigation map tends to display space information in the third-person perspective, whereas the local map tends to use the first-person perspective through the drone camera. This inconsistent perspective problem makes the pilot use mental rotation to align the different perspectives. In addition, integrating different dimensionalities (2D vs. 3D) of the two maps may aggravate the pilot's cognitive load of mental rotation. Therefore, this study aims to investigate the relation between perspective difference ($0^{\circ}$, $90^{\circ}$, $180^{\circ}$, $270^{\circ}$) and the map dimensionality matches (3D-3D vs. 3D-2D) to improve the way of integrating the two maps. The results show that the pilot's flight space awareness improves when the perspective differences are smaller and also when the dimensionalities between the two maps are matched.
International conference on construction engineering and project management
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2022.06a
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pp.1255-1255
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2022
Recently, research on digital twins to generate digital information and manage construction in real-time using advanced technology is being conducted actively. However, in the construction industry, it is difficult to optimize and apply digital technology in real-time due to the nature of the construction industry in which information is constantly fluctuating. In addition, inaccurate information on the topography of construction projects is a major challenge for earthmoving processes. In order to ultimately improve the cost-effectiveness of construction projects, both construction quality and productivity should be addressed through efficient construction information management in large-scale earthworks projects. Therefore, in this study, a 3D digital map-based AR site management work support system for higher efficiency and accuracy of site management was proposed by using unmanned aerial vehicles (UAV) in wide earthworks construction sites to generate point cloud data, building a 3D digital map through acquisition and analysis of on-site sensor-based information, and performing the visualization with AR at the site By utilizing the 3D digital map-based AR site management work support system proposed in this study, information is able to be provided quickly to field managers to enable an intuitive understanding of field conditions and immediate work processing, thereby reducing field management sluggishness and limitations of traditional information exchange systems. It is expected to contribute to the improvement of productivity by overcoming factors that decrease productivity in the construction industry and the improvement of work efficiency at construction sites.
The use of the A* for the path search of the agent in the game map gives the computational overhead in real time game processing. To solve this problem, the route table was presented for the 2D game This route table is made in the game development phase and utilized in game playing. The route table designed for 2D game is extended for 3D game in this paper. But the memory space is required too much. This Problem can also be solved using the data compression by skipping the duplicated route table.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.3
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pp.513-518
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2016
This paper presents a fast 3D mesh generation method using projection for line laser-based 3D scanners. The well-known method for 3D mesh generation utilizes convex hulls for 4D vertices that is converted from the input 3D vertices. This 3D mesh generation for a large set of vertices requires a lot of time. To overcome this problem, the proposed method takes (${\theta}-y$) 2D depth map into account. The 2D depth map is a projection version of 3D data with a form of (${\theta}$, y, z) which are intermediately acquired by line laser-based 3D scanners. Thus, our 2D-based method is a very fast 3D mesh generation method. To evaluate our method, we conduct experiments with intermediate 3D vertex data from line-laser scanners. Experimental results show that the proposed method is superior to the existing method in terms of mesh generation speed.
3D object recognition independent of translation and rotation using an ultrasonic sensor array, invariant moment vectors and SOFM(Self Organizing Feature Map) neural networks is presented. Using invariant moment vectors of the acquired 16×8 pixel data of square, rectangular, cylindric and regular triangular blocks, 3D objects could be classified by SOFM neural networks. Invariant moment vectors are constant independent of translation and rotation. The recognition rates for the training and testing data were 95.91% and 92.13%, respectively.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2004.04a
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pp.577-580
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2004
Recently, in a field of cadastre, a computerization of cadastral map is in progress with great growth of GIS field. Also, the needs for the integration of land and building information are widely increasing for integral-management and its application of various land related information. In this study, it is constructed a 3D information cadastral map model that can make the integral management of land, building, connecting land recorders, building management ledgers, building titles, building pictures, and related attribute information.
Lee, Changseop;Rizki, Permata Nur Miftahur;Lee, Heezin;Oh, Sangyoon
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.3
no.8
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pp.251-260
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2014
3D point data is utilized in various industry domains for its high accuracy to the surface information of an object. It is substantially utilized in geography for terrain scanning and analysis. Generally, 3D point data need to be changed by Gridding which produces a regularly spaced array of z values from irregularly spaced xyz data. But it requires long processing time and high resource cost to interpolate grid coordination. Kriging interpolation in Gridding has attracted because Kriging interpolation has more accuracy than other methods. However it haven't been used frequently since a processing is complex and slow. In this paper, we presented a parallel Gridding algorithm which contains Kriging and an application of grid data structure to fit MapReduce paradigm to this algorithm. Experiment was conducted for 1.6 and 4.3 billions of points from Airborne LiDAR files using our proposed MapReduce structure and the results show that the total execution time is decreased more than three times to the convention sequential program on three heterogenous clusters.
Recently, the 3D image of the geotechnical information has been constructed along with the 3D integrated underground space mapping project. Prior to the visualization of the 3D image of the geotechnical information, it is necessary to analyze and verify the accuracy of the geotechnical information. Previous studies evaluated the precision of collected geotechnical information DB to validate the quality of the collected DB and later studies on the 3D precision were performed to provide the basic data for the 3D integrated underground space map. In this study, practical application methodologies are suggested based on the previous studies to improve the accuracy of the applied geotechnical information and further to improve the reliability of the constructed 3D integrated underground space map.
An analytic self-map ${\phi}$ of the open unit disk $\mathbb{D}$ in the complex plane and an analytic map ${\psi}$ on $\mathbb{D}$ induce the so-called weighted composition operator $C_{{\phi},{\psi}}$: $H(\mathbb{D})\;{\rightarrow}\;H(\mathbb{D})$, $f{\mapsto} \;{\psi}\;(f\;o\;{\phi})$, where H($\mathbb{D}$) denotes the set of all analytic functions on $\mathbb{D}$. We study when such an operator acting between different weighted Bergman spaces is bounded, compact and Schatten class.
This paper proposes an efficient depth-map coding method for generating virtual-view images in 3D-Video. Virtual-view images can be generated by the view-interpolation based on the depth-map of the image. A conventional video coding method such as H.264 has been used. However, a conventional video coding method does not consider the image characteristics of the depth-map. Therefore, this paper proposes an adaptive depth-map coding method that can select between the H.264/AVC coding scheme and the proposed gray-coded bit plane-based coding scheme in a unit of block. This improves the coding efficiency of the depth-map data. Simulation results show that the proposed method, in comparison with the H.264/AVC coding scheme, improves the average BD-rate savings by 7.43% and the average BD-PSNR gains by 0.5dB. It also improves the subjective picture quality of synthesized virtual-view images using decoded depth-maps.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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