• 한국공간정보시스템학회 논문지
• /
• 제11권3호
• /
• pp.50-54
• /
• 2009

최근 3차원 실내 외 공간정보데이터 모델에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 이러한 데이터 모델을 기반으로 구축된 3차원 공간데이터는 양이 방대하고 비교적 복잡한 구조를 갖는다. 따라서 이를 효과적으로 저장 및 관리, 응용하기 위해서는 DBMS를 활용하는 것이 유리하다. 이러한 필요에 의해 Gep-DBMS에서 데이터를 저장하고 응용하는 연구가 많이 이루어지고 있는데 Oosterom, Arens 등이 3차원 건물, 지표의 Geometry와 Topology를 DBMS에 저장하는 방법을 연구하였다. 본 논문은 GML3 기반의 3차원 도시 모델의 저장 및 교환을 위한 포맷인 CityGML 1.0을 따르는 구조로 데이터를 데이터베이스에 저장하였으며, 상용 DBMS인 Oracle Spatial 11g를 사용하였다.

• The International Journal of Costume Culture
• /
• 제6권1호
• /
• pp.19-29
• /
• 2003

The 3D measurement data expected be useful to give appropriate garment fit and development of MTM(Made-to-Measure) CAD software. The researcher surveyed the need and use of national anthropometric data of the apparel industry. 17 Korean apparel manufacturers participated in the study. The need of anthropometric data at 5 different apparel business sectors was measured: men's suit, women's dress, casual-wear, underwear, and active sportswear. The result of the survey shows that height and bust, waist, hip circumferences are needed by all of the business sectors. The body measurements at the scye and upper arm area were need most by the men's suit manufacturers. The women's foundation garment manufacturers were well prepared for the use of the 3D body scan data and they expected the potential benefits of 3D body scan data would be great. The researcher also conducted a case study and found a pro and con of the using 3D body scan data for apparel product developing process. In the current stage of technical advance, a reasonable method was required to get nude like scan data for the women's foundation garment manufacturer. The researcher concluded that the apparel designer could use the 3D scan data for developing tremendous style garment design and pattern making.

• 대기
• /
• 제32권4호
• /
• pp.323-340
• /
• 2022

We analyzed the high-resolution wind data of Aircraft-Based Observation from the Mode-Selective Enhanced Surveillance (Mode-S EHS) data in Korea. For assessment of its quality, the Mode-S wind data was compared with the ECMWF ReAnalysis 5 (ERA5) reanalysis and Aircraft Meteorological Data Relay (AMDAR) data for more than 3-months from 7 May 2021 to 24 August 2021 near Incheon International Airport, Korea. Considering that the AMDAR reports are not provided by all commercial aircraft, total number of the Mode-S derived wind data with a second sampling rate was about twice larger than that of available AMDAR wind data. After the quality control procedures by removing erroneous samples, it was found that the root mean square errors (RMSEs) of the Mode-S retrieved winds are similar to that from the AMDAR winds. In particular, between 550 and 650 hPa levels, RMSE of the Mode-S (AMDAR) zonal wind against ERA5 data was about 2.3 m s^-1 (1.9 m s^-1), and those increased to 3.3 m s^-1 (2.4 m s^-1) in 200~500 hPa levels. A similar trend was found in the meridional wind, but a distinct positive mean bias of 2.16 m s^-1 was observed between 875 and 1,000 hPa levels. Winds retrieved from the Mode-S also showed a good agreement directly with AMDAR data. As the Mode-S provides a large amount of data with a reliable quality, it can be useful for both data assimilation in the numerical weather prediction model and situational awareness of wind and turbulence for aviation safety in Korea.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제29권9호
• /
• pp.109-114
• /
• 2024

본 논문에서는 휴먼 센서 기반의 작업자 동작 3D 시각화 모듈을 설계하고 구현한다. 이 모듈을 구성하는 3가지 핵심 모듈은 Human Sensor Implementation, Data Set Creation, Visualization이다. Human Sensor Implementation은 휴먼 센서 위치 설정 및 설치와 휴먼 센서를 통한 작업자 동작 데이터 수집 기능을 제공한다. Data Set Creation은 동작 데이터 변환･저장 및 근접 실시간 작업자 동작 데이터 세트 생성과 측정 센서 데이터 및 동작 데이터 세트 처리 및 관리 기능을 제공한다. Visualization은 작업자 3D 모델 시각화와 동작 평가 및 부하 계산 기능, 대용량 처리 및 관리 기능을 제공한다. 작업자 3D 모델 시각화에서는 동작 데이터 세트(Skeleton & Position)를 작업자 3D 모델에 동기화 맵핑하고, 작업자 3D 모델 동작 애니메이션, 작업자 3D 모델과 분석 결과를 조합하여 시각화한다. 본 논문에서 설계하고 구현한 휴먼 센서 기반의 작업자 동작 3D 시각화 모듈은 향후 스마트 팩토리 분야의 기반 기술로 다양하게 활용될 수 있다.

• 한국항공우주학회지
• /
• 제37권6호
• /
• pp.609-614
• /
• 2009

과학기술위성 3호의 TT&C 통신 서브시스템은 위성의 텔레메트리(Telemetry) 신호를 지상국에 송신하고 지상국으로부터의 명령(Command) 신호를 수신하기 위한 통신 경로로 구성된다. 지상국으로부터의 명령신호를 수신하기 위해 S 대역 수신기가 사용되며, 현재 기술인증모델을 설계 및 제작하였다. 설계된 S 대역 수신기는 구조를 간단하게 하기 위해 주파수 하향변환 방식으로 Single Conversion 방식을 사용하였으며, DC-DC Converter과 EMI Filter을 포함한다. 또한 디지털 복조부를 FPGA를 이용하여 구현하였으며, 데이터 인터페이스로 RS-422을 사용하였다. S 대역 수신기는 기능시험과 환경시험을 수행한 결과 과학기술위성 3호의 요구조건을 모두 만족하는 것으로 나타났다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
• /
• pp.298-300
• /
• 2005

Satellite payload on-board date compression unit are use for saving date storage space and reducing time to transmit payload data to the ground station. The KOMPSAT-3 payload will generate higher data rate than KOMPSAT-2 due to its better ground sample distance capacity. High input data rate and limited output transmission data rate might lead excessive compression and degraded image quality. This paper presents a trade-off study about data storage capacity and compression parameters for estimated KOMPSAT-3 system.

• 전자통신동향분석
• /
• 제33권5호
• /
• pp.103-110
• /
• 2018

Studies on artificial intelligence have been developed for the past couple of decades. After a few periods of prosperity and recession, a new machine learning method, so-called Deep Learning, has been introduced. This is the result of high-quality big- data, an increase in computing power, and the development of new algorithms. The main targets for deep learning are 1D audio and 2D images. The application domain is being extended from a discriminative model, such as classification/segmentation, to a generative model. Currently, deep learning is used for processing 3D data. However, unlike 2D, it is not easy to acquire 3D learning data. Although low-cost 3D data acquisition sensors have become more popular owing to advances in 3D vision technology, the generation/acquisition of 3D data remains a very difficult problem. Moreover, it is not easy to directly apply an existing network model, such as a convolution network, owing to the variety of 3D data representations. In this paper, we summarize the 3D deep learning technology that have started to be developed within the last 2 years.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제20권3호
• /
• pp.141-152
• /
• 2017

본 연구는 계측자료가 부족한 유역을 대상으로 위성강우 활용 및 위성강우의 보정방법을 통해 홍수량 추정의 기술적인 방법을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 연구대상유역은 모로코 세부강 유역을 대상으로 하였다. 세부강 유역 홍수량 추정을 위한 모형은 IFAS(Integrated Flood Analysis System)와 GRM(Grid baed Rainfall-Runoff Model)을 이용하였다. 연구 유역에 대한 강우자료는 일일관측의 지상계측 자료와 시간계측 위성강우자료를 이용하였다. 위성강우를 이용한 홍수분석에서 일일 지상계측 강우량과 위성강우의 시간계측 자료를 합성하여 위성강우자료를 수정하였다. 지형자료는 90m 공간해상도의 Shuttle Radar Topographic Mission DEM(SRTM DEM)과, 1km 공간해상도의 Global map의 토지피복도와 US Food and Agriculture Organization(US FAO)의 Harmonized World Soil Database(HWSD) 토양도를 이용하였다. 과소추정되는 위성강우는 지상계측 자료를 활용하여 보정하였다. 수정된 위성강우를 이용한 유출분석에서는 첨두유출량이 IFAS는 $5,878{\sim}7,434m^3/s$, GRM은 $6,140{\sim}7,437m^3/s$의 유출이 발생하는 것으로 분석되었다. 그러므로 2009~2010년에 발생한 세부강 유역의 첨두홍수량은 $5,800m^3/s$에서 $7,500m^3/s$의 범위에서 발생한 것으로 추정되었다. 보정된 위성강우를 활용한 홍수량 추정결과는 두 모형 모두 유사한 홍수량을 나타내었다. 따라서 본 연구에서 제시한 위성강우의 보정기법은 계측자료가 부족한 지역의 적정 홍수량 추정에 적용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2004년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
• /
• pp.237-239
• /
• 2004

Wireless LAN Voice over IP(VoIP) equipment needs Quality-of-Service(QoS) with priority for processing real-time traffic. This paper shows transmit function implementation of wireless LAN(WLANs) media access control(MAC) support VoIP, and it has an advantage of guarantee of QoS and is adaptable to VoIP or mobile wireless equipment. The IEEE 802.11e standard in progress has four queues according to four access categories(AC) for transmit and the MAC transmits the data based on EDCA. The value of AC is from AC0 to AC3 and AC3 has the highest priority. The transmit method implemented at this paper ensure QoS using one transmit FIFO in hardware since real-time traffic data and non real-time traffic data has the different priority. The device driver classifies real-time data and non real-time data and transmit data to hardware with information about data type. The hardware conducts shorter backoff and selects faster AIFS slot for real-time data than it for non real-time data. Therefor It make give the real-time traffic data faster channel access chance than non real-time data and enhances QoS.

• Journal of information and communication convergence engineering
• /
• 제19권2호
• /
• pp.73-78
• /
• 2021

As interest in beauty has increased, various studies have been conducted, and related companies have considered the anthropometric data handled between humans and interfaces as an important factor. However, owing to the nature of 3D human body scanners used to extract anthropometric data, it is difficult to accurately analyze a user's body shape until a service is provided because the user only scans and extracts data. To solve this problem, the body shape of several users was analyzed, and the collected anthropometric data were obtained using a 3D human body scanner. After processing the extracted data and the anthropometric data, a custom deep learning model was designed, the designed model was learned, and the user's body shape information was predicted to provide a service suitable for the body shape. Through this approach, it is expected that the user's body shape information can be predicted using a 3D human body scanner, based upon which a beauty service can be provide.