We developed a micro UAV based rapid mapping system that provides geospatial information of target areas in a rapid and automatic way. Users can operate the system easily although they are inexperienced in UAV operation and photogrammetric processes. For the aerial data acquisition, we constructed a micro UAV system mounted with a digital camera, a GPS/IMU, and a control board for the sensor integration and synchronization. We also developed a flight planning software and data processing software for the generation of geo-spatial information. The processing software operates automatically with a high speed to perform data quality control, image matching, georeferencing, and orthoimage generation. With the system, we have generated individual ortho-images within 30 minutes from 57 images of 3cm resolution acquired from a target area of $400m{\times}300m$.
KIM, Jae-Hak;LEE, Chang-Min;KIM, Hyeong-Joon;LEE, Dong-Ha
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.22
no.4
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pp.229-240
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2019
3D geo-spatial model have been widely used in the field of Civil Engineering, Medical, Computer Graphics, Urban Management and many other. Especially, the demand for high quality 3D spatial information such as precise road map construction has explosively increased, MMS and UAV techniques have been actively used to acquire them more easily and conveniently in surveying and geo-spatial field. However, in order to perform 3D modeling by integrating the two data set from MMS and UAV, its so needed an proper registration method is required to efficiently correct the difference between the raw data acquisition sensor, the point cloud data generation method, and the observation accuracy occurred when the two techniques are applied. In this study, we obtained UAV point colud data in Yeouido area as the study area in order to determine the automatic registration performance between MMS and UAV point cloud data using ICP(Iterative Closet Point) method. MMS observations was then performed in the study area by dividing 4 zones according to the level of overlap ratio and observation noise with based on UAV data. After we manually registered the MMS data to the UAV data, then compared the results which automatic registered using ICP method. In conclusion, the higher the overlap ratio and the lower the noise level, can bring the more accurate results in the automatic registration using ICP method.
This study analyzed the volumes generated by deep learning and atlas-based automatic segmentation methods, as well as the Dice similarity coefficient and 95% Hausdorff distance, according to the conditions of conduction voltage and conduction current in computed tomography for lung radiotherapy. The first result, the volumes generated by the atlas-based smart segmentation method showed the smallest volume change as a function of the change in tube voltage and tube current, while Aview RT ACS and OncoStudio using deep learning showed smaller volumes at tube currents lower than 100 mA. The second result, the Dice similarity coefficient, showed that Aview RT ACS was 2% higher than OncoStuido, and the 95% Hausdorff distance results also showed that Aview RT ACS analyzed an average of 0.2-0.5% higher than OncoStudio. However, the standard deviation of the respective results for tube current and tube voltage is lower for OncoStudio, which suggests that the results are consistent across volume variations. Therefore, caution should be exercised when using deep learning-based automatic segmentation programs at low perfusion voltages and low perfusion currents in CT imaging conditions for lung radiotherapy, and similar results were obtained with conventional atlas-based automatic segmentation programs at certain perfusion voltages and perfusion currents.
This paper presents a wavelet and neural network based technology for the monitoring and classification of various types of power quality (PQ) disturbances. Simultaneous and automatic detection and classification of PQ transients, is recommended, however these processes have not been thoroughly investigated so far. In this paper, the hardware and software of a power quality data acquisition system (PQDAS) is described. In this system, an auto-classifying system combines the properties of the wavelet transform with the advantages of a neural network. Additionally, to improve recognition rate, extraction technology is considered.
This letter introduces a new method to automatically acquire paraphrases using bilingual corpora. It utilizes the bilingual dependency relations obtained by projecting a monolingual dependency parse onto the other language's sentence based on statistical alignment techniques. Since the proposed paraphrasing method can clearly disambiguate the sense of the original phrases using the bilingual context of dependency relations, it would be possible to obtain interchangeable paraphrases under a given context. Through experiments with parallel corpora of Korean and English language pairs, we demonstrate that our method effectively extracts paraphrases with high precision, achieving success rates of 94.3% and 84.6%, respectively, for Korean and English.
This paper, as a conlcusion to this special issue, presents the future work that is being carried out at NTU Singapore in collaboration with Microsoft Research and Microsoft Azure for Research. For our research team the real frontier research in world histories starts when we want to use computers to structure historical information, model historical narratives, simulate theoretical large scale hypotheses, and incent world historians to use virtual assistants and/or engage them in teamwork using social media and/or seduce them with immersive spaces to provide new learning and sharing environments, in which new things can emerge and happen: "You do not know which will be the next idea. Just repeating the same things is not enough" (Carlo Rubbia, 1984 Nobel Price in Physics, at Nanyang Technological University on January 19, 2016).
Remote sensing allows automatic and continual spatial data acquisition. However, it is powerless to accumulate spatial data from the past. On the other hand, social and human scientists have already created rich academic descriptions of the past with fragmentary images, but without accurate geo-references. Such a legacy of information will eventually become useless, regardless of its importance or the researcher's passion. There is thus an urgent need to help assemble the lifetime research results of social scientists, so that future generations can easily access them.
Recently the necessity of road data is still being increased in industrial society, so there are many repairing and new constructions of roads at many areas. According to the development of government, city and region, the update and acquisition of road data for GIS (Geographical Information System) is very necessary. In this study, the fusion method with range data(3D Ground Coordinate System Data) and Intensity data in stand alone LiDAR data is used for road extraction and then digital image processing method is applicable. Up to date Intensity data of LiDAR is being studied. This study shows the possibility method for road extraction using Intensity data. Intensity and Range data are acquired at the same time. Therefore LiDAR does not have problems of multi-sensor data fusion method. Also the advantage of intensity data is already geocoded, same scale of real world and can make ortho-photo. Lastly, analysis of quantitative and quality is showed with extracted road image which compare with I: 1,000 digital map.
정보의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라, 그 정보들을 효과적으로 제공하기 위해 검색 기술들이 개발 되었다. 현대 검색 기술은 단순 텍스트 매칭 기반으로 사용자의 의도와는 상관없는 정보까지 검색하는 경우가 많아서, 실제로 원하는 정보를 찾는데 많은 시간과 노력을 요구한다. 이런 단점들을 극복하고자 사용자의 검색 의도를 고려한 검색 기술들이 개발되었다. 검색 의도를 획득하는 방법에는 자동적인 방법과 수동적인 방법, 그리고 반자동적인 방법이 있다. 자동적인 방법은 사람이 아닌 컴퓨터를 통해서 획득이 이루어지기 때문에 사용자의 의도를 완벽히 반영하는 것이 어렵다. 수동적인 방법은 사람이 직접 참여하여 작성하기 때문에 사용자의 의도를 반영할 수 있지만, 시간과 비용이 많이 드는 단점이 있다. 반자동적인 방법은 위의 두 가지 단점을 보완할 수 있다. 본 논문에서는 반자동적인 방법인 목적을 가진 게임을 이용한 사용자의 검색 의도 획득 시스템을 사용한다. 이 후에 시스템에서 도입한 Game With A Purpose(GWAP)의 개념과 시스템의 구성, 그리고 발전방향 및 결론을 논의한다.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1995.10a
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pp.925-928
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1995
Recently, the system of the industry demands quick and accurate measurement for the mass production and high quality. Also, we need to improve the accuracy to decrease the failure rate in automatic assembly processing and improve the confidence, durability and the compatibility of parts. To answer this tendency and requirement, we have developed many accrate measuring instruments and methods. In this paper, we develop the whidows program using the DSP board(TMS320C25) which is used the data acquisition and the Visual C $^{++}$ , a windows programming language. We perform the measurement, analysis and output process in GUI(Graphic User Interface)environment. By using system, we will save the time required for the hand-worked measurement and avoid the useless iterative measurement. Furthermore, we expect to improve the productivity through automotive quality control in manufacturing process.s.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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