Within the paper an approach for the automatic extraction and reconstruction of buildings in urban built-up areas base on fusion of high-resolution satellite image and LIDAR data is presented. The presented data fusion scheme is essentially motivated by the fact that image and range data are quite complementary. Raised urban objects are first segmented from the terrain surface in the LIDAR data by making use of the spectral signature derived from satellite image, afterwards building potential regions are initially detected in a hierarchical scheme. A novel 3D building reconstruction model is also presented based on the assumption that most buildings can be approximately decomposed into polyhedral patches. With the constraints of presented building model, 3D edges are used to generate the hypothesis and follow the verification processes and a subsequent logical processing of the primitive geometric patches leads to 3D reconstruction of buildings with good details of shape. The approach is applied on the test sites and shows a good performance, an evaluation is described as well in the paper.
Surface segmentation aims to represent the terrain as a set of bounded and analytically defined surface patches. Many previous segmentation methods have been developed to extract planar patches from LIDAR data for building extraction. However, most of them were not fully satisfactory for more general applications in terms of the degree of automation and the quality of the segmentation results. This is mainly caused from the limited information derived from LIDAR data. The purpose of this study is thus to develop an automatic method to perform surface segmentation by combining not only LIDAR data but also images. A region-based method is proposed to generate a set of planar patches by grouping LIDAR points. The grouping criteria are based on both the coordinates of the points and the corresponding intensity values computed from the images. This method has been applied to urban data and the segmentation results are compared with the reference data acquired by manual segmentation. 76% of the test area is correctly segmented. Under-segmentation is rarely founded but over-segmentation still exists. If the over-segmentation is mitigated by merging adjacent patches with similar properties as a post-process, the proposed segmentation method can be effectively utilized for a reliable intermediate process toward automatic extraction of 3D model of the real world.
관계 추출 시스템의 중요성이 날로 부각되면서 이러한 시스템을 평가하기 위한 테스트 컬렉션의 구축이 중요한 과제로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 반자동화된 처리 과정을 거쳐서 규모 있는 관계 추출용 테스트 컬렉션을 구축하는 프레임워크를 제안한다. 그리고 개발된 프레임워크를 이용하여 실제적으로 과학기술 문헌에 존재하는 기술용어 간 연관관계 추출 시스템의 성능 평가를 위한 테스트 컬렉션을 구축하고(관계유무 파악 및 관계분류 식별을 검사할 수 있는 1,707건의 문장 규모) 결과를 분석한다. 제안된 방법론은 정형화되고 시간이 많이 소요되는 문서분석 작업을 처리과정별로 자동화함으로써 구축에 들어가는 비용을 최소화할 수 있고, 시스템의 알고리즘을 기반으로 동작하기 때문에 구축자의 성향에 따른 편차를 줄이고 일관된 결과물을 얻을 수 있다. 또한 문헌 집합(과학기술 전 분야에 걸친 30,858,830건의 학술 데이터베이스) 및 용어 사전(16개 분야 253,603건 규모의 전문용어) 선정 시 특정 분야에 편중되지 않도록 노력함으로써 균형 잡히고 객관화된 테스트 컬렉션을 생성할 수 있다.
GIS 분야에서 도심 건물 지역의 3차원 자료 생성에 대한 관심이 대두되면서 효율적인 3차원 자료 구축에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 3차원 자료 생성과 관련된 연구는 대부분 항공사진, 위성영상, LIDAR자료를 이용한 건물 추출 및 건물 고도 복윈 기법 개발에 초점을 두고 있다. 항공사진 및 위성영상의 단일 자료를 이용한 건물 고도의 추출이나 복원은 광학 영상의 기하학적 왜곡으로 많은 어려움이 있다. 건물의 고도를 추출하기 위해서는 일반적으로 입체 영상을 이용하는데, 광학 영상의 기복 변위로 인해 영상정합 시 오정합이 발생할 수 있어 부정확한 결과를 초래할 수 있다. 건물의 고도 추출을 위해서 국내 외적으로 단일 자료만을 이용하지 않고 2차원 GIS 자료(예, 수치지형도)와 같은 기 구축된 자료를 함께 활용하는 기법 개발이 진행되고 있다. 본 연구에서는 항공사진(1/5,000)과 기 구축되어 활용되고 있는 수치지형도(1/1,000)를 이용한 건물 고도 추출 기법 개발에 관한 연구를 수행하였다. 영상정합 대상점을 제한하기 위해 건물 영상에서 관심점을 추출하여 이용하였으며, 본 연구 성과의 정확도를 검증하기 위해 수치도화 장비를 이용한 건물 고도 모형 성과와 비교 평가하였다.
지난 10년간 인터넷과 컴퓨팅 기술의 발전, 모바일 기기와 센서들의 진화, 페이스북이나 트위터와 같은 소셜 네트워크의 출현 등으로 정보량은 급속도로 늘어나고 있다. 대용량의 데이터와 이로 인해 파생되는 방대한 정보는 그것을 얻고자 하는 사람들에게 한계를 느끼게 한다. 따라서 방대한 정보 속에서 의미있는 지식을 추출하기 위한 시스템 기반의 연구가 활발히 시도되고 있다. 이로 인해 지식 추출 시스템의 중요성이 날로 강조되고 있지만, 정확성과 효율성 측면에서 여전히 많은 과제가 있다. 지식 추출 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 시스템을 평가하기 위한 테스트 컬렉션이 중요하다. 본 논문에서는 기술 지식의 자동 추출을 위해 개발된 시스템을 평가하기 위한 테스트 컬렉션을 소개한다. KEEC/KREC(KISTI Entity Extraction Collection/KISTI Relation Extraction Collection)라 명명된 테스트 컬렉션에 대한 구축 절차 및 기준과 구축된 테스트 컬렉션의 특징을 제시한다. 특히 테스트 컬렉션의 주요한 평가 기준이 되는 정확도를 높이기 위해 태깅 지원 도구를 활용한 전문가 태깅 방식을 사용하는 것이 주요 특징이다. 태깅 지원 도구를 활용한 전문가 태깅은 시스템에 의한 자동 태깅 도구들 또는 사람이 태깅을 하되, 지원 도구 없이 태깅하는 방법보다 태깅의 정확도를 높여준다. 구축된 KEEC/KREC은 실제로 과학기술 문헌에 존재하는 PLOT(Person, Location, Organization, Technology) 간 연관관계 추출 성능 평가를 위해서 사용되었고, 의미있는 연구결과를 도출하는데 기여하였다.
With the advances of the big-data process technology, acquiring the real-time information from the massive image data taken by a mobile device inside a vehicle will be possible in the near future. Among the information that can be found around the vehicle, the route information is needed for safe driving. In this study, the automatic extraction of route information from the road sign imagery was dealt with. The scope of the route information in this study included the route number, route type, and their relationship with the driving direction. For the recognition of the route number, the modified Tesseract OCR (Optical Character Recognition) engine was used after extracting the rectangular-road-sign area with the Freeman chain code tracing algorithm. The route types (expressway, highway, rural highway, and municipal road) are recognized using the proposed algorithms, which are acquired from colour space analysis. Those road signs provide information about the route number as well as the roads that may be encountered along the way. In this study, such information was called “OTW (on the way)” or “TTW (to the way)” which between the two should be indicated is determined using direction information. Finally, the route number is matched with the direction information. Experiments are carried out with the road sign imagery taken inside a car. As a result, route numbers, route number type, OTW or TTW are successfully recognized, however some errors occurred in the process of matching TTW number with the direction.
In this paper. a way to analysis a corridor scene for a vehicle's automatic locomotion is presented In general, it's necessary for a vision system of vehicles to identify its positions in given environments. The suggested algorithm is to decide base lines of a corridor image using the vanishing point finding. Feature points are extracted on the base line using a base line extraction tree. This algorithm is suitable for a motorized wheelchair's self locomotion in a building.
A computer-aided simulation modeling system has been developed to allow the automatic construction of complete discrete simulation models for queueing systems. Three types of knowledge are used in the specification and construction of a simulation modeling: Knowledge of queueing system, simulation modeling, and a target simulation language. This knowledge has been incorporated into the underlying rule base in the form of extraction and construction rule, and implemented via the expert system building tool, OPS5. This paper suggested a knowledge based approach for automatic programming to enable a user who lacks modeling knowledge and simulation language expertize to quickly build executable models.
The extraction of earthquake damage from remote sensed imagery requires high spatial resolution and temporal effectiveness of acquisition of imagery. The analog photographs and visual interpretation were taken traditionally. Now it is possible to acquire damage information from many commercial high resolution RS satellites. The key techniques are processing velocity and precision. The authors developed the automatic / semiautomatic image process techniques including feature enhancement, and classification, designed the emergency Earthquake Damage and Losses Evaluate System based on Remote Sensing (RSEDLES). The paper introduced the functions of RSEDLES as well as its application to the earthquakes occurred recently.
급속한 기술의 발전과 인간 생활 및 문화 활동의 범위가 변하고 확장됨에 따라 지표면에 빠른 변화가 발생하고 있으므로 지도와 지형공간 데이터베이스의 갱신주기는 짧아져야 한다. 이를 만족시키기 위하여 최근에 지형공간정보 분야에서는 지도제작 과정의 자동화와 데이터 처리속도의 단축을 위한 연구가 진행되고 있으며, 이 결과 수치사진측량 워크스테이션, GPS/INS 기술, 위성영상의 활용기술, 자동 정보추출 및 LiDAR 시스템이 개발되었다. 항공 LiDAR 데이터로부터 자동으로 건물을 추출하고 등고선을 생성할 수 있는 가능성에 많은 관심이 집중되고 있다. 그러나 숙련된 작업자에 의해 수동으로 건물을 도화하는 기존의 사진측량 방법에 의한 결과와 비교하면, 정확도와 효율성에 대한 좀더 심도 깊은 연구가 수행되어야 한다. 반면에, LiDAR 데이터로부터 등고선을 생성한 결과, 품질 및 정회성에 있어서 효율적이고 경제적이었다. 본 연구에서는 수치지도 제작에 필요한 건물을 추출하고 등고선을 생성하기 위하여 LiDAR 데이터의 전처리 과정과 단계별 처리과정에 관련되는 다양한 조건의 영향 및 정확도에 관하여 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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