The frequency and risk of disasters are increasing due to environmental and social factors. In order to respond effectively to disasters that occur unexpectedly, it is very important to quickly obtain up-to-date information about target area. It is possible to intuitively judge the situation about the area through the image-map generated at high speed, so that it can cope with disaster quickly and effectively. In this study, we propose an image-map generation and visualization system from UAV images for real-time disaster monitoring. The proposed system consists of aerial segment and ground segment. In the aerial segment, the UAV system acquires the sensory data from digital camera and GPS/IMU sensor. Communication module transmits it to the ground server in real time. In the ground segment, the transmitted sensor data are processed to generate image-maps and the image-maps are visualized on the geo-portal. We conducted experiment to check the accuracy of the image-map using the system. Check points were obtained through ground survey in the data acquisition area. When calculating the difference between adjacent image maps, the relative accuracy was 1.58 m. We confirmed the absolute accuracy of the image map for the position measured from the individual image map. It is confirmed that the map is matched to the existing map with an absolute accuracy of 0.75 m. We confirmed the processing time of each step until the visualization of the image-map. When the image-map was generated with GSD 10 cm, it took 1.67 seconds to visualize. It is expected that the proposed system can be applied to real - time monitoring for disaster response.
Park, Chan;Yuk, In-Soo;Chun, Moo-Young;Pak, Soojong;Kim, Kang-Min;Pavel, Michael;Lee, Hanshin;Oh, Heeyoung;Jeong, Ueejeong;Sim, Chae Kyung;Lee, Hye-In;Le, Huynh Anh Nguyen;Strubhar, Joseph;Gully-Santiago, Michael;Oh, Jae Sok;Cha, Sang-Mok;Moon, Bongkon;Park, Kwijong;Brooks, Cynthia;Ko, Kyeongyeon;Han, Jeong-Yeol;Nah, Jakyuong;Hill, Peter C.;Lee, Sungho;Barnes, Stuart;Park, Byeong-Gon;T., Daniel
The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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v.39
no.1
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pp.52.2-52.2
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2014
The Immersion Grating Infrared Spectrometer (IGRINS) is an unprecedentedly minimized infrared cross-dispersed echelle spectrograph with a high-resolution and high-sensitivity optical performance. A silicon immersion grating features the instrument for the first time in this field. IGRINS will cover the entire portion of the wavelength range between 1.45 and $2.45{\mu}m$ accessible from the ground in a single exposure with spectral resolution of 40,000. Individual volume phase holographic (VPH) gratings serve as cross-dispersing elements for separate spectrograph arms covering the H and K bands. On the 2.7m Harlan J. Smith telescope at the McDonald Observatory, the slit size is $1^{\prime\prime}{\times}15^{\prime\prime}$. IGRINS has a $0.27^{\prime\prime}$ pixel-1 plate scale on a $2048{\times}2048$ pixel Teledyne Scientific & Imaging HAWAII-2RG detector with SIDECAR ASIC cryogenic controller. The instrument includes four subsystems; a calibration unit, an input relay optics module, a slit-viewing camera, and nearly identical H and K spectrograph modules. The use of a silicon immersion grating and a compact white pupil design allows the spectrograph collimated beam size to be 25mm, which permits the entire cryogenic system to be contained in a moderately sized rectangular vacuum chamber. The fabrication and assembly of the optical and mechanical hardware components were completed in 2013. In this presentation, we describe the major design characteristics of the instrument and the early performance estimated from the first light commissioning at the McDonald Observatory.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.22
no.7
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pp.1021-1029
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2018
The marine buoys are operated in various domains, which are navigation route and danger maker, weather and environment monitoring, military strategical element, etc. If the marine buoy is damaged, there consumes many cost and time for recovery or replacement, because of severe environmental condition, and causes a risk possibility of secondary accident. In this paper, we developed an active monitoring and approach alarm providing system using trail cameras and AIS for protection for the marine buoys. To do this, we analyzed existing researches and similar systems, extracted requirements for enhancement, and designed the system architecture that applied the enhanced elements. The main considerations of system enhancement are: integration of AIS and trail cameras, adopting of phased alarm technique by approaching ships, applying of selective communication module, conducting the image processing of ships for providing alarm, and applying thermal cameras. After that, we developed the system using designed architecture and verified effectiveness of the system based on laboratory or field-level tests.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.39A
no.5
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pp.271-279
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2014
In this paper, the two design techniques of the embedded system which provides a wireless image observation with temporary ad-hoc network are proposed and developed. The first method is based on the embedded system design technique for a nearly real-time wireless short observation application, having a specific remote monitoring node with a built-in image processing function, and having the maximum rate of 1 fps (frame per second) wireless image transmission capability of a $160{\times}128$size image. The second technique uses the embedded system for a general wireless long observation application, consisting of the main node, the remote monitoring node, and the system controller with built-in image processing function, and the capability of the wireless image transmission rate of 1/3 fps. The proposed system uses the wireless ad-hoc network which is widely accepted as a short range, low power, and bidirectional digital communication, the hardware are consisted of the general developed modules, a small digital camera, and a PC, and the embedded software based upon the Zigbee stack and the user interface software are developed and tested on the implemented module. The wireless environment analysis and the performance results are presented.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.11
no.5
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pp.623-629
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2018
Smart Factory is a concept of automatic production system of machines by the fusion of ICT and manufacturing. As a base technology for realizing such a smart factory, there is an increasing interest in a low-power environmentally friendly LED lighting system, and researches on so-called optical ID related application technologies such as communication using a LED and position recognition are actively underway. In this paper, We have proposed a system that can reliably identify logistics location and additional information without being affected by electromagnetic interference such as high voltage, high current, and generator in the plant. Through the basic experiment, we confirmed the applicability of the color ID recognition rate from 98.8% to 93.8% according to the eight color variations in the short distance.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.1
no.2
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pp.127-136
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2012
Many research of hand gesture recognition based on vision system have been conducted which enable user operate various electronic devices more easily. 3D position calculation and meaningful gesture classification from similar gestures should be executed to recognize hand gesture accurately. A simple and cost effective method of 3D position calculation and gesture spotting (a task to recognize meaningful gesture from other similar meaningless gestures) is described in this paper. 3D position is achieved by calculation of two cameras relative position through pan/tilt module and a marker regardless with the placed position. Fuzzy garbage model is proposed to provide a variable reference value to decide whether the user gesture is the command gesture or not. The reference is achieved from fuzzy command gesture model and fuzzy garbage model which returns the score that shows the degree of belonging to command gesture and garbage gesture respectively. Two-stage user adaptation is proposed that off-line (batch) adaptation for inter-personal difference and on-line (incremental) adaptation for intra-difference to enhance the performance. Experiment is conducted for 5 different users. The recognition rate of command (discriminate command gesture) is more than 95% when only one command like meaningless gesture exists and more than 85% when the command is mixed with many other similar gestures.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.20
no.1
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pp.174-192
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2021
The LIDAR sensor, which provides higher cognitive performance than cameras and radar, is difficult to apply to ADAS or autonomous driving because of its high price. On the other hand, as the price is decreasing rapidly, expectations are rising to improve existing autonomous driving functions by taking advantage of the LIDAR sensor. In level 3 autonomous vehicles, when a dangerous situation in the cognitive module occurs due to a sensor defect or sensor limit, the driver must take control of the vehicle for manual driving. If the driver does not respond to the request, the system must automatically kick in and implement a minimum risk maneuver to maintain the risk within a tolerable level. In this study, based on this background, a LIDAR-based LKS MRM algorithm was developed for the case when the normal operation of LKS was not possible due to troubles in the cognitive system. From point cloud data collected by LIDAR, the algorithm generates the trajectory of the vehicle in front through object clustering and converts it to the target waypoints of its own. Hence, if the camera-based LKS is not operating normally, LIDAR-based path tracking control is performed as MRM. The HAZOP method was used to identify the risk sources in the LKS cognitive systems. B, and based on this, test scenarios were derived and used in the validation process by simulation. The simulation results indicated that the LIDAR-based LKS MRM algorithm of this study prevents lane departure in dangerous situations caused by various problems or difficulties in the LKS cognitive systems and could prevent possible traffic accidents.
In this paper, we propose an unmanned vehicle scratch detection deep learning model for car sharing services. Conventional scratch detection models consist of two steps: 1) a deep learning module for scratch detection of images before and after rental, 2) a manual matching process for finding newly generated scratches. In order to build a fully automatic scratch detection model, we propose a one-step unmanned scratch detection deep learning model. The proposed model is implemented by applying transfer learning and fine-tuning to the deep learning model that detects changes in satellite images. In the proposed car sharing service, specular reflection greatly affects the scratch detection performance since the brightness of the gloss-treated automobile surface is anisotropic and a non-expert user takes a picture with a general camera. In order to reduce detection errors caused by specular reflected light, we propose a preprocessing process for removing specular reflection components. For data taken by mobile phone cameras, the proposed system can provide high matching performance subjectively and objectively. The scores for change detection metrics such as precision, recall, F1, and kappa are 67.90%, 74.56%, 71.08%, and 70.18%, respectively.
Recently, following the development of LIDAR technology which can detect distance from the object, the interest for LIDAR based 3D object detection network is getting higher. Previous networks generate inaccurate localization results due to spatial information loss during voxelization and downsampling. In this study, we propose an attention-based convergence method and a camera-LIDAR convergence system to acquire high-level features and high positional accuracy. First, by introducing the attention method into the Voxel-RCNN structure, which is a grid-based 3D object detection network, the multi-scale sparse 3D convolution feature is effectively fused to improve the performance of 3D object detection. Additionally, we propose the late-fusion mechanism for fusing outcomes in 3D object detection network and 2D object detection network to delete false positive. Comparative experiments with existing algorithms are performed using the KITTI data set, which is widely used in the field of autonomous driving. The proposed method showed performance improvement in both 2D object detection on BEV and 3D object detection. In particular, the precision was improved by about 0.54% for the car moderate class compared to Voxel-RCNN.
Park, Chan;Jaffe, Daniel T.;Yuk, In-Soo;Chun, Moo-Young;Pak, Soojong;Kim, Kang-Min;Pavel, Michael;Lee, Hanshin;Oh, Heeyoung;Jeong, Ueejeong;Sim, Chae Kyung;Lee, Hye-In;Le, Huynh Anh Nguyen;Strubhar, Joseph;Gully-Santiago, Michael;Oh, Jae Sok;Cha, Sang-Mok;Moon, Bongkon;Park, Kwijong;Brooks, Cynthia;Ko, Kyeongyeon;Han, Jeong-Yeol;Nah, Jakyuong;Hill, Peter C.;Lee, Sungho;Barnes, Stuart;Yu, Young Sam;Kaplan, Kyle;Mace, Gregory;Kim, Hwihyun;Lee, Jae-Joon;Hwang, Narae;Kang, Wonseok;Park, Byeong-Gon
The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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v.39
no.2
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pp.90-90
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2014
The Immersion Grating Infrared Spectrometer (IGRINS) is the first astronomical spectrograph that uses a silicon immersion grating as its dispersive element. IGRINS fully covers the H and K band atmospheric transmission windows in a single exposure. It is a compact high-resolution cross-dispersion spectrometer whose resolving power R is 40,000. An individual volume phase holographic grating serves as a secondary dispersing element for each of the H and K spectrograph arms. On the 2.7m Harlan J. Smith telescope at the McDonald Observatory, the slit size is $1^{{\prime}{\prime}}{\times}15^{{\prime}{\prime}}$. IGRINS has a plate scale of 0.27" pixel-1 on a $2048{\times}2048$ pixel Teledyne Scientific & Imaging HAWAII-2RG detector with a SIDECAR ASIC cryogenic controller. The instrument includes four subsystems; a calibration unit, an input relay optics module, a slit-viewing camera, and nearly identical H and K spectrograph modules. The use of a silicon immersion grating and a compact white pupil design allows the spectrograph collimated beam size to be 25mm, which permits the entire cryogenic system to be contained in a moderately sized ($0.96m{\times}0.6m{\times}0.38m$) rectangular Dewar. The fabrication and assembly of the optical and mechanical components were completed in 2013. From January to July of this year, we completed the system optical alignment and carried out commissioning observations on three runs to improve the efficiency of the instrument software and hardware. We describe the major design characteristics of the instrument including the system requirements and the technical strategy to meet them. We also present the instrumental performance test results derived from the commissioning runs at the McDonald Observatory.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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