This paper investigates the efficient application of drone LiDAR technology for acquiring precise point cloud data in construction and civil engineering. A structured workflow encompassing data acquisition, processing, and accuracy verification is introduced. Practical testing on a construction site affirms that drone LiDAR surveying yields accurate and reliable data across various applications. With a focus on accuracy and verification, the results contribute to the progression of surveying methodologies in construction and civil engineering. The findings provide valuable insights into the dynamic technological landscape of these fields, establishing a foundation for more effective and precise surveying techniques. This study underscores the transformative potential of drone LiDAR technology in shaping the future of construction and civil engineering survey practices.
3D 레이저 스캐너는 대상물에 대한 많은 양의 데이터를 빠른 시간 내에 취득할 수 있는 효과적인 방법으로 최근 측량, 변위측정, 대상물의 3차원 데이터 생성, 실내공간정보 구축, BIM (Building Information Model) 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 3D 레이저 스캐너를 통해 취득되는 점군데이터의 활용을 위해서는 정합과정을 거쳐 많은 측점에서 취득한 데이터를 통일된 좌표체계를 가진 하나의 데이터로 만드는 과정이 필요하다. 따라서 정합 방법에 따른 점군데이터의 정확도에 대한 분석적 연구가 필요하다 이에 본 연구에서는 3D 레이저 스캐너를 통해 취득되는 점군데이터의 정합방법에 따른 정확도를 분석하고자 하였다. 3D 레이저 스캐너를 통해 연구대상지의 점군데이터를 취득하고, 자료처리를 통해 ICP (Iterative Closest Point) 와 형상정합 방법에 의해 점군데이터를 정합하였으며, 토털스테이션 측량성과와 비교하여 정확도를 분석하였다. 정확도 평가 결과 ICP와 형상정합 방법은 각각 토털스테이션 성과와 0.002~0.005m, 0.002~0.009m의 차이를 나타내었다. 각각의 정합 방법은 실험결과 모두 0.01m 미만의 편차를 나타내어 1:1,000 수치지형도의 허용정확도를 만족하였으며, ICP 및 형상정합을 이용한 점군데이터의 정합이 공간정보 구축에 충분히 활용 가능함을 제시하였다. 향후 형상정합 방법에 의한 점군데이터의 정합은 3D 레이저 스캐너를 활용한 공간정보 구축 과정에서 타겟의 설치를 줄임으로써 생산성 향상에 기여할 것이다.
본 연구에서는 고 해상력의 IRS-1C PAN 데이터와 다중 관측파장대를 갖고 있는 Landsat TM 데이터를 PCA(principal component analysis) 기법으로 중합하고, 중합화상을 이용하여 토지이용분류를 수행, TM 원화상과 분류정확도를 비교 분석하고자 하였다. 분류결과를 평가하기 위해서 10개의 분류항목으로 구성된 sample data를 생성시켰으며, 생성된 sample data의 전체정확도(overall accuracy)로서 분류결과를 평가하였다. 그 결과 여러 밴드를 사용할 수 있다는 이점을 가진 PCA기법으로 Landsat TM 데이터와 IRS-1C PAN 데이터를 중합하여 토지이용분류를 수행할 경우, IRS-1C PAN데이터와 TM13457의 중합화상에서 95.1%로 분류정확도가 가장 높았으며, 특히 TM123457 또는 TM 13457의 중합화상의 경우 TM원화상보다 분류정확도가 가장 크게 향상(6.2%)되었다. 또한 토지이용분류에 있어서 중합칼라합성화상이 TM 원화상 보다 전체적으로 약 5.16%의 정확도 향상을 가져왔다.
In this paper, we are applied a nerve network to allow for the reflection of data learning methods in their overall forms by using cluster data rather than data learning by the stages and then selected a nerve network model and analyzed its variables through learning by the cluster. The CkLR algorithm was proposed to analyze the reaction variables of clustering outcomes through an approach to the initialization of K-means clustering and build a model to assess the prediction rate of clustering and the accuracy rate of prediction in case of new data inputs. The performance evaluation results show that the accuracy rate of test data by the class was over 92%, which was the mean accuracy rate of the entire test data, thus confirming the advantages of a specialized structure found in the proposed learning nerve network by the class.
본 논문에서는 데이터 마이닝에서 분류 작업을 실시할 때 그 분류정확도을 측정하기 위해 Cohen의 kappa 계수와 weighted kappa 계수를 제안하였다. kappa 계수는 우연에 의해 생기는 분류를 보정하여 분류정확도을 측정하며 명목척도와 순서척도의 데이터에 대해 사용된다. 특히 순서척도의 데이터에서는 오분류의 크기를 가중치에 의해 정량화하여 분류정확도을 측정하는 weighted kappa 계수가 더 유용하게 사용된다. weighted kappa 계수 계산을 위해서는 2가지 가중치(일차형 가중치, 이차형 가중치)를 사용하였다.. 또한 실제 데이터인 지방간 데이터에 대해 kappa 계수와 weighted kappa 계수를 계산하여 비교하였다.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.259-261
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2008
GIS-based spatial data integration tasks have used exhaustive thematic maps generated from sparsely sampled data or satellite-based exhaustive data. Due to a simplification of reality and error in mapping procedures, such spatial data are usually imperfect and of different accuracy. The objective of this study is to carry out a sensitivity analysis in connection with input topographic data for landslide hazard mapping. Two different types of elevation estimates, elevation spot heights and a DEM from ASTER stereo images are considered. The geostatistical framework of kriging is applied for generating more reliable elevation estimates from both sparse elevation spot heights and exhaustive ASTER-based elevation values. The effects of different accuracy arising from different terrain-related maps on the prediction performance of landslide hazard are illustrated from a case study of Boeun, Korea.
Journal of information and communication convergence engineering
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제20권4호
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pp.295-302
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2022
This paper contains the development of a smart power device designed to collect load power data from industrial manufacturing machines, predict future variations in load power data, and detect abnormal data in advance by applying a machine learning-based prediction algorithm. The proposed load power data prediction model is implemented using a Long Short-Term Memory (LSTM) algorithm with high accuracy and relatively low complexity. The Flask and REST API are used to provide prediction results to users in a graphical interface. In addition, we present the results of experiments conducted to evaluate the performance of the proposed approach, which show that our model exhibited the highest accuracy compared with Multilayer Perceptron (MLP), Random Forest (RF), and Support Vector Machine (SVM) models. Moreover, we expect our method's accuracy could be improved by further optimizing the hyperparameter values and training the model for a longer period of time using a larger amount of data.
GNSS의 정확도는 사용되는 장비에서부터 자료처리에 이르기까지 여러 가지 요인에 의해 그 정확도가 달라진다. 이것은 GNSS에 의한 위치결정이 요구되는 정확도에 따라 다르게 활용될 수 있기 때문이다. 높은 정확도를 요구하는 기준점 측량의 경우는 상대측위 방식으로 측량을 수행하게 되며, 기준점의 등급에 따라 관측시간과 자료처리 s/w가 다르게 사용되고 있다. 그러나 학술용 s/w는 사용자의 숙련도에 따라 그 정확도가 크게 좌우될 수 있어 기선거리가 짧은 경우에는 상업용 s/w를 사용하는 것이 효율성 측면에선 더 나을 수도 있다. 이에 본 연구에서는 GNSS측량 데이터에 대해 학술용 s/w와 상업용 s/w를 이용 자료처리를 수행 그 결과를 비교하였다. 연구 결과 수평위치에서는 2cm 미만의 차이를 나타냈으며, 높이 성과에 있어서는 5cm 미만의 차이를 나타냈다. 이러한 차이는 통합기준점 측량 규정에서 명시하고 있는 오차 범위에 존재하는 것으로 나타났다. 이상의 결과를 토대로 장기선이 아닌 중단기선에서는 상업용 s/w를 활용하여 GNSS 자료처리에 사용할 수 있다는 것을 입증할 수 있었다.
Soil moisture is essential information for meteorological and hydrological analyses. To date, many efforts have been made to achieve the two goals for soil moisture data, i.e., the improvement of accuracy and resolution, which is very challenging. We presented an ensemble downscaling method for quality improvement of gridded soil moisture data in terms of the accuracy and the spatial resolution by the integration of BMA (Bayesian model averaging) and ATPRK (area-to-point regression kriging). In the experiments, the BMA ensemble showed a 22% better accuracy than the data sets from ESA CCI (European Space Agency-Climate Change Initiative), ERA5 (ECMWF Reanalysis 5), and GLDAS (Global Land Data Assimilation System) in terms of RMSE (root mean square error). Also, the ATPRK downscaling could enhance the spatial resolution from 0.25° to 0.05° while preserving the improved accuracy and the spatial pattern of the BMA ensemble, without under- or over-estimation. The quality-improved data sets can contribute to a variety of local and regional applications related to soil moisture, such as agriculture, forest, hydrology, and meteorology. Because the ensemble downscaling method can be applied to the other land surface variables such as temperature, humidity, precipitation, and evapotranspiration, it can be a viable option to complement the accuracy and the spatial resolution of satellite images and numerical models.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제11권1호
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pp.103-110
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2000
Suppose that there is a population of hidden objects of which the total number N is unknown. From such data, we derive second-order approximations to the stopping time with fixed proportional accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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