본 논문은 MPEG2 다중화 방식을 이용한 고화질 이미지를 실시간으로 송수신하는 시스템을 제안한다. 송신 시스템은 카메라로부터 획득한 고화질 이미지와 GPS 장비로부터 획득한 위치정보를 MPEG2 TS 방식으로 변환하여 전송한다. 수신 시스템은 송신되는 MPEG2 TS data를 실시간으로 고화질 이미지와 위치정보로 추출한 후에 화면에 display한다. 본 논문에서는 오류 발생에 대한 회피 방법으로 고화질 이미지를 포함한 패킷을 단순히 중복적으로 전송하는 방법을 사용하였다. 이러한 방법은 신호의 왜곡 혹은 패킷 손실에 의해 발생되었던 오류들을 현저하게 줄여주었으나 한 장의 고화질 이미지에 대한 평균 처리시간을 증가하였다. 평균 처리 시간을 줄이기 위해 송신 시스템은 스레드를 이용한 전송 방법을 사용하였으며 이러한 방법의 사용은 스레드 기법을 사용하지 않았을 때보다 빠른 평균 처리시간을 측정할 수 있었다.
임야지역은 지역적 특성상 토탈스테이션, RTK-GPS 측량 등의 지상측량 방법으로는 지적재조사 측량에 한계성이 있다. 그렇기 때문에 기존 지적재조사 측량 방법들로 제안되고 있는 방식과는 다른 새로운 방법들이 모색되어야 할 필요성이 있다. 본 연구에서는 임야지역을 효율적으로 재조사할 수 있는 방법으로서 현재 KLIS에서 이용되고 있는 임야도 전산파일의 이용가능성을 제시하고자 하였다. 연구결과 가장 중요한 면적오차는 대체적으로 오차범위 이내의 성과를 보였다. 따라서 위치경계선 조정을 위한 현황 참조 데이터와 KLIS 데이터를 연계하여 이용한다면 향후 지적재조사시에 충분한 활용가능성이 있는 것으로 나타났다.
The applicability and accuracy of Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) model on the estimation of soil loss at impacted area of shooting range was tested to further the understanding of soil erosion at shooting ranges by using RUSLE. At a shooting range located in northern Kyunggi, the amount of soil loss was estimated by RUSLE model and compared with that estimated by Global Positioning System-Total Station survey. As results, the annual soil loss at a study site (202 m long by 79 m wide) was estimated to be 2,915 ton/ha/year by RUSLE and 3,058 ton/ha/year by GPS-TS survey, respectively. The error between two different estimations was less than 5%, however, information on site conditions should be collected more to adjust model coefficients accurately. At the study shooting range, sediments generated by rainfall was transported from the top to near the bottom of the sloping face through sheet erosion as well as rill erosion, forming a gully along the direction of the storm water flow. Coarser fractions of the sediments were redeposited in the limited area along the channel. Distribution characteristics of explosive compounds in soil before and after summer monsoon rainfall in the study area were compared with the erosion patterns. Soil sampling and analyses results showed that the dispersion of explosive compounds in surface soil was consistent with the characteristics of soil erosion and redeposition pattern of sediment movements after rainfalls.
현재 전국에 산재해 있는 많은 소규모의 저수지들은 현재까지 관리 상태나 실지 내용적에 대한 정확한 자료가 모두 구비되어있지 못한 실정이다. 본 연구에서는 행정구역상 저수지가 많이 분포되어있는 영남권의 경주시 73개 소규모 저수지 가운데 23개소를 선정하여 실험을 하였다. RKT-GPS를 이용하여 5초마다 데이터를 취득하였고, E/S를 이용하여 1초 간격으로 수심에 대한 값과 TS를 이용하여 현황 측량을 실시하였다. 이렇게 취득된 자료를 가지고 3D 모델링을 하여본 결과 15개소(약 65%)의 저수지가 양호한 상태였음을 알 수 있었고, 과거자료와의 비교ㆍ분석을 통하여 현재 저수지 상태에 대한 정확한 내용적을 알 수 있었다. 또한 23개소 저수지의 만수면적과 유효저수량을 분석한 결과 만수면적은 20.63%, 유효저수량은 3.34 %만큼 줄어들었음을 알 수 있었다. 이를 통하여 현재 저수지 상태에 대한 분석과 관리 방향에 대한 방법에 대하여 기여하고자 한다.
토공작업이 대단위로 이루어지는 단지조성공사 건설현장에서는 매월 공사대금 신청을 위한 기성물량 산출측량을 주기적으로 실시한다. 토공사 기성측량은 RTK-GPS 또는 TS등으로 관측하여 작성한 횡단면도를 전회에 작성한 횡단면도에 중첩하여 금회 시공분에 대한 토공량을 산출하는 방식으로 진행된다. 그러나 기존 방식은 측량비용과 시간이 과다하게 소요되므로 실제 현장에서는 제한된 시간 내에 측량을 완료하기 위하여 모든 경사변환점의 위치를 빠짐없이 관측하기 보다는 측량기술자가 자의적으로 판단하여 기복이 심한 지형만을 선별적으로 관측하게 된다. 따라서 이 경우에는 높은 정확도의 물량이 산출되지 않을 뿐만 아니라 다른 측량기술자가 측량한 성과와도 서로 다른 결과가 초래되어 매 공사대금 신청 시마다 발주자와 원도급자 또는 하도급자 간에 기성물량과 관련한 분쟁으로 이어지는 경우가 흔하게 발생된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 3차원 모바일레이저 시스템을 이용하여 신속하게 토공량을 정확하게 산출할 수 있는 기법을 개발하고 적용실험을 실시하였다. 또한 모바일레이저의 정확도 검증을 위해 스캐닝 된 지형현황자료로부터 검사점을 확인하는 과정에서 저가형 모바일레이저가 지형현황측량에도 적용될 수 있는지의 여부를 판단하기 위한 실험을 부가적으로 수행하였다. 실험결과, 토공량 산출적용실험에서는 종래 방식으로 48시간 이상 소요되었던 횡단측량 외업 시간을 2시간 내로 단축하고 측점간격 또한 3m에서 0.2m이내로 좁혀 고정밀의 토공량 산출측량을 수행할 수 있었다. 또한 지형현황측량 적용실험에서는 위치정확도가 10cm이내인 정밀 지형도를 작성할 수 있었다.
드론을 이용한 사진측량은 고해상도의 정사영상을 제작할 수 있고 높은 정확도의 3차원 위치정보를 취득할 수 있어 토목·건설 분야에서의 활용성이 높다. 이에 본 연구에서는 드론사진측량을 이용하여 지형 현황도를 제작하고 제작 시 발생되는 문제점과 정확도를 분석하여 공원 조성에 드론사진측량의 활용 가능성을 판단하고자 하였다. 이를 위하여 드론 영상으로 정사영상과 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model)을 제작하고 벡터화하여 지형 현황도를 작성하였다. 정확도 분석은 GPS(Global Positioning System)와 TS(Total Station)으로 제작한 지형 현황도를 기준으로 비교하였다. 검사점을 이용한 정확도 분석 결과 잔차의 평균이 평면에서 0.044m, 표고에서 0.066m로 나타나 1/1,000 수치지도 허용오차 범위를 만족하였으며 연구 대상지 내 호수의 면적을 비교한 결과 약 4.4%의 면적의 차이를 보여 지형현황도 작성 가능이 있다고 판단된다. 한편, 지형 현황도 제작 시 식생이 존재하는 지형의 경우 높이 값을 정확하게 취득하기 어려웠으며 지하 구조물 같은 경우 영상에서 확인할 수 없기 때문에 현장에서 직접적인 공간정보 취득이 필요하였다. 따라서, 드론사진측량을 이용한 지형 현황도 작성은 일부 지형에 대하여 직접적인 공간정보 취득이 같이 이루어지면 효율적으로 제작 될 수 있을 것으로 판단된다.
This study aims to construct a management system of road position information as part of the build-up to a maintenance and management system of highways. First, information on the positions of the roads were obtained by a real-time kinematic satellite surveying, and then the degree of accuracy was analyzed in comparison with the data of the existing design drawings. The linear coordinates of road center line obtained by using RTK GPS showed about 7.6-13.2cm errors in X and Y directions in the case of the national road No.2 section, and about 8.4-9.2cm errors in the case of local road No.1045 section. These errors were within the tolerance scope regulated by the TS survey, and could be practically used. In the case of vertical alignment, there were about 6.2cm errors in the Z direction in local road No.1045 section. Aerial photographs are normally used in producing numerical maps, and it can be practically used because the tolerance scope of the elevation control point is l0cm when the scale of aerial photographs is 1/1000. The management system of road position information, utilizing Object-Oriented Programming(OOP), was built having the data acquired in this way as the attribute data. The system developed in this way can enable us to spot the positions of road facilities, the target of management with ease, to easily update the data in case of changes in the positions of roads and road facilities, and to manage the positions of roads and road facilities more effectively.
International journal of advanced smart convergence
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제11권2호
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pp.7-12
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2022
Safety and security are the topmost priority in every environment. With the aid of Artificial Intelligence (AI), many objects are becoming more intelligent, conscious, and curious of their surroundings. The recent scientific breakthroughs in autonomous vehicular designs and development; powered by AI, network of sensors and the rapid increase of Internet of Things (IoTs) could be utilized in maintaining safety and security in our environments. AI based on deep learning architectures and models, such as Deep Neural Networks (DNNs), is being applied worldwide in the automotive design fields like computer vision, natural language processing, sensor fusion, object recognition and autonomous driving projects. These features are well known for their identification, detective and tracking abilities. With the embedment of sensors, cameras, GPS, RADAR, LIDAR, and on-board computers in many of these autonomous vehicles being developed, these vehicles can properly map their positions and proximity to everything around them. In this paper, we explored in detail several ways in which these enormous features embedded in these autonomous vehicles, such as the network of sensors fusion, computer vision and natural image processing, natural language processing, and activity aware capabilities of these automobiles, could be tapped and utilized in safeguarding our lives and environment.
International journal of advanced smart convergence
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제13권1호
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pp.37-47
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2024
This study presents the results of designing a system that determines the location of a person in an indoor environment based on a single IMU sensor attached to the tip of a person's shoe in an area where GPS signals are inaccessible. By adjusting for human footfall, it is possible to accurately determine human location and trajectory by correcting errors originating from the Inertial Measurement Unit (IMU) combined with advanced machine learning algorithms. Although there are various techniques to identify stepping, our study successfully recognized stepping with 98.7% accuracy using an artificial intelligence model known as Long Short-Term Memory (LSTM). Drawing upon the enhancements in our methodology, this article demonstrates a novel technique for generating a 200-meter trajectory, achieving a level of precision marked by a 2.1% error margin. Indoor pedestrian navigation systems, relying on inertial measurement units attached to the feet, have shown encouraging outcomes.
초고층 건물이나 고가 구조물 상부의 정위치 측설에 주로 사용되어 왔던 광학식 TS장비는 시준선 확보의 어려움, 장거리 관측에 따른 오차의 증가 및 동적관측의 어려움 등으로 인하여 사용성이 많이 떨어지므로 최근에는 GPS를 이용한 측량방법이 제시되고 있다. 그러나 기존의 GPS측량방법들은 대부분 후처리 방법으로서 측설, 검측, 위치조정 및 확인측량 등 일련의 과정에서 시간이 과다 소요되는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 RTK측위 기법을 적용하여 실시간으로 구조물의 위치를 검측하고 조정함으로써 측량으로 인한 공사의 중단을 최소화 하고, 준스태틱 RTK기법에 의한 고정밀의 측정값을 기반으로 망조정을 통해 수 mm 이내의 높은 정확도로 시공좌표를 결정함으로써 공정관리와 품질관리를 모두 충족시킬 수 있는 방법에 대해 실험 하였다. 실험결과 130m 이상 높이의 고가 구조물 상층부에서 사변망을 이루는 4점의 준스태틱 RTK 관측점을 최소제곱법으로 망조정 하면 약 2mm 내외의 정확도로 구조물 측설이 가능하므로 향후 초고층 건물이나 고가 교량등의 시공측량에 널리 적용될 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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