Communications for Statistical Applications and Methods
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제6권2호
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pp.595-600
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1999
We present a simple geometric approach which uses polar transformation and elementary trigonometry to evaluating an orthant probability in a bivariate normal distribution. Figures are provided to illustrate the situation for varying correlation coefficient. We derive the distribution of the sample correlation coefficient from a bivariate normal distribution when the sample size is 2 as an application.
The purpose of this study is to develop a personal computer aided 3-D geometric modeller. To perform this study, we set up a cube, a cylinder, and a prism as a primitive in the first segment of this study. By modelling the 3-D object through their transformation, addition, and subtraction, we proved the validity of the developed algorithm and its computer program. Some examples show the results of applying the program to modelling a few simple shape of the machine parts. These results met the first aim of this study.
위성영상의 정밀한 기하보정을 위해서는 지상기준점이 필요하며, GPS 측량은 양질의 지상기준점 좌표 취득을 위해 필수적이다. 하지만 GPS 측량을 하는 과정에서 많은 시간과 노력이 필요하기 때문에 이를 대체할 다른 대안을 연구할 필요가 있다. 이에, 본 연구에서는 지상기준점의 좌표를 취득하기 위한 기존의 GPS 측량을 웹 사이트 지도에서 제공하는 좌표로 대체하는 가능성에 대해 연구하였다. 이를 위해 Daum Map API를 통해 취득한 지상기준점의 좌표들 간의 오차량을 확인하였으며, 위성영상의 기하보정에 사용되는 3가지 좌표 변환식의 정확도를 비교하였다. 또한 가장 정확도가 높게 나온 변환식을 이용하여 GPS 측량을 통해 취득한 지상기준점의 좌표와 Daum Map API를 통해 취득한 지상기준점의 좌표를 이용하여 위성영상을 기하보정하고 그 정확도를 비교하여 그 효용성을 평가하고자 하였다. 그 결과, 3가지 좌표 변환식 중 polynomial 3차 변환식이 가장 높은 정확도를 나타내었으며, Landsat-8과 같은 중해상도 위성영상을 사용하는 경우에는 Daum Map API를 통해 지상기준 점의 좌표를 취득하고 이를 영상의 기하보정에 사용할 수 있음을 알 수 있었다.
As part of a structural health monitoring system, the relative geometric relationship between a ship and bridge has been recognized as important for bridge authorities and ship owners to avoid ship-bridge collision. This study proposes a novel computer vision method for the real-time geometric parameter identification of moving ships based on a single shot multibox detector (SSD) by using transfer learning techniques and monocular vision. The identification framework consists of ship detection (coarse scale) and geometric parameter calculation (fine scale) modules. For the ship detection, the SSD, which is a deep learning algorithm, was employed and fine-tuned by ship image samples downloaded from the Internet to obtain the rectangle regions of interest in the coarse scale. Subsequently, for the geometric parameter calculation, an accurate ship contour is created using morphological operations within the saturation channel in hue, saturation, and value color space. Furthermore, a local coordinate system was constructed using projective geometry transformation to calculate the geometric parameters of ships, such as width, length, height, localization, and velocity. The application of the proposed method to in situ video images, obtained from cameras set on the girder of the Wuhan Yangtze River Bridge above the shipping channel, confirmed the efficiency, accuracy, and effectiveness of the proposed method.
위성측량이나 기존의 항공측량에 비해 경제적이면서 기상영향을 덜 받는 저고도 고해상 영상의 취득과 항공사진측량의 많은 수요를 충족하기 위해 신속한 맵핑을 위한 UAV(Unmanned Aerial Vehicle) 기술 개발이 요구되고 있으며, 특히 효율적인 지형보정에 관한 연구가 중요한 이슈로 부각되고 있다. 그러나, 민간분야 활용을 위한 UAV의 높은 잠재력에 비해 최근까지 직접 지형보정과 같은 사진측량측면에서의 기술개발은 초기 단계에 머물고 있으며, 지속적인 연구와 추가적인 기술개발 노력이 필요하다. 본 연구에서는 최소한의 지상기준점 정보를 이용하여 간편한 부등각사상변환식과 부등각사상변환의 블록조정에 의해 자동으로 저고도 UAV 영상을 기하보정하는 기법을 제안하였으며, 상용 프로그램 처리결과와 비교를 통하여 UAV 정지영상 기하모형식으로서의 적용가능성을 평가하였다.
Accuracy of a machined part is determined by the relative motion between the cutting tool and the workpiece. One of the important factors which affects the relative motion is the geometric errors of a machine tool. In this study, firstly, geometric errors are measured by laser interferometer, and the positioning error of each control point selected uniformly on the control surface CAD model can be estimated from th oirm shaping model and geometric error data base. Where a form shaping function is derived from the link of homogeneous transformation matrix. Secondly, control points are shifted to the estimated amount of positioning errors. A new control surface is modeled with NURBS(Non Uniform Rational B-Spline) surface approximation to the shifted control points. By generating tool paths to the redesigned control surface, we reduce the machining error quite.
수학교육에서 도형영역 학습은 공감감각 기르기와 도형과 관련된 개념형성을 주요 특징으로 한다. 공간감각 기르기 활동은 주로 여러 가지 변환의 관점에서 다루고 있으며 도형학습과 관련된 수업모형은 주로 개념형성 모형을 따르고 있다. 그러나 개념과 개념을 이어주는 연결성과 관련된 학습 내용은 부족하다. 본 연구에서는 공간감각을 도형에 관한 직관과 도형과 관련된 개념들 사이의 관계적 이해의 능력으로 보고 등주문제 분석을 통해서 공간감각 기르기 활동과 관련된 교수 학습 자료를 추출하고 이를 바탕으로 한 사례분석을 통해 교육학적 시사점을 얻고자 한다.
Recently, vector map data is developed and used in many domains widely. In the most cases, vector map data contains confidential information which must be kept away from unauthorized users. Moreover, the production process of vector maps is considerably complex and consumes a lot of money and human resources. Therefore, the secured storage and transmission are necessary to prevent the illegal copying and distribution from hacker. This paper presents a selective encryption algorithm using geometric objects in frequency domain for vector map data. In the proposed algorithm, polyline and polygon data in vector map is the target of the selective encryption process. Experimental results verified that proposed algorithm is effectively and adaptive the requirements of security.
The experimental software such as Cabri II, The Geometer's Sketchpad, etc. provides dynamic environment which construct and explore geometric objects interactively and inductively. It has the effects on mathematics itself differently from other technologies that are used in instruction. What is its characteristics\ulcorner What are the educational implication of it for the learning of geometry\ulcorner How is mental reasoning of geometric problems changed by transformation of the means of representation and the environment to manipulate them\ulcorner In this study, we answer these questions through the review of the related literatures and the analysis of textbooks, teaching materials using it and curricular materials. Also, we identify implications about how the criteria for choosing geometic content and the ways of constructing context, for orchestrating the students' exploration with the secondary geometry curriculum, can be changed.
본 연구에서는 허프 변환을 이용하여 원통형 수중 물체를 식별하는 방법을 제안한다. 이미 광학분야에서는 타원을 식별하는데 허프 변환을 많이 사용하고 있다. 하지만 수중 영상의 경우 낮은 해상도와 잡음 환경으로 인해서 광학에서 사용하는 허프 변환을 그대로 적용하기가 어렵다. 따라서 본 연구에서는 수중 영상의 원통형 물체를 모델링 한 뒤 평균 필터와 다항식 보간법을 적용하여 허프 변환에 적합한 형태로 원통형 물체의 기하학적 깊이 정보를 다시 복원했다. 결과적으로 이 방법을 이용하여 타원 형태의 기하학적 깊이 정보를 복원하고 허프 변환을 적용한 결과 높은 타원 식별률을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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