Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.21
no.3
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pp.127-137
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2018
Recently, UAVs and Drones have been used for various applications. In particular, in the field of surveying, there are studies on the technology for monitoring the terrain based on the high resolution image data obtained by using the UAV-equipped digital camera or various sensors, or for generating high resolution orthoimage, DSM, and DEM. In this study, we analyzed the accuracy of GCP(Ground control point) matching using UAV and VRS-GPS. First, we used VRS-GPS to pre-empt the ground reference point, and then imaged at a base altitude of 150m using UAV. To obtain DSM and orthographic images of 646 images, RMSE was analyzed using pix4d mapper version As a result, even if the number of GCP matches is more than five, the error range of the national basic map(scale : 1/5,000) production work regulations is observed, and it is judged that the digital map revision and gauging work can be utilized sufficiently.
In weighted k-nearest neighbor (WkNN)-based Fingerprinting positioning step, a process of comparing the requested positioning signal with signal information for each reference point stored in the fingerprint DB is performed. At this time, the higher the number of matched base station identifiers, the higher the possibility that the terminal exists in the corresponding location, and in fact, an additional weight is added to the location in proportion to the number of matching base stations. On the other hand, if the matching number of base stations is small, the selected candidate reference point has high dependence on the similarity value of the signal. But one problem arises here. The positioning signal can be compared with the repeater signal in the signal information stored on the DB, and the corresponding reference point can be selected as a candidate location. The selected reference point is likely to be an outlier, and if a certain weight is applied to the corresponding location, the error of the estimated location information increases. In order to solve this problem, this paper proposes a WkNN technique including an outlier removal function. To this end, it is first determined whether the repeater signal is included in the DB information of the matched base station. If the reference point for the repeater signal is selected as the candidate position, the reference position corresponding to the outlier is removed based on the clustering technique. The performance of the proposed technique is verified through data acquired in Seocho 1 and 2 dongs in Seoul.
Farooq, Muhammad Umer;Kazi, Abdul Karim;Latif, Mustafa;Alauddin, Shoaib;Kisa-e-Zehra, Kisa-e-Zehra;Baig, Mirza Adnan
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.11
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pp.213-221
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2022
Intelligent Character Recognition System for Account Payable (ICRS AP) Automation represents the process of capturing text from scanned invoices and extracting the key fields from invoices and storing the captured fields into properly structured document format. ICRS plays a very critical role in invoice data streamlining, we are interested in data like Vendor Name, Purchase Order Number, Due Date, Total Amount, Payee Name, etc. As companies attempt to cut costs and upgrade their processes, accounts payable (A/P) is an example of a paper-intensive procedure. Invoice processing is a possible candidate for digitization. Most of the companies dealing with an enormous number of invoices, these manual invoice matching procedures start to show their limitations. Receiving a paper invoice and matching it to a purchase order (PO) and general ledger (GL) code can be difficult for businesses. Lack of automation leads to more serious company issues such as accruals for financial close, excessive labor costs, and a lack of insight into corporate expenditures. The proposed system offers tighter control on their invoice processing to make a better and more appropriate decision. AP automation solutions provide tighter controls, quicker clearances, smart payments, and real-time access to transactional data, allowing financial managers to make better and wiser decisions for the bottom line of their organizations. An Intelligent Character Recognition System for AP Automation is a process of extricating fields like Vendor Name, Purchase Order Number, Due Date, Total Amount, Payee Name, etc. based on their x-axis and y-axis position coordinates.
Compact Advanced Satellite 500-4 (CAS500-4), which is scheduled to be launched in 2025, is a mid-resolution satellite with a 5 m resolution developed for wide-area agriculture and forest observation. To utilize satellite images, it is important to establish a precision sensor model and establish accurate geometric information. Previous research reported that a precision sensor model could be automatically established through the process of matching ground control point (GCP) chips and satellite images. Therefore, to improve the geometric accuracy of satellite images, it is necessary to improve the GCP chip matching performance. This paper proposes an improved GCP chip matching scheme for improved precision sensor modeling of mid-resolution satellite images. When using high-resolution GCP chips for matching against mid-resolution satellite images, there are two major issues: handling the resolution difference between GCP chips and satellite images and finding the optimal quantity of GCP chips. To solve these issues, this study compared and analyzed chip matching performances according to various satellite image upsampling factors and various number of chips. RapidEye images with a resolution of 5m were used as mid-resolution satellite images. GCP chips were prepared from aerial orthographic images with a resolution of 0.25 m and satellite orthogonal images with a resolution of 0.5 m. Accuracy analysis was performed using manually extracted reference points. Experiment results show that upsampling factor of two and three significantly improved sensor model accuracy. They also show that the accuracy was maintained with reduced number of GCP chips of around 100. The results of the study confirmed the possibility of applying high-resolution GCP chips for automated precision sensor modeling of mid-resolution satellite images with improved accuracy. It is expected that the results of this study can be used to establish a precise sensor model for CAS500-4.
In this paper we present an efficient solution to rotation?invariant boundary image matching. Computing the rotation-invariant distance between image time-series is a time-consuming process since it requires a lot of Euclidean distance computations for all possible rotations. In this paper we propose a novel solution that significantly reduces the number of distance computations using the envelope-based lower bound. To this end, we first present how to construct a single envelope from a query sequence and how to obtain a lower bound of the rotation-invariant distance using the envelope. We then show that the single envelope-based lower bound can reduce a number of distance computations. This approach, however, may cause bad performance since it may incur a larger lower bound by considering all possible rotated sequences in a single envelope. To solve this problem, we present a concept of rotation interval, and using the rotation interval we generalize the envelope-based lower bound by exploiting multiple envelopes rather than a single envelope. We also propose equi-width and envelope minimization divisions as the method of determining rotation intervals in the multiple envelope approach. Experimental results show that our envelope-based solutions outperform existing solutions by one or two orders of magnitude.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.47
no.4
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pp.62-68
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2010
This work proposes a 10b 100MS/s DAC based on a segmented local matching technique primarily for small chip area. The proposed DAC employing a segmented current-steering structure shows the required high linearity even with the small number of devices and demonstrates a fast settling behavior at resistive loads. The proposed segmented local matching technique reduces the number of current cells to be matched and the size of MOS transistors while a double-cascode topology of current cells achieves a high output impedance even with minimum sized devices. The prototype DAC implemented in a 0.13um CMOS technology occupies a die area of $0.13mm^2$ and drives a $50{\Omega}$ load resistor with a full-scale single output voltage of $1.0V_{p-p}$ at a 3.3V power supply. The measured DNL and INL are within 0.73LSB and 0.76LSB, respectively. The maximum measured SFDR is 58.6dB at a 100MS/s conversion rate.
It is sometimes necessary to remove the captions and recover original images from video images already broadcast, When the number of images requiring such recovery is small, manual processing is possible, but as the number grows it would be very difficult to do it manually. Therefore, a method for recovering original image for the caption areas in needed. Traditional research on image restoration has focused on restoring blurred images to sharp images using frequency filtering or video coding for transferring video images. This paper proposes a method for automatically recovering original image using BMA(Block Matching Algorithm). We extract information on caption regions and scene change that is used as a prior-knowledge for recovering original image. From the result of caption information detection, we know the start and end frames of captions in video and the character areas in the caption regions. The direction for the recovery is decided using information on the scene change and caption region(the start and end frame for captions). According to the direction, we recover the original image by performing block matching for character components in extracted caption region. Experimental results show that the case of stationary images with little camera or object motion is well recovered. We see that the case of images with motion in complex background is also recovered.
Recently, there has been an increase in the number of people who use the smart-phone navigation for using various latest functions such as group driving and location sharing. But smart-phone has a limited storage space for one application, since a lot of applications with different purposes are installed in the smart-phone. For this reason, road network data with a large space of memory used for map matching in the device for navigation cannot be stored in the smart-phone for this reason map matching is impossible. Besides, smart-phone which doesn't use the external GPS device, provides inaccurate GPS information, compared to the device for navigation. This is why the smart-phone navigation is hard to provide accurate location determination. Therefore, this study aims to help map matching that is more accurate than the existing device for navigation, by reducing the capacity of road network data used in the device for navigation through format design of a new road network and conversion and using a database of driver's driving patterns. In conclusion, more accurate map matching was possible in the smart-phone by using a storage space more than 80% less than existing device at the intersection where many roads cross, the building forest that a lot of GPS errors occur, the narrow roads close to the highway. It is considered that more accurate location-based service would be available not only in the navigation but also in various applications using GPS information and map in the future Navigation.
This paper proposes a method of time-scale modification of polyphonic audio signals based on a sinusoidal model. The signals are modeled with sinusoidal component and noise component. A multiresolution filter bank is designed which splits the input signal into six octave-spaced subbands without aliasing and sinusoidal modeling is applied to each subband signal. To alleviate smearing of transients in time-scale modification a dynamic segmentation method is applied to subbands which determines the analysis-synthesis frame size adaptively to fit time-frequency characteristics of the subband signal. For extracting sinusoidal components and calculating their parameters matching pursuit algorithm is applied to each analysis frame of subband signal. In accordance with spectrum analysis a psychoacoustic model implementing the effect of frequency masking is incorporated with matching pursuit to provide a resonable stop condition of iteration and reduce the number of sinusoids. The noise component obtained by subtracting the synthesized signal with sinusoidal components from the original signal is modeled by line-segment model of short time spectrum envelope. For various polyphonic audio signals the result of simulation shows suggested sinusoidal modeling can synthesize original signal without loss of perceptual quality and do more robust and high quality time-scale modification for large scale factor because of representing transients without any perceptual loss.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.31
no.8
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pp.680-687
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2007
The paper presents a numerical simulation of flow of a turbulent boundary layer, representing a typical wind environment and matching a series of wind tunnel observations. The simulations are carried out at a Reynolds number of 20,000, based on the velocity U at a pseudo-height h, and large enough that the flow be effectively Reynolds number independent. Some wall models are proposed for the LES(Large Eddy Simulation) of the turbulent boundary layer over a rough surface. The Jenson number, $J=h/z_0$, based on the roughness length $z_0$, is 600 to match the wind tunnel data. The computational mesh is uniform with a spacing of h/32, as this aids rapid convergence of the multigrid solver, and the governing equations are discretised using second order finite differences within a parallel multiblock environment. The results presented include the comparison between wind tunnel measurements and LES computations of the turbulent boundary layer over rough surface.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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