Purpose: We generated geospatial information of unmanned aerial vehicle based on various SW and analyzed the location accuracy of orthoimage and DSM and texture mapping of 3D mesh. Method: The same unmanned aerial image data is processed using two different SW, and spatial information is generated. Among the generated spatial information, the orthoimage and DSM were compared with the spatial information generation results of the unmanned aerial photogrammetry SW by performing quantitative analysis by calculating RMSE of horizontal position and vertical position error and performing qualitative analysis. Results: There were no significant differences in the positional accuracy of the orthoimage and DSM generated by each SW, and differences in texture mapping in 3D mesh. The creation of the 3D mesh indicated the impact of the Unmanned Aerial Photogrammetry SW. Conclusion: It is shown that there is no effect of SW on the creation of orthoimage and DSM for geospatial analysis based on unmanned aerial vehicle. However, when 3D visualization is performed, texture mapping results are different depending on SW.
Background: Underground mines have several hazards that could lead to serious consequences if they come into effect. Acquiring, evaluating, and using the real-time data from the atmospheric monitoring system and miner's positional information is crucial in deciding the best course of action. Methods: A graphical user interface-based software is developed that uses an AutoCAD-based mine map, real-time atmospheric monitoring system, and miners' positional information to guide on the shortest route to mine exit and other locations within the mine, including the refuge chamber. Several algorithms are implemented to enhance the visualization of the program and guide the miners through the shortest routes. The information relayed by the sensors and communicated by other personnel are collected, evaluated, and used by the program in proposing the best course of action. Results: The program was evaluated using two case studies involving rescue relating to elevated carbon monoxide levels and increased temperature simulating fire scenarios. The program proposed the shortest path from the miner's current location to the exit of the mine, nearest refuge chamber, and the phone location. The real-time sensor information relayed by all the sensors was collected in a comma-separated value file. Conclusion: This program presents an important tool that aggregates information relayed by sensors to propose the best rescue strategy. The visualization capability of the program allows the operator to observe all the information on a screen and monitor the rescue in real time. This program permits the incorporation of additional sensors and algorithms to further customize the tool.
In this paper, a location system with Biuetooth is proposed. By using this system we can look up the position of the Bluetooth terminal in a room. In addition, the range of retrieval is accurate because the communication range of the Bluetooth terminal is about l0m radius. The position of the terminal can be always grasped so that the system is available for the security service, the positional infomation service and tracking service.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.41
no.7
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pp.13-20
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2004
In order to set up the design of micro optical bench, optical coupling efficiencies of two sets of test benches are calculated. Simple linear connections of incoming and outgoing optical fibers with and without ball lenses are designed. Positional errors that are possible in actual fabrication processes we considered in the calculations and their tolerances are determined from -3 ㏈ conditions. For a simple fiber-to-fiber connection, the lateral misalignment should be limited to 2.7 um and tilt error 5.8o. In case of the fiber-to-fiber with ball lens, the working distance between fibers can be extended over 60 um. The optical coupling efficiency depends strongly on the positional errors of ball lenses along the optical axis, and it is also found that the lateral and vertical positional errors should be considered simultaneously in order to keep the high coupling efficiency.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.19
no.6
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pp.61-73
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2020
Real-time location-sensing technology using location information collected from IoT devices is being applied for safety management purposes in many industries, such as ports. On the other hand, positional error is always present owing to the characteristics of GPS. Therefore, accident-risk detection algorithms must consider positional error. This paper proposes an methodology of calibration for falling object accident-risk-zone approach detection algorithm considering GPS errors. A probability density function was estimated, with positional error data collected from IoT devices as a probability variable. As a result of the verification, the algorithm showed a detection accuracy of 93% and 77%. Overall, the analysis results derived according to the GPS error level will be an important criterion for upgrading algorithms and real-time risk managements in the future.
Purpose: Hyperdontia is a developmental disorder of the oral cavity. Mesiodens refers to the hyperdontia located between the maxillary central incisors. During the surgical procedure, the anesthetic method for pain control should be considered along with factors related to the surgery itself. The purpose of this study was to evaluate the effect of the impacted position of the mesiodens on the selection of sedation method and to suggest incisive foramen as a brief reference. Materials and Methods: This study included 126 patients who were scheduled for extraction of mesiodens. The selection criteria included patients with one palatally impacted inverted mesiodens accessible from the palatal gingival margin, and those with good cooperation potential in order to control for clinical information. Using cone beam computed tomography, vertical, horizontal, and palatal positional factors were measured, and the anesthetic method was determined by two examiners. The patients were grouped into vertical and horizontal groups based on the position of the incisive foramen. Data were statistically analyzed using the Mann-Whitney test, the chi-square test, and logistic regression analysis. Result: All positional factors differed between the outpatient and inpatient anesthetic groups. The vertical minimum distance from the alveolar ridge to the mesiodens (Va) and the minimum distance from the palatal surface to the crown tip of the mesiodens (Tc) were factors affecting the choice of anesthetic method. The distribution of the vertical and horizontal positional groups differed between the outpatient and inpatient anesthetic groups. Conclusion: The incisive foramen can be used as a brief reference to determine the appropriate anesthetic method. Referral for inpatient anesthesia may be a priority if they are in the V2H2 group with Va ≥5 mm, and Tc ≥6 mm, and outpatient sedation may be considered if they are in the V1H1 group with Va ≤1.5 mm, and Tc ≤2.5 mm.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.46
no.1
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pp.163-181
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2012
We investigated how useful video tags were in summarizing video speech and how valuable positional information was for speech summarization. Furthermore, we examined the similarity among sentences selected for a speech summary to reduce its redundancy. Based on such analysis results, we then designed and evaluated a method for automatically summarizing speech transcripts using a modified Maximum Marginal Relevance model. This model did not only reduce redundancy but it also enabled the use of social tags, title words, and sentence positional information. Finally, we compared the proposed method to the Extractor system in which key sentences of a video speech were chosen using the frequency and location information of speech content words. Results showed that the precision and recall rates of the proposed method were higher than those of the Extractor system, although there was no significant difference in the recall rates.
It is frequently pointed out that the conventional field survey for natural environment has may limitations in terms of positional accuracy, real-time GIS data acquisition, and economic efficiency. The aim of this research was to develop an on site real-time mapping technique that enables the surveyor to input data in the field. The idea is based upon the recent trends in the field of Telecommunication and Information Technology that uses a GPS, wireless network computing, moving computing, etc. A virtual office approach has been adopted, in which a portable computer is linked to a GPS and field workers record data on the computer at the site and analyse data on site. This field mapping system has shown to be much less susceptible to the positional accuracy than that of th conventional approach. The Graphic User Interface, in particular, were ideally suited to combining positional information with attribute data which changes with every survey points. This interface allows users to interactively display and query GIS layers reproduced from the past survey results. The GIS database stored in the virtual office will serve to carry out a highly reliable survey since it could play a crucial role in identifying temporal and spatial changes occurred in the site. It is expected that integrated utilization of field data among the related agencies would be increased much more than before since the virtual office survey would be a powerful tool to ensure geometric fidelity in GIS database creation process. This paper also discusses the limitations and future direction of the present prototype research.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.29
no.6
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pp.677-685
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2011
In order to enhance public transportation and to maintain information credibility, improvement of accuracy regarding route and positional information of public transport is very significant. There have been a variety of methods using GPS to measure accuracy of location-based services. However, the researches of evaluation regarding kinematic position of linear objects measured by vehicle/kinematic GPS are still insufficient. That's why our paper aims to suggest method of evaluation accuracy on a real-time bus route surveyed by GPS by SBM(Single Buffering Method). To make it come true, we compared the findings on the static and dynamic positioning by using PP(Point Positioning), DGPS and GPS/INS integrated systems and analyzed the accuracy and error effects among them, focusing on Anyang city. Consequently, we can find out that in case of P.P. comparing positioning accuracy between RTK DGPS and GPS/INS, both of them have survey result within a margin of error of 5m. More importantly, we can evaluate positional accuracy of each GPS system based on the work provision of a public survey such as error for P.P.(14.5m, 18.1m), DGPS(16.9m, 18.5m), and GPS/INS(18.4m, 18.5m). We are expecting that proposed method in our paper can be utilized in a wide range of categories such as feasibility testing of GPS field survey and high accuracy of positioning for Bus Information System.
Ji Hun Bae;Ju Hwan Lee;Gwang Hyun Yu;Gyeong Ju Kwon;Jin Young Kim
Smart Media Journal
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v.12
no.1
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pp.9-16
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2023
Recently, a convolutional neural network (CNN) based system is being developed to overcome the limitations of human resources in the apple quality classification of farmhouse. However, since convolutional neural networks receive only images of the same size, preprocessing such as sampling may be required, and in the case of oversampling, information loss of the original image such as image quality degradation and blurring occurs. In this paper, in order to minimize the above problem, to generate a image patch based graph of an original image and propose a random walk-based positional encoding method to apply the graph transformer model. The above method continuously learns the position embedding information of patches which don't have a positional information based on the random walk algorithm, and finds the optimal graph structure by aggregating useful node information through the self-attention technique of graph transformer model. Therefore, it is robust and shows good performance even in a new graph structure of random node order and an arbitrary graph structure according to the location of an object in an image. As a result, when experimented with 5 apple quality datasets, the learning accuracy was higher than other GNN models by a minimum of 1.3% to a maximum of 4.7%, and the number of parameters was 3.59M, which was about 15% less than the 23.52M of the ResNet18 model. Therefore, it shows fast reasoning speed according to the reduction of the amount of computation and proves the effect.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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