다양한 형태의 미들웨어가 레거시 시스템과 신규 시스템의 통합을 위해 고안되었다. 미들웨어의 대표적인 형태로는 RPC(Remote Procedure Call), MOM(Message Oriented Middleware), TM(Transaction processing Monitor) 등이 있다. MOM 방식의 대표적인 모델인 PS(Publish/Subscribe)는 시스템의 결합도(coupling)가 낮고 낮은 결합도로 인해 높은 확장성(Scalability)를 얻을 수 있다는 장점이 있으나 한편으로는 응집도(cohesiveness) 또한 낮아진다는 단점이 있다. 이에 비해 RPC 방식은 응집도가 높으나 결합도 역시 높다는 단점이 있다. 본 논문에서는 RPC와 PS의 단점을 서로 상쇄시킬 수 있는 하이브리드 모델의 설계와 구현 방안을 제안한다.
KOMPSAT-3(또는 다목적 실용위성 3호)는 한국항공우주연구원의 고해상도 광학 관측임무를 가지고 2012년 5월 18일에 발사되었으며, 지상좌표 획득을 위해 RPC를 제공하고 있다. 그러나 제공 RPC는 내 외부표정요소 오차의 영향을 가지고 있으므로 이에 대한 조정이 필요하다. 본 연구는 KOMPSAT-3 위성영상 제공 RPC의 적합한 조정모델을 찾기 위하여 6가지 유형의 조정모델을 적용하였다. 그 결과, 조정계수 2개와 6개의 결과오차 차이가 0.1m 내외로 나타났다. 따라서 KOMPSAT-3 위성영상의 RPC 조정방법은 기준점 개수가 가장 적게 소요되는 2개 조정계수로 제안하였다. 이 방법으로 기준점 개수 증가에 따른 조정 RPC의 정확도 분석결과, 한 개 기준점만을 사용하더라도 최대오차 3m를 넘지 않았다. 결과적으로 본 연구에 사용된 KOMPSAT-3 입체영상의 제공 RPC는 2개 조정계수를 적용할 수 있을 것으로 판단한다.
분자 홀로그램(H) QSAR 방법으로 일련의 새로운 2-alkoxyphenyl-3-phenylthioisoindoline-1-one 유도체들의 구조 변화에 따른 저항성(RPC) 및 감수성(SPC) 고추역병균주(Phytopthora capsici)에 대한 살균활성 관계를 연구하였다. 두 균주에 대한 살균활성에 관한 HQSAR 모델(RPC: RI-B 및 SPC: SII-A)들은 예측성($r^2_{cv.}$ 또는 $q^2=0.806{\sim}0.865$)과 상관성($r^2_{ncv.}=0.921{\sim}0.952$)에 근거하여 매우 높은 통계값들을 나타내었다. 이에 근거하여 HQSAR 모델들은 RPC 보다는 SPC에 대하여 양호한 살균활성을 나타내는 경향을(SPC> RPC) 보였다. 특히, atomic contribution map으로부터 RPC 균주의 선택적인 살균활성은 2-fluoro-4-chloro-5-alkoxyanilino 기에 의존적임을 확인하였다.
This paper presents on adjustment methods of the vendor-provided RPC(Rational Polynomial Coefficient) of GEO-level stereo images for the IKONOS satellite. RPC are adjusted with control points by the first-order polynomial and the block adjustment method in this study. As results, the maximum error of 3D ground coordinates by the adjusted RPC model did not exceed 4m. The block adjustment method is more stability than the first-order polynomial method.
KOMPSAT-2와 같은 고해상 위성영상은 대상영역의 3차원 위치결정을 위하여 RPC(Rational Polynomial Coefficient)가 포함된 자료를 제공한다. 그러나 RPC로 계산된 영상기하는 일정량의 편이(systematic errors)를 지니고 있는 상태이며, 이를 보정하기 위해서는 수 개 이상의 지상기준점(ground control point)이 필요하다. 이에 본 논문에서는 지상기준점 없이 입체영상(stereo pair)과 SRTM(Shuttle Radar Topography Mission) DEM(Digital Elevation Model) 사이의 대응점(tie point)만을 이용하여 자동으로 영상 기하를 보정하는 효과적인 방법을 제안하였다. 이러한 방법은 4가지 단계를 포함 한다: 1) 대응점 추출, 2) 대응점에 대한 지상좌표 결정, 3) SRTM DEM을 이용한 지상좌표의 보정, 4) RPC 보정 모델의 파라미터 결정. 우리는 KOMPSAT-2 입체영상을 이용하여 제안된 방법의 성과를 입증하였다. 검사점(check point)을 통해 계산된 RMSE(Root Mean Square Error)는 X와 Y, Z방향으로 각각 약 3.55 m, 9.70 m, 3.58 m를 나타냈다. 이는 SRTM DEM을 이용하여 RPC가 지닌 편이를 X, Y 및 Z 모든방향에 대하여 10 m이내의 정확도로 자동보정할 수 있다는 것을 의미한다.
High Strength steel reinforced Reactive Powder Concrete (RPC) Beam is a new type of beams which has evident advantages than the conventional concrete beams. However, there is limited research on the shear bearing capacity of high-strength steel reinforced RPC structures, and there is a lack of theoretical support for structural design. In order to promote the application of high-strength steel reinforced RPC structures in engineering, it is necessary to select a shear model and derive applicable calculation methods. By considering the shear span ratio, steel fiber volume ratio, longitudinal reinforcement ratio, stirrup ratio, section shape, horizontal web reinforcement ratio, stirrup configuration angle and other variables in the shear test of 32 high-strength steel reinforced RPC beams, the applicability of three theoretical methods to the shear bearing capacity of high-strength steel reinforced RPC beams was explored. The plasticity theory adopts the RPC200 biaxial failure criterion, establishes an equilibrium equation based on the principle of virtual work, and derives the calculation formula for the shear bearing capacity of high-strength steel reinforced RPC beams; Based on the Strut and Tie Theory, considering the softening phenomenon of RPC, a failure criterion is established, and the balance equation and deformation coordination condition of the combined force are combined to derive the calculation formula for the shear bearing capacity of high-strength reinforced RPC beams; Based on the Rankine theory and Rankine failure criterion, taking into account the influence of size effects, a calculation formula for the shear bearing capacity of high-strength reinforced RPC beams is derived. Experimental data is used for verification, and the results are in good agreement with a small coefficient of variation.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.631-634
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2006
Three main important sources for establishing GIS are the orthomap in scale 1:5 000 with Ground Sampling Distance of 0,5m; DEM/DTM data with height error of ${\pm}$1,0m and topographic map in scale 1: 10 000. The new era with Very High Resolution Satellite (VHRS) images as IKONOS, QuickBird, EROS, OrbView and other ones having Ground Sampling Distance (GSD) even lower than 1m has been in potential for producing orthomap in large scale 1:5 000, to update existing maps, to compile general-purpose or thematic maps and for GIS. The accuracy of orthomap generated from VHRS image affects strongly on GIS reliability. Nevertheless, orthomap accuracy taken from VHRS image is at first dependent on chosen sensor geometrical models. This paper presents, at fist, theoretical basic of the Rational Polynomial Coefficient (RPC) model installed in the commercial ImageStation Systems, realized for orthorectifying VHRS images. The RPC model of VHRS image is a replacement camera mode that represents the indirect relation between terrain and its image acquired on the flight orbit. At the end of this paper the practical accuracies of IKONOS and QuickBird image orthorectified by RPC model on Canadian PCI Geomatica System have been presented. They are important indication for practical application of producing digital orthomaps.
RFM은 OGC (Open GIS Consortium)에서 권고하는 지구관측영상에 대한 표준기하모델 중 하나이다. 또한 RFM은 1m의 공간해상도를 제공하는 상업목적의 위성 IKONOS의 최종 사용자를 위한 센서 모델로서 RPC를 RFM을 위한 매개변수로서 영상과 함께 제공하고 있다. 그러나 영상의 최종사용자가 더욱 정확한 공간정보의 획득을 위해 추가적인 노력을 시도하는 경우, IKONOS는 물리적 센서모델을 위한 보조적인 정보의 제공이 미흡하기 때문에 추상적인 센서모델이나 수학적인 센서모델을 도입하게 된다. Pushbroom DLT와 같은 추상적인 센서모델을 적용하기 위해서는 영상 전체에 고르게 분포하는 다수의 GCP를 관측해야 하며, RFM과 같은 수학적인 센서모델을 적용하기 위해서도 더욱 많은 수의 GCP가 필요하게 된다. 따라서 가장 효율적인 방법은 가장 적은 수의 기준점을 이용하여 영상과 함께 제공되는 RPC를 개선하는 방법이다. 본 논문에서는 소수의 추가적인 UP를 이용하여 IKONOS의 RPC를 개량하는 2가지 방법을 제안한다. 첫 번째는 소수의 지상기준점과 normalized cubic 내에 설치된 가상의 기준점을 이용하여 RPC를 갱신하는 방법이고, 두 번째는 매개변수에 대한 관측을 도입하여 $1^{\sim}5$개의 소수 지상기준점 만으로 RPC를 갱신하는 방법이다. 본 연구에서 갱신된 RPC는 검사점을 통해 검증한 결과 갱신 전보다 RMSE가 50% 정도 개선된 것을 확인할 수 있었다.
The KOMPSAT-2 MSC(Multi-Spectral Camera), with high spatial resolution, is currently under development and will be launched in the end of 2004. A sensor model relates a 3-D ground position to the corresponding 2-D image position and describes the imaging geometry that is necessary to reconstruct the physical imaging process. The Rational Function Model (RFM) has been considered as a generic sensor model. form. The RFM is technically applicable to all types of sensors such as frame, pushbroom, whiskbroom and SAR etc. With the increasing availability of the new generation imaging sensors, accurate and fast rectification of digital imagery using a generic sensor model becomes of great interest to the user community. This paper describes the procedure to generation of the RPC (Rational Polynomial Coefficients) for KOMPSAT-2 MSC.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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