This paper describes a rectification procedure that relies on a polynomial model derived from the imaging geometry without loss of accuracy. By using polynomial model, one can effectively eliminate the iterative process to find an image pixel corresponding to each output grid point. With the imaging geometry and ephemeris data, a geo-location polynomial can be constructed from grid points that are produced by solving three equations simultaneously. And, in order to correct the local distortions induced by the geometry and terrain height, a distortion model has been incorporated in the procedure, which is a function of incidence angle and height at each pixel position. With this function, it is straightforward to calculate the pixel displacement due to distortions and then pixels are assigned to the output grid by re-sampling the displaced pixels. Most of the necessary information for the construction of polynomial model is available in the leader file and some can be derived from others. For validation, sample images of ERS-l PRI and Radarsat-l SGF have been processed by the proposed method and evaluated against ground truth acquired from 1:25,000 topography maps.
Quasi-linear bright features persistently appeared on ENVISAT ASAR images as well as X-SAR images along the tidal channels in Gyung-Gi Bay, Korea during the ebb tides. These features are induced by spatial backscatter variations caused by surface convergence (divergence) through the interaction between tidal currents and bathymetry. In order to validate this mechanism, a numerical tidal model simulation is performed on the realistic bathymetry with the tidal boundary conditions. The tide model reproduces the current convergence zone along the tidal channel during the ebb tides, which exactly coincides with the location of bright line features on SAR images.
Unmanned aerial vehicles (UAVs) can capture high-resolution imagery from a variety of viewing angles and altitudes; they are generally limited to collecting images of small scenes from larger regions. To improve the utility of UAV-appropriated datasetsfor use with deep learning applications, multiple datasets created from variousregions under different conditions are needed. To demonstrate a powerful new method for integrating heterogeneous UAV datasets, this paper applies a combined segmentation network (CSN) to share UAVid and semantic drone dataset encoding blocks to learn their general features, whereas its decoding blocks are trained separately on each dataset. Experimental results show that our CSN improves the accuracy of specific classes (e.g., cars), which currently comprise a low ratio in both datasets. From this result, it is expected that the range of UAV dataset utilization will increase.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.8
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pp.1-6
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2022
In this paper, we will present the realization of a facial recognition system using the ESP32-CAM board controlled by an Arduino board. The goal is to monitor a remote location in real time via a camera that is integrated into the ESP32 IOT board. The acquired images will be recorded on a memory card and at the same time transmitted to a pc (a web server). The development of this remote monitoring system is to create an alternative between security, reception, and transmission of information to act accordingly. The simulation results of our proposed application of the facial recognition domain are very efficient and satisfying in real time.
Identifying ship types is an important process to prevent illegal activities on territorial waters and assess marine traffic of Vessel Traffic Services Officer (VTSO). However, the Terrestrial Automatic Identification System (T-AIS) collected at the ground station has over 50% of vessels that do not contain the ship type information. Therefore, this study proposes a method of identifying ship types through the Random Forest Classifier (RFC) from dynamic and static data of AIS and V-Pass for one year and the Ulsan waters. With the hypothesis that six features, the speed, course, length, breadth, time, and location, enable to estimate of the ship type, four classification models were generated depending on length or breadth information since 81.9% of ships fully contain the two information. The accuracy were average 96.4% and 77.4% in the presence and absence of size information. The result shows that the proposed method is adaptable to identifying ship types.
This study concerns the integrated gas sensor system of wire and wireless communication by using IoT(Internet of Things) technology. First, communication part is that it delivers the detection information, which transferred by wire or wireless communication and required control procedure based on a wireless module that receives the gas leakage information from wired or wireless detector, to administrator or user's terminal. Second, receiver part is that it shows the location and information, which received from the wired detector formed by a detecting sensor's node as linking with the communication part, and transfers these to the communication part. Third, wireless detector formed as a communication module of a detecting sensor node is that it detects gas leakage and transfers the information through wireless as a packet.Fourth, wired detector communicated with the receiver part and formed as a communication module of a detecting sensor node is that it detects gas leakage, transfers and shows the information as a packet. Fifth, administrator's terminal is that it receives gas leakage information by the communication part, transfers the signal by remote-control, and shut off a gas valve as responding the information. Sixth, database is that it is connected with the communication part; it sets and stores the default values for detecting smoke, CO., and temperature; it transfers this information to the communication part or sends a gas detecting signal to user's terminal. Seventh, user's terminal is that it receives each location's default value which stored and set at the database; it manages emergency situation as shutting off a gas valve through remote control by corresponding each location's gas leakage information, which transferred from the detector to the communication part by wireless.It is possible to process a high quality data regarding flammable or toxic gas by transferring the data, which measured by a sensor module of detector, to the communication part through wire and wireless. And, it allows a user to find the location by a smart phone where gas leaks. Eventually, it minimizes human life or property loss by having stability on gas leakage as well as corresponding each location's information quickly.
Seo, DooChun;Kim, Hyun-Ho;Jung, JaeHun;Lee, DongHan
Korean Journal of Remote Sensing
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v.36
no.6_2
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pp.1493-1507
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2020
The LEOP Cal/Val (Launch and Early Operation Phase Calibration/Validation) was carried out during 6 months after KOMPSAT-3A (KOMPSAT-3A Korea Multi-Purpose Satellite-3A) was launched in March 2015. After LEOP Cal/Val was successfully completed, high resolution KOMPSAT-3A has been successfully distributing to users over the past 8 years. The sub-meter high-resolution satellite image data obtained from KOMPSAT-3A is used as basic data for qualitative and quantitative information extraction in various fields such as mapping, GIS (Geographic Information System), and national land management, etc. The KARI (Korea Aerospace Research Institute) periodically checks and manages the quality of KOMPSAT-3A's product and the characteristics of satellite hardware to ensure the accuracy and reliability of information extracted from satellite data of KOMPSAT-3A. To minimize the deterioration of image quality due to aging of satellite hardware, payload and attitude sensors of KOMPSAT-3A, continuous improvement of image quality has been carried out. In this paper, the Cal/Val work-flow defined in the KOMPSAT-3A development phase was illustrated for the period of before and after the launch. The MTF, SNR, and location accuracy are the key parameters to estimate image quality and the methods of the measurements of each parameter are also described in this work. On the basis of defined quality parameters, the performance was evaluated and measured during the period of after LEOP Cal/Val. The current status and characteristics of MTF, SNR, and location accuracy of KOMPSAT-3A from 2016 to May 2020 were described as well.
Image-based 3D reconstruction is to restore the shape and color of real-world objects, and image sensors mounted on mobile platforms are used for positioning and mapping purposes in indoor and outdoor environments. Due to the increase in accidents in underground space, the location accuracy problem of underground spatial information has been raised. Image-based location estimation studies have been conducted with the advantage of being able to determine the 3D location and simultaneously identify internal damage from image data acquired from the inside of pipeline-type underground facilities. In this study, we studied 3D reconstruction based on the images acquired inside the pipe-type underground facility and reference data. An unmanned mobile system equipped with a stereo camera was used to acquire data and image data within a pipe-type underground facility where reference data were placed at the entrance and exit. Using the acquired image and reference data, the pipe-type underground facility is reconstructed to a geo-referenced 3D shape. The accuracy of the 3D reconstruction result was verified by location and length. It was confirmed that the location was determined with an accuracy of 20 to 60 cm and the length was estimated with an accuracy of about 20 cm. Using the image-based 3D reconstruction method, the position and line-shape of the pipe-type underground facility will be effectively updated.
Proceeding of Spring/Autumn Annual Conference of KHA
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1993.09a
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pp.28-32
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1993
Nowadays a lavatory an essential place in the house and located the inside of the house. But, there were few research about the lavatory so that in this study, the transition and the current condition of the lavatory in the Korean houses were examined by the related materials. The results of this study showed that: 1) Location of the lavatory in the agricultural society was decided by the relationship with other spaces. 2) The introduction of other cultures and the change of the people's perception on the lavatory influenced the change of location of the lavatory from the remote place to inside of the house. 3) The construction of apartments and development of the drain system caused the lavatory to be located next to the bedroom in the house.
Kim, Kwang-Soo;Kim, Min-Soo;Choi, Hae-Ock;Lee, Jong-Hun
Proceedings of the KSRS Conference
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1999.11a
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pp.194-197
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1999
In AVL, GIS analyze the information from the vehicles to provide commercial or other value far user. As spatial analysis functions in GIS make a new valuable information using the vehicle's position and geographic object's location, they perform an important roles to improve the management efficiency of vehicles. Most GIS however are used static data for the spatial analysis, so the research area on AVL used dynamic vehicle location has generated unsuitable result. In this study, we use GPS real time tracking data to perform spatial analysis between moving vehicle and static geographic object. The method proposed in this paper considers the driving direction of vehicle and creates the result which is located in forward of vehicle. In this paper, two spatial analysis functions, near and connectivity, are developed.
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