Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.40
no.3
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pp.239-247
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2022
Cities are becoming more complex due to rapid industrialization and population growth in modern times. In particular, urban areas are rapidly changing due to housing site development, reconstruction, and demolition. Thus accurate road information is necessary for various purposes, such as High Definition Map for autonomous car driving. In the case of the Republic of Korea, accurate spatial information can be generated by making a map through the existing map production process. However, targeting a large area is limited due to time and money. Road, one of the map elements, is a hub and essential means of transportation that provides many different resources for human civilization. Therefore, it is essential to update road information accurately and quickly. This study uses Semantic Segmentation algorithms Such as LinkNet, D-LinkNet, and NL-LinkNet to extract roads from drone images and then apply hyperparameter optimization to models with the highest performance. As a result, the LinkNet model using pre-trained ResNet-34 as the encoder achieved 85.125 mIoU. Subsequent studies should focus on comparing the results of this study with those of studies using state-of-the-art object detection algorithms or semi-supervised learning-based Semantic Segmentation techniques. The results of this study can be applied to improve the speed of the existing map update process.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.17
no.6
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pp.1249-1258
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2022
Marine debris is defined as a substance that is intentionally or inadvertently left on the shore or is introduced or discharged into the ocean, which has or is likely to have a harmful effect on the marine environments. In this study, the detection of marine debris and the analysis of the amount of change on marine debris were performed using the object detection method for an efficient method of identifying the quantity of marine debris and analyzing the amount of change. The study area is Yuho Mongdol Beach in the northeastern part of Geoje Island, and the amount of change was analyzed through images collected at 15-minute intervals for 32 days from September 12 to October 14, 2022. Marine debris detection using YOLOv5x, a one-stage object detection model, derived the performance of plastic bottles mAP 0.869 and styrofoam buoys mAP 0.862. As a result, marine debris showed a large decrease at 8-day intervals, and it was found that the quantity of Styrofoam buoys was about three times larger and the range of change was also larger.
Here, the surface characteristics of the dielectric were controlled by introducing the self-assembled monolayers (SAMs) as the intermediate layers on the surface of the AlOx dielectric, and the electrical performances of the organic charge modulated transistor (OCMFET) were significantly improved. The organic intermediate layer was applied to control the surface energy of the AlOx gate dielectric acting as a capacitor plate between the control gate (CG) and the floating gate (FG). By applying the intermediate layers on the gate dielectric surface, and the field-effect mobility (μOCMFET) of the OCMFET devices could be efficiently controlled. We used the four kinds of SAM materials, octadecylphosphonic acid (ODPA), butylphosphonic acid (BPA), (3-bromopropyl)phosphonic acid (BPPA), and (3-aminopropyl)phosphonic acid (APPA), and each μOCMFET was measured at 0.73, 0.41, 0.34, and 0.15 cm2V-1s-1, respectively. The results could be suggested that the characteristics of each organic SAM intermediate layer, such as the length of the alkyl chain and the type of functionalized end-group, can control the electrical performances of OCMFET devices and be supported to find the optimized fabrication conditions, as an efficient sensing platform device.
Forest biomass surveys are regularly conducted to assess and manage forests as carbon sinks. LiDAR (Light Detection and Ranging), a remote sensing technology, has attracted considerable attention, as it allows for objective acquisition of forest structure information with minimal labor. In this study, we propose a method for estimating overstory and understory biomass in forest stands using backpack laser scanning (BPLS) and unmanned aerial vehicle laser scanning (UAV-LS), and assessed its accuracy. For overstory biomass, we analyzed the accuracy of BPLS and UAV-LS in estimating diameter at breast height (DBH) and tree height. For understory biomass, we developed a multiple regression model for estimating understory biomass using the best combination of vertical structure metrics extracted from the BPLS data. The results indicated that BPLS provided accurate estimations of DBH (R2 =0.92), but underestimated tree height (R2 =0.63, bias=-5.56 m), whereas UAV-LS showed strong performance in estimating tree height (R2 =0.91). For understory biomass, metrics representing the mean height of the points and the point density of the fourth layer were selected to develop the model. The cross-validation result of the understory biomass estimation model showed a coefficient of determination of 0.68. The study findings suggest that the proposed overstory and understory biomass survey methods using BPLS and UAV-LS can effectively replace traditional biomass survey methods.
In this study, a CNT fiber flexible electrode grafted with CuO nanoparticles (CuO NPs) and polyaniline (PANI) was developed and applied to a nonenzymatic electrochemical sensor for H2O2 detection. CuO NPs/PANI/CNT fiber electrode was fabricated through the synthesis and deposition of PANI and CuO NPs on the CNT fiber surface using an electrochemical method. Surface morphology and elemental composition of the CuO NPs/PANI/CNT fiber electrode were characterized by scanning electron microscope with energy dispersive X-ray spectrometry. And its electrochemical characteristics were investigated by cyclic voltammetry (CV), electrochemical impedance spectroscopy (EIS) and chronoamperometry (CA). Compared with a bare CNT fiber as a control group, the CuO NPs/PANI/CNT fiber electrode showed a 4.78-fold increase in effective surface area and a 8.33-fold decrease in electron transfer resistance, which leads to excellent electrochemical properties such as a good electrical conductivity and an efficient electron transfer. These improved characteristics were due to the synergistic effect through the grafting of CNT fiber, PANI and CuO NPs. As a result, this electrode enhanced the H2O2 sensing performance.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.43
no.6
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pp.883-896
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2023
As human activities in Korea are spread throughout the mountains, forest fires often affect residential areas, infrastructure, and other facilities. Hence, it is necessary to detect fire-damaged areas quickly to enable support and recovery. Remote sensing is the most efficient tool for this purpose. Fire damage detection experiments were conducted on the east coast of Korea. Because this area comprises a mixture of forest and artificial land cover, data with low resolution are not suitable. We used Sentinel-2 multispectral instrument (MSI) data, which provide adequate temporal and spatial resolution, and the k-nearest neighbor (kNN) algorithm in this study. Six bands of Sentinel-2 MSI and two indices of normalized difference vegetation index (NDVI) and normalized burn ratio (NBR) were used as features for kNN classification. The kNN classifier was trained using 2,000 randomly selected samples in the fire-damaged and undamaged areas. Outliers were removed and a forest type map was used to improve classification performance. Numerous experiments for various neighbors for kNN and feature combinations have been conducted using bi-temporal and uni-temporal approaches. The bi-temporal classification performed better than the uni-temporal classification. However, the uni-temporal classification was able to detect severely damaged areas.
Dong-Hyun Kwak;Seung-il Jeon;Jung-rak Choi;Min-Seok Han
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.16
no.6
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pp.478-488
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2023
This paper investigates the naval application of laser communication as a potential replacement for traditional acoustic wave communication in underwater environments. We developed a laser transceiver using Arduino and MATLAB, conducting a water tank experiment to validate communication feasibility across diverse underwater conditions. In the first experiment, when transmitting data through a laser, the desired message was converted into data and transmitted, received, and confirmed to be converted into the correct message. In the second experiment, the operation of communication in underwater situations was confirmed, and in the third experiment, the intensity of light was measured using the CDS illuminance sensor module and the limits of laser communication were measured and confirmed in various underwater situations. Additionally, MATLAB code was employed to gather data on salinity, water temperature, and water depth for calculating turbidity. Optimal wavelength values (532nm, 633nm, 785nm, 1064nm) corresponding to calculated turbidity levels (5, 20, 55, 180) were determined and presented. The study then focuses on analyzing potential applications in naval tactical communication, remote sensing, and underwater drone control. Finally, we propose measures for overcoming current technological limitations and enhancing performance.
The creation of vertically aligned one-dimensional (1D) nanostructures through the decoration of n-type tin oxide (SnO2) on p-type chromium oxide (Cr2O3) constitutes an effective strategy for enhancing gas sensing performance. These heterostructures are deposited in multiple stages using a glancing angle deposition technique with an electron beam evaporator, resulting in a reduction in the surface porosity of the nanorods as SnO2 is incorporated. In comparison to Cr2O3 films, the bare Cr2O3 nanorods exhibits a response 3.3 times greater to 50 ppm H2S at 300℃, while the SnO2-decorated Cr2O3 nanorods demonstrate an eleven-fold increase in response. Furthermore, when subjected to various gases (CH4, H2S, CO2, H2), a notable selectivity toward H2S is observed. This study paves the way for the development of p-type semiconductor sensors with heightened selectivity and sensitivity towards H2S, thus advancing the prospects of gas sensor technology.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.27
no.1
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pp.115-127
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2024
This research aimed to construct models with various structures based on the Transformer module and to perform land cover classification, thereby examining the applicability of the Transformer module. For the classification of land cover, the Unet model, which has a CNN structure, was selected as the base model, and a total of four deep learning models were constructed by combining both the encoder and decoder parts with the Transformer module. During the training process of the deep learning models, the training was repeated 10 times under the same conditions to evaluate the generalization performance. The evaluation of the classification accuracy of the deep learning models showed that the Model D, which utilized the Transformer module in both the encoder and decoder structures, achieved the highest overall accuracy with an average of approximately 89.4% and a Kappa coefficient average of about 73.2%. In terms of training time, models based on CNN were the most efficient. however, the use of Transformer-based models resulted in an average improvement of 0.5% in classification accuracy based on the Kappa coefficient. It is considered necessary to refine the model by considering various variables such as adjusting hyperparameters and image patch sizes during the integration process with CNN models. A common issue identified in all models during the land cover classification process was the difficulty in detecting small-scale objects. To improve this misclassification phenomenon, it is deemed necessary to explore the use of high-resolution input data and integrate multidimensional data that includes terrain and texture information.
Kwak, Sung-Woo;Ahn, Gil Hoon;Park, Iljin;Ham, Young Soo;Dreyer, Jonathan
Journal of Radiation Protection and Research
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v.39
no.1
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pp.54-60
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2014
IAEA has employed various types of radiation detectors - HPGe, NaI, CZT - for accountancy of nuclear material. Among them, HPGe has been mainly used in verification activities required for high accuracy. Due to its essential cooling component(a liquid-nitrogen cooling or a mechanical cooling system), it is large and heavy and needs long cooling time before use. New hand-held portable HPGe has been developed to address such problems. This paper deals with results of performance evaluation test of the new hand-held portable HPGe prototype which was used during IAEA's inspection activities. Radioactive spectra obtained with the new portable HPGe showed different characteristics depending on types and enrichments of nuclear materials inspected. Also, Gamma-rays from daughter radioisotopes in the decay series of $^{235}U$ and $^{238}U$ and characteristic x-rays from uranium were able to be remarkably separated from other peaks in the spectra. A relative error of enrichment measured by the new portable HPGe was in the range of 9 to 27%. The enrichment measurement results didn't meet partially requirement of IAEA because of a small size of a radiation sensing material. This problem might be solved through a further study. This paper discusses how to determine enrichment of nuclear material as well as how to apply the new hand-held portable HPGe to safeguard inspection. There have been few papers to deal with IAEA inspection activity in Korea to verify accountancy of nuclear material in national nuclear facilities. This paper would contribute to analyzing results of safeguards inspection. Also, it is expected that things discussed about further improvement of a radiation detector would make contribution to development of a radiation detector in the related field.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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