• 대한원격탐사학회지
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• 제24권5호
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• pp.497-506
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• 2008

The needs for digital models of real environment such as 3D terrain or cyber city model are increasing. Most of applications related with modeling and simulation require virtual environment constructed from geospatial information of real world in order to guarantee reliability and accuracy of the simulation. The most fundamental data for building virtual environment, terrain elevation and orthogonal imagery is acquired from optical sensor of satellite or airplane. Providing interoperable and reusable digital model is important to promote practical application of high-resolution satellite imagery. This paper presents the new research regarding representation of geospatial information, especially for 3D shape and appearance of virtual terrain. and describe framework for constructing real-time 3D model of large terrain based on high-resolution satellite imagery. It provides infrastructure of 3D simulation with geographical context. Web architecture, XML language and open protocols to build a standard based 3D terrain are presented. Details of standard-based approach for providing infrastructure of real-time 3D simulation using high-resolution satellite imagery are also presented. This work would facilitate interchange and interoperability across diverse systems and be usable by governments, industry scientists and general public.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1995년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.396-399
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• 1995

In this study, Acquisition system is proposed to acquire 3 dimensional data of the free surface model using direct pulse control to machining center. Todo this, I/F to connect between manual operating handle and computer is made, and 3 dimensional shape measuring algorithm using Z-map is applied. The 3 dimensional shape data of the free surface model measured by laser displacement sensor and electric touch probe are achieved directly. Performance of the proposed system is evaluated through measurement of various shape model.

• 한국측량학회지
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• 제26권3호
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• pp.311-320
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• 2008

라이다는 레이저 펄스를 이용해서 대상표면에서 추출된 조밀한 3차원 좌표를 신속하게 취득할 수 있어서 대상물의 3차원 모델을 자동으로 생성하는 것에 효과적으로 이용된다. 이러한 장점에 힘입어 국방 및 안보 분야에서 특히 지능형 유도 미사일과 유무인 정찰기에 라이다의 적용이 빠르게 증가하고 있다. 이에 본 연구는 라이다의 활용가능성을 사전에 검증하기 위해 라이다데이터를 시뮬레이션을 통해 생성하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 라이다를 구성하는 GPS, IMU, LS의 기하모델링을 통해 레이저 펄스의 3차원 좌표를 계산하는 센서 방정식을 유도하였고, 이를 기반으로 주어진 시스템변수, 비행경로 및 자세, 시스템오차, 기준 DEM 등을 입력으로 모의 라이다데이터를 생성하는 프로그램을 개발하였다. 도심지역의 모의 라이다데이터 생성에 적용하였고, 생성된 데이터를 분석하여 시뮬레이션의 정확도 및 활용성을 확인하였다. 본 연구에서 개발된 시뮬레이터는 활용 알고리즘 개발을 위해 필요한 다양한 실험 데이터를 경제적으로 제공하고, 나아가 최적의 비행 및 시스템 변수의 설정에 기여할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권12호
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• pp.525-534
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• 2023

가스 누출 감지 시스템은 가스의 폭발성과 독성으로 인한 인명 피해를 최소화할 핵심적인 장치이다. 누출 감지 시스템은 대부분 단일 센서를 활용한 방식으로, 가스 센서나 열화상 카메라를 통한 검출 방식으로 진행되고 있다. 이러한 단일 센서 활용의 가스 누출감지 시스템 성능을 고도화하기 위하여, 본 연구에서는 가스 센서와 열화상 이미지 데이터에 멀티모달형 딥러닝을 적용한 연구를 소개한다. 멀티모달 공인 데이터셋인 MultimodalGasData를 통해 기존 논문과의 성능을 비교하였고, 가스 센서와 열화상 카메라의 단일모달 모델을 기반하여 네 가지 멀티모달 모델을 설계 및 학습하였다. 이를 통해 가스 센서와 열화상 카메라는 각각 1D CNN, GasNet 모델이 96.3%와 96.4%의 가장 높은 성능을 보였다. 앞선 두 단일모달 모델을 기반한 Early Fusion 형식의 멀티모달 모델 성능은 99.3%로 가장 높았으며, 또한 기존 논문의 멀티모달 모델 대비 3.3% 높았다. 본 연구의 높은 신뢰성을 갖춘 가스 누출 감지 시스템을 통해 가스 누출로 인한 추가적인 피해가 최소화되길 기대한다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제20권3호
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• pp.143-152
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• 2022

The ongoing adoption of 5G will increase the data traffic, throughput, multimedia services, and power consumption for future wireless applications and services, including sensor and mobile networks. Multipath fading on wireless channels also reduces the system performance and increases energy consumption. To address these issues, device-to-device (D2D) and cooperative communications have been proposed. In this study, we propose two inter-clustering models using the relay selection method to improve system performance and increase energy efficiency in cooperative D2D networks. We develop two inter-clustering models and present their respective algorithms. Subsequently, we run a computer simulation to evaluate each model's outage probability (OP) performance, throughput, and energy efficiency. The simulation results show that inter-clustering model II has the lowest OP, highest throughput, and highest energy efficiency compared with inter-clustering model I and the conventional inter-clustering-based multirelay method. These results demonstrate that inter-clustering model II is well-suited for use in 5G overlay D2D and cellular communications.

• ETRI Journal
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• 제37권3호
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• pp.606-616
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• 2015

In this paper, we propose a novel method for road recognition using 3D point clouds based on a Markov random field (MRF) framework in unstructured and complex road environments. The proposed method is focused on finding a solution for an analysis of traversable regions in challenging environments without considering an assumption that has been applied in many past studies; that is, that the surface of a road is ideally flat. The main contributions of this research are as follows: (a) guidelines for the best selection of the gradient value, the average height, the normal vectors, and the intensity value and (b) how to mathematically transform a road recognition problem into a classification problem that is based on MRF modeling in spatial and visual contexts. In our experiments, we used numerous scans acquired by an HDL-64E sensor mounted on an experimental vehicle. The results show that the proposed method is more robust and reliable than a conventional approach based on a quantity evaluation with ground truth data for a variety of challenging environments.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권3호
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• pp.1076-1094
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• 2022

Technology for emotion recognition is an essential part of human personality analysis. To define human personality characteristics, the existing method used the survey method. However, there are many cases where communication cannot make without considering emotions. Hence, emotional recognition technology is an essential element for communication but has also been adopted in many other fields. A person's emotions are revealed in various ways, typically including facial, speech, and biometric responses. Therefore, various methods can recognize emotions, e.g., images, voice signals, and physiological signals. Physiological signals are measured with biological sensors and analyzed to identify emotions. This study employed two sensor types. First, the existing method, the binary arousal-valence method, was subdivided into four levels to classify emotions in more detail. Then, based on the current techniques classified as High/Low, the model was further subdivided into multi-levels. Finally, signal characteristics were extracted using a 1-D Convolution Neural Network (CNN) and classified sixteen feelings. Although CNN was used to learn images in 2D, sensor data in 1D was used as the input in this paper. Finally, the proposed emotional recognition system was evaluated by measuring actual sensors.

• Smart Structures and Systems
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• 제10권4_5호
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• pp.411-426
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• 2012

The Canton Tower (formerly named Guangzhou New TV Tower) of 610 m high has been instrumented with a long-term structural health monitoring (SHM) system consisting of over 700 sensors of sixteen types. Under the auspices of the Asian-Pacific Network of Centers for Research in Smart Structures Technology (ANCRiSST), an SHM benchmark problem for high-rise structures has been developed by taking the instrumented Canton Tower as a host structure. This benchmark problem aims to provide an international platform for direct comparison of various SHM-related methodologies and algorithms with the use of real-world monitoring data from a large-scale structure, and to narrow the gap that currently exists between the research and the practice of SHM. This paper first briefs the SHM system deployed on the Canton Tower, and the development of an elaborate three-dimensional (3D) full-scale finite element model (FEM) and the validation of the model using the measured modal data of the structure. In succession comes the formulation of an equivalent reduced-order FEM which is developed specifically for the benchmark study. The reduced-order FEM, which comprises 37 beam elements and a total of 185 degrees-of-freedom (DOFs), has been elaborately tuned to coincide well with the full-scale FEM in terms of both modal frequencies and mode shapes. The field measurement data (including those obtained from 20 accelerometers, one anemometer and one temperature sensor) from the Canton Tower, which are available for the benchmark study, are subsequently presented together with a description of the sensor deployment locations and the sensor specifications.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권2호
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• pp.67-74
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• 2017

본 논문은 손목 착용형 웨어러블 기기를 착용한 사용자의 걸음걸이에서 흔들리는 팔의 패턴을 통하여 사용자를 인증하는 방법을 제안한다. 기기에 내장된 가속도 센서를 이용하여 샘플링된 3축 가속도 센서 데이터를 수집한다. 수집한 데이터를 신호처리 기법을 통해 변환하여 걸음의 주기를 찾고, 푸리에 변환으로 걸음걸이의 주파수와 크기를 특징으로 추출하여, 2D 혼합 가우시안 모델(GMM)로 학습한 뒤, 신뢰구간 검증 방식으로 테스트한다. 실험결과 95%의 신뢰구간에서 사용자 평균 92%로 사용자를 인증함을 보였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권6호
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• pp.1259-1268
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• 2004

제한된 훈련장안에서 실전에 대비한 훈련이 되려면, 다양한 전투상황이 부여된 현실감 있는 모의훈련이 필수적이다. 본 논문에서는 현실감 있는 모의훈련을 위해 가상영상이 아닌 지상기반 CCD 카메라영상에 지정된 시나리오대로 가상표적을 전시하는 방법을 제안한다. 이를 위해 고해상도 GeoTIFF(Geographic Tag Image File Format) 위성 영상과 DTED(Digital Terrain Elevation Data)를 이용하여 현실감 있는 3차원 모델을 생성(운용자용)하고, 입력된 CCD 영상(운용자, 훈련자용)으로부터 도로를 추출하였다. 위성영상과 지상기반 센서영상은 관측위치, 분해능, 스케일 등에 많은 차이가 있어 특징기반 정합이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 영상 워핑함수인 TPS(Thin-Plate Spline) 보간 함수를 일치하는 두개의 제어점 집합에 적용하여 3차원 모델에 표시된 이동경로를 따라 CCD 영상에서도 표적이 전시되는 이동 동기화 방법을 제안하였다. 실험환경은 Pentium4 1.8MHz(RAM 512M)의 PC 2대를 사용하였으며, 실험 영상은 대전지역의 위성영상과 CCD 영상을 이용, 제안한 알고리즘의 유효성을 입증하였다.