La, Phu Hien;Jeon, Min Cheol;Eo, Yang Dam;Nguyen, Quang Minh;Lee, Mi Hee;Pyeon, Mu Wook
한국측량학회지
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제34권2호
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pp.121-132
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2016
This study proposes an approach for simulating high spatial resolution satellite images acquired under arbitrary sun-sensor geometry using existing images and 3D (three-dimensional) data. First, satellite images, having significant differences in spectral regions compared with those in the simulated image were transformed to the same spectral regions as those in simulated image by using the UPDM (Universal Pattern Decomposition Method). Simultaneously, shadows cast by buildings or high features under the new sun position were modeled. Then, pixels that changed from shadow into non-shadow areas and vice versa were simulated on the basis of existing images. Finally, buildings that were viewed under the new sensor position were modeled on the basis of open library-based 3D reconstruction program. An experiment was conducted to simulate WV-3 (WorldView-3) images acquired under two different sun-sensor geometries based on a Pleiades 1A image, an additional WV-3 image, a Landsat image, and 3D building models. The results show that the shapes of the buildings were modeled effectively, although some problems were noted in the simulation of pixels changing from shadows cast by buildings into non-shadow. Additionally, the mean reflectance of the simulated image was quite similar to that of actual images in vegetation and water areas. However, significant gaps between the mean reflectance of simulated and actual images in soil and road areas were noted, which could be attributed to differences in the moisture content.
Architects may evaluate building models to see how a building will shadow itself and its neighbors at various times. A heliodon, a tilt-table which is a machine that imitates the rotation and orbit of the Earth, helps architects wanting to analyze patterns of shadow patch, passive solar heating options, site solar panels, or control solar heat gain. The heliodon swivels in three directions for setting latitude, season, and time of day. Using the device, an architect first clamps a model to the tabletop, then turns the table to the coordinates of interest. Usually, the winter and summer solstices receive strong attention, for they represent extreme cases, A more recent installation at a university adds to its heliodon a set of lamps to recreate the illumination level and more accurate patterns of shadow patch. The table holds the building model at various angles to a spotlight, which mounts in the pole. The set of scale model measurement describes the validity of various electric lamps as an artificial sun to approximate the sun's parallel rays, helping designers to distinguish between illuminated areas in and around a building and those regions falling in the shadows.
As the γ-ray energy increases, a reconstructed image becomes noisy and blurred due to the penetration of the γ-ray through the coded mask. Therefore, the thickness of the coded mask was increased for high energy regions, resulting in severely decreased the performance of the detection efficiency due to self-collimation by the mask. In order to overcome the limitation, a modified uniformly redundant array γ-ray imaging system using dual anti-mask method was developed, and its performance was compared and evaluated in high-energy radiation region. In the dual anti-mask method, the two shadow images, including the subtraction of background events, can simultaneously contribute to the reconstructed image. Moreover, the reconstructed images using each shadow image were integrated using a hybrid update maximum likelihood expectation maximization (h-MLEM). Using the quantitative evaluation method, the performance of the dual anti-mask method was compared with the previously developed collimation methods. As the shadow image which was subtracted the background events leads to a higher-quality reconstructed image, the reconstructed image of the dual anti-mask method showed high performance among the three collimation methods. Finally, the quantitative evaluation method proves that the performance of the dual anti-mask method was better than that of the previously reconstruction methods.
The far-zone scattered field patterns of a hyperbolic reflector antenna are analyzed by using uniform geometrical theory of diffraction(UTD). The main objective of this paper is to obtain the higher order diffraction contributions which provide the continuity over the shadow boundaries of the first order solution. to obtain the scattered magnetic field characteristics, the scattered field components of the secodn-order diffraction, diffraction-reflection, diffraction-reflection-diffraction terms are added to the result of the previous research. The results of the present research are compared to those of the first order solution and the method of moments. One can observe the improvemtn of the current approach over the first order solution. also, the results of the present method agree very well with those of the moment methods especially in the transition regions near the first order diffraction shadow boundaries.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제8권4호
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pp.248-253
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2008
In this paper, a novel vehicle detection algorithm is proposed that utilizes the color histogram of the image. The color histogram is used to search the image for regions with shadow, block symmetry, and block non-homogeneity, thereby detecting the vehicle region. First, an integral histogram of the input image is computed to decrease the amount of required computation time for the block color histograms. Then, shadow detection is performed and the block symmetry and block non-homogeneity are checked in a cascade manner to detect the vehicle in the image. Finally, the proposed scheme is applied to both still images taken in a parking lot and an on-road video sequence to demonstrate its effectiveness.
본 논문에서는 이동 중인 철도차량 제륜자의 두께, 편마모 및 제륜자와 차륜 사이의 거리를 자동으로 측정하는 시스템을 제안한다. 철도차량의 제륜자는 촬영 시스템이 설치된 곳을 지날 때 자동으로 촬영되며, 두께 등을 측정하기 위해 가장 먼저 영상 내에서 제륜자의 위치를 검출한다. 이는 제륜자의 위치가 영상 마다 다르기 때문이며 이를 적응적으로 찾기 위해, 제륜자와 차륜 사이에 나타나는 그림자 영역을 이용한다. 그림자 영역의 경계는 9차 다항식을 통해 모델링되며, 그 영역을 지나는 임의의 곡선 (초기 곡선)은 제약 곡선 피팅 방법을 통해 검출된다. 다음은 검출된 초기 곡선과 명암도 변화 정보를 이용하여 제륜자의 앞과 뒤, 차륜 상의 세 곡선 및 제륜자의 수직면을 지나는 직선을 검출한다. 최종적으로, 앞서 구한 곡선과 직선을 이용하여 제륜자의 두께, 편마모 및 제륜자와 차륜 사이의 거리를 측정한다. 실험에서는 제안된 방법을 실제 선로에서 촬영한 영상에 대해 적용해 보았으며, 그 결과 평균 0.654mm의 두께 측정 오차를 나타내었다.
비디오에 의한 감시 및 관측(VSAM; Video Surveillance And Monitoring)에서 동적 영역의 검출에 의한 전경의 추출은 가장 기본이 되는 작업이다. 그런데 추출된 전경에는 동적인 물체뿐 아니라 물체의 그림자도 포함되게 되며, 이는 후행하는 비디오 영상의 처리 작업에서 오류를 발생시키는 요인이 된다. 이의 제거를 위하여 본 논문에서는 VSAM 카메라 영상의 전경 내 그림자 화소의 새로운 판정 기법을 제안한다. 제안된 기법은 모든 화소에 일률적인 판정 기준을 적용하는 기존의 기법과는 달리 화소의 배경 자기에 따라 그림자에 의한 영향이 달라지는 사실을 확인하고, 이를 그림자 화소 판정에 이용한다 이와 같은 접근법은 영상내 국부적인 특성을 자연스럽게 수용할 수 있게 하고, 변화하는 환경 내에서도 성능을 유지할 수 있게 한다. 제안된 기법은 실제 실험에서 기존의 기법과 비교하여 향상된 결과를 보였다.
모바일/무선 환경하에서 이음새없는(seamless) 이동성 관리 문제는 많은 연구의 대상이 되고 있다. 그러나 핸드오프 이후에 등록을 함으로써 사용중 끊김이 발생하거나, MN가 인접한 셀로 이동할 확률이 같다는 Random Work 모델을 사용함으로써 불필요한 네트워크 트래픽을 발생시키는 문제들이 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하여 이음새없는 이동성을 제공하는 방향성 사전등록 영역(DSRR) 구성 기법과 알고리즘을 제안한다. DSRR의 핵심은 핸드오프할 확률이 높은 인접 셀(AAAF)을 최소한으로 구성하여 사전 등록을 수행함으로써 끊김과 불필요 트래픽 발생을 방지하는 것이다. 이를 위해 셀 분할 스킴을 도입하였다. 셀을 영역적으로 분할(Regional Cell Division)하여 핸드오프 시기를 감지하였으며, 셀의 방향성 분할(Directional Cell Sectoring)로 계산된 방향벡터(DV: Direction Vector)를 적용하여 MN의 이동방향을 반영하였다. 결과적으로 본 논문에서 제안한 DSRR은 노드간 메시지 교환이 인트라도메인 내에서 처리되므로 끊김은 인터도메인 환경에서 처리되는 기존 연구들에 비해 현저히 줄었으며, 또한 핸드오프마다 발생하는 트래픽은 인접한 셀의 개수(n)만큼 발생하던 기존 연구에 비해 DSRR에서는 2번으로 감소하였다.
우리나라는 GPS 보정시스템인 DGPS 위성항법보정시스템이 해안용 11곳과 내륙용 6곳의 기준국이 설치 되어 운용되고 있다. 내륙 기준국은 위성항법 보정신호를 500W 출력으로 서비스하고 있으나, 산간 지역 등 국내 지역에 따라 음영지역이 발생한다. 본 논문에서는 내륙 기준국의 출력을 1kW 이내에서 증강할 경우, 내륙 기준국별 서비스 영역을 해석하고, 6곳의 내륙 기준국과 11곳의 해안 기준국과의 이중 서비스 영역을 고려하여 국내 내륙지역의 DGPS 서비스 음영지역을 분석한다. DGPS 전파 모델로는 중파 대역 전파 모델을 사용하고, 내륙 지역의 도전율은 보정된 지표 도전율을 적용하여 출력에 따른 서비스 영역을 해석한다.
태양계 천체 탐사는 다양한 탑재체를 통해 이루어지고 있고, 그에 따라 많은 연구 결과들이 나오고 있다. 우리는 태양계 천체 연구의 한 방법으로 딥러닝 적용을 시도해 보았다. 지구 관측 위성 자료와 다르게 태양계 천체 자료들은 천체들에 따라 탐사선에 따라 각 탐사선의 탑재체에 따라 그 자료의 형태가 매우 다르다. 그래서 학습시킨 모델로 다양한 자료에 적용이 어려울 수 있지만 사람에 의한 오류를 줄이거나, 놓치는 부분들을 보완해 줄 수 있을 것이라고 기대한다. 우리는 달 표면의 크레이터를 탐지하는 모델을 구현해 보았다. Lunar Reconnaissance Orbiter Camera (LROC) 영상과 제공하는 shapefile을 입력값으로 하여 모델을 만들었고, 이를 달 표면 영상에 적용하여 보았다. 결과가 만족스럽지는 못했지만 이후 이미지 전처리와 모델 수정 작업을 통해 최종적으로는 ShadowCam에 의해 획득되는 달의 영구음영지역 영상에 적용할 예정이다. 이 외에도 달 표면과 비슷한 형태를 가진 세레스와 수성에 적용을 시도하여 딥러닝이 태양계 천체 연구에 또 다른 방법임을 시사하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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