Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.13
no.1
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pp.89-100
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2010
The aim of this study is to produce land cover maps using satellite imagery with various degrees of high resolution and then compare the accuracy of the image types and categories. For the land cover map produced on a small-scale classification the estuary area around the Nakdong river, including an urban area, farming land and waters, was selected. The images were classified by analyzing the aerial photos taken from KOMPSAT2, Quickbird and IKONOS satellites, which all have a resolution of over 1m to the naked eye. Once all of the land cover maps with different images and land cover categories had been produced they were compared to each other. Results show that image accuracy from the aerial photos and Quickbird was relatively higher than with KOMPSAT2 and IKONOS. The agreement ratio for the large-scale classification across the classification methods ranged between 0.934 and 0.956 for most cases. The Kappa value ranged between 0.905 and 0.937; the agreement ratio for the middle-scale classification was 0.888~0.913 and the Kappa value was 0.872~0.901. The agreement ratio for the small-scale classification was 0.833~0.901 and the Kappa value was 0.813~0.888. In addition, in terms of the degree of confusion occurrence across the images, there was confusion on the urbanized arid areas and empty land in the large-scale classification. For the middle-scale classification, the confusion mainly occurred on the rice paddies, fields, house cultivating area and artificial grassland. For the small-scale classification, confusion mainly occurred on natural green fields, cultivating land with facilities, tideland and the surface of the sea. The findings of this study indicate that the classification of the high resolution images with the naked eye showed an agreement ratio of over 80%, which means that it can be used in practice. The findings also suggest that the use of higher resolution images can lead to increased accuracy in classification, indicating that the time when the images are taken is important in producing land cover maps.
This paper presents a method for region-based building extraction from high resolution satellite images(HRSI) using integrated information of spectral and color invariant features without user intervention such as selecting training data sets. The purpose of this study is also to evaluate the effectiveness of the proposed method by applying to IKONOS and QuickBird images. Firstly, the image is segmented by the MSRG method. The vegetation and shadow regions are automatically detected and masked to facilitate the building extraction. Secondly, the region merging is performed for the masked image, which the integrated information of the spectral and color invariant features is used. Finally, the building regions are extracted using the shape feature for the merged regions. The boundaries of the extracted buildings are simplified using the generalization techniques to improve the completeness of the building extraction. The experimental results showed more than 80% accuracy for two study areas and the visually satisfactory results obtained. In conclusion, the proposed method has shown great potential for the building extraction from HRSI.
In this paper, we introduce a newly developed photogrammetric software for automatic generation of high quality geo-products and its performance assessment carried out using various satellite images. Our newly developed software provides the latest techniques of an optimized sensor modelling, ortho-image generation and automated Digital Elevation Model (DEM) generation for diverse remote sensing images. In particular, images from dual- and multi-sensor images can be integrated for 3D mapping. This can be a novel innovation toward a wider applicability of remote sensing data, since 3D mapping has been limited within only single-sensor so far. We used Kompsat-2, Ikonos, QuickBird, Spot-5 high resolution satellite images to test an accuracy of 3D points and ortho-image generated by the software. Outputs were assessed by comparing reliable reference data. From various sensor combinations 3D mapping were implemented and their accuracy was evaluated using independent check points. Model accuracy of 1~2 pixels or better was achieved regardless of sensor combination type. The high resolution ortho-image results are consistent with the reference map on a scale of 1:5,000 after being rectified by the software and an accuracy of 1~2 pixels could be achieved through quantitative assessment. The developed software offers efficient critical geo-processing modules of various remote sensing images and it is expected that the software can be widely used to meet the demand on the high-quality geo products.
This study explores grotesque characteristics that were raised as the Aesthetics of the Ugly and how it was featured in Alexander McQueen's arts. In a methodological approach, the study attempted the analysis of historical literature that was published both nationally and internationally, along with justifiable investigation using fashion/collection magazines such as Vogue, Gap and Internet search. The scope of this study ranges from 1996's Haute Couture and Pret-a-porter collection pieces modern, to date The results of this study are summarized as follows: The first grotesque characteristic present throughout Alexander Mcqueen's arts is that it featured horrifying images or evil motives with pointy heads or horns, dark colored dresses, silver accessories, Dracula, witches, skulls, soldiers of evil, death and sickness. Second, aversion was realistically portrayed by frightening objects, extreme intimacy and motives that signify death and closely relative to cruelty to human bodies. It also became visible with physical destruction of the bodies and dissecting of internal organs, etc. Thirdly, its expression of humor is out of common sense with distorted human bodies by intentionally overemphasizing certain portion of the clothes or body parts. It also featured strangely deformed bodies by ignoring the typical shapes of clothes, vague definition of gender and using of unusual objects. Forth, half-man and half-beast images are portrayed using various types of bird species or animals to Identify disparity. It further defined this image in the form of non-human cyborg by incorporating technology.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.21
no.1
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pp.35-45
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2018
Image data collected by an airborne hyperspectral camera system have a great usability in coastal line mapping, detection of facilities composed of specific materials, detailed land use analysis, change monitoring and so forh in a complex coastal area because the system provides almost complete spectral and spatial information for each image pixel of tens to hundreds of spectral bands. A few approaches after classifying by a few approaches based on SAM(Spectral Angle Mapper) supervised classification were applied for extracting optimal land cover information from hyperspectral images acquired by CASI-1500 airborne hyperspectral camera on the object of a coastal area which includes both land and sea water areas. We applied three different approaches, that is to say firstly the classification approach of combined land and sea areas, secondly the reclassification approach after decompostion of land and sea areas from classification result of combined land and sea areas, and thirdly the land area-only classification approach using atmospheric correction images and compared classification results and accuracies. Land cover classification was conducted respectively by selecting not only four band images with the same wavelength range as IKONOS, QuickBird, KOMPSAT and GeoEye satelllite images but also eight band images with the same wavelength range as WorldView-2 from 48 band hyperspectral images and then compared with the classification result conducted with all of 48 band images. As a result, the reclassification approach after decompostion of land and sea areas from classification result of combined land and sea areas is more effective than classification approach of combined land and sea areas. It is showed the bigger the number of bands, the higher accuracy and reliability in the reclassification approach referred above. The results of higher spectral resolution showed asphalt or concrete roads was able to be classified more accurately.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.22
no.11
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pp.952-959
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2016
This paper proposes a novel indoor positioning system (IPS) that uses a calibrated camera sensor network and dense 3D map information. The proposed IPS information is obtained by generating a bird's-eye image from multiple camera images; thus, our proposed IPS can provide accurate position information when objects (e.g., the mobile robot or pedestrians) are detected from multiple camera views. We evaluate the proposed IPS in a real environment with moving objects in a wireless camera sensor network. The results demonstrate that the proposed IPS can provide accurate position information for moving objects. This can improve the localization performance for mobile robot operation.
In this paper, we proposed visual information to provide a highly maneuverable system for a tele-operator. The visual information image is bird's eye view from UFR(Unmanned Flying Robot) shows around UGR(Unmanned Ground Robot). We need UGV detection and tracking method for UFR following UGR always. The proposed system uses TLD(Tracking Learning Detection) method to rapidly and robustly estimate the motion of the new detected UGR between consecutive frames. The TLD system trains an on-line UGR detector for the tracked UGR. The proposed system uses the extended Kalman filter in order to enhance the performance of the tracker. As a result, we provided the tele-operator with the visual information for convenient control.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.68
no.2
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pp.359-363
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2019
As commercial drones have been widely used, concerns for collision accidents with people and invading secured properties are emerging. The detection of drone is a challenging problem. The deep learning based object detection techniques for detecting drones have been applied, but limited to the specific cases such as detection of drones from bird and/or background. We have tried not only detection of drones, but classification of different drones with an end-to-end model. YOLOv2 is used as an object detection model. In order to supplement insufficient data by shooting drones, data augmentation from collected images is executed. Also transfer learning from ImageNet for YOLOv2 darknet framework is performed. The experimental results for drone detection with average IoU and recall are compared and analysed.
Roland White;Michael Croft;Stephen Bird;Matthew Sampson
Korean Journal of Radiology
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v.22
no.12
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pp.2006-2016
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2021
The expanding scope of interventional musculoskeletal procedures has resulted in increased pressure on general radiologists. The confidence of general radiologists in performing ultrasound-guided musculoskeletal procedures varies with their clinical exposure. This didactic review provides a methodologically and clinically oriented approach to enhancing user understanding and confidence in performing ultrasound-guided musculoskeletal procedures. The body of the text is accompanied by figures depicting the procedural approach, injection site, and labeled ultrasonography images. This paper aims to provide a teaching and bedside aid for education on and the execution of musculoskeletal procedures to ensure the provision of quality health care.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.36
no.8
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pp.828-836
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2012
This study provided the data for the planning of knit apparel by analyzing structural effects of intarsia and jacquard knit on mechanical properties, subjective hand measurements, and preference. Intarsia and 7 types of color jacquard (floating jacquard, normal jacquard, bird's eye jacquard, tubular jacquard, ladder's back jacquard, blister jacquard, and transfer jacquard) were used. The samples (with a gauge of 14) were knitted using 100% wool 2/48's yarn by a Shima Seiki SIG computer knitting machine. Mechanical properties and hand values were measured by a KES-FB system. Subjective hand and favorable images were surveyed based on women in their 20s and 30s. The data were analyzed by a factor analysis, ANOVA and correlation analysis using SPSS 12.0. The subjective hand of intarsia and jacquard knits was categorized into 'thermofeeling', 'weight/flexibility', and 'durability'. The results of the favorable image survey for F/W outer knitwear showed that tubular jacquard was most favorable; however, the transfer jacquard was least favorable. Among the three factors that explain the subjective hand, thermofeeling had a strong influence on the favorable image of consumers. Bird's eye jacquard and tubular jacquard turned out to be most suitable for suits, intarsia and floating jacquard were suitable for cardigans and sweaters, ladder's back jacquard was suitable for hats or mufflers, and transfer jacquard was suitable for home fashion rather than garments.
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