Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.28
no.6
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pp.637-643
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2010
In this study, we developed a Portable Multi-sensor System, which consists of a video camera, a GPS/MEMS IMU and a UMPC to acquire video images and position/attitude data. We performed image georeferencing based on the bundle adjustment without ground control points using the acquired data and then evaluated the effectiveness of our system through the accuracy verification. The experimental results showed that the RMSE of relative coordinates on the ground point coordinates obtained from our system was several centimeters. Our system can be efficiently utilized to obtain the 3D model of object and their relative coordinates. In future, we plan to improve the accuracy of absolute coordinates through the rigorous calibration of the system and camera.
Accurate finite element (FE) models are needed in many applications of Civil Engineering such as health monitoring, damage detection, structural control, structural evaluation and assessment. Model accuracy depends on both the model structure (the form of the equations) and the model parameters (the coefficients of the equations), and can be generally improved through that process of experimental reconciliation known as model updating. However, modelling errors, including (i) errors in the model structure and (ii) errors in parameters excluded from adjustment, may bias the solution, leading to an updated model which replicates measurements but lacks physical meaning. In this paper, an application of ambient-vibration-based model updating to a large-scale benchmark prototype of a building structure is reported in which both types of error are met. The error in the model structure, originating from unmodelled secondary structural elements unexpectedly working as resonant appendages, is faced through a reduction of the experimental modal model. The error in the model parameters, due to the inevitable constraints imposed on parameters to avoid ill-conditioning and under-determinacy, is faced through a multi-model parameterization approach consisting in the generation and solution of a multitude of models, each characterized by a different set of updating parameters. Results show that modelling errors may significantly impair updating even in the case of seemingly simple systems and that multi-model reasoning, supported by physical insight, may effectively improve the accuracy and robustness of calibration.
Traditional photogrammetry and satellite image rectification technique have been developed based on control-points for many decades. These techniques are driven from linked points in image space and the corresponding points in the object space in rigorous colinearity or coplanarity conditions. Recently, digital imagery facilitates the opportunity to use features as well as points for images rectification. These implementations were mainly based on rigorous models that incorporated geometric constraints into the bundle adjustment and could not be applied to the new high-resolution satellite imagery (HRSI) due to the absence of sensor calibration and satellite orbit information. This research is an attempt to establish a new Line Based Transformation Model (LBTM), which is based on linear features only or linear features with a number of ground control points instead of the traditional models that only use Ground Control Points (GCPs) for satellite imagery rectification. The new model does not require any further information about the sensor model or satellite ephemeris data. Synthetic as well as real data have been demonestrated to check the validity and fidelity of the new approach and the results showed that the LBTM can be used efficiently for rectifying HRSI.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.17
no.3
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pp.257-264
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1999
The lens distortions were corrected directly using the high-order polynomial which was offered in camera calibration data for the forward transformation and the root of Newton-Raphson's $2\times{2}$ nonlinear system for the backward transformation. The 0.04~0.08 pixels increase in accuracy was indicated through the use of direct correction of lens distortions instead of least square methods of commercial software. The least square adjustment method of high-order polynomial requires many control points which has a same weight. But this suggested method which is unnecessary to determine control points was developed and applied. The algorithm showed improved efficacy.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.33
no.3
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pp.193-202
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2015
The greenbelt of South Korea has been under the process of adjustment and removal since its first designated year. This research is aimed at predicting the effect that the removal of the greenbelt has on urban growth. The SLEUTH model was executed via three calibration phases using historical data between 1990 and 2010. The urban growth of Busan Metropolitan City was predicted under its historical trend, as well as two different scenarios including development and compact development up to the year 2030. The accuracy of model, as verified by ROC, was 85.7%. The historical trend scenario showed the smallest increase, with the urban area expanding from 175.96 km2 to 214.68 km2 in 2030. Scenario 2, the development scenario, showed the most increase, with a 39.9% growth rate from 2010 to 2030. However, according to scenario 3, the compact development scenario, the urban area decreased in comparison to scenario 2. Accordingly, it is necessary to have effective urban growth management to provoke eco-friendly development on the removed areas, and to strengthen the non-removed areas for sustainable development. The results obtained in this study showed that the SLEUTH model can be useful for predicting urban growth, and that it can help policy makers establish proper urban planning as a decision-support tool for sustainable development.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.7
no.1
s.13
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pp.53-63
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1999
For the close range digital photogrammetry, multi-step procedures should be embodied in an integrated system. However, it is hard to construct an Integrated system through conventional procedural processing. Using Object Oriented Programming(OOP), photogrammetric processings can be classified with corresponding subjects and it is easy to construct an integrated system lot digital photogrammetry as well as to add the newly developed classes. In this study, the equation of 3-dimensional mathematic model is developed to make an immediate calibration of the CCD camera, the focus distance of which varies according to the distance of the object. Classes for the input and output of images are also generated to carry out the close range digital photogrammetric procedures by OOP. Image matching, coordinate transformation, dirct linear transformation and bundle adjustment are performed by producing classes corresponding to each part of data processing. The bundle adjustment, which adds the principle coordinate and focal length term to the non-photogrammetric CCD camera, is found to increase usability of the CCD camera and the accuracy of object positioning. In conclusion, classes and their hierarchies in the digital photogrammetry are designed to manage multi-step procedures using OOP and close range digital photogrammetric process is implemented using CCD camera in an integrated System.
Kim, Seongsam;Park, Jesung;Shin, Dongyoon;Yoo, Suhong;Sohn, Hong-Gyoo
Korean Journal of Remote Sensing
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v.35
no.5_2
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pp.841-850
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2019
The purpose of this study is to strengthen the capability of rapid mapping for disaster through improving the positioning accuracy of mapping and fusion of multi-sensing point cloud data derived from Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) and disaster investigation vehicle. The positioning accuracy was evaluated for two procedures of drone mapping with Agisoft PhotoScan: 1) general geo-referencing by self-calibration, 2) proposed geo-referencing with optimized camera model by using fixed accurate Interior Orientation Parameters (IOPs) derived from indoor camera calibration test and bundle adjustment. The analysis result of positioning accuracy showed that positioning RMS error was improved 2~3 m to 0.11~0.28 m in horizontal and 2.85 m to 0.45 m in vertical accuracy, respectively. In addition, proposed data fusion approach of multi-sensing point cloud with the constraints of the height showed that the point matching error was greatly reduced under about 0.07 m. Accordingly, our proposed data fusion approach will enable us to generate effectively and timelinessly ortho-imagery and high-resolution three dimensional geographic data for national disaster management in the future.
To obtain the basic informations on quality improvement, seed protein and amino acid composition were analyzed in 460 strains of perilla germplasm. Among the tested strains, total protein content ranged from 17.9% to 28.1 % with the 23.6% of varietal means. Form the experiment, Namji, Sandong, and Eunjin were selected as high protein strains of which content was as high as 28.1%. In protein content, collected strains from Jeonnam province showed highest, and was not significantly different by maturity, but this characteristics showed differences by seed coat color and 1,000 seed weight. The significantly negative correlation was observed between protein content and seed setting ratio. However it was observed that significant and high positive correlation between protein and oil content. A calibration for an Infra-Alyzer 450 using log reflectance readings at 2208, 1982, 1940 and 1722nm could be used without adjustment for the measurment of the protein content in perilla with a standard deviation of differences against micro-kjeldahl of 0.27%. The amino acid composition of perilla was similar to the other oilseed crops, and showed a relatively high lysine and methionine content. Further, amino acid composition of perilla seed was exellently characterized with bal ance and higher than FAO recommendation. Major amino acids were indentified as a glutamic acid and arginine in perilla seed protein.
In this paper, we present a distortion correction for wearable Augmented Reality (AR) on mobile phones. Head Mounted Display (HMD) using mobile phones, such as Samsung Gear VR or Google's cardboard, introduces lens distortion of the rendered image to user. Especially, in case of AR the distortion is more complicated due to the duplicated optical systems from mobile phone's camera and HMD's lens. Furthermore, such distortions generate mismatches of the visual cognition or perception of the user. In a natural way, we can assume that transparent wearable displays are the ultimate visual system which generates the least misperception. Therefore, the image from the mobile phone must be corrected to cancel this distortion to make transparent-like AR display with mobile phone based HMD. We developed a transparent-like display in the mobile wearable AR environment focusing on two issues: pincushion distortion and field-of view. We implemented our technique and evaluated their performance.
Groundwater inflow into the caverns constructed in fractured rock mass was simulated by numerical modeling, NAPSAC (DFN, discrete fracture network model) and NAMMU (CPM, continuous porous media model), a finite-element software package for groundwater flow in 3D fractured media developed by AEA Technology, UK. The input parameters for modeling were determined on surface fracture survey, core logging and single hole hydraulic test data. In order to predict the groundwater inflow more accurately, the anisotropic hydraulic conductivity was considered. The anisotropic hydraulic conductivities were calculated from the fracture network properties. With a minor adjustment during model calibration, the numerical modeling is able to reproduce reasonably groundwater inflows into cavern and the travel length and times to the ground surface along the flow paths in the normal, dry and rainy seasons.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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