Recently, many scan projects are gradually increasing for maintenance, construction. The scan data contains useful data, which can be generated in the target application from the facility, space. However, modeling the scan data required for the application requires a lot of cost. In example, the converting 3D point cloud obtained from scan data into 3D object is a time-consuming task, and the modeling task is still very manual. This research proposes Scan-to-Geometry Mapping Rule Definition (S2G-MD) which maps point cloud data to geometry for irregular building plane objects. The S2G-MD considers user use case variability. The method to define rules for mapping scan to geometry is proposed. This research supports the reverse engineering semi-automatic process for the building planar geometry from the user perspective.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.3
no.1
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pp.19-30
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2014
For the expansion of the Semantic Web, studies in converting the data stored in the relational database into the ontology are actively in process. Such studies mainly use an RDB to RDF mapping model, the model to map relational database components to RDF components. However, pre-proposed mapping models have got different expression modes and these damage the accessibility and reusability of the users. As a consequence, the necessity of the standardized mapping language was raised and the W3C suggested the R2RML as the standard mapping language for the RDB to RDF model. The R2RML has a characteristic that converts only the relational database schema data to RDF. For the same reasons above, the ontology about the relation data between table name and column name of the relational database cannot be added. In this paper, we propose an RDB to RDF mapping system considering semantic relations of RDB components in order to solve the above issue. The proposed system generates the mapping data by adding the RDFS attribute data into the schema data defined by the R2RML in the relational database. This mapping data converts the data stored in the relational database into RDF which includes the RDFS attribute data. In this paper, we implement the proposed system as a Java-based prototype, perform the experiment which converts the data stored in the relational database into RDF for the comparison evaluation purpose and compare the results against D2RQ, RDBToOnto and Morph. The proposed system expresses semantic relations which has richer converted ontology than any other studies and shows the best performance in data conversion time.
IEC 61850 기반의 변전소 자동화용 IED를 구현함에 있어서 IEC 61850 통신을 위한 IED의 통신부와 계전기능을 위한 보호계전부의 mapping은 중요한 부분이다. 물론 통신부와 보호계를 통합하여 구성할 수도 있지만 통신부와 보호계전부가 분리된 형태의 IED에서는 데이터 mapping의 방법이 필요하다. 보호계전부와 통신부가 분리된 토B의 경우, 보호계선 데이터를 IEC 61850데이터 형으로 적용하기 위해서는 데이터 형의 변화와 데이터의 연산 과정등의 mapping이 필요하다. 본 논문에서는 IEC 61850에서 표준으로 제시하는 CID(Configured IED Description)파일을 이용하여 보호계전부와 IEC 61850 통신부 사이의 데이터들의 mapping 방법과 동적 연산 방법을 제시하고 제시된 방법에 따른 결과물을 보여준다.
Constructing a geo-spatial database of Graphic Information Systems(GIS) in various applications is suffering from the difficulty of data acquisition, which is labor-intensive and time consuming. In order to provide the spatial data rapidly and accurately, 4S-Van, a prototype mobile mapping system, has been developed. This paper presents a novel approach for an analysis for Mobile Mapping Systems. Furthermore, we discuss the accuracy of measurements using images acquired from the 4S-Van. The first part of this paper introduces accuracies of other mobile mapping systems. Then, we describe main features of the 4S-Van and our proposed method for an analysis accuracies, which can be applicable to other mobile mapping systems. The last part of paper concludes with a summary and our suggestions for implementation of mobile mapping system.
실시간 데이터를 대상으로 하는 전력 계통응용 프로그램을 개발하기 위해서는 SCADA 시스템이 다루는 Point Data를 Device Level의 속성으로 해석할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 이러한 관계를 나타낼 수 있는 Mapping 기법을 제안하고 실제 응용 프로그램에 적용한 사례를 소개하고자 한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.04a
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pp.242-245
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2017
기존의 엔진제어기(ECU)는 주요 mapping data(ECU에 대응되는 값)들에 대해서 기밀성과 무결성을 제공하는 보호 기법의 부재로 인해 임의적인 튜닝이 가능하다는 특징이 존재하였다. 이로 인해 자칫 잘못된 튜닝이나 악의적인 조작이 발생할 수 있는 여지가 있으며, 이는 차량 엔진 및 조작의 안정성을 떨어뜨림과 동시에 운전자 및 보행자들의 안전을 위협할 수 있다는 문제가 있다. 이에 본 논문에서는 ECU에 적용되는 Firmware의 주요 mapping data를 안전하게 암호화하는 방식을 제안하며, 이 과정에서는 차량의 식별 및 ECU에 mapping 되는 data의 무결성 검증을 위해 인증서를 사용하는 방식을 제안한다. 본 논문의 제안을 통해 주요 mapping data를 안전하게 보호하는 기술을 통해 차량의 안전성을 유지할 수 있다.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.25
no.3
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pp.397-406
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2022
Recently, research and development to revitalize smart construction are being actively carried out. Accordingly, 3D mapping technology that digitizes construction site is drawing attention. To create a 3D digital map for construction site a point cloud generation method based on LiDAR(Light detection and ranging) using MMS(Mobile mapping system) is mainly used. The purpose of this study is to analyze the accuracy of MMS LiDAR-based point cloud data. As a result, accuracy of MMS point cloud data was analyzed as dx = 0.048m, dy = 0.018m, dz = 0.045m on average. In future studies, accuracy comparison of point cloud data produced via UAV(Unmanned aerial vegicle) photogrammetry and MMS LiDAR should be studied.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.36
no.5
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pp.423-432
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2018
Surface water mapping has been widely used in various remote sensing applications. Water indices have been commonly used to distinguish water bodies from land; however, determining the optimal threshold and discriminating water bodies from similar objects such as shadows and snow is difficult. Deep learning algorithms have greatly advanced image segmentation and classification. In particular, FCN (Fully Convolutional Network) is state-of-the-art in per-pixel image segmentation and are used in most benchmarks such as PASCAL VOC2012 and Microsoft COCO (Common Objects in Context). However, these data sets are designed for daily scenarios and a few studies have conducted on applications of FCN using large scale remotely sensed data set. This paper aims to fine-tune the pre-trained FCN network using the CRMS (Coastwide Reference Monitoring System) data set for surface water mapping. The CRMS provides color infrared aerial photos and ground truth maps for the monitoring and restoration of wetlands in Louisiana, USA. To effectively learn the characteristics of surface water, we used pre-trained the DeepWaterMap network, which classifies water, land, snow, ice, clouds, and shadows using Landsat satellite images. Furthermore, the DeepWaterMap network was fine-tuned for the CRMS data set using two classes: water and land. The fine-tuned network finally classifies surface water without any additional learning process. The experimental results show that the proposed method enables high-quality surface mapping from CRMS data set and show the suitability of pre-trained FCN networks using remote sensing data for surface water mapping.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.9
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pp.348-354
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2018
This study proposes MF (Model Filter)-based M-BDL (MF-based BIM Data Linkage), which is a model filter-based data mapping method for BIM (Building Information Modeling)-BEMS linkage. Recently, BEMS (Building Energy Management System) is actively utilizing 3D spatial information. This allows the user to intuitively manage the facility energy linked to spatial information. To use BIM data in energy management systems, it is essential to link BEMS with BIM data only in terms of the user requirements. On the other hand, if the BIM is a rich dataset and is linked as it is, the user will need to manage the unnecessary information. By mapping only the data required for BEMS in heavy BIM data through M-BDL, the BIM data can be lightened and the amount of data required for maintenance can be reduced. This technology proposes a mapping method that can link the BIM data with the filtered BIM data.
Drone mapping systems can be applied to many fields such as disaster damage investigation, environmental monitoring, and construction process monitoring. To integrate individual sensors attached to a drone, it was essential to undergo complicated procedures including time synchronization. Recently, a variety of composite sensors are released which consist of visual sensors and GPS/INS. Composite sensors integrate multi-sensory data internally, and they provide geotagged image files to users. Therefore, to use composite sensors in drone mapping systems, mapping accuracies from composite sensors should be examined. In this study, we analyzed the mapping accuracies of a composite sensor, focusing on the data acquisition area and pre-calibration effect. In the first experiment, we analyzed how mapping accuracy varies with the number of ground control points. When 2 GCPs were used for mapping, the total RMSE has been reduced by 40 cm from more than 1 m to about 60 cm. In the second experiment, we assessed mapping accuracies based on whether pre-calibration is conducted or not. Using a few ground control points showed the pre-calibration does not affect mapping accuracies. The formation of weak geometry of the image sequences has resulted that pre-calibration can be essential to decrease possible mapping errors. In the absence of ground control points, pre-calibration also can improve mapping errors. Based on this study, we expect future drone mapping systems using composite sensors will contribute to streamlining a survey and calibration process depending on the data acquisition circumstances.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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