한국환경과학회 2003년도 International Symposium on Clean Environment
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pp.33-36
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2003
Principal component analysis (PCA) was used to improve image classification by the unsupervised classification techniques, the K-means. To do this, I selected a Landsat TM scene of Jeju Island, Korea and proposed two methods for PCA: unstandardized PCA (UPCA) and standardized PCA (SPCA). The estimated accuracy of the image classification of Jeju area was computed by error matrix. The error matrix was derived from three unsupervised classification methods. Error matrices indicated that classifications done on the first three principal components for UPCA and SPCA of the scene were more accurate than those done on the seven bands of TM data and that also the results of UPCA and SPCA were better than those of the raw Landsat TM data. The classification of TM data by the K-means algorithm was particularly poor at distinguishing different land covers on the island. From the classification results, we also found that the principal component based classifications had characteristics independent of the unsupervised techniques (numerical algorithms) while the TM data based classifications were very dependent upon the techniques. This means that PCA data has uniform characteristics for image classification that are less affected by choice of classification scheme. In the results, we also found that UPCA results are better than SPCA since UPCA has wider range of digital number of an image.
A novel CMOS temperature sensor with binary output is implemented by using fully differential switched-capacitor circuits for resistorless implementation of the temperature sensor core. Temperature sensing is based on the temperature characteristics of the pn diodes implemented by substrate pnp transistors fabricated using standard CMOS processes. The binary outputs are generated by using the charge-balance principle that eliminates the division operation of the PTAT voltage by the bandgap reference voltage. The chip was designed in a MagnaChip $0.35-{\mu}m$ CMOS process, and the designed circuit was verified using Spectre circuit simulations. The verified circuit was laid out in an area of $950{\mu}m{\times}557 {\mu}m$ and is currently under fabrication.
Airborne LIDAR (Light Detection and Ranging) technology has reached a degree of the required accuracy in mapping professions, and advanced LIDAR systems are becoming increasingly common in the various fields of application. LiDAR data constitute an excellent source of information for reconstructing the Earth's surface due to capability of rapid and dense 3D spatial data acquisition with high accuracy. However, organizing the LIDAR data and extracting information from the data are difficult tasks because LIDAR data are composed of randomly distributed point clouds and do not provide sufficient semantic information. The main reason for this difficulty in processing LIDAR data is that the data provide only irregularly spaced point coordinates without topological and relational information among the points. This study introduces an efficient and robust method for automatic extraction of building footprints using airborne LIDAR data. The proposed method separates ground and non-ground data based on the histogram analysis and then rearranges the building boundary points using convex hull algorithm to extract building footprints. The method was implemented to LIDAR data of the heavily built-up area. Experimental results showed the feasibility and efficiency of the proposed method for automatic producing building layers of the large scale digital maps and 3D building reconstruction.
Various matching methods have been introduced by investigators to improve digital elevation model (DEM) accuracy of satellite imagery. This study proposed an area-based matching method according to land cover property using correlation coefficient of pixel brightness value between the two images for DEM generation from IKONOS stereo imagery. For this, matching line (where "matching line" implies straight line that is approximated to complex nonlinear epipolar geometry) is established by exterior orientation parameters to minimize search area. The matching is carried out based on this line. Land cover classes are divided off into water, urban land, forest and agricultural land. Matching size is selected using a correlation-coefficient image in the four areas. The selected sizes are $81{\times}81$ pixels window, $21{\times}21$ pixels window, $119{\times}119$ pixels window and $51{\times}51$ pixels window in the water area, urban land, forest land and agricultural land, respectively. And hence, DEM is generated from IKONOS stereo imagery using the selected matching sizes and land cover map on the four types.
LiDAR는 일반 항공사진 및 위성영상과는 달리 사물의 높이를 측정할 수 있어 산림의 3차원 모델링을 수행할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 LiDAR의 특성을 이용하여 산불이 발생한 강원도 양양지역 산림의 물리적 피해를 분석하였으며, 디지털 항공사진으로부터 Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)를 추출하여 산림의 생물학적 피해를 분석하였다. 산림의 물리적 피해는 임관의 피해정도에 따라 지표면에서 반사되는 Point Data의 개수의 비율로서 추정을 하였다. 피해정도의 고저(高低)를 구분하는 기준은 통계적 방법 (Jenk's Natural Break) 으로부터 추정된 0.3594을 사용하였으며, 지표면 반사비율이 0.3594 이상인 경우 물리적 피해정도를 고(高, Serious Physical Damage; SPD), 지표면 반사비율이 0.3594 이하인 경우 물리적 피해정도를 저(低, Light Physical Damage; LPD)로 나타내었다. 또한 생물학적 피해는 일반적인 NDVI 값의 범위(-1
Kim, Kwang-Soo;Kim, Min-Soo;Lee, Jae-Yeon;Lee, Ki-Won;Lee, Jong-Hun
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.149-152
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1998
Nowadays, GIS, as multi-discipline information system, is closely linked with GPS application in conjunction with GIS-T or Logistics GIS. With this R&D trend. CPS/GIS application system for AVL is newly developed in this study. This AVL is designed and implemented by using pure Java computing technology towards com ing Car-equipped wireless Internet PC age, and main features of Java are included at this system: Platform independence, Multi-thread processing, and Object-oriented paradigm. While, because core modules of this AVL are based on GIS spatial engine, unlike other commercial AVLs, large spatial database problem handling digital image/spatial information and attribute information and direct access problem of GIS data is easily dealt with. this system can directly access external database by using JDBC: MS Access for desktop version and Oracle for W/S version. Finally, it is thought that Java-based AVL, one of CPS/CIS applications, can be easily extended into other prospective GIS applications: Land surveyor supporting system, Flight tracking system, 3D facility management system with CPS, and so forth.
대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.355-360
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1998
A small package of plasma instruments, Space Physics Sensor, will monitor the space environment and its effects on microelectronics in the low altitude region as it operates on board the KOMPSAT-1 from 1999 over the maximum of the solar cycle 23. The Space Physics Sensor (SPS) consists of two parts: the Ionospheric Measurement Sensor (IMS) and the High Energy Particle Detector (HEPD). IMS will make in situ Measurements of the thermal electron density and temperature, and is expected to provide a global map of the thermal electron characteristics and the variability according to the solar and geomagnetic activity in the high altitude ionosphere of the KOMPSAT-t orbit. HEPD will measure the fluxes of high energy protons and electrons, monitor the single event upsets caused by these energetic charged particles, and give the information of the total radiation dose received by the spacecraft. The continuous operation of these sensors, along with the ground measurements such as incoherent scatter radars, digital ionosondes and other spacecraft measurements, will enhance our understanding of this important region of practical use for the low earth orbit satellites.
최근 정부의 적극적인 지원으로 남북한 교류사업이 본격적으로 추진되고 있고, 통일에 대한 기대감이 높아가고 있는 지금 어느때보다 북한에 내한 관심이 고조되고 있다. 그동안 북한과 관련된 인구는 정치, 경제, 사회, 문화 등 인문${\cdot}$사회과학분야가 대부분을 차지하였고, 자연과학 및 공학 대한 연구는 상대적으로 빈약한 실정이다(배덕효, 1999). 특히 수자원 관련분야는 최근 몇몇 학자들이 원격탐사 기법을 이용하여 연구를 수행한 바 있으나 그 결과는 매우 미비할 실정이다. 북한은 유역탐사 및 샘플채취 등을 위한 접근자체가 어렵기 때문에 자료의 수집 및 보정에 있어 많은 어려움이 따른다. 따라서 본 연구에서는 지금까지 문헌을 통해서만 소개된 북한지역의 유역특성에 따른 수자원 현황을 분석하기 위해 인공위성자료와 지형자료를 이용한 원격탐사(RS:Remote Sensing) 및 지리정보시스템(GIS:Geographic Information System) 기법을 이용하여 유역의 유출특성을 파악하였다. 대상유역으로 선정한 북한 예성강 유역은 수자원이 풍부하고 유역경사가 비교적 완만하게 구성되어 있다. 또한 용수이용에 있어서도 양수장을 이용하여 관개배수를 시행하는 북한지역의 일반적인 사례와는 달리 신곡저수지, 예의 저수지 등 대규모 저수지를 통한 관개를 시행하고 있어 남한유역과 유사한 점이 많기 때문에 적용에 있어 큰 무리가 없을 것이라 판단하였다. 지형자료 구축을 위한 인공위성 자료는 USGS(US Geological Survey) DEM(Digital Elevation Model) 자료를 이용하였으며, 이를 UTM(Universal Transverse Mercatro) 지구좌표계의 DEM 자료로 변환하였다. 또한 유역의 고도차를 이용한 흐름특성 분석을 위해 수치고도자료를 이용하여 유역흐름특성을 분석할 수 있는 TOPAZ(Topographic PArameteri-Zation) 프로그램을 이용하였다. TOPAZ 프로그램을 통해 분석된 각 격자별 분포형 수문 매개변수는 적합한 관계식을 통해 분포형 유출량을 모의하는데 적용된다.
Although ship's draught information onboard is substantial for both the safety of navigation and the estimation of loaded cargoes, its accuracy depends, in conventional surveying method, on the skillfulness of observers and the condition of the sea surface round the vessel. To obtain more accurate information accessibly, measuring instruments with sophisticated sensors such as mechanical, electronic and ultrasonic transducers have been developed. However, they have still limitation in accuracy and in making up a system due to the complexity of processing signal. In this paper, we propose a new technique for analyzing ultrasonic pulse signal, in order to improve the measurement accuracy and simplify a remote sensing system of draught by ultrasonic waves. In this technique, pulse signal is translated into phase curve which is composed of the phase value defined in time domain. Then, the time interval between two signals different in waveform, is waveform, is analytically determined by calculating average time difference on phase curves. Also, analytical procedure can be carried out in real time with the successive five data sampled at T/4, for high speed digital processing with computer and A/D converter. This technique is useful for measuring draught under the influence of sea condition and for interfacing its data briefly to the integrated bridge system.
The paper presents a case study in which the structural condition assessment of the East Bay bridge in Gibsonton, Florida is evaluated with the help of remote health monitoring techniques. The bridge is a four-span, continuous, deck-type reinforced concrete structure supported on prestressed pile bents, and is instrumented with smart Fiber Optic Sensors. The sensors used for remote health monitoring are the newly emerged Fabry-Perot (FP), and are both surface-mounted and embedded in the deck. The sensing system can be accessed remotely through fast Digital Subscriber Lines (DSL), which permits the evaluation of the bridge behavior under live traffic loads. The bridge was open to traffic since March 2005, and the collected structural data have been continuously analyzed since. The data revealed an increase in strain readings, which suggests a progression in damage. Recent visual observations also indicated the presence of longitudinal cracks along the bridge length. After the formation of these cracks, the sensors readings were analyzed and used to extrapolate the values of the maximum stresses at the crack location. The data obtained were also compared to initial design values of the bridge under factored gravity and live loads. The study showed that the proposed structural health monitoring technique proved to provide an efficient mean for condition assessment of bridge structures providing it is implemented and analyzed with care.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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