The monitoring of urban area, target detection and building reconstruction have been actively studied and investigated since high resolution X-band SAR images could be acquired by airborne and/or satellite SAR systems. This paper describes an efficient approach to reconstruct artificial structures (e.g. apartment, building and house) in urban area using high resolution X-band SAR images. Building footprint was first extracted from 1:25,000 digital topographic map and then a corner line of building was detected by an automatic detecting algorithm. With SAR amplitude images, an initial building height was calculated by the length of layover estimated using KS-test (Kolmogorov-Smirnov test) from the corner line. The interferometric SAR phases were simulated depending on SAR geometry and changable building heights ranging from -10 m to +10 m of the initial building height. With an interferogram from real SAR data set, the simulation results were compared using the method of the phase consistency. One of results can be finally defined as the reconstructed building height. The developed algorithm was applied to repeat-pass TerraSAR-X spotlight mode data set over an apartment complex in Daejeon city, Korea. The final building heights were validated against reference heights extracted from LiDAR DSM, with an RMSE (Root Mean Square Error) of about 1~2m.
Park, Boyoung;Oh, Kwan-Young;Lee, Jung-Ho;Yoon, Jung-Ho;Lee, Seung Kuk;Lee, Moung-Jin
Korean Journal of Remote Sensing
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v.33
no.2
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pp.189-199
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2017
Thisstudy quantitatively analyzed the research trendsin the use ofICT ofthe environmental field using the text mining technique. To that end, the study collected 359 papers published in the past two decades(1996-2015)from the National Digital Science Library (NDSL) using 38 environment-related keywords and 16 ICT-related keywords. It processed the natural languages of the environment and ICT fields in the papers and reorganized the classification system into the unit of corpus. It conducted the text mining analysis techniques of frequency analysis, keyword analysis and the association rule analysis of keywords, based on the above-mentioned keywords of the classification system. As a result, the frequency of the keywords of 'general environment' and 'climate' accounted for 77 % of the total proportion and the keywords of 'public convergence service' and 'industrial convergence service' in the ICT field took up approximately 30 % of the total proportion. According to the time series analysis, the researches using ICT in the environmental field rapidly increased over the past 5 years (2011-2015) and the number of such researches more than doubled compared to the past (1996-2010). Based on the environmental field with generated association rules among the keywords, it was identified that the keyword 'general environment' was using 16 ICT-based technologies and 'climate' was using 14 ICT-based technologies.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.42
no.5
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pp.9-20
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2005
In this paper, we propose ubiTrack, a system which tracks users' location in indoor environments by employing infrared-based proximity method. Most of recently developed systems have focussed on performance and accuracy. For this reason, they adopted the idea of centralized management, which gathers all information in a main system to monitor users' location. However, these systems raise privacy concerns in ubiquitous computing environments where tons of sensors are seamlessly embedded into environments. In addition, centralized systems also need high computational power to support multiple users. The proposed ubiTrack is designed as a passive mobile architecture to relax privacy problems. Moreover, ubiTrack utilizes appropriate area as a unit to efficiently track users. To achieve this, ubiTrack overlaps each sensing area by utilizing the TDM (Time-Division Multiplexing) method. Additionally, ubiTrack exploits various filtering methods at each receiver and utilization module. The filtering methods minimize unexpected noise effect caused by external shock or intensity weakness of ID signal at the boundary of sensing area. ubiTrack can be applied not only to location-based applications but also to context-aware applications because of its associated module. This module is a part of middleware to support communication between heterogeneous applications or sensors in ubiquitous computing environments.
The purpose of this study is to propose the possibility of precise surface sedimentary facies classification and a more accurate classification method by generating the large-scale map of surface sedimentary facies based on UAV data and object-based image analysis (OBIA) for Hwang-do tidal flat in Cheonsu bay. The very high resolution UAV data extracted factors that affect the classification of surface sedimentary facies, such as RGB ortho imagery, Digital elevation model (DEM), and tidal channel density, and analyzed the principal components of surface sedimentary facies through statistical analysis methods. Based on principal components, input data to be used for classification of surface sedimentary facies were divided into three cases such as (1) visible band spectrum, (2) topographical elevation and tidal channel density, (3) visible band spectrum and topographical elevation, tidal channel density. The object-based image analysis classification method was applied to map the classification of surface sedimentary facies according to conditions of input data. The surface sedimentary facies could be classified into a total of six sedimentary facies following the folk classification criteria. In addition, the use of visible band spectrum, topographical elevation, and tidal channel density enabled the most effective classification of surface sedimentary facies with a total accuracy of 63.04% and the Kappa coefficient of 0.54.
Commercial Unmanned Aerial Vehicle (UAV) image processing software products currently used in the industry provides camera calibration information and block bundle adjustment accuracy. However, they provide mapping accuracy achievable out of input UAV images. In this paper, the quality of mapping is calculated by using orientation parameters from UAV image processing software. We apply the orientation parameters to the digital photogrammetric workstation (DPW) for verifying the reliability of the mapping quality calculated. The quality of mapping accuracy was defined as three types of accuracy: Y-parallax, relative model and absolute model accuracy. The Y-parallax is an accuracy capable of determining stereo viewing between stereo pairs. The Relative model accuracy is the relative bundle adjustment accuracy between stereo pairs on the model coordinates system. The absolute model accuracy is the bundle adjustment accuracy on the absolute coordinate system. For the experimental data, we used 723 images of GSD 5 cm obtained from the rotary wing UAV over an urban area and analyzed the accuracy of mapping quality. The quality of the relative model accuracy predicted by the proposed technique and the maximum error observed from the DPW showed precise results with less than 0.11 m. Similarly, the maximum error of the absolute model accuracy predicted by the proposed technique was less than 0.16 m.
In this study, we generated orthoimages and Digital Elevation Model (DEM) from Unmanned Aerial Vehicle (UAV) to confirm the accuracy of possibility of geospatial information system generation, then compared the DEM with the topographic height values measured from Real Time Kinematic-GPS (RTK-GPS). The DEMs were generated from aerial triangulation method using fixed-wing UAV and rotary-wing UAV, and DEM based on the waterline method also generated. For the accurate generation of mosaic images and DEM, the distorted images occurred by interior and exterior orientation were corrected using camera calibration. In addition, we set up the 30 Ground Control Points (GPCs) in order to correct of the UAVs position error. Therefore, the mosaic images and DEM were obtained with geometric error less than 30 cm. The height of generated DEMs by UAVs were compared with the levelled elevation by RTK-GPS. The value of R-square is closely 1. From this study, we could confirm that accurate DEM of the tidal flat can be generated using UAVs and these detailed spatial information about tidal flat will be widely used for tidal flat management.
The frequency and risk of disasters are increasing due to environmental and social factors. In order to respond effectively to disasters that occur unexpectedly, it is very important to quickly obtain up-to-date information about target area. It is possible to intuitively judge the situation about the area through the image-map generated at high speed, so that it can cope with disaster quickly and effectively. In this study, we propose an image-map generation and visualization system from UAV images for real-time disaster monitoring. The proposed system consists of aerial segment and ground segment. In the aerial segment, the UAV system acquires the sensory data from digital camera and GPS/IMU sensor. Communication module transmits it to the ground server in real time. In the ground segment, the transmitted sensor data are processed to generate image-maps and the image-maps are visualized on the geo-portal. We conducted experiment to check the accuracy of the image-map using the system. Check points were obtained through ground survey in the data acquisition area. When calculating the difference between adjacent image maps, the relative accuracy was 1.58 m. We confirmed the absolute accuracy of the image map for the position measured from the individual image map. It is confirmed that the map is matched to the existing map with an absolute accuracy of 0.75 m. We confirmed the processing time of each step until the visualization of the image-map. When the image-map was generated with GSD 10 cm, it took 1.67 seconds to visualize. It is expected that the proposed system can be applied to real - time monitoring for disaster response.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.7
no.2
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pp.43-50
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2018
Biometric information computing is greatly influencing both a computing system and Big-data system based on the bio-information system that combines bio-signal sensors and bio-information processing. Unlike conventional data formats such as text, images, and videos, biometric information is represented by text-based values that give meaning to a bio-signal, important event moments are stored in an image format, a complex data format such as a video format is constructed for data prediction and analysis through time series analysis. Such a complex data structure may be separately requested by text, image, video format depending on characteristics of data required by individual biometric information application services, or may request complex data formats simultaneously depending on the situation. Since previous bio-information processing computing systems depend on conventional computing component, computing structure, and data processing method, they have many inefficiencies in terms of data processing performance, transmission capability, storage efficiency, and system safety. In this study, we propose an improved biosensing converged big data computing architecture to build a platform that supports biometric information processing computing effectively. The proposed architecture effectively supports data storage and transmission efficiency, computing performance, and system stability. And, it can lay the foundation for system implementation and biometric information service optimization optimized for future biometric information computing.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.6
no.3
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pp.117-128
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2003
The purpose of this study is to analyze the characteristics of the landscape type on Chunchon by CG(computer graphics) pictures and visibility analysis. The land use CG picture and the land cover CG picture are created by using Zoning area data and DEM(digital elevation model), and by using data of land cover classification and DEM. According to the analysis result of the land cover from 1989 to 2000, the city area has increased to $7.7km^2$, the green area has diminished to $12.7km^2$. The tendency of the city area increases and the green area decreases which appear in the city area, developmental restriction zone and green area on land use. The landscape is classified into three types by cluster analysis using the area rate of the element which constitutes the land use CG picture. Type 1 is a landscape characteristics of developmental restriction zone. Type 2 is a landscape characteristics of green land and type 3 is a landscape characteristics based on city area and water area. The increase of city area and decrease of green area are shown in all landscape types of land cover CG pictures. The same tendency is seen in the place where the scenery is of high importance as a result of visible analysis. The preservation and management of the scenery to the green area are requird in developmental restriction zone are required.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.13
no.3
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pp.184-196
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2020
In this paper, a single-bit 2nd-order delta-sigma modulator with the architecture of cascaded-of-integrator feedforward (CIFF) is proposed for precision measurement of current flowing through a secondary cell battery in a battery management system (BMS). The proposed modulator implements two switched capacitor integrators and a single-bit comparator with peripheral circuits such as a non-overlapping clock generator and a bias circuit. The proposed structure is designed to be applied to low-side current sensing method with low common mode input voltage. Using the low-side current measurement method has the advantage of reducing the burden on the circuit design. In addition, the ±30mV input voltage is resolved by the ADC with 15-bit resolution, eliminating the need for an additional programmable gain amplifier (PGA). The proposed a single-bit 2nd-order delta-sigma modulator has been implemented in a 350-nm CMOS process. It achieves 95.46-dB signal-to-noise-and-distortion ratio (SNDR), 96.01-dB spurious-free dynamic range (SFDR), and 15.56-bit effective-number-of-bits (ENOB) with an oversampling ratio (OSR) of 400 for 5-kHz bandwidth. The area and power consumption of the delta-sigma modulator are 670×490 ㎛2 and 414 ㎼, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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