Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.26
no.2
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pp.165-173
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2008
This study aims at generating automatically three dimensional geometric models of roads using LIDAR data and a digital map. The main processes in the proposed method are (1) generating a polygon encompassing a road region using a road layer from the digital map, (2) extracting LIDAR points within the road region using the polygon, (3) organizing the points into surface patches and grouping the patches into surface clusters, (4) searching the road surface clusters and generating the surface model from the points linked to the clusters, (5) refining the boundary using a digital map. By applying the proposed method to real data, we successfully generated the linear and surface information of the roads.
The purpose of this study is to arrange the digital maps of Hamamatsu City and to construct the map information system to support the prediction and restoration of Tokai earthquake disasters. The authors arrange the land condition map and compute the populations of each land surface conditions and revealed that $37\%$ of the whole population lives in the safe land, but $63\%$ lives in the rather unsafe surface condition. The authors also arrange the digital map of the main lines of water supply pipe lines in corporation with the Hamamatsu City Water Supply Department and revealed the rather dangerous pipe line area in case of Tokai earthquake.
This study proposes the method to use existing digital maps as one of the technologies to exclude individual differences that occur in the process of manually determining GCP for the geometric correction of KOMPSAT images and applying it to the images and to automate the generation of ortho-images. It is known that, in case high-resolution satellite images are corrected geometrically by using RPC, first order polynomials are generally applied as the correction formula in order to obtain good results. In this study, we matched the corresponding objects between 1:25,000 digital map and a KOMPSAT image to obtain the coefficients of the zero order polynomial and showed the differences in the pixel locations obtained through the matching. We performed proximity corrections using the Boolean operation between the point data of the surface linear objects and the point data of the edge objects of the image. The surface linear objects are road, water, building from topographic map.
The solar energy are an infinite source of energy and a clean energy without secondary pollution. The global solar energy reaching the earth's surface can be calculated easily according to the change of latitude, altitude, and sloped surface depending on the amount of the actual state of the atmosphere and clouds. The high-resolution solar-meteorological resource map with 1km resolution was developed in 2011 based on GWNU (Gangneung-Wonju National University) solar radiation model with complex terrain. The very high resolution solar energy map can be calculated and analyzed in Seoul and Eunpyung with topological effect using by 1km solar-meteorological resources map, respectively. Seoul DEM (Digital Elevation Model) have 10m resolution from NGII (National Geographic Information Institute) and Eunpyeong new town DSM (Digital Surface Model) have 1m spatial resolution from lidar observations. The solar energy have small differences according to the local mountainous terrain and residential area. The maximum bias have up to 20% and 16% in Seoul and Eunpyung new town, respectively. Small differences are that limited area with resolutions. As a result, the solar energy can calculate precisely using solar radiation model with topological effect by digital elevation data and its results can be used as the basis data for the photovoltaic and solar thermal generation.
Laser scanning is a new technology for obtaining Digital Surface Models(DSM) of the earth surface.It is a fast method for sampling the earth surface with high density and high point accuracy. This paper is for buildings extraction from LiDAR points data. The core part of building construction is based on a parameters filter for distinguishing between terrain and non-terrain laser points. The 3D geometrical properties of the building facades are obtained based on plane fitting using least-squares adjustment. The reconstruction part of the procedure is based on the adjacency among the roof facades. Primitive extraction and facade intersections are used for building reconstruction. For overcome the difficulty just reconstruct of laser points data used with digital camera images. Also, 3D buildings of city area reconstructed using digital map. Finally, In this paper show 3D building Modeling using digital map and LiDAR data.
Contamination flashover is responsible for insulator electrical failures. Particularly, in Korea, with its perennially dry spring, the first spring rain often cause serious line outages by forming a conductive liquid film on the insulator surface. Rainwater and fog are not normally conductive but unfortunately atmospheric dust deposited on the insulator surface contains soluble salts which may lead to bad condition of insulation by combining watery and salts. Transmission design engineers have used a contamination map drawn on the traditional paper map. But it is not convenient because it does not include the information of Geographic Information accurately. This paper explains the newly developed salt contamination map program using Geographic Information System, which provide accurate geographic information. The program is designed to use four parts of datum, salt contamination levels, 345kV & 154 kV transmission lines, power plants & substations and background map. The digital background map is composed of raster files, the others are done by vector map.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.14
no.3
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pp.149-154
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2015
This study has focused on the deburring technology of a vacuum plate for MLCC lamination using electrolytic in-process dressing (ELID) grinding, and the magnetic-assisted polishing (MAP) process. The surface of the vacuum plate has many micro-holes for vacuum suction. They are easily blocked by the burrs created in the surface-flattening process, such as the conventional grinding process. In this study, the MAP process, the ELID grinding process, and an ultrasonic vibration table are examined to remove the micro-burrs that lead to the blockage of the holes. In the results of the experiments, the MAP process and ELID grinding technology showed significant improvements of surface roughness and deburring performance.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.5
no.3
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pp.39-45
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2009
In this paper we present a cleaning robot system for an autonomous mobile robot. Our robot performs goal reaching tasks into unknown indoor environments by using sensor fusion. The robot's operation objective is to clean floor or any other applicable surface and to build a map of the surrounding environment for some further purpose such as finding the shortest path available. Using its cleaning robot system for an autonomous mobile robot can move in various modes and perform dexterous tasks. Performance of the cleaning robot system is better than a fixed base redundant robot in avoiding singularity and obstacle. Sensor fusion using the clean robot improves the performance of the robot with redundant freedom in workspace and Map-Building. In this paper, Map-building of the cleaning robot has been studied using sensor fusion. A sequence of this alternating task execution scheme enables the clean robot to execute various tasks efficiently. The proposed algorithm is experimentally verified and discussed with a cleaning robot, KCCR.
This paper presents a method for point-based 3D building reconstruction using LiDAR data and digital map. The proposed method consists of three processes: extraction of building roof points, identification of roof types, and 3D building reconstruction. After extracting points inside the polygon of building, the ground surface, wall and tree points among the extracted points are removed through the filtering process. The filtered points are then fitted into the flat plane using ODR(Orthogonal Distance Regression). If the fitting error is within the predefined threshold, the surface is classified as a flat roof. Otherwise, the surface is fitted and classified into a gable or arch roof through RMSE analysis. Based on the roof types identified in automated fashion, the 3D building reconstruction is performed. Experimental results showed that the proposed method classified successfully three different types of roof and that the fusion of LiDAR data and digital map could be a feasible method of modelling 3D building reconstruction.
Since the forest type map in Korea has been mostly constructed every five years, the forest information from the map lacks up-to-date information. Forest research has been carried out by aerial photogrammetry and field surveys, and hence it took a lot of times and money. The vertical structure of forests is an important factor in evaluating forest diversity and environment. The vertical structure is essential information, but the observation of the vertical structure is not easy because the vertical structure indicates the internal structure of forests. In this study, the index map and texture map produced from KOMPSAT-3/3A/5 satellite images and the canopy information generated by the difference between DSM (Digital Surface Model) and DTM (Digital Terrain Model) were classified using the artificial neural network. The vertical structure of forests of single and multi-layer forests was classified to identify 81.59% of the final classification result.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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