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.
Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference
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2002.10a
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pp.273-276
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2002
Watershed boundary and stream network can be extracted from DEM(Digital Elevation Model) using GIS software such as ARC/INFO or ArcView Spatial Analyst. However, there exist many errors in the generated watershed boundary and stream network just by operating sink removal function of the present software. This paper present the error reducing method to delineate watershed boundary and generate stream network especially in plane areas by using stream burning techniques known as Fillburn and Agree bum. These preprocessing techniques of DEM dramatically decreased the errors comparing with the results by no-bum DEM.
Park, Youl-Moon;Thu, Le Xuan;Won, Jong-Beom;Park, Sung-Jun;Kim, Yong-Gil
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.17
no.2
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pp.35-41
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2014
This paper describes the obstacle avoidance architecture to walk safely around in factory and home environment, and presents methods for path planning and obstacle avoidance for the humanoid robot. Solving the problem of obstacle avoidance for a humanoid robot in an unstructured environment is a big challenge, because the robot can easily lose its stability or fall down if it hits or steps on an obstacle. We briefly overview the general software architecture composed of perception, short and long term memory, behavior control, and motion control, and emphasize on our methods for obstacle detection by plane extraction, occupancy grid mapping, and path planning. A main technological target is to autonomously explore and wander around in home environments as well as to communicate with humans.
This paper presents a nonlinear method to control a DC-DC converter and track the Maximum Power Point (MPP) of a Photovoltaic (PV) system. A backstepping controller is proposed to regulate the voltage at the input of a buck-boost converter by means of Lyapunov functions. To make the control initially faster and avoid local maximum, a regression plane is used to estimate the reference voltages that must be obtained to achieve the MPP and guarantee the maximum power extraction, modifying the conventional Perturb and Observe (P&O) method. An experimental platform has been designed to verify the validity and performance of the proposed control method. In this platform, a buck-boost converter has been built to extract the maximum power of commercial solar modules under different environmental conditions.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.10
no.9
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pp.779-784
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2004
This paper describes a sonic polygonal multiple reflection range sensor (SPMRS), which uses multiple reflection properties usually ignored in ultrasonic sensors as disturbances or noises. Targets such as a plane, corner, edge, or cylinder in indoor environments can easily be detected by the multiple reflection patterns obtained with a SPMRS system. Target classification and feature data extraction, such as distance and azimuth to the target, are computed simultaneously by considering the geometrical relationships between the detected targets, and finally the environment model is generated by refining the detected targets. In addition, the narrow field of view of a sonar range sensor is increased and the scanning time is reduced by active motion of the SPMRS stepping servomechanism.
This paper presents a new method of classification of the induction machine faults using Time Frequency Representation, Particle Swarm Optimization and artificial neural network. The essence of the feature extraction is to project from faulty machine to a low size signal time-frequency representation (TFR), which is deliberately designed for maximizing the separability between classes, a distinct TFR is designed for each class. The feature vectors size is optimized using Particle Swarm Optimization method (PSO). The classifier is designed using an artificial neural network. This method allows an accurate classification independently of load level. The introduction of the PSO in the classification procedure has given good results using the reduced size of the feature vectors obtained by the optimization process. These results are validated on a 5.5-kW induction motor test bench.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.22
no.1
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pp.12-20
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1997
Physical interconnect such as Printed Circuit Board(PCB) traces introduces new challenges for parameter extraction and delay calculation for high-speed system design. PCB traces are dominated by frequency dependent LC propagation which makes precharacterization difficult for all possible configurations. Moreover, simulating the transient behavior of the trace for noise and delay analysis requries the combined used of a variety of models and techniques for efficiently handling lossy, low-loss, frequency dependent, and coupled transmission lines together with lumped elements. In this paper we explain how the frequency dependence caused by ground plane proximity and skin effects can be modeled using the adstracted models. These abstracted (lumped) models are SPICE-compatible and can be simulated in time-domain, along with precharacterized lumped parasitic elements and nonlinear driver and load models.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.14
no.2
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pp.8-17
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2000
In this work, two approaches were proposed for the recognition of partial discharge patterns. The first approach was neural network with backpropagation algorithm, and the second approach was angle calculation between t재 operator vectors. PD signals were detected using three electrode systems; IEC(b), needle-plane and CIGRE method II electrode system. Both of neural network and angle comparison method showed good recognition performance for the patterns similar to the trained patterns. And the number of operators to be used had a great influence on the recognition performance to the untrained patterns.
Park, Hyoung-Mee;Moon, Joo-Hee;Kim, Hyun-Cheol;Kim, Kyu-Heon
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2005.11a
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pp.177-180
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2005
MPEG-4 FGS 비트 스트림을 서버측에서는 각 클라이언트의 채널환경에 맞게 적절한 비트율로 추출하여 각 클라이언트에게 전송해야 한다. 부분적인 비트 스트림만으로도 영상 복원이 가능하지만, 같은 비트율에서 전송화질의 극대화를 위해서는 비트 스트림의 추출방법에 대한 연구가 필요하다. 이에 본 논문은 MPEG4 FGS 비디오 스트림을 네트워크 상에서 동적인 통신용량의 변화에 맞춰 적절한 비트율로 추출하는 방법에 대해 제안한다. 제안하는 방법은 같은 비트율에서 전송화질의 극대화를 위해 향상계층의 각 비트 평면(bit-plane)이 손실됐을 때 품질에 미치는 영향을 고려하여 비트율을 줄인다. 이렇게 함으로써 동일한 비트율이 주어진 경우 얻을 수 있는 종단간(end-to-end) 비디오 품질의 향상을 비교 분석하였다.
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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2004.06a
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pp.89-94
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2004
우리가 일반적으로 다루는 많은 대상들은 대부분 복잡하고 불규칙적인 형태를 지니고 있다. 이로 인해 보통 사용하는 미분연산자와 같은 전통의 수학적 기법들은 경우에 따라 심각한 불량 문제(ill-posed problem)를 야기하여 부정확한 결과를 나타내기도 한다. 이의 해결을 위해 전처리 과정으로 평활화를 위한 여러 가지 mean filter를 사용하기도 한다. 그렇지만 원 자료가 근본적으로 복잡한 경우 위 과정으로 오히려 중요 정보가 소실될 수도 있다. 이에 본 논문에서는 먼저 전처리로서 흔히 사용되는 각종 평균필터 대신 손실을 최소화하면서 곡면의 부드러움(smoothness)을 유도할 수 있는 접평면 접근 방식을 이용하고. 아울러 대상 영상의 복잡도에 연동한 프랙탈 차원을 적용하여 보다 효과적으로 영상의 경계를 추출하고자 했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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