IKONOS 1m satellite imagery is particularly well suited for 3-D feature extraction and 1 :5,000 scale topographic mapping. Because the image line and sample calculated by given RPCs have the error of more than 11m, in order to be able to perform feature extraction and topographic mapping, rational polynomial coefficients(RPCs) camera model that are derived from the very complex IKONOS sensor model to describe the object-image geometry must be refined by several Ground Control Points(GCPs). This paper presents a quantitative evaluation of the geometric accuracy that can be achieved with IKONOS imagery by refining the offset and scaling factors of RPCs using several GCPs. If only two GCPs are available, the offsets and scale factors of image line and sample are updated. If we have more than three GCPs, four parameters of the offsets and scale factors of image line and sample are refined first, and then six parameters of the offsets and scale factors of latitude, longitude and height are updated. The stereo images acquired by IKONOS satellite are tested using six ground points. First, the RPCs model was refined using 2 GCPs and 4 check points acquired by GPS. The results from IKONOS stereo images are reported and these show that the RMSE of check point acquired from left images and right are 1.021m and 1.447m. And then we update the RPCs model using 4 GCPs and 2 check points. The RMSE of geometric accuracy is 0.621 m in left image and 0.816m in right image.
과학적 시각화인 한 분야인 등치선도 자동생성 알고리즘은 주로 규칙적인 삭가형 격자 위에서 정의된 자료에 대해서 연구를 진행되어 왔다. 하지만 기상자료 관측과 같은 실제 자료 추출 상황에서 모든 격자에서 자료를 얻는 것이 불가능하다. 자료 추출장비, 방법의 특성상 모든 격자에서 자료 값을 얻을수없다. 자료가 추출되지 않는 모든 격자에서 필요한 자료 값을 구하기 위하여 추출된 자료에 적당한 보간 법을 적용하여 근사값을 할당한다. 본 논문에서는격자형 자료를 사용하지 않고 비격자형 자료를 사용해서 등치선도를 자동으로 생성하는 알고리즘을 제안하였다. 거리가 중보간법을 이용하여 전처리된 사각형 격자형 자룔를 사용하는대신 비격자형 자료를 직접사용하여 삼각형 자료 연결으로 정의하였다. 제안된 알고리즘은 격자형 자료 연결에 근거한 등치선도를 작성한다. 이 알고리즘은 숙련된 기상도 제작자가 기상도를 작성하는 원칙에 근거를 두고 있다. 새롭게 제안된 알고리즘은 전통적이 알고리즘에 비해서 다음과 같은 장점을 갖고 있다.제안된 알고리즘은 전처리 과정에서 추출된 자료를 보간 할 필요 없이 추출된 자료만으로 등치선도를 작성한다. 그리고 격자에 보간법이 적용되었을때 발생하는 자료의 왜곡이 없다.
Inner diameter of bearing race is automatically measured by complete inspection system after grinding process. Contact type three points supporting method is widely applied to automatic inner diameter measurement because of its excellent stability. However, the geometric consideration regarding three points supporting method is not sufficient. In this study, the error equation from geometric error analysis of three points supporting method is found. The effect of factors in the error equation is also investigated. The error equation is linear for difference of diameter in sample and master on range of tolerance. An error becomes more and more larger, when the distance of two supporting balls or the diameter of supporting ball are increased. In the result, some considerations are proposed for measurement of inner diameter by the three points supporting method.
This study is to examine the effect of improving the forest therapy program for adolescents using forest healing resources (focused on improving index of greenness for adolescents). The participants were 30 students from in the control group that participated in the 2018 program, and 51 students in experimental group that participated in the improved program in 2019. The questionnaire, developed by Korea Forest Welfare Institute, was comprised of items on general matters, index of greenness, restorative environment, positive emotion, negative emotion, facial expression and psychological assessment. The control group had 30 and the experimental group had 49 valid copies of the questionnaires. As a result of the paired sample t-test for each group, the control group showed a significant increase in all categories except restorative environment. In the experimental group, all categories significantly improved to a higher level (p <.01). An independent sample t-test (one-tailed test) was performed to test the effect of the forest therapy program with improved index of greenness. As a result, the index of greenness increased by 0.73 points(t=2.555, p <.01) and restorative environment by 1.01 points (t=2.567, p <.01), showing statistical significance. Negative emotion increased by 0.04 points (t=0.183, p >.05), which was not significant. On the other hand, positive emotion decreased by 0.42 points (t=-1.918, p <.05), facial expression by 0.57 points (t=-1.775, p <.05), and psychological assessment by 0.29 points (t=-0.981, p >.05), showing significance in positive emotion and facial expression. However, all the decreased items showed significant improvements between the pretest and posttest scores of the experimental group.
외란(Outlier)이 있는 데이터를 피팅(Fitting)하는 방법으로 RANSAC(RANdom SAmple Consensus)알고리즘이 선, 원, 타원 등 의 피팅에 많이 사용되고 있다. 본 논문은 다수의 평면에 대한 3차원 포인트 데이터가 주어질 때 각 평면에 대해 RANSAC기반 평면 피팅을 최근 딥러닝 등에 많이 사용되는 GPU의 하나인 CUDA를 이용하여 효율적으로 수행하는 알고리즘을 제안한다. 모의 데이터와 실제 데이터를 이용하여 제안된 알고리즘의 성능을 CPU와 비교하여 보인다. 외란이 많고 인라이어(inlier) 비율이 낮을수록 CPU대비 속도가 향상되고 평면의 개수가 많을수록 평면당 데이터개수가 많을수록 병렬처리에 의한 속도가 가속됨을 보인다. 제안된 방법은 다중 평면 피팅외의 다른 피팅에도 쉽게 적용할 수 있다.
계수형 데이터를 이용하여 신뢰도를 추정하는 방법은 원자력 설비, 의약품, 우주발사체 등과 같은 다양한 시스템의 신뢰도 평가에 사용되고 있다. 본 논문은 모수 추정법을 포함하여 문헌에 공개된 신뢰도 추정방법에 대한 샘플 수 및 샘플링 시점 수 변화에 대한 정확성의 민감도를 분석하고 비교한 결과를 제시한다. 또한 민감도 분석 결과를 이용하여 각 추정 방법의 정확성을 향상시키기 위한 방안을 제시하였다.
A variable bit rate speech coder is presented. The coder is based on the observation that a speech signal can be viewed as a combination of piecewise linear signals in a short time period. The encoder detects the sample points where the slope of the signal changes, which are called the inflection points in this paper. The coder transmits the location and value for the detected inflection sample, but only the location information for the noninflection samples. In the decoder, the noninflection samples are estimated with interpolation of the received information. Several factors affecting the performance of the coder have been tested through simulation. Simulation results show that the linear interpolation produces 1 ~ 5 dB improvement over the cubic spline interpolation. And the -law companding does not provide any benefit when it is applied before the inflection detection. With low threshold values in the inflection point detection, the coder shows better MOS and more than 16 dB improvement in SNR compared to the continuously variable slope delta modulation (CVSDM).
The fibrogram theory is newly derived from the superposition principle of the conventional staple diagram, in which the left-hand ends of the fibers have to share a common starting point in order for the fiber length distribution to be measured, and the right-hand ends of the fibers form points. It is shown that the fibrogram is the staple diagram of the fiber sample having different random starting points, as well as the double cumulative distribution function of the frequency length function in the length biased sample. Also, the various means, viz. the numerical mean length, numerical mean length in median, length biased mean length, and length biased mean length in median, and the various upper half means, viz. the numerical upper half mean length, numerical upper half mean length in median, length biased upper half mean length, and length biased upper half mean length in median, are discussed in relation to the cotton blending process.
이 연구는 종교저작에 적용되는 우선표제와 전거형접근점을 실제 서지데이터 및 전거데이터를 이용하여 적용하는데 목적을 두고 있다. 이를 위해 이 연구에서는 (1) 종교저작의 우선표제와 전거형접근점에 관한 목록규칙을 검토하고, (2) 주요 도서관에서 종교저작에 적용한 우선표제와 전거형접근점의 실제 사례를 조사한 다음, (3) 국내에 적용할 종교저작의 우선표제와 전거형접근점의 작성 방안을 국립중앙도서관 데이터를 사례로 하여 제안하였다. 이 과정에서 KCR5 개정안을 적용하더라도 종교저작에 우선표제를 기술하는 과정에서 추가적으로 검토가 필요한 사항을 도출할 수 있었다. 연구에 필요한 데이터는 문헌연구와 사례조사를 통해 확보하였으며, 데이터의 확인이 필요한 경우 이메일을 이용하여 추가정보를 수집하거나 확인하는 절차를 거쳤다. 최종적으로 종교저작의 우선표제와 전거형접근점의 작성 방안은 국립중앙도서관의 서지데이터를 샘플로 활용하여 KORMARC 통합서지용 및 전거통제용 형식으로 제시하였다.
본 논문에서는 구면 좌표계 기반에서 3차원 모델을 검색하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 3차원 모델 위의 임의의 점들의 좌표(x, y, z)를 구하고, 이 좌표들을 구면좌표계의 좌표로 변환한다. 이 샘플들의 위도(zenith)의 분포를 3차원 모델의 특징으로 정의한다. 임의의 샘플 좌표를 구하기 위해 우리는 Osada가 제안한 방법을 사용하였고, 좌표축을 정규화하기 위하여 PCA 알고리즘을 사용하였다. 데이터는 프린스턴 대학의 벤치마크 데이터를 사용하였으며 Vranic이 제안한 depth buffer-based feature vector 알고리즘과 비교하였고, 본 논문에서 제안한 방법이 정확도에서 12.6% 더 정확하게 모델을 검색하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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