Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.6
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pp.71-76
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2016
In this paper, we propose the mobile visual inspection information system using DGPS and portable range finder for levee safety inspection. Instead of existing visual inspection management method that is stored hand-written data, this system is designed to manage directly the visual inspection information using mobile devices in the field of levee. And through extracting accurate DGPS coordinates information about damage location of levee, this system is developed to ensure efficiency for the main task arising from the levee site such as inspection, maintenance and reinforcement. Furthermore, when damage has occurred at the point that inspector is not able to approach, this system can record the damage site data correctly, by converting data such as position, orientation and height of the damage point into the World Geodetic System coordinates. The position, orientation and height data was extracted automatically through the DGPS and portable range finder. And by applying the augmented reality method, this system was implemented for inspector to revisit the point of damage easily in order to perform the management, maintenance and reinforcement of the levee later.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.35
no.4
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pp.71-80
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2007
The purpose of this study is to suggest the criteria for the damaged mountainous landscape based on the shape, location and ratio of damaged landscape. For the study, the preference and landscape adjectives were analyzed on visual images and simulations. The variables for analysis were the amount of the damaged ratio(10%, 30%, 50%), the location of the damage (upper, middle, lower) and the various forms of the damage(spot, line, area). According to the results of this study, in accordance with the amount of damage, the visual preference recorded its lowest with the a rate of 50%. As for the location of the damage, the lower-ridge of the mountain showed the highest preference, and the upper-ridge was recorded as the lowest. The linear damage type showed the highest preference. On the other hand, the spotted damage type showed lowest. The results indicate that the visual preference increases when there is a lower ratio of damage, as the damage locates at the lower-ridge, and also when there is a presence of linear formation development. The group of linear formation-the lower ridge-10% showed the highest preference, and the group of linear formation-the mid ridge-50% was the lowest with the results of 3-way ANOVA. The group of linear formation-lower ridge-10% in particular had virtually no differences of visual preference when it was compared with the original scene. The damage with the spotted formation, on the mid-upper location and the high ratio of damage were analyzed as factors that give negative influence on the mountainous landscape. The main features of mountainous landscape were reduced into two factors, 'total estimation' and 'spatial scale' by the factor analysis with total variance of 65.96%.
Ensuring the safety of a structure necessitates that repairs are carried out based on accurate inspections and records of damage information. Traditional methods of recording damage rely on individual paper-based documents, making it challenging for inspectors to accurately record damage locations and track chronological changes. Recent research has suggested the adoption of building information modeling (BIM) to record detailed damage information; however, localizing damages on a BIM model can be time-consuming. To overcome this limitation, this study proposes a method to automatically localize damages on a BIM model in real-time, utilizing consecutive images and measurements from an inertial measurement unit in close proximity to damages. The proposed method employs a visual-inertial odometry algorithm to estimate the camera pose, detect damages, and compute the damage location in the coordinate of a prebuilt BIM model. The feasibility and effectiveness of the proposed method were validated through an experiment conducted on a campus building. Results revealed that the proposed method successfully localized damages on the BIM model in real-time, with a root mean square error of 6.6 cm.
The cause of poor visual acuity was connected to the damage by the ocular trauma related. Especially the most cause of visual disorder was identified as irregular pupil by ocular damage. Therefore most patients stopped the wearing of the contact lens immediately by the visual decrease effects from irregular pupil disorder. But we had suggested that the contact lens wear was a very intensive visual therapy. We had identified the visual recover from several tests using the contact lens treatment.
This study introduces a method of estimating the 3D coordinates of structural damage from the detection results of visual inspection provided in 2D image coordinates using sensing data of UAV and 3D shape information of BIM. This estimation process takes place in a virtual space and utilizes the BIM model, so it is possible to immediately identify which member of the structure the estimated location corresponds to. Difference from conventional structural damage localization methods that require 3D scanning or additional sensor attachment, it is a method that can be applied locally and rapidly. Measurement accuracy was calculated through the distance difference between the measured position measured by TLS (Terrestrial Laser Scanner) and the estimated position calculated by the method proposed in this study, which can determine the applicability of this study and the direction of future research.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.27
no.7
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pp.817-825
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2003
The amount of damage suffered from the red tide occurring at the near shore is increasing rapidly. The Windows visual system discussed in this paper is developed in order to help minimize the damage. The system is focused on the monitoring the coastal environment. and forecasting the red tide occurrence. Although several similar systems are now existing. most of them are based on the web application. which cause the large response time. limited presentation ability of data. and inability of data storing at client side. The Windows visual system described in this paper operates on the Internet to get the ubiquitous access. One of three components of the Windows visual system. client system is developed as a Windows application in order to overcome the weak points of the previous systems. The gathering. analysis, and monitoring of data can be done at real time using the Windows visual system.
Although neonatal hypoglycemia is a common metabolic abnormality in newborn infants, brain injuries resulting from isolated neonatal hypoglycemia are rare. Many infants who are hypoglycemic do not exhibit clinical manifestations, while other infants are symptomatic and at risk for permanent brain damage. There is no disagreement that hypoglycemia can cause neonatal encephalopathy and result in permanent brain injury. Occipital brain injury associated with neonatal hypoglycemia can result in long-term disability, epilepsy, and visual impairment. Infants should receive ongoing developmental and visual surveillance for lateonset epilepsy, and visual or cognitive impairment. We report two cases of newborn infants with abnormal visual evoked potentials (VEP) caused by neonatal hypoglycemic encephalopathy.
Visual structural inspections are an inseparable part of post-earthquake damage assessments. With unmanned aerial vehicles (UAVs) establishing a new frontier in visual inspections, there are major computational challenges in processing the collected massive amounts of high-resolution visual data. We propose twin deep learning models that can provide accurate high-resolution structural components and damage segmentation masks efficiently. The traditional approach to cope with high memory computational demands is to either uniformly downsample the raw images at the price of losing fine local details or cropping smaller parts of the images leading to a loss of global contextual information. Therefore, our twin models comprising Trainable Resizing for high-resolution Segmentation Network (TRS-Net) and DmgFormer approaches the global and local semantics from different perspectives. TRS-Net is a compound, high-resolution segmentation architecture equipped with learnable downsampler and upsampler modules to minimize information loss for optimal performance and efficiency. DmgFormer utilizes a transformer backbone and a convolutional decoder head with skip connections on a grid of crops aiming for high precision learning without downsizing. An augmented inference technique is used to boost performance further and reduce the possible loss of context due to grid cropping. Comprehensive experiments have been performed on the 3D physics-based graphics models (PBGMs) synthetic environments in the QuakeCity dataset. The proposed framework is evaluated using several metrics on three segmentation tasks: component type, component damage state, and global damage (crack, rebar, spalling). The models were developed as part of the 2nd International Competition for Structural Health Monitoring.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.13
no.1
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pp.69-81
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2010
The purpose of this study is to analyze the growth characteristics of native Kentucky bluegrass (Poa pratensis L.) collected in Korea. Out of Kentucky bluegrasses collected in 2000 and 2008, eight ecotypes ("Pyengchang," "Gongju," "Inje," "Donggang," "Hwasun," "Pureundle," "Cheongsong," and "Geumsan") were planted in experimental fields and pots on May 11, 2008 and May 3, 2009, respectively, for analyzing their growth characteristics. Data such as visual quality (1-9), visual density (1-9), visual color (1-9), plant height, leaf length and leaf width were analyzed. The visual quality of "Pyengchang," "Inje" and "Gongju" were enhanced compared to the rest native ecotypes of Kentucky bluegrass. "Pyengchang" showed the best visual density while "Gongju" and "Inje" showed almost evenly favorable density. However, "Pureundle," "Cheongsong," and "Geumsan" represented loose density due to the damage from the summer climate of high temperature and humidity in 2009. As for visual color, "Pyengchang" was also ranked first, maintaining high values of at least 7.6 even in the summer climate of high temperature and humidity. "Donggang" showed good color immediately after planting in the experimental field in 2008, however, undesirable color due to the damage from the summer climate of high temperature and humidity in 2009.
When assessing buildings that may collapse during a large earthquake, conventional rapid visual screening procedures generally provide good results when identifying buildings for further investigation. Unfortunately, their accuracy at identify buildings at risk is not so good. In addition, there appears to be little room for improvement. This paper investigates an alternative screening procedure based on fuzzy logic and artificial neural networks. Two databases of buildings damaged during the Athens earthquake of 1999 are used for training purposes. Extremely good results are obtained from one database and not so good results are obtained from the second database. This finding illustrates the importance of specifically collecting data tailored to the requirements of the fuzzy logic based rapid visual screening procedure. In general, results demonstrate that the trained fuzzy logic based rapid visual screening procedure represents a marked improvement when identifying buildings at risk. In particular, when smaller percentages of the buildings with high damage scores are extracted for further investigation, the proposed fuzzy screening procedure becomes more efficient. This paper shows that the proposed procedure has a significant optimisation potential, is worth pursuing and, to this end, a strategy that outlines the future development of the fuzzy logic based rapid visual screening procedure is proposed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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