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씨호크 항공수심라이다 데이터를 활용한 연안침식 시계열 분석 - 강원도 표사계 GW36을 중심으로 -
이재빈,김지영,김가현,허현수,위광재,Lee, Jaebin,Kim, Jiyoung,Kim, Gahyun,Hur, Hyunsoo,Wie, Gwangjae 대한원격탐사학회 2022 大韓遠隔探査學會誌 Vol.38 No.6
As coastal erosion of the east coast is accelerating, the need for scientific and quantitative coastal erosion monitoring technology for a wide area increases. The traditional method for observing changes in the coast was precision monitoring based on field surveys, but it can only be applied to a small area. The airborne bathymetric Light Detection And Ranging (LiDAR) system is a technology that enables economical surveying of coastal and seabed topography in a wide area. In particular, it has the advantage of constructing topographical data for the intertidal zone, which is a major area of interest for coastal erosion monitoring. In this study, time series analysis of coastal seabed topography acquired in Aug, 2021 and Mar. 2022 on the littoral cell GW36 in Gangwon was performed using the Seahawk Airborne Bathymetric LiDAR (ABL) system. We quantitatively monitored the topographical changes by measuring the baseline length, shoreline and Digital Terrain Model (DTM) changes. Through this, the effectiveness of the ABL surveying technique was confirmed in coastal erosion monitoring.
RPC 모델의 보정을 통한 IKONOS-2 위성영상과 항공레이저측량 자료의 정합에 관한 연구
이재빈(Lee Jaebin),유기윤(Yu Kiyun),이창노(Lee Changno),송우석(Song Wooseok) 대한토목학회 2008 대한토목학회논문집 D Vol.28 No.3D
본 연구는 IKONOS-2 위성영상의 센서모델인 RPC 모델에 존재하는 편의들을 항공레이저측량 자료를 활용하여 보정하고 이를 통해 IKONOS-2 위성영상과 항공레이저측량 자료를 정합하기 위해 다양한 조정방정식을 적용하고 이를 검증하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 거리자료인 항공레이저측량 자료와 영상자료인 IKONOS-2 위성영상의 특성을 고려하여, 선형객체를 편의 수정을 위한 기하보정의 기본요소로 활용하였다. 이 때, IKONOS-2 위성영상의 RPC 모델에 존재하는 편의들은 항공레이저측량 자료로부터 추출된 선형객체들을 이용하여 영상좌표계 상에서 조정되게 된다. 특히, 본 연구에서는 IKONOS-2 위성영상의 RPC 모델의 편의보정을 위해 선행연구들에서 제시된 다양한 형태의 변환함수들에 대해 기하보정 방법론을 적용하고, 사용되는 변환함수에 따른 기하보정의 정확도 평가를 수행하였다. 또한, 기하보정에 사용되는 선형객체의 개수가 결과에 미치는 영향에 대한 평가도 동시에 수행하였다. 마지막으로 DGPS 측량을 통하여 획득된 검사점들을 활용하여 정확도 평가를 수행하고 연구결과의 효용성을 검증하였다. In the paper, a methodology is verified to integrate IKONOS-2 satellite imagery and ALS dataset by compensating biases of RPC models. To achieve this, conjugate features from both data should be extracted in advance. For this purpose, linear features are chosen as conjugate features because they can be accurately extracted from man-made structures in urban area and more easily extracted than point features from ALS data. Then, observation equations are established from similarity measurements of the extracted features. During the process, several kinds of transformation functions were selected and used to register them. In addition, it was also analyzed how the number of linear features used as control features affects the accuracy of registration results. Finally, the results were evaluated by using check-points obtained from DGPS surveying techniques and it was clearly demonstrated that the proposed algorithms are appropriate to integrate these data.
항공수심라이다 측량자료를 활용한 해저 지형정보 추출 연구
이재빈(Lee, Jaebin),정재훈(Jung, Jaehoon) 대한공간정보학회 2020 한국공간정보학회 학술대회 Vol.2020 No.6
항공수심라이다 시스템은 물을 투과할 수 있는 녹색 레이저의 물리적인 특성을 이용하여 수면과 해저의 위치데이터를 동시에 수집하여 점군 형태의 데이터를 구축한다. 따라서 항공수심라이다 데이터를 활용하여 해저에 대한 DSM을 제작하기위해 원시 점군 데이터로부터 해저에 해당하는 점들을 탐색하고 분리하는 과정이 필수적으로 선행되어야 한다. 기존의 해저 점군을 추출하기 위한 연구는 주로 waveform 분석을 기반으로 수행되었지만 일반 사용자의 경우 waveform 데이터에 대한 접근성이 낮으며, waveform 분석 기반 해저 점군 추출 방법론에 대한 보완도 필요하다. 이에 따라 본 연구는 해저 점군을 추출하기 위한 지형학적 분류 기술로써 histogram 기반 클러스터링 방법을 적용하였다. 개발된 알고리즘은 입력 점군에 대한 통계적 분포를 가정하지 않으며 해저와 해면 사이의 존재하는 점군의 형태 분포만을 활용하여 점군 분리를 수행하였다. 미국 플로리다 주 Marco 아일랜드에서 수집된 Riegl VQ880 항공수심라이다 데이터에 개발된 알고리즘을 적용하고 다양한 수심에서 해저 점군 추출하기 위한 연구를 진행 중이다. 개발된 알고리즘의 매개 변수 최적화를 수행하고 있으며 다중빔음향 측심 데이터와의 결과 비교를 통해 정확도 평가를 수행할 계획이다. Seabed point cloud extraction is an essential prerequisite to further utilizing the bathymetric lidar data for various geographic data processing and applications. Conventional seabed detection approaches often use return waveforms, and its limited accessibility often limits the broad use of the bathymetric lidar data. Further, it is often questioned if the waveform-based seabed extraction is reliable enough to seabed extraction. Therefore, there is a high demand to extract seabed from the point cloud using other sources of information, such as geometric information. This study aimed to develop a simple but computationally-efficient approach to seabed extraction from geo-referenced point cloud data using a histogram-based clustering method. Notably, our approach does not assume any statistical distributions for the input point cloud but focuses on its morphological distribution to investigate a gap with minimal points between the seabed and sea surface. We conducted a preliminary experiment with the RIGEL VQ 880 bathymetric lidar data collected in Marco Island, Florida, USA, demonstrating that the developed algorithm has the potential to detect the seabed point cloud in both shallow and deepwater regions. To increase the robustness of the algorithm, we are performing thorough parameter optimization and accuracy assessment using a variety of datasets obtained by different systems, such as multi beam echo sounder systems, in various conditions.
해양스포츠이벤트 브랜드 개성이 개최지역 태도와 행동의도에 미치는 영향
이재빈(Jaebin Lee) 세계태권도문화학회 2024 세계태권도문화학회지 Vol.15 No.2
This study aims to provide empirical basic data and policy data as a way to utilize marine sports events for regional image and regional development with various values through brand personality differentiated from other regions by empirically analyzing the causal relationship between the host region's attitude and behavioral intention (recommendation intention, revisit intention). In order to achieve the purpose of the study, the following conclusions were drawn based on the verification results of the research hypothesis and the discussion accordingly. As a result of hypothesis verification, first, a study on the attitude of the host region of brand personality of marine sports events was found to have a significant influence on reliability, interest, and competence among the sub-factors of brand personality. However, it was found that there was a significant impact on uniqueness. Second, a study on behavioral intention confirmed that brand personality of marine sports events had a significant influence on competence, reliability, and interest among the sub-factors of brand personality. Third, a study on behavioral intention showed that the attitude of the host region of marine sports events had a positive effect.
이미지 인페인팅을 활용한 3 차원 영상 정합 및 가상 시점 생성 기술
이재빈(JaeBin Lee),송진주(JinJu Song),윤상민(Sang Min Yoon) 한국방송·미디어공학회 2023 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2023 No.6
2 차원 공간 상에서 이미지 인페인팅은 2 차원 이미지에서 손상된 부분에 대해 주변 픽셀 정보를 활용하여 손상된 부분을 채우거나, 이미지 내에 특정 객체를 지우고, 객체 주변 정보를 통해 지워진 객체 부분을 복구하는 문제를 의미합니다. 하지만 2 차원 이미지 내에서 이미지 인페인팅을 적용할 경우 3 차원 공간 상의 깊이 정보를 반영하여 인페인팅을 수행하지 못한다는 문제점이 발생합니다. 이러한 문제점을 시점 합성이라는 특정 몇 개의 시점에서 촬영한 이미지들로부터 새로운 위치와 방향에서 바라본 대상의 모습을 연속적이게 합성해내는 기술을 적용하여 해결하였습니다.
이재빈(Jaebin Lee),황원식(Won-Shik Hwang),하승우(Seung Woo Ha),박성주(Sung-Ju Park) 대한기계학회 2021 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2021 No.11
We present a technique for monitoring the stress of high-temperature power plant piping using machine learning. The stress is calculated through the advanced numerical analysis technique using the previously suggested displacement and rotation information of the pipe in operation, and the calculated displacement-stress data is machine-learned on the sample data. The stress of pipe in power plant can be predicted quickly by using the machine learning module presented in this paper through the displacement and rotation information measured by sensing the behavior of high-temperature plant piping. In this paper, the stress data of pipe in power plant for displacement and rotation information were calculated for a local model of an arbitrary high-temperature plant piping, and the calculated stress data was machine-learned. Not only the prediction accuracy within the range of the training data, but also the prediction accuracy outside the range were reviewed.