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오픈 소스 프레임워크와 원격 탐측자료를 이용한 웹 기반 작황 정보 시스템 설계
우엔 민효,마종원,이경도,허준,Nguyen, Minh Hieu,Ma, Jong Won,Lee, Kyungdo,Heo, Joon 대한원격탐사학회 2017 大韓遠隔探査學會誌 Vol.33 No.5
작황 정보 시스템은 작물 분포, 작황 정보 및 생산량에 대한 모니터링, 예측, 추정 또는 분석과 같은 다양한 형태를 통해 정보를 제공하며 본 논문은 한국, 미국 및 중국 데이터를 기반으로 구축한 웹기반 작황 정보 시스템을 제안한다. 온도, 강수량 및 일사량의 기후 데이터는 작물 성장에 미치는 영향을 분석하는데 사용되었으며, NDVI 데이터와 작물구분도 데이터는 각각 작물 모니터링과 작물 분포 관리를 목적으로 사용되었다. 본 시스템은 3가지의 주요 장점을 갖고 있으며 이는 다음과 같다: 1) 높은 시간 해상도의 데이터를 통한 정보 제공, 2) 보유 데이터 분석을 통한 보고서 작성의 자동화, 3) 사용자의 편리성을 위한 기능 제공. A crop information system can provide information regarding crop distribution, crop growth conditions, crop yield in various forms such as monitoring, forecasting, estimation or analysis. This paper presents the design and construction of a crop information system based on data collected in Korea, USA, and China. Therein, climate data including temperature, precipitation,solar radiation are used to evaluate the impact on crop growth, NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) data is used in crop monitoring, and crop map data is utilized for the management of crop distribution. The system has achieved three prominent results: 1) Providing information with high frequency, 2) Automatically creating the report through the analysis of the data, 3) The users to easily approach the system and retrieve the information.
Scalable outlier removal method for big point clouds using distributed computing
Nguyen, Minh Hieu(우엔 민효),Ta, Minh Luan(다민 루안),Park, Sangyoon(박상윤),Heo, Joon(허준) 한국측량학회 2021 한국측량학회 학술대회자료집 Vol.2021 No.11
Point cloud data (PCD) acquired from laser scanning devices usually contains outliers hindering further processes. Thus, outlier removal was a fundamental step in processing of PCD to improve data quality. To process big point cloud datasets, robust frameworks such as Hadoop has been required. In this study, we proposed a scalable outlier removal method that utilized the benefits of parallel processing to produce better results compared to using conventional solutions such as using PCL library or LASTool.
Plane detection from point cloud using RANSAC in distributed computing environment
Ta, Minh Luan(다민 루안),Nguyen, Minh Hieu(우엔 민효),Heo, Joon(허준) 한국측량학회 2021 한국측량학회 학술대회자료집 Vol.2021 No.11
Point Cloud data (PCD) is output of 3D scanning processes contained 3D shape or object information. Plane detection is a common task for understanding 3D models. In the era of big data, parallel algorithms are needed for big data processing. In this paper, we use Random Sample Consensus (RANSAC) algorithm to detect planes from point clouds data. Our method can be run in parallel on distributed computing system.