무인항공기는 크게 고정익과 회전익으로 구분되며, 이들 두 기종은 촬영 시 비행특성이 매우 상이하여 촬영된 영상과 성과물의 품질에 큰 영향을 미친다. 본 연구에서는 농경지를 대상으로 고정익은 고도 130m, 260m, 회전익은 고도 130m에서 각각 촬영된 영상의 외부표정요소를 계산하여 카메라의 회전각 변화를 비교 분석하였다. 아울러 연구대상지역 내의 두 필지를 대상으로 무인항공사진측량과 지적현황측량에 의한 필지경계 측량의 정확도를 비교하였다. 연구결과 130m 동일 고도에서 촬영한 고정익과 회전익 영상의 회전각의 차이는 매우 큰 반면, 필지경계 측량의 연결교차는 RMSE가 ${\pm}0.075m$ 내외로 거의 동일하였다. 하지만 고정익으로 260m고도에서 촬영한 영상의 경우 연결교차의 RMSE는 ${\pm}0.099{\sim}0.136m$로 변동 폭이 다소 커지는 현상을 보여주었다. 또한 동일 필지를 대상으로 무인항공정사영상에 의한 면적은 지적현황측량의 결과와 비교하여 오차가 0.2% 미만으로 도출되어 무인항공사진측량의 지적측량 관련 분야에서의 높은 활용 가능성을 보여주고 있다.
무인항공기는 크게 고정익과 회전익으로 구분되며, 이들 두 기종은 촬영 시 비행특성이 매우 상이하여 촬영된 영상과 성과물의 품질에 큰 영향을 미친다. 본 연구에서는 농경지를 대상으로 고정익은 고도 130m, 260m, 회전익은 고도 130m에서 각각 촬영된 영상의 외부표정요소를 계산하여 카메라의 회전각 변화를 비교 분석하였다. 아울러 연구대상지역 내의 두 필지를 대상으로 무인항공사진측량과 지적현황측량에 의한 필지경계 측량의 정확도를 비교하였다. 연구결과 130m 동일 고도에서 촬영한 고정익과 회전익 영상의 회전각의 차이는 매우 큰 반면, 필지경계 측량의 연결교차는 RMSE가 ${\pm}0.075m$ 내외로 거의 동일하였다. 하지만 고정익으로 260m고도에서 촬영한 영상의 경우 연결교차의 RMSE는 ${\pm}0.099{\sim}0.136m$로 변동 폭이 다소 커지는 현상을 보여주었다. 또한 동일 필지를 대상으로 무인항공정사영상에 의한 면적은 지적현황측량의 결과와 비교하여 오차가 0.2% 미만으로 도출되어 무인항공사진측량의 지적측량 관련 분야에서의 높은 활용 가능성을 보여주고 있다.
UAVs (Unmanned Aerial Vehicle) are generally classified into fixed-wing and rotary-wing type, and both have very different flight characteristics each other during photographing. These can greatly effect on the quality of images and their productions. In this paper, the change of the camera rotation...
UAVs (Unmanned Aerial Vehicle) are generally classified into fixed-wing and rotary-wing type, and both have very different flight characteristics each other during photographing. These can greatly effect on the quality of images and their productions. In this paper, the change of the camera rotation angle at the moment of photographing was compared and analyzed by calculating orientation angles of each image taken by both types of payload. Study materials were acquired at an altitude of 130m and 260m with fixed-wing, and at an altitude of 130m with rotary-wing UAV over an agricultural land. In addition, an accuracy comparison of boundary surveying methods between UAV photogrammetry and terrestrial cadastral surveying was conducted in two parcels of the study area. The study results are summarized as follows. The differences at rotation angles of images acquired with between two types of UAVs at the same flight height of 130m were significantly very large. On the other hand, the distance errors of parcel boundary surveying were not significant between them, but almost the same, about within ${\pm}0.075m$ in RMSE (Root Mean Square Error). The accuracy of boundary surveying with a fixed-wing UAV at 260m altitude was quite variable, $0.099{\sim}0.136m$ in RMSE. In addition, the error of area extracted from UAV-orthoimages was less than 0.2% compared with the results of the cadastral survey in the same two parcels used for the boundary surveying, In conclusion, UAV photogrammetry can be highly utilized in the field of cadastral surveying.
UAVs (Unmanned Aerial Vehicle) are generally classified into fixed-wing and rotary-wing type, and both have very different flight characteristics each other during photographing. These can greatly effect on the quality of images and their productions. In this paper, the change of the camera rotation angle at the moment of photographing was compared and analyzed by calculating orientation angles of each image taken by both types of payload. Study materials were acquired at an altitude of 130m and 260m with fixed-wing, and at an altitude of 130m with rotary-wing UAV over an agricultural land. In addition, an accuracy comparison of boundary surveying methods between UAV photogrammetry and terrestrial cadastral surveying was conducted in two parcels of the study area. The study results are summarized as follows. The differences at rotation angles of images acquired with between two types of UAVs at the same flight height of 130m were significantly very large. On the other hand, the distance errors of parcel boundary surveying were not significant between them, but almost the same, about within ${\pm}0.075m$ in RMSE (Root Mean Square Error). The accuracy of boundary surveying with a fixed-wing UAV at 260m altitude was quite variable, $0.099{\sim}0.136m$ in RMSE. In addition, the error of area extracted from UAV-orthoimages was less than 0.2% compared with the results of the cadastral survey in the same two parcels used for the boundary surveying, In conclusion, UAV photogrammetry can be highly utilized in the field of cadastral surveying.
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문제 정의
본 연구는 최근 실용화 되고 있는 무인항공기의 기체별 회전각 변화 특성을 분석하고 촬영된 영상을 농경지 필지의 경계측량에의 적용가능성을 연구하여 다음과 같은 결론을 얻었다.
제안 방법
고정익과 회전익 기체의 촬영 시 기체의 비행특성에 따른 무인항공영상의 회전각 변화를 분석하였다. 회전각은 각 기체별로 촬영된 영상을 지상기준점을 이용하여 자동매칭 후 산출된 번들조정에 의한 결과로부터 계산하였다.
연구 대상지역 내 2 필지를 선정하여 필지경계점에 20cm ×20cm의 크기로 제작한 대공표지를 설치하고 지적현황측량을 실시하였다. 그 후 고정익 기체는 130m와 260m의 촬영고도, 회전익 기체는 130m 고도로 촬영하여 정사영상을 제작 하였다. 항공삼각측량 후 고정익과 회전익 기체의 거동을 분석하였으며, 정사영상에서 나타난 필지경계점의 대공표지를 도화하여 지적현황측량 성과에 의한 경계점의 좌표와 면적을 상호 비교하여 평면위치 정확도와 면적오차를 분석하였다.
회전각은 각 기체별로 촬영된 영상을 지상기준점을 이용하여 자동매칭 후 산출된 번들조정에 의한 결과로부터 계산하였다. 그리고 농경지 필지경계점의 정확도와 필지 면적의 오차를 분석하기 위해 연구대상지역 내의 60답, 72답의 필지를 선정하여 필계점에 대하여 지적현황측량을 실시하고 대공표지를 설치하였다. 정확도 분석을 위한 방법은 정사영상에서 벡터라이징하여 추출한 좌표와 대공표지를 설치한 필지 경계점의 지적현황측량 좌표와 상호 비교하였다.
둘째, 연구대상지역의 두 필지의 경계점에 대공표지를 설치 후 고정익과 회전익 기체로 130m, 260m의 고도로 촬영하여 제작한 무인항공정사영상의 도화 성과와 VRS-GPS 측량방법에 의한 지적현황측량성과를 상호 비교하여 경계추출정확도를 분석하였다. 경계추출 정확도의 분석결과 연결교차의 표준편차는 무인항공기체와 무관하게 130m 고도에서는 ±0.
특히 촬영 시 고정익과 회전익에 대한 비행 특성과 이가 성과물에 미치는 연구는 매우 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 동일 대상지를 회전익과 고정익 무인항공기로 동시에 촬영하여 회전각의 변화특성을 고찰하고 필지경계측량의 정확도를 비교 분석하였다. 본 연구를 위하여 제1장 에서는 선행 연구동향을 살펴보고, 제2장에서는 촬영을 위한 지상측량, 영상취득 및 성과물 제작과 촬영된 영상의 자세를 계산하고 분석하였다.
또한 UAV 영상에 의한 농경지 필지경계 설정의 정확도와 면적오차를 분석하기 위하여 Fig. 3과 같이 연구대상지역내에 위치한 60답과 72답 두 필지를 선정하여 GPS-VRS 측량방법으로 지적현황측량을 실시하였다. 지적현황측량은 2011년 국토해양부에서 수행한 지적재조사기반 조성연구를 위한 항공사진을 이용한 지적측량 적용방안(MLTM, 2011)에서 수행된 필지경계점의 좌표를 연구대상지 내의 도근점을 기준으로 TS를 사용하여 복원해 대공표지를 설치하고 그 위치를 측량하였다(Sung and Lee, 2016).
정확도 분석을 위한 방법은 정사영상에서 벡터라이징하여 추출한 좌표와 대공표지를 설치한 필지 경계점의 지적현황측량 좌표와 상호 비교하였다. 또한 이 두 가지 성과를 지적공부상에 등록된 면적과도 비교하였다.
연구 대상지역 내 2 필지를 선정하여 필지경계점에 20cm ×20cm의 크기로 제작한 대공표지를 설치하고 지적현황측량을 실시하였다.
Table 3은 기체별 및 비행고도별 취득한 촬영면적, 중복도, GSD(Ground Sample Distance) 및 영상매수, 사용한 GCP의 개수 등을 나타내고 있다. 촬영 영상의 처리는 Agisoft사의 Photoscan을 사용하여 AT 작업과 dense image매칭 과정을 거쳐 Fig. 4와 같이 정사영상을 제작하였다(Agisoft, 2014).
촬영 전 현장을 답사하고 대상지역내에 존재하는 횡단보도 표시선 모서리, 맨홀의 모서리 등 명확한 지형·지물을 선점하여 측량을 수행하고 이를 지상기준점으로 활용하였다.
측량된지상기준점에는 무인항공사진측량 성과물 제작 작업 시 영상에서 작업자가 명확히 인식이 가능하도록 30cm × 30cm 크기의 대공표지를 설치하였다.
필지 60답의 경우에는 총 22점의 필지 경계점에 대공표지를 설치하였으며, Fig. 6의 (a)와 같이 정사영상에서 확인 가능하여 Auto cad 상에서 육안으로 벡터라이징 기법을 사용해 도화작업을 수행하여 타겟의 중심점 좌표성과를 추출하였다. Fig.
필지 72답의 경우에는 총 17점의 필지경계점에 대공표지를 설치하였다. 필지 60답의 경우와 마찬가지로 정사영상에서 모두 확인 가능하여 벡터라이징 기법으로 도화작업을 수행하여 타겟의 중심점 좌표를 측정하였다. Fig.
필지 경계점 정확도는 Fig. 6과 같이 연구대상지 내의 필지 60답과 72답을 GPS-VRS 방법으로 측량하여 획득한 지적경계점의 좌표성과와 무인항공사진측량의 성과품인 정사영상에서 작업자가 필지경계점에 설치한 대공표지를 육안으로 식별하여 벡터라이징한 좌표성과와 평면위치 정확도를 비교하여 RMSE 값을 도출하였으며, 그 결과는 Table 5와 같다. Table 6은 연구대상 지역에 Bar target을 설치하여 수행된 선행연구의 결과로 도출된 정사영상의 GSD와 필지 경계점 정확도 관계를 비교하였다.
필지면적의 정확도 평가는 무인항공 정사영상의 벡터라이징 성과와 지적현황측량성과 및 지적공부상의 등록 면적 등 세 가지 방법을 상호 비교하였으며, 그 결과는 Table 7과 같다. 고정익 기체의 130m, 260m 촬영고도 경우와 회전익 기체의 130m 촬영고도 경우의 면적 정확도를 분석한 결과는 「공간정보구축 및 관리 등에 관한 법률」 제19조에서 규정한 면적 오차 허용범위 산출에 관한 식 A=0.
그 후 고정익 기체는 130m와 260m의 촬영고도, 회전익 기체는 130m 고도로 촬영하여 정사영상을 제작 하였다. 항공삼각측량 후 고정익과 회전익 기체의 거동을 분석하였으며, 정사영상에서 나타난 필지경계점의 대공표지를 도화하여 지적현황측량 성과에 의한 경계점의 좌표와 면적을 상호 비교하여 평면위치 정확도와 면적오차를 분석하였다. 본 연구의 전체적인 흐름도는 Fig.
고정익과 회전익 기체의 촬영 시 기체의 비행특성에 따른 무인항공영상의 회전각 변화를 분석하였다. 회전각은 각 기체별로 촬영된 영상을 지상기준점을 이용하여 자동매칭 후 산출된 번들조정에 의한 결과로부터 계산하였다. 그리고 농경지 필지경계점의 정확도와 필지 면적의 오차를 분석하기 위해 연구대상지역 내의 60답, 72답의 필지를 선정하여 필계점에 대하여 지적현황측량을 실시하고 대공표지를 설치하였다.
대상 데이터
UAV영상 촬영은 사전답사를 거쳐 2015년 2월 5일 오전 11:00 ∼12:30에 실시하였다.
UAV영상 촬영은 사전답사를 거쳐 2015년 2월 5일 오전 11:00 ∼12:30에 실시하였다. 고정익기체는 senseFly사의 eBee모델이며, 회전익은 (주)공간정보의 GD-800모델이다. 이 두 기체와 카메라의 사진과 제원을 Table 2에 나타내었다.
본 연구의 대상지는 경남 창원시 동읍 화양리 디지털지적 구축 시범지역으로 농경지, 주거지 및 일부 산지로 구성된 전형적인 농촌지역이다.
필지 72답의 경우에는 총 17점의 필지경계점에 대공표지를 설치하였다. 필지 60답의 경우와 마찬가지로 정사영상에서 모두 확인 가능하여 벡터라이징 기법으로 도화작업을 수행하여 타겟의 중심점 좌표를 측정하였다.
데이터처리
그리고 농경지 필지경계점의 정확도와 필지 면적의 오차를 분석하기 위해 연구대상지역 내의 60답, 72답의 필지를 선정하여 필계점에 대하여 지적현황측량을 실시하고 대공표지를 설치하였다. 정확도 분석을 위한 방법은 정사영상에서 벡터라이징하여 추출한 좌표와 대공표지를 설치한 필지 경계점의 지적현황측량 좌표와 상호 비교하였다. 또한 이 두 가지 성과를 지적공부상에 등록된 면적과도 비교하였다.
5와 같다. 표정요소의 결과는 무인항공영상처리 전용 프로그램인 Agisoft사의 Photoscan을 이용하여 산출하였다. 그리고 Table 4에는 회전각의 변화를 스트립별로 정리하여 수록하였다.
이론/모형
3과 같이 연구대상지역내에 위치한 60답과 72답 두 필지를 선정하여 GPS-VRS 측량방법으로 지적현황측량을 실시하였다. 지적현황측량은 2011년 국토해양부에서 수행한 지적재조사기반 조성연구를 위한 항공사진을 이용한 지적측량 적용방안(MLTM, 2011)에서 수행된 필지경계점의 좌표를 연구대상지 내의 도근점을 기준으로 TS를 사용하여 복원해 대공표지를 설치하고 그 위치를 측량하였다(Sung and Lee, 2016).
성능/효과
경계추출 정확도의 분석결과 연결교차의 표준편차는 무인항공기체와 무관하게 130m 고도에서는 ±0.076∼0.079m, 260m 고도에서는 ±0.099∼0.136m의 결과로 고도가 높아질수록 정확도가 저하되는 결과를 보였으나, 경계추출 정확도는 고도의 증가율에 비례하지 않는 결과를 나타내었다.
넷째, 두 필지를 대상으로 필지의 면적 정확도를 비교한 결과 무인항공 정사영상으로 추출된 면적은 지적 현황측량의 결과와 비교하여 기체와 촬영고도에 상관없이 0.2%미만으로 거의 오차가 없음을 알 수 있었다. 반면 지적공부에 등록된 면적은 지적 현황측량의 결과에 비하여 각각 3.
셋째, 130m 고도에서 촬영한 고정익과 회전익 기체 무인항공영상의 지적경계추출의 정확도가 『지적재조사에 관한 특별법 시행규칙』 제7조 지적재조사측량성과의 결정에서 경계점 결정에 대한 성과기준인 ±0.070m를 아주 근소하게 초과하고 있음을 알 수 있었다.
연구 결과 무인항공사진측량은 지적측량에의 활용에 무리없이 적용이 가능한 것으로 판단된다. 하지만 본 연구에서는 경계점의 인식을 위해 대공표지를 설치하는 조건하에서 도출된 결과이므로 향후 영상에서 자연적인 지형지물로도 경계점을 판단할 수 있는 객관적인 기준의 정립이 필요하다.
42㎡이다. 이를 지적공부상의 등록면적과 비교하면 60답은 71.09㎡, 72답은 222.4㎡로 2필지 모두 허용범위를 벗어나 지적불부합지에 해당하는 결과를 보였으나 영상의 벡터라이징 방법에 의한 성과와 비교하면 매우 부합하는 결과를 나타내었다.
첫째, 촬영 시 고정익과 회전익 기체의 거동 특성을 분석한 결과 고정익은 회전각의 변화가 ±8° 정도로 상당히 큰데 반하여, 회전익의 경우에는 ±2° 미만으로 비행거동이 일정하여 안정된 촬영이 가능함을 알 수 있었다.
후속연구
4%의 오차가 발생하고 있어, 해당 필지는 지적불부합지에 해당함을 알 수 있었다. 따라서 무인항공사진측량시 대공표지를 설치후 촬영된 영상을 활용하게 되면 허용오차를 만족하는 우수한 결과를 얻을 수 있을 것으로 판단된다.
하지만 본 연구에서는 경계점의 인식을 위해 대공표지를 설치하는 조건하에서 도출된 결과이므로 향후 영상에서 자연적인 지형지물로도 경계점을 판단할 수 있는 객관적인 기준의 정립이 필요하다. 또한 무인항공사진측량의 성과품은 기체의 종류, 비행고도, 지상기준점의 배치와 개수, 촬영 중복도, 기상조건 등에 큰 영향을 받으므로 다양한 조건으로 활용 가능성을 분석한 연구자료의 축적이 필요할 것으로 판단된다.
연구 결과 무인항공사진측량은 지적측량에의 활용에 무리없이 적용이 가능한 것으로 판단된다. 하지만 본 연구에서는 경계점의 인식을 위해 대공표지를 설치하는 조건하에서 도출된 결과이므로 향후 영상에서 자연적인 지형지물로도 경계점을 판단할 수 있는 객관적인 기준의 정립이 필요하다. 또한 무인항공사진측량의 성과품은 기체의 종류, 비행고도, 지상기준점의 배치와 개수, 촬영 중복도, 기상조건 등에 큰 영향을 받으므로 다양한 조건으로 활용 가능성을 분석한 연구자료의 축적이 필요할 것으로 판단된다.
070m를 아주 근소하게 초과하고 있음을 알 수 있었다. 하지만 촬영 당일 강한 바람의 영향 둥악조건의 기상으로 인하여 무인항공촬영 조건에 만족하는 기후조건이 아니었음을 고려한다면, 향후 보다 양호한 기상조건과 보다 낮은 고도에서 촬영이 이루어지면 지적경계점에 대한 지적재조사측량성과의 결정 기준에 만족하는 결과가 도출될것으로 기대한다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
고정익의 특징은 무엇인가?
두 기체는 비행 방식, 속도, 비행 가능거리 등 에서 차이가 있으며, 특히 촬영 시 기체의 비행 거동에서 큰 차이가 있다. 고정익은 기체의 특성이나, 풍속에 영향을 받아 불안정한 거동이 나타나고, 회전익은 고정익에 비해 안정적인 비행 거동을 나타낸다. 이는 항공삼각측량에 의해 사진상의 위치를 결정하고, 접합점을 관측하여 성과물을 제작하는 무인 항공사진 측량 방식에서는 성과품의 품질에 큰 영향을 미치게 된다.
무인항공기는 고정익과 회전익으로 구분되는데, 어떤 특징이 있는가?
무인항공기는 크게 고정익과 회전익으로 구분되며, 이들 두 기종은 촬영 시 비행특성이 매우 상이하여 촬영된 영상과 성과물의 품질에 큰 영향을 미친다. 본 연구에서는 농경지를 대상으로 고정익은 고도 130m, 260m, 회전익은 고도 130m에서 각각 촬영된 영상의 외부표정요소를 계산하여 카메라의 회전각 변화를 비교 분석하였다.
무인항공사진측량은 어디에 활용되고 있는가?
무인항공사진측량(UAV Photogrammetry)은 원하는 지역을 대상으로 신속하게 촬영하여 자료처리가 가능하여 최근 새로운 공간정보구축 기술로서 큰 관심을 받고 있다. 특히 기존의 항공사진측량에 비해 소요시간과 장비운영이 용이하고 고해상 카메라의 탑재로 정밀한 위치정보를 요구하는 대축척 지형도 제작과 지적측량 등에까지 활용되고 있다(Lee and Sung, 2015; Lim et al., 2015).
참고문헌 (16)
Agisoft (2014), Photoscan User Manual: Professional Edition, Ver 1.1.
Cunningham, K., Walker, G., Strahlke, E., and Wilson, R. (2011), Cadastral audit and assessments using unmanned aerial vehicle, IAPRS, 14-16 September, Zurich, Switzerland, Vol. XXXVIII-1/C22, pp. 213-216.
Eisenbeiss, H. (2007), UAV-Photogrammetry, Ph.D. dissertation, ETH Zurich, Switzerland, 203p.
KCSC (2014a), A Study on the Improvement Plan for Business Process of Cadastral Surveying, Korea Cadastral Survey Corporation, pp. 70-80. (in Korean)
KCSC (2014b), A Study on the Construction of Virtual Cadastral Contents and Application for the Cadastral Renovation based on High Resolution Image, Korea Cadastral Survey Corporation, pp. 27-73. (in Korean)
Kim, S. (2014), A Study on Construction and Application of Spatial Information Utilizing Unmanned Aerial Vehicle System, Ph.D. dissertation, Mokpo National University, Mokpo, Korea. 161p. (in Korean with English abstract)
Lee, J. and Sung, S. (2016a), Evaluating spatial resolution for quality assurance of UAV images, Journal of Korea Spatial Information Society, Vol. 24, Issue 2, pp. 141-154.
Lee, J. and Sung, S. (2016b), Accuracy analysis of boundary demarcation in dwelling site according to different placement of boundary point using UAV photogrammetry, Journal of the Korean Society of Cadastre, Vol. 32, No. 3, pp. 123-134. (in Korean with English abstract)
Lee, S. and Choi, Y. (2016), Comparison of topographic surveying results using a fixed-wing and a popular rotary-wing unmanned aerial vehicle (drone), Tunnel & Underground Space, Vol. 26, No. 1, pp. 24-31. (in Korean with English abstract)
Lim, S., Seo, C., and Yun, H. (2015), Digital map updates with UAV photogrammetric methods, Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, Vol. 33, No. 5, pp. 397-405. (in Korean with English abstract)
Manyoky, M., Theiler, P., Steudler, D., and Eisenbeiss, H. (2011), Unmanned aerial vehicle in cadastral application, IAPRS, Vol. XXXVIII-1/C22, pp. 57-62.
MLTM (2011), Application of Cadastral Surveying Using Aerial Photos: In Foundation Construction Study for Cadastre Renovation Project, Ministry of Land, Transport and Marine Affairs, pp. 93-94. (in Korean)
Rijsdijk, M., van Hinsbergh, W.H.M., Witteween, W., ten Burren, G.H.M., Schakelaar, G.A., Poppinga, G., van Persie, M., and Radiges, R. (2013), UAS the process of juridical verification of cadastral border, IAPRS, 14-16 September, Zurich, Switzerland, Vol. XL-1/W2, pp. 325-331.
Sung, S. (2015), Quality Verification and Utilization of Ultra-Light UAV Imagery in Parcel Boundary Delineation, Master's thesis, Dong-A University, Busan, Korea. 66p. (in Korean with English abstract)
Sung, S. and Lee, J. (2016), Accuracy of parcel boundary demarcation in agricultural area using UAV-photogrammetry, Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, Vol. 34, No. 1, pp. 53-62. (in Korean with English abstract)
Volkmann, W. and Barnes G. (2014), Virtual surveying: mapping and modelling cadastral boundaries using UAS, FIG, 16-21 June, Kuala Lumpur, Malaysia, Proceedings TS09A 7300, pp. 1-13.
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