Kim, Dong-Moon;Park, Jae-Kook;Yang, In-Tae;Choi, Seung-Pil
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.18
no.3
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pp.11-19
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2010
In recent years, Korea has witnessed an increase to natural disasters such as landslides due to localized sudden and intensive rainfalls. Thus there have been researches on surface displacements to detect and monitor displacements in the areas prone to landslides by using high-precision and density numerical elevation data from LiDAR, which is an advanced 3D measuring equipment. However, the commercial software to process large-capacity LiDAR data, is expensive and difficult to be applied to specialized tasks such as analysis of landslide. In addition, there are no measures for many users to easily access diverse spatial information related to landslides and put it to intuitive uses. Thus this study developed an application program to analyze landslides by processing time series LiDAR data and intuitively serve many users with information about the topography and landslides of given areas. It analyzed the current state of landslides in the subject region through case study and proposed that 3D-based landslide and topography information can be served intuitively.
With the proliferation of multimedia data, there is an increasing need to support the indexing and retrieval of high-dimensional image data. Although there have been many efforts, the performance of existing multidimensional indexing methods is not satisfactory in high dimensions. Thus the dimensionality reduction and the approximate solution methods were tried to deal with the so-called dimensionality curse. But these methods are inevitably accompanied by the loss of precision of query results. Therefore, recently, the vector approximation-based methods such as the VA- file and the LPC-file were developed to preserve the precision of query results. However, the performance of the vector approximation-based methods depend largely on the size of the approximation file and they lose the advantages of the multidimensional indexing methods that prune much search space. In this paper, we propose a new index structure called the GC-tree for efficient similarity search in image databases. The GC-tree is based on a special subspace partitioning strategy which is optimized for clustered high-dimensional images. It adaptively partitions the data space based on a density function and dynamically constructs an index structure. The resultant index structure adapts well to the strongly clustered distribution of high-dimensional images.
Kim, Jae-Ik;Hwang, Kook-Woong;Chung, Hyun-Wook;Yeo, Chang-Hwan
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.7
no.3
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pp.1-12
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2004
Nowadays, a satellite image is widely utilized in identifying and predicting urban spatial growth. It provides essential informations on horizontal expansion of urbanized areas. However, its usefulness becomes very limited in analyzing density of urban development. On the contrary, zonal data, typically census data, provides various density information such as population, number of houses, floor information within a given zone. The problem of the zonal data in analyzing urban growth is that the size of the zone is too big. The minimum administration unit, Dong, is too big to match the satellite images. This study tries to derive synergy effects by matching the merits of the two information sources-- image data and zonal data. For this purpose, basic statistical unit (census block size) is utilized as a zonal unit. By comparing the image and zonal data of 1985 and 2000 of Daegu metropolitan area, this study concludes that urban growth pattern is better explained when the two types of data are properly used.
LiDAR, unlike satellite imagery and aerial photographs, which provides irregularly distributed three-dimensional coordinates of ground surface, enables three-dimensional modeling. In this study, urban area was classified based on 3D information collected by LiDAR. Morphological and spatial properties are determined by the ratio of ground and non-ground point that are estimated with the number of ground reflected point data of LiDAR raw data. With this information, the residential and forest area could be classified in terms of height and density of trees. The intensity of the signal is distinguished by a statistical method, Jenk's Natural Break. Vegetative area (high or low density) and non-vegetative area (high or low density) are classified with reflective ratio of ground surface.
This study was conducted to develop a carbon storage distribution map of Pinus rigida stands in Muju-gun by using of the National Forest Inventory data and digital forest map. The relationships between the stand variables such as height, age, diameter at breast height (DBH), crown density and aboveground biomass of Pinus rigida were analyzed. The results showed that the crown density had the highest positive correlation with a value of 0.74 followed by the height variable with value of 0.61. The aboveground biomass regression models were developed to estimate biomass and carbon storage map. The results of this study showed that the average carbon storage was 58.2 ton C/ha while the total carbon stock of rigida pine forests in Muju area was estimated to be 430,963 C ton.
Kim, Young-Hun;Kim, Jae-Myeong;Kim, Gi-Chang;Choi, Yun-Soo
Korean Journal of Remote Sensing
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v.37
no.5_1
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pp.1095-1109
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2021
The technology used to recognize the location and surroundings of autonomous vehicles is called SLAM. SLAM standsfor Simultaneously Localization and Mapping and hasrecently been actively utilized in research on autonomous vehicles,starting with robotic research. Expensive GPS, INS, LiDAR, RADAR, and Wheel Odometry allow precise magnetic positioning and mapping in centimeters. However, if it can secure similar accuracy as using cheaper Cameras and GPS data, it will contribute to advancing the era of autonomous driving. In this paper, we present a method for converging monocular camera with RTK-enabled GPS data to perform RMSE 33.7 cm localization and mapping on the urban road.
Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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2013.04a
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pp.80-81
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2013
최근 제정 시행되고 있는 지하연계 복합건축물에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 그러나 화재위험성이 높은 지하 공간의 경우, 아직까지 관련 규정의 근거가 미약하여 현실적인 피난안전 설계에 어려움을 가지고 있다. 본 연구에서는 피난 계획을 위한 로우 데이터를 확보하고자 현재 사용 중인 선큰을 대상으로 실제 유동인구를 측정하여 재실자 밀도를 분석하였다. 선큰으로 연결되는 출입구들의 유동인구와 함께 유동계수를 측정하였으며 선큰내의 재실자 밀도 산정을 통하여 선큰의 대피기능을 위한 연구 진행의 토대를 마련하였다.
In this paper, we suggest a new system that detects abnormal region of skim. First, an illumination elimination algorithm which uses LAB color model is processed on input facial image to obtain robust facial image for illumination, and then gabor filter is processed to detect the reactivity of discontinuity. And last, the density-based spatial clustering of applications with noise(DBSCAN) algorithm is processed to classify areas of wrinkles, dots, and other skin diseases. This method allows the user to check the skin condition of the images taken in real life.
Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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2003.05b
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pp.337-338
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2003
대도시의 대기질은 1960년대 이후 지속되어온 국토개발과 성장위주의 경제모델이 각 도시 지형적 특성을 고려하지 못한 채 일률적으로 적용되면서 점차 심화되어 가고 있는 실정이다. 특히 1990년대 이후 연료정책 등 가시적인 효과를 거두고 있는 황산화물(SOx)도 도시권의 일부 지역에서는 인구유입에 따른 주택건설, 산업시설과 교통시설의 확충 등으로 절대량에 있어서 점차 증가추세를 나타내고 있다. 이러한 대도시에서의 대기질 현상을 규명할 수 있는 가장 객관적인 방법은 자동측정망의 활용이라 할 수 있으나, 수도권을 제외한 대도시에서의 대기측정망 수는 운영비용, 지역면적 및 인구밀도 등을 고려 할 때 현실적으로 부족한 실정이다. (중략)
In this paper, mechanical characteristics of micro-defects in granitic rock was studied. Crack spacing and length were investigated by scanline survey in specimen of granite. To estimate the direction and distribution of potential microcrack in granite, thin sections were made for three direction of Rift, Grain and Hardway axis of the rock specimen. The density and length of microcrack were investigated quantitatively. Three directions of microcracks are comparatively perpendicular. Crack density varies as direction differs, but crack length doesn't show influence of direction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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