Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.21
no.4
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pp.81-90
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2018
The 'Hyper-connected society' in which all objects such as people, device, place are connected via networks and share information being realized. As the information and communication environment changes, spatial information also faces a significant challenge. Korean government is striving to meet the social demand for spatial information that will bring 'Hyper-connectivity' such as autonomous vehicles, drones. Until now, however, it has only partially responded to urgent demand and has not prepared a fundamental countermeasure. In order to effectively and actively respond to the demand for spatial information that is needed in the Hyper-connected society, a strategy that can lead to mid- to long-term fundamental changes is needed. The purpose of this study is to analyze the future demand and application characteristics of spatial information confronted with a big paradigm shift called 'Hyper-connected society', and to search spatial information strategy that can cope with the demand of spatial information in future society.
In this paper the key drivers change for cadastral organizations have been presented according to the following aspects; Geo-ICT development including positioning technology, government's public organization innovation policy, cadastral market opening pressure and decreasing of cadastral survey work. It was confirmed that the role of cadastral organization has to be changed from the conducting cadastral survey organization to the spatial information provision organization. Eventually it should take a role to realize Spatially Enabled Society(SES) which is fundamental for national development and upgrading quality of life in the society. From the case study of international cadastral organization, cadastral organization should take core responsibility for the Nation Spatial Data Infrastructure(NSDI) and meeting the future costumers requirements through technical developments and organization's innovation efforts.
The spatial information recently observed by various sensors and platforms has been provided by national portals through the establishment of a database over a number of time periods, with easy access to various types of information. Therefore, it is possible to analyze the changes in the national territory space according to time. This study is intend to analyze forest changes based on a case of some areas in Heongseong and Wonju using the various spatial information observed in many ways, such as aerial photographs, ortho photos, digital topographical maps, DEM and DSM. DSM created by the airborne lidar and the aerial photos was able to analyze forest change areas more effectively than DEM of topographical maps. Also, forest management and analysis could provide basic data for efficient preservation and management of forests using spatial information.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2004.03a
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pp.173-187
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2004
The horizon of using GIS technologies can be expanded to analyzing spatial changes by time in reality. Traditional GIS technologies usually use maps for a snapshot aspect of spatial information. Limitations of the present GIS technologies in terms of dealing with spatial changes require more solutions for collecting, processing and analyzing spatial data with time. Traditional GIS technologies include Temporal GIS, Real-time GIS and Virtual GIS respectively but those are not capable enough to represent spatial change in an overall perspective. By reflecting dynamic changes the current GIS technologies can be more useful and valuable than before. This study assumes that '4D GIS', a composite of temporal, realtime and virtual GIS technology, will open a new horizon for the future sophisticated GIS applications. By identifying a technology application model for 4D GIS the new concept of 4D GIS can be clarified. The model is established by combining dynamic spatial information types and applicable 4D GIS technologies, which are identified from the most current 4D application and research efforts. The technology application model for 4D GIS can be expected to contribute to efficient in planning for 4D GIS technology development in the future.he future.
본 논문에서는 4S-Van에 의하여 수집된 동영상으로부터 공간정보, 특히 도로 표지판을 구축하고 갱신할 수 있는 변화탐지 기술에 대하여 소개한다. 4S-Van은 차량의 위치/자세정보와 영상을 동기화하여 취득하고 이로부터 공간객체의 위치정보를 구축하는 시스템이다. 4S-Van에서 취득한 영상으로부터 표지판을 구축하고 갱신하는 작업은 수동 입력에 의한 많은 시간을 필요로 하며, 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 영상으로부터 표지판 정보를 구축 및 갱신할 때 수동 입력을 최소화하기 위한 방법을 제안하고 시스템을 구축한 결과를 제시한다. 4S-Van 데이터로부터 객체의 위치를 결정하는 사진측량기술과 영상처리기술을 결합하여 공간객체를 인식할 수 있는 기술을 제안하였으며, 새로 취득된 동영상에서 객체의 변화를 탐지함으로써 해당객체의 정보만을 새로 구축할 수 있도록 하였다. 개발된 시스템은 표지판 정보의 효율적 구축과 갱신을 지원할 수 있다.
This paper aims to propose a policy for linking and utilizing spatial data for resilient spatial planning against disaster due to climate change by analyzing the current status of spatial data in the fields of urban planning, environmental planning and disaster prevention. To do so, spatial planning guidelines and the current status of utilizing spatial data in each field were identified by conducting a literature review and phone/face-to-face interviews with professionals and representatives of relevant institutions. As a result, the lists of spatial data were drawn up which can be utilized or linked with each other for developing an official spatial plan at a local government level. On the basis of these results, policy plans were proposed to link and utilize spatial data among urban planning, environmental planning and disaster prevention fields for climate change adaptation spatial planning.
With the development of machine learning and deep learning technologies, there has been increasing interest and attempt to apply these technologies to the detection of urban changes. However, the traditional methods of detecting changes and constructing spatial information are still often performed manually by humans, which is costly and time-consuming. Besides, a large number of people are needed to efficiently detect changes in buildings in urban areas. Therefore, in this study, a methodology that can detect changes by classifying road, building, and vegetation objects that are highly utilized in the geospatial information field was proposed by applying deep learning technology to point clouds. As a result of the experiment, roads, buildings, and vegetation were classified with an accuracy of 92% or more, and attributes information of the objects could be automatically constructed through this. In addition, if time-series data is constructed, it is thought that changes can be detected and attributes of existing digital maps can be inspected through the proposed methodology.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.27
no.2
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pp.195-202
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2009
As the generation and application of spatial information is gradually expanded not only in traditional surveying fields but also a CNS and an ITS recently. The Accuracy and the newest of data grow to be an important element. But digital map is updated with system based tile. So, it is hard to get the newest of data and to be satisfied with user requirements. In this study, management system is developed to manage feature change efficiently using bid informations from NaraJangter which service the bid informations. A construction works with change possibility of feature from bid informations are classified and are made DB. And the DB is used as the feature change forecast informations. Also, It is converted from bid information of text form to positioning informations connected to spatial information data. If this system is made successfully, this system contributes to reduce the cost for the update of digital map and to take the newest date of spatial informations.
In this paper, we propose a image retrieval algorithm using spatial information and color changing ratio. The proposed method extracts color regions from images by threshold $\tau$ to extract spatial information. During this process, we count extracted color regions and color changing, and these values are used to obtain color changing ratio. Image similarity between images is measured by extracted spatial information. Additively, color changing ratio makes images that has similar color changing ratio to be more higher retrieval rank. In our experiment using various natural images, we demonstrate a proposed method shows better performance than other common retrieval methods using color informations.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.11
no.3
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pp.63-69
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2009
Climate change has influenced on various sectors including ecosystem, water resource, natural hazards and health and so on. Thus, it is essential to more accurately assess climate change impact and prepare adaptation strategy. However, it is difficult to assess for climate change impact on various sectors with integrated form due to various data format by sectors. In this study, we prepared criteria and indicators for assessing climate change impact and integrated GIS based data which in correspond to indicators based on spatio-temporal information using GIS. Finally we suggest a guideline to assess vulnerability of each sectors to climate change based on integrated spatio-temporal information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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