• Spatial Information Research
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• v.1 no.1
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• pp.17-28
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• 1993

In order to minimize vectorizing tasks, which require huge reso¬urces and time and to support the census mapping effectively, the geographic information databases structure has been studied. The steps of the new approach are as follows. : Step 1, Scanning the maps of the whole country and storing the image data in raster format. Step 2, Vectorizing the data of specific items for Census operation such as Enume¬ration District, and then linking to attribute data in the text format. Step 3, Designing the database with a Tile and Multi-layer structure to make a continuous map logically. Step 4, Implement Censlls Mapping System(CMS) for efficient mapping and retrieving. As a consequence of this study, the cost, manpower and time effectiveness was proved and it was confirmed to produce lIseful and high-qual ified maps for the Census. In the future, this system wi II be able to provide many organizations and individuals with the various data based on geographical statistical information.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.26 no.3
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• pp.283-295
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• 2021

This paper proposes a method for generating dense depth map using information of color images and depth map generated based on lidar based on self-organizing map. The proposed depth map upsampling method consists of an initial depth prediction step for an area that has not been acquired from LiDAR and an initial depth filtering step. In the initial depth prediction step, stereo matching is performed on two color images to predict an initial depth value. In the depth map filtering step, in order to reduce the error of the predicted initial depth value, a self-organizing map technique is performed on the predicted depth pixel by using the measured depth pixel around the predicted depth pixel. In the process of self-organization map, a weight is determined according to a difference between a distance between a predicted depth pixel and an measured depth pixel and a color value corresponding to each pixel. In this paper, we compared the proposed method with the bilateral filter and k-nearest neighbor widely used as a depth map upsampling method for performance comparison. Compared to the bilateral filter and the k-nearest neighbor, the proposed method reduced by about 6.4% and 8.6% in terms of MAE, and about 10.8% and 14.3% in terms of RMSE.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1353-1354
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• 2015

본 연구에서는 관측자료 기반의 안개 예보를 수행하기 위해 특징선택을 이용한 SVR 회귀분석 기반 시정 예측 가이던스를 개발하였다. 예측에 필요인자를 사전에 선택하는 유전알고리즘 기반의 최적화 방법을 적용하여, 관측된 여러 기상인자의 입력인자 중 실제 시정을 예측하기 위한 입력인자를 선택하여 준다. 지점별 안개발생에 필요한 입력인자 및 예측 모델을 구성하여 통합적인 예측 모델이 아닌 각 지점에 최적화된 정보를 제공할 수 있도록 예측을 수행한다. 자료의 수집 특성상 3시간 간격으로 3시간 예보를 위한 시정을 예측하고, 예측 모델의 검증을 위해 현업의 수치모델 기반의 시정예측 정보와의 비교를 통해 실제 안개 시점에 대해 비교 분석하였고 그 결과를 통해 긍정적인 효과를 보였다. 예측모델을 적용하여 지도에 예측시정 정보를 제공하는 표출 시스템을 통해 실시간 가이던스를 제공하고자 연구를 수행하였다.

• Journal of Agricultural Extension & Community Development
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• v.20 no.2
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• pp.511-533
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• 2013

The study used a seasonal ARIMA model to forecast the number of tourists to Kyeongju foreign in a uni-variable time series. Time series monthly data for the investigation were collected ranging from 1995 to 2010. A total of 192 observations were used for data analysis. The date showed that a big difference existed between on-season and off-season of the number of foreign tourists in Kyeongju. In the forecast multiplicative seasonal ARIMA(1,1,0) $(4,0,0)_{12}$ model was found the most appropriate model. Results show that the number of tourists was 694 thousands in 2011, 715 thousands in 2012, 725 thousands in 2013, 738 thousands in 2014, and 884 thousands in 2015. It was suggested that the grasping of the Kyeongju forecast model was very important in respect of how experts in tourism development, policy makers or planners would establish marketing strategies to allocate services in Kyeongju as a tourist destination and provide tourism facilities efficiently.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.26 no.1
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• pp.93-109
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• 2013

Geostatistical data or point-referenced data have the information on the monitoring stations of interest where the observations are measured. Practical geostatistical data are obtained from a wide variety of observational monitoring networks that are mainly operated by the Korean government. When we analyze geostatistical data and predict the expectations at unobservable locations, we can improve the reliability of the prediction by utilizing some relevant spatial data obtained from different observational monitoring networks and blend them with the measurements of our main interest. In this paper, we consider the hierarchical spatial linear model that enables us to link spatial variables from different resources but with similar patterns and guarantee the precision of the prediction. We compare the proposed model to a classical linear regression model and simple kriging in terms of some information criteria and one-leave-out cross-validation. Real application deals with Sulfur Dioxide($SO_2$) measurements from the urban air pollution monitoring network and wind speed data from the surface observation network.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.34 no.1
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• pp.71-78
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• 2016

In the paper, we predict the number of multi-GNSS satellites and visible satellites with the navigation satellite launch plans and their nominal orbit parameters. Based on the methodology, the multi-GNSS navigation performance and DOP (Dilution of Precision) variation from 2015 to 2020 were forecasted by the Matlab simulation. To calculate the position using the multi-GNSS constellation, we determined the time-offset between the two different systems. Two different algorithms were considered for the sake of time-offset determination; that of each was applied to system level and user side. Also, the results from two algorithms were compared for evaluating each performance. For the reality, we applied the 3D map information to the simulation, which is expected to contribute for predicting the future navigation performance in urban canyon.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 2008.11a
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• pp.311-316
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• 2008

It is needed to assess the impact of the road traffic noise for city planning. In Korea, the current noise impact assessment h3s not yet considered the impacts of the multiple reflection, the deflection and the ground attenuation caused by buildings and other obstacles. A noise map is useful tool to solve this problems. But before everything else, suitability of noise map must be assessed for variety of geometry conditions. In this study, we assessed suitability of road traffic noise map by compared measured noise levels with predicted noise levels from each road traffic noise map for Site A, B and C.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.371-373
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• 2003

웹 문서를 분류하는 목적은 특정 주제별로 중요한 문서들을 구분하려는 것과 사용자의 선호도를 바탕으로 개인화를 하려는 것으로 나누어 볼 수 있다. 특히, 웹의 효율적인 탐색을 위해 사용자가 관심 있어 할 웹 문서를 분류하는 것은 중요하다 일반적으로 하나의 웹 문서는 특징 추출방법에 의해 문서 벡터로 표시되며 사용자의 선호여부나 주제번호를 클래스로 삼는다. 사용자가 선호도를 표시한 웹 문서를 사용하여 새로운 웹 문서의 선호 여부를 예측하기 위해 자기 구성지도(SOM)를 사용하면, 시각적으로 구조를 보여주어 데이터 사이의 관계를 효과적으로 이해할 수 있다. 그러나 SOM은 노드의 개수와 구조를 자동적으로 결정하지 못하는 단점이 있기 때문에, SOM의 장점을 활용하면서 자동적으로 구조를 결정하기 위해 구조적응 자기구성지도(SASOM)를 이용한다. 보다 나은 성능과 다양한 해석을 위해, 여러 개의 SASOM을 서로 다른 특징추출 방법을 이용하여 학습시킨 후 사용자가 주관적으로 분류기의 중요도를 결정할 수 있는 퍼지적분을 사용하여 결합하였다. UCI Syskill & Webert 데이터에 대한 실험결과 기존의 DT, MLP, naive Bayes 분류기 보다 향상된 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.288-305
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• 2007

본 논문은 데이터 마이닝의 기법 중 가장 잘 알려진 지도학습 기법의 성능 향상을 위한 새로운 Hybrid 및 Combined 기법인 불일치 패턴 모델(오차 패턴 모델)에 대한 연구 논문이다. 불일치 패턴 모델이란 2개 이상의 기법 중 향후 더 레코드별로 더 잘 맞출 수 있는 기법을 메타 분류하는 불일치 패턴 모델을 개발하여, 최종적으로는 기존의 기법보다 더 좋은 분류 정확도 및 예측 향상율을 기대하기 위한 기법을 의미한다. 본 논문에서는 의사 결정나무 추론 기법인 C5.0과 C&RT 그리고 신경망 분석, 그리고 로지스틱 회귀분석과 같은 대표적인 데이터 마이닝의 지도학습 기법을 이용하여 불일치 패턴 모델을 생성하여 보고, 이들이 기존 단일 기법과 기존의 Combined 모델인 Bagging, Boosting 그리고 Stacking 기법보다 성능이 우수함을 23개의 실제 데이터 및 공신력 있는 공개 데이터를 이용하여 증명하여 보였다. 또한 데이터의 특성에 따라서 불일치 패턴 모델의 성능의 변화 및 더 우수해 지는지를 알아보기 위한 연구포 같이 수행을 하여 본 모델의 활용성을 높이고자 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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• 2009.04a
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• pp.109-113
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• 2009

기술의 발전과 사용자환경의 변화는 지도에 대한 의식의 변화와 요구사항을 증가시켰다. 이러한 변화로 지도의 최신성 유지에 대한 중요성이 강조되었으며 수시갱신에 대한 방법들에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 일반적으로 고해상도의 위성영상 및 항공영상을 활용하는 방법의 연구가 활발히 진행되고 있으며 건설도면을 활용하는 방안에 대해서도 연구가 진행중이다. 이러한 방법은 상대적으로 비용이 많이 소요되므로 이러한 단점을 극복하기 위한 대안을 제시하고자 하였다. 본 연구에서는 효율적인 지도의 갱신을 위해 나라장터의 입찰정보를 분석하고 공간정보 데이터와 연계가 가능하도록 시스템을 구축하였다. 입찰정보로부터 지형지물의 변화를 발생시키는 공사를 분류하고 데이터베이스화하여 변화예측 정보로 활용하였다.