• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.38 no.6_2
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• pp.1589-1605
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• 2022

Phase unwrapping is an essential procedure for interferometric synthetic aperture radar techniques. Accordingly, a lot of phase unwrapping methods have been developed. Deep-learning-based unwrapping methods have recently been proposed. In this paper, we reviewed state-of-the-art deep-learning-based unwrapping approaches in terms of 1) the approaches to predicting unwrapped phases, 2) deep learning model structures for phase unwrapping, and 3) training data generation. The research trend of the approaches to predicting unwrapped phases was introduced by categorizing wrap count segmentation, phase jump classification, phase regression, and deep-learning-assisted method. We introduced the case studies of deep learning model structure for phase unwrapping, and model structure optimization to relate the overall phase information. In addition, we summarized the research trend of the training data generation approaches in the views of phase gradient and noise in the main. And the future direction in deep-learning-based phase unwrapping was presented. It is expected that this paper is used as guideline for exploring future direction of deep-learning-based phase unwrapping research in Korea.

• The Mathematical Education
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• v.15 no.1
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• pp.31-32
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• 1976

Wyler [1]는 Hausdorff space의 regularity를 논함에 있어서 Filter공간상에서 상이한 위상으로 취급하였으나 본 논문에서는 동일한 위상을 사용하여 취급하였다.

• Journal of Korean Association for Spatial Structures
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• v.4 no.1 s.11
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• pp.1-5
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• 2004

• Journal of Korean Association for Spatial Structures
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• v.9 no.4
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• pp.11-17
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• 2009

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.11
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• pp.569-584
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• 2016

In this paper, we present a spatial knowledge extractor implemented in Hadoop MapReduce parallel, distributed computing environment. From a large spatial dataset, this knowledge extractor automatically derives a qualitative spatial knowledge base, which consists of both topological and directional relations on pairs of two spatial objects. By using R-tree index and range queries over a distributed spatial data file on HDFS, the MapReduce-enabled spatial knowledge extractor, MRSPAKE, can produce a web-scale spatial knowledge base in highly efficient way. In experiments with the well-known open spatial dataset, Open Street Map (OSM), the proposed web-scale spatial knowledge extractor, MRSPAKE, showed high performance and scalability.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.10D no.7
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• pp.1103-1114
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• 2003

Currently, one of the most critical issues in developing the service support system for various spatio-temporal applications is the discoverying of meaningful knowledge from the large volume of moving object data. This sort of knowledge refers to the spatiotemporal moving pattern. To discovery such knowledge, various relationships between moving objects such as temporal, spatial and spatiotemporal topological relationships needs to be considered in knowledge discovery. In this paper, we proposed an efficient method, MPMine, for discoverying spatiotemporal moving patterns. The method not only has considered both temporal constraint and spatial constrain but also performs the spatial generalization using a spatial topological operation, contain(). Different from the previous temporal pattern methods, the proposed method is able to save the search space by using the location summarization and generalization of the moving object data. Therefore, Efficient discoverying of the useful moving patterns is possible.

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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• 2000.02a
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• pp.36-37
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• 2000

최근 Micro-Opto-Electro-Mechanical(MOEMS)기술의 발달과 더불어 적응 광학(Adaptive optics)분야나 패턴 인식 분야에 적용 가능한 공간 빛 변조기의 개발이 이루어지고 있다. 적응 광학용 공간 빛 변조기는 대기의 turbulence에 의하여 왜곡된 빛의 위상을 파면 센서(wave sensor)와 실시간 제어기를 통해 보정하는 역할을 한다. 적응 광학 분야에서 상업적으로 사용되던 기존의 공간 빛 변조기는 전왜소자 배열(piezoelectric actuator array)에 의하여 지지되는 평면 거울을 사용하여 크기가 크고 전력 소비도 심하며 무엇보다도 가격이 비싸다는 단점이 있었다$^{(1)}$ . 그러나 MOEMS 기술의 적용으로 인해 공간 빛 변조기의 크기 및 무게 그리고 소비 전력이 줄어들었으며 반도체 공정을 통한 대량 생산으로 저가로 생산할 수 있게 되었다. (중략)

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.18-20
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• 2000

공간 데이터베이스를 권한이 없는 사용자의 접근, 고의적인 파괴 혹은 우발적인 사고로부터 보호하기 위하여 공간 데이터베이스에 대한 보안정책의 수용이 필요하다. 보안등급의 적용 단위는 필드, 객체, 레이어 단위의 방법이 있으며, 객체 단위의 보안등급 적용은 인접한 객체의 위상관계에 의한 정보 유출의 문제점이 있고, 레이어 단위 보안등급의 적용은 공간 객체에 대한 사용자의 접근성을 저하시키는 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 공간 객체에 대한 사용자의 접근성을 향상시키기 위하여 타일 단위의 접근제어 기법을 제안한다. 타일 단위 접근제어 기법은 보안등급 적용 단위를 타일(Tile)로 하며 레이어, 지도의 보안등급은 하위 수준인 타일과 레이어에 부여된 보안등급의 최하위 등급으로 각각 설정한다. 제안한 기법의 구현을 위해 타일의 구조와 스키마를 정의하고, 보안 유지를 위한 연산 제약사항을 기술한다. 연산 제약 사항은 기본적으로 BLP의 속성을 따르고, 상위 등급 객체에 대한 수정 방지와 하위 등급 객체에 대한 수정 허용을 위해서 BLP 속성을 확정한다. 제안된 기법은 레이어 단위의 접근제어 기법에서 발생하는 문제점을 해결하여 객체에 대한 사용자의 접근성을 향상시키며 인접한 객체 사이의 위상관계에 의한 정보의 유출을 방지한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.165-167
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• 1999

공간 관계는 공간 데이터베이스에서 질의 최적화를 위해 중요한 역할을 한다. 만일 공간 객체간의 공간 관계를 미리 알 수 있다면, 비용이 많이 드는 질의 처리는 피할 수 있다. 공간 데이터에 대한 공간 관계의 질의를 효과적으로 답하기 위해서는 각 공간 객체들의 공간 관계 파악이 중요하다. 그러나 방대한 양의 공간 데이터에 대하여 객체간의 모든 공간 관계를 저장한다는 것을 사실상 불가능하다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 자주 사용하는 공간 관계를 저장하고 자주 사용하지 않는 관계는 필요시 생성하는 것이 효율적이다. 본 논문에서는 공간 관계가 일부 주어졌을 때 주어진 공간 관계로부터 새로운 공간관계를 추론하기 위한 공간 관계 추론 규칙을 제시하고자 한다.

• Spatial Information Research
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• v.22 no.2
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• pp.31-44
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• 2014

According to the purpose of applications, the application program will utilize the most suitable data model and 3D modeling data would be generated based on the selected data model. In these reasons, there are various data sets to represent the same geographical features. The duplicated data sets bring serious problems in system interoperability and data compatibility issues, as well in finance issues of geo-spatial information industries. In order to overcome the problems, this study proposes a spatial data fusion method using topological relationships among spatial objects in the feature classes, called Topological Relation Model (TRM). The TRM is a spatial data fusion method implemented in application-level, which means that the geometric data generated by two different data models are used directly without any data exchange or conversion processes in an application system to provide indoor LBSs. The topological relationships are defined and described by the basic concepts of IndoorGML. After describing the concepts of TRM, experimental implementations of the proposed data fusion method in 3D GIS are presented. In the final section, the limitations of this study and further research are summarized.