Park, Hong Gi;Park, Hyun Mi;Park, Jin Yi;Kim, Eui Myoung
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.32
no.1
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pp.49-54
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2014
A digital map of 1/5,000 scale provides basic information to be utilized in various businesses, such as in land management, urban information system of a local government, navigation of private sectors and others. 1/5,000 digital map, which contains information of the entire land of South Korea, is performed as a national fundamental map, however, comparing to 1,000 digital map, it has some difficulties in terms of positional accuracy and attribute data for applying in urban areas. Also, since the paradigm of spatial information services has been changed, more accurate positional information and rich attribute information are required for the government businesses and private map services. Particularly, demands for the high precision spatial information based on large-scale digital map is increasing in facility managements due to rapid changes in urban areas and various spatial analyses. For those reasons, this study proposes how to apply and use precise spatial information based on 1/1,000 digital. Firstly, an analysis of legal system related to large-scale digital map and spatial information is conducted in the research. Afterwards, the ways are suggested to improve systematical utilizations of 1/1,000 digital map. We also define existing applications of spatial information in public and private sector, and recommend methodology that can be utilized high precision spatial information.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.09a
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pp.459-462
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2003
Selectivity estimation of queries not only provides useful information to the query processing optimization but also may give users with a preview of processing results. In this paper, we investigate the problem of selectivity estimation in the context of a spatial dataset. Although several techniques have been proposed in the literature to estimate spatial query result sizes, most of those techniques still have some drawback in the case that a large amount of memory is required to retain accurate selectivity. To eliminate the drawback of estimation techniques in previous works, we propose a new method called MW Histogram. Our method is based on two techniques: (a) MinSkew partitioning algorithm that processes skewed spatial datasets efficiently (b) Wavelet transformation which compression effect is proven. We evaluate our method via real datasets. With the experimental result, we prove that the MW Histogram has the ability of providing estimates with low relative error and retaining the similar estimates even if memory space is small.
International conference on construction engineering and project management
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2015.10a
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pp.349-352
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2015
Size of building has a direct relationship with building cost, energy use and space maintenance cost. Therefore, minimizing building size during a project development is of paramount importance against such wastes. However, incautious reduction of building size may result in crowded space, and therefore harms the functionality despite the fact that building is supposed to satisfactorily support users' activity. A well-balanced design solution is, therefore, needed at an optimum level that minimizes building size in tandem with providing sufficient space to maintain functionality. For such design, architects and engineers need to be informed accurate and reliable space-use information. We present in this paper a conceptual framework of an agent-based space-use prediction simulation system that provides individual level space-use information over time in a building in consideration of project specific user information and activity schedules, space preference, ad beavioural rules. The information will accordingly assist architects and engineers to optimize space of the building as appropriate.
In this contribution, the renovation of the Korean geodetic control points is introduced. The renovation is described in terms of structure and accuracy. Mainly the establishment of the three-dimensional control points is the renovation on structure which leads many changes in accuracy, contents and hierarchy of the control points. The accuracy of the information is being improved based on the satellite positioning technology and precision geoid being developed. Diverse spatial information such as gravity and environmental elements are considered to be measured at the position of the control points so that the related research is enhanced through the analysis of combined information. In addition, an access to the information of control points and service to the public with spatial information will be faster and more efficient through RFID and CDMA communication. With all these efforts being made currently, the Korean geodetic network will provide the most accurate and diverse spatial information in an efficient way. We hope that these activities lead the trends, roles, and future direction of the geodetic control points.
This study examines the unique characteristics of the parcel identification number especially in developing the Korean land information system(KLIS). There are several limitations in establishing KLIS in terms of the location identification. Therefore, it is necessary to develop the appropriate parcel identification number system in Korea including the road identification systym and the three dimensional parcel identification system. The exact parcel bounary also needs accurate surveying and registration.
An automatic approach and strategy for extracting building information from aerial images using combined image analysis and interpretation techniques is described in this paper. A dense DSM is obtained by stereo image matching. Multi-band classification, DSM, texture segmentation and Normalised Difference Vegetation Index (NDVI) are used to reveal building interest areas. Then, based on the derived approximate building areas, a shape modelling algorithm based on the level set formulation of curve and surface motion has been used to precisely delineate the building boundaries. Data fusion, based on the Dempster-Shafer technique, is used to interpret simultaneously knowledge from several data sources of the same region, to find the intersection of propositions on extracted information derived from several datasets, together with their associated probabilities. A number of test areas, which include buildings with different sizes, shape and roof colour have been investigated. The tests are encouraging and demonstrate that the system is effective for building extraction, and the determination of more accurate elevations of the terrain surface.
The objectives of this paper are to measure surface imperviousness using three different classification methods: per-pixel, sub-pixel, and object-oriented classification. They are tested on high-spatial resolution QuickBird data at 2.4 meters (four spectral bands and three principal component bands) as well as a medium-spatial resolution Landsat TM image at 30 meters. To measure impervious surfaces, we selected 30 sample sites with different land uses and residential densities across image representing the city of Phoenix, Arizona, USA. For per-pixel an unsupervised classification is first conducted to provide prior knowledge on the possible candidate spectral classes, and then a supervised classification is performed using the maximum-likelihood rule. For sub-pixel classification, a Linear Spectral Mixture Analysis (LSMA) is used to disentangle land cover information from mixed pixels. For object-oriented classification several different sets of scale parameters and expert decision rules are implemented, including a nearest neighbor classifier. The results from these three methods show that the object-oriented approach (accuracy of 91%) provides more accurate results than those achieved by per-pixel algorithm (accuracy of 67% and 83% using Landsat TM and QuickBird, respectively). It is also clear that sub-pixel algorithm gives more accurate results (accuracy of 87%) in case of intensive and dense urban areas using medium-resolution imagery.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.22
no.1
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pp.114-128
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2019
This study is a spatial analysis of the boundaries related to the division of the Korean peninsula. The boundary space was extracted by extracting $38^{th}$ parallel and digitizing the map of the Armistice Agreement Annex. The purpose of this analysis was to extract more accurate scope based on the armistice agreement, the appendices, and the UNC regulations and to analyze the wrong information correctly. The range of demilitarized zones was determined by UNC 551-4(2014) and UNC 551-5(2015) to ensure that there is no change in the location of the Southern Limit Line. It also confirmed that the MACHA was excluded in the DMZ. As a result, the area of the DMZ was measured at $889.7km^2$. Also this study identified the interval and number of markers in the MDL and the Han River estuary. It could be confirmed that the interval of markers within the MDL depends on the subject of management. This study is more accurate from the start and can be used as basic data needed in the study and education of DMZ and border areas after verification by public organizations.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.25
no.4
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pp.339-346
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2009
The objectives of this study were to introduce spatial interpolation methods which have been applied in recent papers, to apply three methods (nearest monitor, inverse distance weighting, kriging) to domestic data (Ulsan cohort) as an example of estimating the personal exposure levels. We predicted the personal exposure estimates of 2,102 participants in Ulsan cohort using spatial interpolation methods based on information of their residential address. We found that there was a similar tendency among the estimates of each method. The correlation coefficients between predictions from pairs of interpolation methods (except for the correlation coefficient between nearest montitor and kriging of CO and $SO_2$) were generally high (r=0.84 to 0.96). Even if there are some limitations such as location and density of monitoring station, spatial interpolation methods can reflect spatial aspects of air pollutant and spatial heterogeneity in individual level so that they provide more accurate estimates than monitor data alone. But they may still result in misclassification of exposure. To minimize misclassification for better estimates, we need to consider individual characteristics such as daily activity pattern.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.61
no.3
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pp.143-151
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2024
In this study, we present a mapping framework for 3D spatial reconstruction of digital twin model using navigation and perception sensors mounted on an Autonomous Surface Vehicle (ASV). For improving the level of realism of digital twin models, 3D spatial information should be reconstructed as a digitalized spatial model and integrated with the components and system models of the ASV. In particular, for the 3D spatial reconstruction, color and 3D point cloud data which acquired from a camera and a LiDAR sensors corresponding to the navigation information at the specific time are required to map without minimizing the noise. To ensure clear and accurate reconstruction of the acquired data in the proposed mapping framework, a image preprocessing was designed to enhance the brightness of low-light images, and a preprocessing for 3D point cloud data was included to filter out unnecessary data. Subsequently, a point matching process between consecutive 3D point cloud data was conducted using the Generalized Iterative Closest Point (G-ICP) approach, and the color information was mapped with the matched 3D point cloud data. The feasibility of the proposed mapping framework was validated through a field data set acquired from field experiments in a inland water environment, and its results were described.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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