This paper describes the development of an INS (Inertial Navigation System) integrated positioning system, which can monitor and track the firefighter's position for assisting effective fire-fighting activity and rescue services. The INS consists of highly accurate three-axis gyro sensor and three-axis accelerometer. By integrating an INS to positioning system, it is also possible to obtain the information of firefighter's physical state (e.g. standing, collapse and crouch) of posture including velocity. Consequently, this research would obviously make a contribution to effective rescue activities and safety of firefighters. Besides, this paper presents results from field tests conducted at Tokyo University demonstrating its viability and utility. We also summarize the overall system requirements and architecture, and describe the hardware and software used in the prototype system in detail.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권8호
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pp.1843-1859
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2013
The continuous increase of the spatial resolution of remote sensing images brings great challenge to image analysis and processing. Traditional prior knowledge-based region detection and target recognition algorithms for processing high resolution remote sensing images generally employ a global searching solution, which results in prohibitive computational complexity. In this paper, a more efficient region of interest (ROI) detection algorithm based on visual attention and threshold segmentation (VA-TS) is proposed, wherein a visual attention mechanism is used to eliminate image segmentation and feature detection to the entire image. The input image is subsampled to decrease the amount of data and the discrete moment transform (DMT) feature is extracted to provide a finer description of the edges. The feature maps are combined with weights according to the amount of the "strong points" and the "salient points". A threshold segmentation strategy is employed to obtain more accurate region of interest shape information with the very low computational complexity. Experimental statistics have shown that the proposed algorithm is computational efficient and provide more visually accurate detection results. The calculation time is only about 0.7% of the traditional Itti's model.
Remote sensing allows automatic and continual spatial data acquisition. However, it is powerless to accumulate spatial data from the past. On the other hand, social and human scientists have already created rich academic descriptions of the past with fragmentary images, but without accurate geo-references. Such a legacy of information will eventually become useless, regardless of its importance or the researcher's passion. There is thus an urgent need to help assemble the lifetime research results of social scientists, so that future generations can easily access them.
In this study, a GIS-based park safety assessment index was developed to enable objective park vulnerability assessment through data-based GIS analysis, a safety assessment was conducted by selecting a target site where various parks are operated and applying the park safety assessment index. In addition, a facility management system was developed for efficient management of the park safety assessment to update the park safety and provide a foothold for indirect PPGIS. In the case of the assessment index of the safety rating of the park, it was possible to conclude that the accurate quantitative performance was given to the calculation of the safety grade of the park based on the fact that the facilities are different depending on the environment and the size of the park. In addition, the marking the safety grade of parks, as well as the function to show the safety facilities of parks, a common living area for citizens, the management system is expected to have an impact on promoting the use of parks. In the future, in functions such as reporting of facility failures and verifying civil information are implemented by applying civic group participation programs and crowd-sourcing technologies, it is believed that all facilities as well as parks managed by the local government can be managed more efficiently.
In spatial information processing, particularly in non-renewable resource exploration, the spatial data sets, including remote sensing, geophysical and geochemical data, have to be geocoded onto a reference map and integrated for the final analysis and interpretation. Application of a computer based GIS(Geographical Information System of Geological Information System) at some point of the spatial data integration/fusion processing is now a logical and essential step. It should, however, be pointed out that the basic concepts of the GIS based spatial data fusion were developed with insufficient mathematical understanding of spatial characteristics or quantitative modeling framwork of the data. Furthermore many remote sensing and geological data sets, available for many exploration projects, are spatially incomplete in coverage and interduce spatially uneven information distribution. In addition, spectral information of many spatial data sets is often imprecise due to digital rescaling. Direct applications of GIS systems to spatial data fusion can therefore result in seriously erroneous final results. To resolve this problem, some of the important mathematical information representation techniques are briefly reviewed and discussed in this paper with condideration of spatial and spectral characteristics of the common remote sensing and exploration data. They include the basic probabilistic approach, the evidential belief function approach (Dempster-Shafer method) and the fuzzy logic approach. Even though the basic concepts of these three approaches are different, proper application of the techniques and careful interpretation of the final results are expected to yield acceptable conclusions in cach case. Actual tests with real data (Moon, 1990a; An etal., 1991, 1992, 1993) have shown that implementation and application of the methods discussed in this paper consistently provide more accurate final results than most direct applications of GIS techniques.
Separating highly correlated users can reduce the loss caused by spatial correlation (SC) in multiuser multiple-input multiple-output (MU-MIMO) systems. However, few accurate analyses of the loss caused by SC have been conducted. In this study, we define signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) loss to characterize it in multiuser multiple-input single-output (MU-MISO) systems, and use coefficient of correlation (CoC) to describe the SC between users. A formula is deduced to show the accurate relation between SINR loss and CoC. Based on this relation, we propose a user selection method that utilizes CoC to minimize the average SINR loss of users in massive MU-MISO systems. Simulation results verify the correctness of the relation and show that the proposed user selection method is very effective at reducing the loss caused by SC in massive MU-MISO systems.
본 연구에서는 지구통계기법과 GIS를 이용하여 Cl/sup -/ 농도 분포도를 작성하고 이를 통해 해수침투 분포 양상을 파악하였다. 분포도는 탐색적 공간자료 분석을 통해 자료의 분포 패턴을 파악한 후에 정규크리깅과 공동크리깅을 이용하여 작성하였다. 지구통계기법인 크리깅은 시ㆍ공간적인 자료의 분포특성과 상관관계를 이용하여 신뢰할 만한 결과를 제공한다. 공동크리깅의 이차변수는 상관분석을 통해 Cl/sup -/과의 상관성이 큰 TDS, Na/sup +/, Br/sup -/을 선정하였다. Cl/sup -/ 농도 분포도를 분석한 결과 공동크리깅에 의한 분포도가 정규크리깅의 분포도보다 더욱 정밀하게 나타났으며, 전반적으로 이민촌 일대와 해안가 지역에서 높은 농도 이상대를 보이고 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구는 단지설계과정에서 3차원 공간정보 가운데 최근 각광을 받는 LiDAR 자료를 통합하여 정보의 정확성을 높이고 활용성을 확인하는데 목표를 둔 연구이다. 즉, 실제 활용되는 프로그램인 LH공사 업무 중 단지설계프로그램인 DAS를 연구의 대상으로 삼아 3차원 공간정보의 적용가능성을 알아보고 이를 효과적으로 적용시키기 위한 시뮬레이터를 개발하여 구현하였다. 이를 위해 사례연구지역을 선정하여 개발 전 후의 모습을 시뮬레이션하고 이 과정에서 개발 전 모습을 LiDAR 자료를 이용한 방법과 기존의 수치지도 이용 방법에 따른 정확성을 살펴보고, 개발 후 모습을 설계자료를 이용하여 구현하였다. 그 결과 횡단면분석을 통해 분석한 결과 LiDAR가 기존의 지리정보 데이터 보다 높은 정확성을 지니고 있음을 알 수 있었다. 또한 LiDAR 데이터를 활용하여 생성된 수치표고모델(DEM)을 등고선으로 추출하여 DAS프로그램에 적용하는 방안을 제시하였으며, 설계자료를 이용한 모델 생성 일반화식을 제시하였다. 3차원 공간정보를 활용한 시뮬레이터 개발은 3차원 지형모델을 이용한 3차원 공간분석, 3차원 공간정보를 바탕으로 한 의사결정 업무에 활용 가능할 것으로 예상된다.
본 연구에서는 공간빅데이터의 개념과 특징을 정의하고 데이터에 대한 통찰력을 높일 수 있는 정보 시각화 방법론을 조사하였다. 또한 시각화 과정에서 발생할 수 있는 문제점 및 해결방법을 제시하였다. 공간빅데이터를 공간정보의 정량적인 확장의 결과와 빅데이터의 정성적인 확장의 결과로 정의하였다. 공간빅데이터는 6V(Volume, Variety, Velocity, Value, Veracity, Visualization)의 특징을 갖고 있으며, 최근 활용 서비스 측면이 이슈화 되면서 공간빅데이터에 대한 통찰력을 제공하여 데이터의 활용 가치를 높이기 위해 공간빅데이터의 시각화가 주목받고 있다. 정보 시각화의 방법은 Matthias, Ben, 정보디자인교과서 등을 통하여 다양한 방법으로 정의 되어 있으나 공간빅데이터의 시각화는 방대한 양의 원시 데이터를 대상으로 하기 때문에 데이터의 조직화 과정을 거쳐야 하며 이를 통해 사용자에게 전달하려는 정보를 추출해야 하는 차이점이 있다. 추출된 정보는 특성에 따른 적합한 시각적 표현 방법을 사용해야 하며, 많은 양의 데이터를 시각적으로 표현하는 것은 사용자에게 정확한 정보를 제공 할 수 없으므로 필터링, 샘플링, 데이터 비닝, 클러스터링 등을 이용하여 데이터를 축소하여 표현하는 방법이 필요하다.
최근 스마트폰 내비게이션의 그룹주행, 위치공유 등 다양한 최신 기능을 사용하기 위해서 스마트폰 내비게이션을 이용하는 사람들이 많이 증가하였다. 하지만, 스마트폰에는 다양한 목적을 가진 많은 앱이 설치되기 때문에 하나의 앱이 사용할 수 있는 저장 공간이 한정적이다. 그래서 내비게이션 전용기기에서 맵매칭을 수행하기 위해 사용되는 용량이 큰 도로네트워크 데이터를 스마트폰에 저장할 수 없기 때문에 맵매칭을 할 수 없다. 또한, 외부 GPS 장치를 사용하지 않는 스마트폰의 경우 내비게이션 전용기기에 비해 GPS 위치측위가 부정확하다. 이러한 문제점으로 스마트폰 내비게이션은 정확한 위치 안내를 하지 못하고 있다. 이에 본 연구의 목적은 스마트폰 내비게이션에서 정확한 위치 안내를 위해 내비게이션 전용기기에서 사용되는 도로네트워크 정보를 새로운 도로네트워크 포맷 설계 및 변환으로 용량을 감소시키고 운전자의 운전 패턴 데이터를 데이터베이스화하여 기존 내비게이션 전용기기 맵매칭 보다 정확한 맵매칭을 하는 것이다. 결과적으로 맵매칭이 어려운 여러 도로가 만나는 교차로, 고속도로에 인접한 좁은 도로, GPS 오차가 많이 발생하는 빌딩 숲 등에서 내비게이션 전용기기와 비교분석을 통해 스마트폰에서 기존 내비게이션 전용기기보다 80% 이상의 작은 저장 공간의 사용으로 보다 정확한 맵매칭이 가능했으며 향후 내비게이션뿐만 아니라 GPS 위치측위와 지도를 사용하는 다양한 앱에서 더욱 정확한 위치기반 서비스가 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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