대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.850-853
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2002
This paper described some applications using Open GIS Component that was called MapBase. There were 4 applications : KSDI(Korea Spatial Data Infrastructure) funded by MOIC(Ministry of Information and Communication), National Plants Resource Management System supported by Korea Forest Service, 7-Underground Facilities Management System of Cheongju funded by MOCT(Ministry of Construction and Transportation), and National Disaster Management System supported by MOGAHA(Ministry of Government Administration and Home Affairs. Because they wanted to access heterogeneous spatial database, it was necessary to select MapBase as their base methodology. The main feature of MapBase was component S/W which provided the interoperability and reusability among GIS applications as well as non-GIS information system through common specification. In this paper, we showed some applications' architectures and functions to increase understanding MapBase. That would help you to make application using MapBase.
This study is on the adapting vehicle-based mobile mapping system to the frequent unscheduled revision of 1:5000 scale national base map. We analyzed map layers which could be built by vehicle-based mobile mapping systems and studied surveying methods for each layers. Also, the methods of maintain surveying accuracy to satisfy accuracy standards of national base map were suggested. The maps of Yeouido, Hyangnam, and Suwon area were revised by vehicle-based mobile mapping system on a trial bases and possibility of utilizing vehicle-based mobile mapping system for map revision was analyzed. As a results it was revealed that vehicle-based mobile mapping systems were adequate for a irregular revision of national base map.
국가기본도는 국가공간정보의 기준이 되는 공간정보로서 그 가치와 역할이 매우 중요하다. 그러나 현행 국가기본도인 1/5,000 수치지도는 품질 및 정확도의 한계로 인하여 기초 공간정보로서의 역할을 충분히 수행하지 못하고 있는 실정으로 이에 대한 보완 방안이 필요한 시기이다. 이에 본 연구에서는 현 1/5,000 국가기본도의 고도화 방안을 제시하고자 GSD 0.25m 디지털 항공사진으로 제작 가능한 수치지도 지형 지물 항목을 선정하고, GSD 0.25m 디지털 항공사진을 이용한 최적 수치지도 제작 실험을 통해 수치지도 제작 최적 방법을 정립하였다. 또한 GSD 0.25m 디지털 항공사진으로 제작된 수치지도의 정확도 및 활용성 분석을 수행하였다. GSD 0.25m 디지털 항공사진을 이용한 수치지도 제작 기준을 정립하기 위하여 판독력 분석을 수행하여 대분류 9 개, 중분류 31개, 소분류 509개의 지형 지물 항목을 선정하였으며, 수치지도 제작 방법에 따른 수치지도 제작 실험을 수행하여 입체도화 방법을 수치지도 제작 최적 방법으로 선정하고, 최적 공정을 정립하였다. 본 연구 성과를 이용하여 GSD 0.25m 디지털 항공사진을 이용한 수치지도 시범 제작을 수행한 결과 기존 1/5,000 수치지도에 비해 약 2배의 수평 및 수직위치 정확도를 확보할 수 있었으며, 지형 지물의 상세한 묘사가 가능하여, GSD 0.25m 디지털 항공사진을 이용하여 국가기본도를 제작할 경우 신뢰성 있는 공간정보를 제공으로 대국민 서비스 만족도 향상과 국가기본도 고도화를 추진할 수 있을 것으로 판단된다.
우리나라 국가기본도는 공간정보산업의 급속한 발전에 따라 그 활용성이 커지고 있으며, 과거 종이지도 시대의 단순 활용 차원을 넘어서 IT (Information Technology) 기술 혁명을 통한 스마티 시티와 디지털 트윈 시대의 핵심공간정보로서의 역할이 요구되고 있다. 이에 따라 연속화, 다축척, 객체화, 맞춤형 생산, 실시간 갱신의 개념들이 등장하였으며 인터넷을 통해 서비스하는 유통과정의 혁신도 이루어지고 있다. 이러한 국가기본도의 위상에 걸맞는 개념의 정립과 법률상에서의 정의가 뒷받침되어야 함에도 불구하고, 아직까지 1980년 측량법으로 도입된 종이지도 형태의 개념과 정의가 존속되고 있는 실정이다. 이러한 용어의 정의는 현재의 기술발달 및 사회적인 요구에 부응할 수 없고 대다수 국민의 인식은 물론 국가기본도를 관리하고 있는 정부조직의 실무적인 능력도 반영하지 못하고 있다. 따라서 현재의 상황에 맞는 기본도의 개념을 정립하고 이를 법률상에서 정의할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 기본도의 발전과정 및 시대적 변화 상황과 미국, 영국, 일본의 사례를 종합적으로 분석한 후 국가기본도의 개념을 정립하고 정의하였다.
새로운 정보기술 환경에 적합한 국가기본도용 데이터 및 DB 모델을 개발하고자 본 연구에서는 시공간지도구조, 정보연계용 프레임워크지도, 다중레이어 토폴로지구조 등을 주요 특징으로 하는 Hybrid 공간정보 모델을 개발하였다. 공간정보에 "시간"이라는 새로운 차원을 추가하여 공간객체의 시간에 따른 변화가 반영되는 DB 구조를 설계하였고, 다축척 융합지도 구조와 고유 ID 체계를 부여하여 타 정보와 연계 융합하여 활용할 수 있도록 하였다. 또한 기존 2차원 지도의 표현상 한계를 극복하고자 실내 및 지하정보를 포함하는 구조와 지형 지물에 대한 토폴로지 및 복합표현 구조를 설계하였다. 설계결과를 반영한 시범구축을 통해 개발된 모델의 성능을 평가한 결과 다양한 정보들과의 시공간 연계를 통해 활용도가 향상된 국가기본도용 데이터 및 DB 모델의 구현 가능성을 확인할 수 있었다.
In this paper, the techniques for graphic simulation of material removal process are described. The concepts of the bounding box and base plane are proposed. With these concepts, a real-time shaded display of a Z-map model being milled by a cutting tool following an NC path can be implemented very efficiently. The base planes make it possible to detect the visible face of Z-map model effectively. And the bounding box of tool sweep volume provides minimum area of screen to be updated. The proposed techniques are suitable for implementation in raster graphic device and need a few memories and a small amount of calculation. Proposed method is written in C and executable on MS-Windows95 and Window-NT.
Developing an efficient knowledge base construction mechanism as an input method for expert systems (ES) development is of extreme importance due to the fact that an input process takes a lot of time and cost in constructing an ES. Most ES require experts to explicit their tacit knowledge into a form of explicit knowledge base with a full sentence. In addition, the explicit knowledge bases were composed of strict grammar and keywords. To overcome these limitations, this paper proposes a knowledge conceptualization and construction mechanism for automated knowledge acquisition, allowing an efficient decision. To this purpose, we extended traditional knowledge map (KM) construction process to dynamic knowledge map (DKM) and combined this algorithm with relational database (RDB). In the experiment section, we used medical data to show the efficiency of our proposed mechanism. Each rule in the DKM was characterized by the name of disease, clinical attributes and their treatments. Experimental results with various disease show that the proposed system is superior in terms of understanding and convenience of use.
본 논문에서는 Hadoop MapReduce 병렬 분산 컴퓨팅 환경을 이용해 개발한 공간 지식 추출기를 제안한다. 이 공간 지식 추출기는 대용량의 공간 데이터 집합으로부터, 임의의 두 공간 객체들 사이에 만족되는 위상 관계와 방향 관계를 나타내는 정성 공간 지식 베이스를 생성해낸다. 본 논문에서 제안하는 MapReduce 기반의 대용량 공간 지식 추출기 MRSPAKE는 HDFS 상의 분산 공간 데이터 파일에 대한 R 트리 색인과 범위 질의들을 이용함으로써, 웹 규모의 정성 공간 지식 베이스를 매우 효율적으로 추출해낸다. 대표적인 공개 데이터 집합인 Open Street Map(OSM)을 이용한 성능 분석 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 웹 규모의 공간 지식 추출기 MRSPAKE의 높은 성능과 확장성을 확인할 수 있었다.
In this paper we present a cleaning robot system for an autonomous mobile robot. Our robot performs goal reaching tasks into unknown indoor environments by using sensor fusion. The robot's operation objective is to clean floor or any other applicable surface and to build a map of the surrounding environment for some further purpose such as finding the shortest path available. Using its cleaning robot system for an autonomous mobile robot can move in various modes and perform dexterous tasks. Performance of the cleaning robot system is better than a fixed base redundant robot in avoiding singularity and obstacle. Sensor fusion using the clean robot improves the performance of the robot with redundant freedom in workspace and Map-Building. In this paper, Map-building of the cleaning robot has been studied using sensor fusion. A sequence of this alternating task execution scheme enables the clean robot to execute various tasks efficiently. The proposed algorithm is experimentally verified and discussed with a cleaning robot, KCCR.
Due to the increasing use of very large databases, mining useful information and implicit knowledge from databases is evolving. However, most conventional data mining algorithms identify the relationship among features using binary values (TRUE/FALSE or 0/1) and find simple If-THEN rules at a single concept level. Therefore, implicit knowledge and causal relationships among features are commonly seen in real-world database and applications. In this paper, we thus introduce the mechanism of mining fuzzy association rules and constructing causal knowledge base form database. Acausal knowledge base construction algorithm based on Fuzzy Cognitive Map(FCM) and Srikant and Agrawal's association rule extraction method were proposed for extracting implicit causal knowledge from database. Fuzzy association rules are well suited for the thinking of human subjects and will help to increase the flexibility for supporting users in making decisions or designing the fuzzy systems. It integrates fuzzy set concept and causal knowledge-based data mining technologies to achieve this purpose. The proposed mechanism consists of three phases: First, adaptation of the fuzzy membership function to the database. Second, extraction of the fuzzy association rules using fuzzy input values. Third, building the causal knowledge base. A credit example is presented to illustrate a detailed process for finding the fuzzy association rules from a specified database, demonstration the effectiveness of the proposed algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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