Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.18
no.1
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pp.76-86
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2015
In this study, we presented a method for estimating the potential population damage of the Seoul Nowon-gu area in the event of a terrorist using a vehicle improvised explosive devices (IED). Using the object-based building extraction method with orthophoto image, the area of the apartment has been determined, and the apartment's height and level were estimated based on the elevation data. Using the population estimation method based on total floor area of building, each apartment resident population was estimated, and then potential population damage at the time of terrorist attacks was estimated around the subway station through a scenario analysis. Terrorism damage using IED depends on the type of vehicle greatly because of the amount loadable explosives. Therefore, potential population damage was calculated based on the type of vehicle. In the results, the maximum potential damage population during terrorist attacks has been estimated to occur around Madeul station, Nowon-gu. The method used in this study can be used various population estimation research and disaster damage estimation.
This paper presents to generate 3D building model using estimation of rooftop surface after 3D line segment extraction using hybrid stereo matching techniques in terms of the co-operation of area-based stereo and feature-based stereo. we first performed a junction extraction from 3D line segment data which was obtained by stereo images, and finally generated building's reliable rooftop surface model using LSE(Least Square Error) method after creating surfaces by grouped and fixed junction points. we generated synthetic images for experimentation by photo-realistic simulation on Avenches data set of Ascona aerial images.
To find the best way to distinguish sand dunes from urban building and rural patches, textural analysis has been performed in Kimnyeong sand dune, Jeju. An aerial photo was re-sampled into one-meter. Homomorphic filters were applied to the original sub-scene and then high-pass filtered one. The entropy filtered one proves to be the best extraction method after high pass filtered-homomorphic filters in urban areas. The spectral values of sand dune area were similar to open land in rural area. In contrast, the texture values of sand dune area are more homogeneous than those of open land in rural area.
In case of tunnel fire, one of the most effective facilities to save lives is the smoke control system. In this study, two different smoke extraction schemes of transversely ventilated tunnel were compared. One is the smoke extraction using the fixed exhaust ports on the false ceiling to achieve the uniform and distributed smoke extraction (uniform exhaust). The other is that using the remote controlled smoke extraction where only vents close to the fire is opened whereas the others are closed to enhance the limitation of the smoke spread (localized exhaust). A number of numerical simulations were performed to find out the optimal smoke extraction rate at each smoke extraction scheme to allow the tunnel users to escape to the safe area without endangering their lives by smoke.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2003.04a
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pp.471-477
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2003
This paper presents an algorithm that automatically extracts buildings among many different features on the earth surface by fusing LIDAR data with panchromatic aerial images. The proposed algorithm consists of three stages such as point level process, polygon level process, parameter space level process. At the first stage, we eliminate gross errors and apply a local maxima filter to detect building candidate points from the raw laser scanning data. After then, a grouping procedure is performed for segmenting raw LIDAR data and the segmented LIDAR data is polygonized by the encasing polygon algorithm developed in the research. At the second stage, we eliminate non-building polygons using several constraints such as area and circularity. At the last stage, all the polygons generated at the second stage are projected onto the aerial stereo images through collinearity condition equations. Finally, we fuse the projected encasing polygons with edges detected by image processing for refining the building segments. The experimental results showed that the RMSEs of building corners in X, Y and Z were ${\pm}$8.1cm, ${\pm}$24.7cm, ${\pm}$35.9cm, respectively.
This paper presents an algorithm that automatically extracts buildings among many different features on the earth surface by fusing LIDAR data with panchromatic aerial images. The proposed algorithm consists of three stages such as point level process, polygon level process, parameter space level process. At the first stage, we eliminate gross errors and apply a local maxima filter to detect building candidate points from the raw laser scanning data. After then, a grouping procedure is performed for segmenting raw LIDAR data and the segmented LIDAR data is polygonized by the encasing polygon algorithm developed in the research. At the second stage, we eliminate non-building polygons using several constraints such as area and circularity. At the last stage, all the polygons generated at the second stage are projected onto the aerial stereo images through collinearity condition equations. Finally, we fuse the projected encasing polygons with edges detected by image processing for refining the building segments. The experimental results showed that the RMSEs of building corners in X, Y and Z were ${\pm}$8.1㎝, ${\pm}$24.7㎝, ${\pm}$35.9㎝, respectively.
The environmental problems aren't only restricted in single area or country, but also related in all around the world. Various approaches have been tried to protect and utilize properly the environment. Especially, building area has been attempted to provide the model which could explain the degree of environmental influence and technology development criteria to lessen the environmental impact in building life cycle. The environmental impact in the building life cycle can be overally explained with sustainability. Sustainability can be utilized to establish the target level of building to environmental influence. This paper aimed at extracting items to evaluate the building sustainability, divided into social, economic and environmental aspects. First, 93-items is extracted from 3 areas through existing literature review. Second, the 93-items would be controlled and reviewed into 21 items, which are five social aspect items, two economic aspect items and twelve environmental items, because 93 items can not properly be applied and evaluated. And, it provided the model to combine the extracted items of each area. In social aspect, the outdoor noise is more affect than any other items. In environmental aspect, the item of surface-to-volume is more affect than any other items.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.13
no.2
s.32
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pp.65-69
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2005
Efficient 3D generation of cultural features, such as buildings in urban area is becoming increasingly important for a number of GIS applications. For reconstruction or 3D building in urban area aerial images, satellite images, LIDAR data have been used mainly. In case of automatically extracting and reconstructing of building height using single aerial images or single satellite images, there are a lot of problems, such as mismatching that result from a geometric distortion of optical images. Therefore, researches or integrating optical images and existing 2D GIS data(e.g. digital map) has been in progress. In this paper, we focused on extracting of building height by means or interest points and vortical line locus for reducing matching points. Also we used digital plotter in order to validate for the results in this study using aerial images(1/5,000) and existing digital map(1/1,000).
Kim Seong-Sam;Goo Sin-Hoi;Kim Weon-Seok;Yoo Hwan-Hee
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2006.04a
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pp.411-417
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2006
As NGIS project has been implemented in 1995 and effectiveness of spatial information increased, Digital maps serve several purpose in administrative, living, and industrial fields. But, Digital maps have many differences with real world information and difficulties in application of managing urban facilities due to high update cost and long generation period. In this study, We suggest methodology to update a building layer of digital map in urban area as regenerating a building layer by detection of changed buildings in the existing digital map anf extraction using LIDAR data and Aerial images, more easier to acquire data and available to guarantee accuracy. Experimental results are expected to applied for constructing 3D urban model in a broad expensive urban area.
In this paper the advanced method of geodesic active contours was developed for the task of building detection from aerial and satellite images. Automatic extraction of man-made structures including buildings, building blocks or roads from remote sensing data is useful for land use mapping, scene understanding, robotic navigation, image retrieval, surveillance, emergency management procedures, cadastral etc. A level set method based on a region-driven segmentation model was implemented with which building boundaries were detected, through this curve propagation technique. The essence of this approach is to optimize the position and the geometric form of the curve by measuring information along that curve, and within the regions that compose the image partition. To this end, one can consider uniform intensities inside objects and the background. Thus, given an initial position of the curve, one can determine global, region-driven functions and provide a statistical description of the inside and outside object area. The calculus of variations and a gradient descent method was used to optimize the variational functional by an iterative steady state process. Experimental results demonstrate the potential of the proposed processing scheme.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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