최근들어, 우리나라에서는 수치지도 2.0을 이용하여 전산편집에 의해 종이지도를 제작하고 있다. 그러나 수치지도와 종이지도는 표현방법이 상이하기 때문에 축척에 따라 지도일반화가 처리되어야하며 지도일반화 기준은 사람이 눈으로 직접 판독하는 대상물의 크기에 의해 결정되어야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 각 축척의 지도에서 표현되는 건물의 크기를 표준시력의 눈으로 관측하고 그 결과를 분석하였다. 연구결과 인간의 눈에 적합한 건물의 크기는 단변의 길이가 0.4mm이상인 도형의 면적에 해당되며, 지도일반화를 위한 독립건물, 축소건물, 밀집건물처리에 모두 이 기준을 적용하였다.
도시표면의 건물정보는 빗물의 유출경로이며 또한 격자기반의 수치해석을 위한 빗물흐름과 건물 외곽을 구분하는 경계조건에 해당한다. 경계조건인 건물자료의 왜곡 최소화는 수치해석 결과의 사실성 확보를 위한 필수적 과정이다. 격자기반의 래스터 전환은 건물자료의 왜곡을 유발하기 때문에 왜곡의 정도를 완화시키기 위한 전처리로 건물 일반화가 필요하다. 본 연구의 목적은 건물 일반화가 일반주거지역의 빗물 유출경로 연속성에 미치는 영향을 분석하고 적정한 일반화 임계값과 수치해석 격자크기를 제시하고자 한다. 빗물 유출경로 연결성 평가를 위한 설명변수로는 일반화 임계값과 수치계산 격자크기를 사용하는 한편 종속변수로는 격자망의 단절 개수와 단절면적을 사용했다. 적정한 격자크기와 일반화 임계값 선정은 임의 격자크기와 임계값을 적용한 일반화 결과로부터 산출된 건물 면적 변화율과 단절 면적 변화율 각각을 비교하고 크기가 가장 낮은 것으로 하였다. 적정 임계값과 격자크기 범위는 각각 3m와 $5{\times}5m{\sim}10{\times}10m$ 이었다. 이를 적용한 결과 건물면적 증가율은 5%이하 그리고 단절면적 감소율은 94.4%이상이었다. 대상지 토지용도를 구분한 건물 일반화 모의 결과, 아파트 단지인 3종의 건물면적과 빗물 유출경로 연결성은 임계값 10m이하에서 크게 변하지 않았다. 한편 개별 주택인 2종 지역에서는 임계값 3m와 격자크기 $5{\times}5m$을 적용한 모의결과는 단절면적의 감소와 양호한 유출경로 연결성을 보였다.
인류의 문명의 시작된 이래 도시유역의 침수는 거주민과 해당지역의 시설에 화학적이고 물리적인 피해를 입혀왔다. 최근의 연구는 도시홍수와 침수를 해석을 위한 모델과 지형자료의 통합에 관한 연구가 주를 이뤄왔다. 그러나 2차원 모델의 구축과정에 많은 시간이 소요되고 높은 데이터 처리기술을 요구하는 경향이 있다. 게다가 건물의 격자화 과정에서 의도치 않는 격자가 발생하게 되어 해석결과의 신뢰도를 떨어뜨리기 때문에 고해상도의 데이터 구득과 모형을 구축하더라도 건물의 처리기법에 따라 해석결과가 달라진다. 따라서 2차원 침수해석모형의 건물의 자료를 입력 시에는 이러한 왜곡현상을 최소화 할 수 있도록 건물의 일반화 처리 혹은 건물의 직교성 확보 등의 전처리가 필요하다. 이에 본 연구의 목적은 2차원 침수해석결과의 신뢰도를 향상시킬 수 있는 건물의 일반화 기법을 개발하고 건물의 일반화에 따른 영향을 검토하는데 있다. 연구결과, 도시지역의 2차원 침수해석결과의 신뢰도를 향상시키기 위해서는 각종 수치지도로부터 DBM(Digital Building Model)을 생성하고 본 연구에서 제안한 방법 Aggregation-Simplification을 적용하여 건물의 일반화를 수행하는 것이 바람직하며 각 기법의 임계값은 대상지역의 건물의 공간적인 특성을 고려하여 설정하되 건물의 평균 간격과 건물 간격의 표준편차를 더한 값을 초과하지 않는 것이 바람직한 것으로 나타났다.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.141-144
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2008
Many studies have been conducted on extracting buildings from ALS(Airborne Laser Scanning) data. After segmentation or classification of building points, additional steps such as generalization is required to get straight boundary lines that better approximate the real ones. In much research, orthogonal constraints are used to improve accuracies and qualities. All the lines of the building boundaries are assumed to be either parallel or perpendicular mutually. However, this assumption is not valid in many cases and more complex shapes of buildings have been increased. A new algorithm is presented that is applicable to various complex buildings. It consists of three steps of boundary tracing, grouping, and regularization. The performance of our approach was evaluated by applying the algorithm to some buildings and the results showed that our proposed method has good potential for extracting building boundaries of various shapes.
There have been many studies on extracting building boundaries from LiDAR(Light Detection And Ranging) data. In such studies, points are first segmented, then are further processed to get straight boundary lines that better approximate the real boundaries. In most research in this area, processes like generalization or regularization assume that buildings have only right angles, i.e. all the line segments of the building boundaries are either parallel or perpendicular. However, this assumption is not valid for many buildings. We present a new approach consisting of three steps that is applicable to more complex building boundaries. The three steps consist of boundary tracing, generalization, and regularization. Each step contains algorithms that range from slight modifications of conventional algorithms to entirely new concepts. Four typical building shapes were selected to test the performance of out new approach and the results were compared with digital maps. The results show that the proposed approach has good potential for extracting building boundaries of various shapes.
The concept of variable is a big idea to develop algebraic thinking. Variable has multiple meanings such as the unknown, a tool for generalization, and the relationship between varying quantities. In this study we analyzed in what ways the meanings of variable were presented in the current elementary mathematics textbooks and workbooks. The results showed that the most frequent meaning of variable was 'the unknown', 'a tool for generalization', and 'the relationship between varying quantities' in order. A close look at the results revealed that the same symbol was often used in representing different values of variable as the unknown. In taking variable as a tool for generalization, questions to provoke generalization were sometimes included not in the textbooks but in the teachers' manuals. The main focus in dealing with variable as the relationship between varying quantities was on finding out the dependent values compared to the independent ones. Building on these results, this study is expected to suggest implications for how to deal with variable concept in elementary mathematics instructional materials.
The accuracy of cost estimation at an early stage in school building project is one of the critical factors for successful completion. So various of techniques are developed to predict the construction cost accurately and expeditely. Among the techniques, Support Vector Machine(SVM) has an excellent ability for generalization performance. Therefore, the purpose of this study is to construct the prediction model for construction cost of educational building project using support vector machine technique. And to verify the accuracy of prediction model for construction cost. The performance data used in this study are 217 school building project cost which have been completed from 2004 to 2007 in Gyeonggi-Do, Korea. The result shows that average error rate was 7.48% for SVM prediction model. So using SVM model on predicting construction cost of educational building project will be a considerably effective way at the early project stage.
기존의 수치지도 1.0에서는 가장 대축척인 1/1,000수치지도를 이용하여 1/5,000과 그 이하 소축척 수치지도를 제작하는 것이 불가능하였다. 이러한 이유로 1/1,000과 1/5,000 이하의 수치지도는 각각 다른 축척의 항공사진으로부터 제작되었다. 차세대의 수치지도는 가장 대축척인 수치지도를 기반으로 점차 소축적의 수치지도가 연속으로 연관되어져야 하며, 이것은 데이터의 공유와 일괄갱신 측면에서 매우 중요한 일이다. 수치지도 2.0이 개발된 이래 다축척 연속수치지도제작에 관한 가능성이 제기되면서 이에 대한 연구가 다시 시작되었다. 다축척 연속수치지도에서 가장 기본이 되는 것은 축척간에 연계되는 일반화 기준을 결정하는 것이며, 본 연구에서는 1/1,000 수치지도를 이용하여 1/5,000수치지도를 제작할 수 있는 일반화 기준을 정립하였다. 또한, 정립된 기준을 이용하여 자동일반화를 수행함으로서 일괄갱신에서의 활용 가능성을 모색하였다.
기계학습 모델 구축 간 트레이닝 데이터를 활용하며, 훈련 간 사용되지 않은 테스트 데이터를 활용하여 모델의 정확도와 일반화 성능을 판단한다. 일반화 성능이 낮은 모델의 경우 새롭게 받아들이게 되는 데이터에 대한 예측 정확도가 현저히 감소하게 되며 이러한 현상을 두고 모델이 과적합 되었다고 한다. 본 연구는 중심극한정리를 기반으로 데이터를 생성 및 기존의 훈련용 데이터와 결합하여 새로운 훈련용 데이터를 구성하고 데이터의 정규성을 증가시킴과 동시에 이를 활용하여 모델의 일반화 성능을 증가시키는 방법에 대한 것이다. 이를 위해 중심극한정리의 성질을 활용해 데이터의 각 특성별로 표본평균 및 표준편차를 활용하여 데이터를 생성하였고, 새로운 훈련용 데이터의 정규성 증가 정도를 파악하기 위하여 Kolmogorov-Smirnov 정규성 검정을 진행한 결과, 새로운 훈련용 데이터가 기존의 데이터에 비해 정규성이 증가하였음을 확인할 수 있었다. 일반화 성능은 훈련용 데이터와 테스트용 데이터에 대한 예측 정확도의 차이를 통해 측정하였다. 새롭게 생성된 데이터를 K-Nearest Neighbors(KNN), Logistic Regression, Linear Discriminant Analysis(LDA)에 적용하여 훈련시키고 일반화 성능 증가정도를 파악한 결과, 비모수(non-parametric) 기법인 KNN과 모델 구성 간 정규성을 가정으로 갖는 LDA의 경우에 대하여 일반화 성능이 향상되었음을 확인할 수 있었다.
Khanduri, Atul C.;Stathopoulos, Theodore;Bedard, Claude
Wind and Structures
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제3권4호
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pp.255-266
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2000
Wind-induced interference effects on a building are the result of one or more adjacent buildings modifying the flow of wind around it, which may result in a significant increase or decrease in wind loads on the building. Wind loading standards and codes of practice offer little guidance to the designer for assessing the effects of interference. Experimental results on interference effects indicate that code recommendations may be significantly low (unsafe) or uneconomically conservative. The paper presents results of an extensive experimental program to study the wind flow mechanisms and to quantify the extent of wind load modifications on buildings due to interference effects. These results have been simplified and presented from the point-of-view of design and codification for the case of two buildings. Based on these results, general guidelines and limiting conditions defining wind interference are formulated and discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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