With the ready access to the high resolution satellite image data, users of and areas covered by satellite image data are constantly on the rise world-widely. Korea will also be able to take full advantage of the satellite data once the Korea Multi-Purpose Satellite 1 (KOMPSAT-l) is successfully launched. Harmonizing satellite data production and application technology and users' needs, along with the guiding policy is essential for promoting satellite data use. Up to now, the Korean government has mainly concentrated on developing production technology for the satellite instruments. However, the imminent task of independent satellite data production demands a promotion policy for satellite data use. In this context, the policy is defined as an important medium for identifying the role and status of satellite image information at the national level and also preparing the legal as well as systematic foundation for producing, building, distributing, and packaging satellite data. The present paper aims to examine the role and status of the satellite data as well as their current status and problems in Korea in reference to the National Spatial Data Infrastructure, and finally to provide the policy directions to promote the satellite data use in public sector on the basis of the preceding analyses.
According as the drivers increase who have their cars, the comprehensive studies on the automobile for the traffic safety have been raised as the important problems. Visual Recognition System for radio-controled driving is a part of the sensor processor of Unmanned Autonomous Vehicle System. When a driver drives his car on an unknown highway or general road, it produces a model from the successively inputted road traffic information. The suggested Recognition System of the Road Traffic Safety Information Board is to recognize and distinguish automatically a Road Traffic Safety Information Board as one of road traffic information. The whole processes of Recognition System of the Road Traffic Safety Information Board suggested in this study are as follows. We took the photographs of Road Traffic Safety Information Board with a digital camera in order to get an image and normalize bitmap image file with a size of $200{\times}200$ byte with Photo Shop 5.0. The existing True Color is made up the color data of sixteen million kinds. We changed it with 256 Color, because it has large capacity, and spend much time on calculating. We have practiced works of 30 times with erosion and dilation algorithm to remove unnecessary images. We drawing out original image with the Region Splitting Technique as a kind of segmentation. We made three kinds of grouping(Attention Information Board, Prohibit Information Board, and Introduction Information Board) by RYB( Red, Yellow, Blue) color segmentation. We minimized the image size of board, direction, and the influence of rounding. We also minimized the Influence according to position. and the brightness of light and darkness with Eigen Vector and Eigen Value. The data sampling this feature value appeared after building the learning Code Book Database. The suggested Recognition System of the Road Traffic Safety Information Board firstly distinguished three kinds of groups in the database of learning Code Book, and suggested in order to recognize after comparing and judging the board want to recognize within the same group with Nearest Neighborhood Decision Making.
With an increasing number of at-risk adolescents, the environmental and personal risk factors that have been building up inside them as a result of not feeling protected at school or at home are manifested externally as anxiety, depression, rage, complexes, lethargy, violence, and alienation. This study intends to help at-risk adolescents to discover what they are good at, nurture their dreams, and help them to develop themselves through various culture and arts experience programs so that they can have better self-esteem through the wholesome understanding of themselves. The objective of this study, in paticular, is to help young girls who are interested in the physical appearance to develop higher self-esteem through self-management and creative programs for related to fashion, beauty, culture, and the arts. A questionnaire survey on the appearance management behavior, the recognition of image, and the request for participation in a fashion styling program. It was prepared based on the appearance management behaviors during the adolescence, body image, and lifestyle analyzed with past studies. The characteristics of appearance management during adolescence were examined. An the appearance management program was developed that centered on yhe major variables, and a fashion and appearance management activity program was developed that centered on the appearance management techniques preferred by young girls based on the result of analysis.
This paper focuses on the recent extraordinary growth of Chinese cross-border online shopping and draws implications for firm strategies and government policies in Korea to utilize the phenomenon as an opportunity to expand into a broader market via e-commerce exports. I conduct a survey of Chinese cross-border online consumers to identify constraining and determining factors during the stages of their purchase decisions of Korean products. Given the fact that Chinese cross-border online shopping is at the incipient stage and consumers have expressed a strong intent to repurchase, future strategies should focus on attracting new consumers. Accordingly, Korean firms should build a powerful brand image, improve product quality and post-purchase services, and take full advantage of the popularity of the Korean Wave. Meanwhile, the government must step up policy efforts by, for instance, improving e-commerce export statistics, simplifying logistics and clearance procedures, and building trust in Chinese consumers.
이 연구는 사회 기반 구조물의 노후화에 대한 안전점검 기술분야에서 구조물 외관점검 기술의 효율적 대안에 관한 연구이다. 기존 육안점검 및 조사를 대신하여 산업용 드론과 딥 러닝기반의 이미지 분석 기법을 접목함으로써 막대한 인력과 시간소요 및 비용을 절감하고 높은 구역 및 돔 구조물의 접근 한계를 극복하고자 하였다. 구조물의 0.3mm 이상의 균열 손상을 검지할 수 있는 고 해상도 카메라와 라이다 센서, 임베디드 이미지 프로세서 모듈로 구성된 탑재체를 제작하여 산업용 드론에 탑재하였다. 이를 현장 시험에 적용하여 자동비행항법을 통해 시편의 손상 이미지를 촬영하였다. 또한 균열경을 이용하여 기존 육안 점검 방법으로 백태, 박리박락과 같은 면적형 손상과 선형 손상인 균열의 폭과 길이를 측정하여 최종 이미지 분석 검출 결과와 비교하고자 하였다. 촬영된 이미지 중 80장의 샘플을 골라 이미지 분석 기법을 적용하여 사전처리작업(pre-processing)-분리작업(segmentation)-특징점 추출작업(feature extraction)-분류 작업(Classification)-지도학습작업(supervised learning) 등의 과정을 거쳐 손상을 분리하고, 이를 딥러닝 기반 플랫폼으로 지도학습하여 분석 파라미터를 추출하였다. 지도학습을 수행하지 않은 임의의 이미지 샘플 60장을 신규로 추가하여 추출된 파라미터를 기반으로 이미지 분석을 수행한 결과, 손상 검출율의 90.5%로 나타났다.
최근 3D 이미지 스캔(image scan) 작업을 통해 획득한 3D 포인트 클라우드(point cloud)를 활용하는 사례가 점차 많아지고 있다. 특히, 도시나 건물 차원의 실내/실외, 기계 플랜트 등 3D 공간정보 콘텐츠를 활용한 서비스 개발 필요성이 증가하면서, 3D 이미지 스캔 기술의 수요가 급격히 늘고 있다. 기존의 3D 이미지 스캔 방법을 사용하는 경우, 이미지 스캔 작업은 노동집약적인 수작업으로 진행되는 것이 일반적이다. 따라서, 사용자가 복잡한 설비로 이루어진 공간을 스캐닝 할 때나, 사용자가 내부로 진입하기 어려운 좁은 공간을 스캐닝하기에는 어려움이 있으며, 결과적으로 그림자 영역 문제로 인한 품질 저하 문제를 발생시킨다. 본 연구는 사람이 진입하기 어려운 영역에 스캐너가 장착된 로버를 활용해 이미지 스캔을 하는 방법을 제안한다. 스캔 경로를 정확히 제어하기 위해, 로버 이동 규칙 정의 기반 3D 이미지 원격 스캔 자동화 방법을 기술한다. 이 방법을 통해, 사용자는 로버의 스캔 경로를 규칙 기반으로 정의함으로써 3D 스캔 계획을 자동화할 수 있다.
This study examined the expression characteristics in pop art works of Jean-Charles de Castelbajac. The study here aimed at possibility to find a design development in building up the unique art world of creativity based on popularity, artistry, and originality without confinement to the trend only. For the research method, review of literature and analysis about Castelbajac's works reflecting the pop art feature in the collections from 2000S/S to 2012F/W were performed. The results of research are as follows. The external expression form of Castelbajac's works based on pop art was grouped roughly into use of mass culture image, appropriation of pop art expression technique, and parody of art works. First, his work appeared as application of the mass culture image such as symbolic thing in the modern consumer society, object in an ordinary life, character of well-known animation, national flag and famous star. Second, such appropriated pop art techniques showed as pop color in strong primary color and silk screen, photomontage, collage, assemblage, graffiti, and lettering. Third, a variety of images featured earlier in art works were shown in parody. These works are valuable in that they are expressed aesthetically through regeneration of popular culture's various images in view of fashion, they are described in the non-traditional value with frolic resistance and deviation out of existing fashion norm, and they are given the dynamic creativity integrated with art and fashion.
홀로그램을 이용한 비즈니스 활동이 유사홀로그램을 이용한 활용이 많이 제시되고 있다. 이에 본 연구에서는 최대 3면 혹은 4면을 이용한 유사 홀로그램에 대한 개요를 살펴보며, 콘텐츠로서 건물을 3D(dimension) 모델링을 통해 제작된 결과물을 활용하여 홀로렌즈에서부터 유사 홀로그램을 위한 건축물 표현에 관하여 다루고자 한다. 또한 모델링의 단점인 실사 모습을 반영하기 위해서 실제 건물의 표면을 사진촬영을 통해 3D 모델에 반영함으로써 객체의 3D 표현감을 향상시키는 방안을 제시한다. 실질적인 건물을 AR/VR/MR 등 가상의 공간에서 보여지는 여러 방법들 가운데 홀로그램을 통해 공간상에 가상으로 볼 수 있도록 한다. 본 연구를 통해 건축물 혹은 문화재 등 다양한 소재를 홀로그램으로 실감 표현이 향상될 것이다.
This article comes up with a new method which is based on the visual characteristic of the objects and machine learning technology to achieve semi-automated recognition of the personnel, machine & materials of the construction sites. Balancing the real-time performance and accuracy, using Faster RCNN (Faster Region-based Convolutional Neural Networks) with transfer learning method appears to be a rational choice. After fine-tuning an ImageNet pre-trained Faster RCNN and testing with it, the result shows that the precision ratio (mAP) has so far reached 67.62%, while the recall ratio (AR) has reached 56.23%. In other word, this recognizing method has achieved rational performance. Further inference with the video of the construction of Huoshenshan Hospital also indicates preliminary success.
Accurate knowledge of land use/land cover (LULC) features and their relative changes over upon the time are essential for sustainable urban management. Urban sprawl growth has been always also a worldwide concern that needs to carefully monitor particularly in a developing country where unplanned building constriction has been expanding at a high rate. Recently, remotely sensed imageries with a very high spatial/spectral resolution and state of the art machine learning approaches sent the urban classification and growth monitoring to a higher level. In this research, we classified the Quickbird satellite imagery by object-based image analysis of Dempster-Shafer (OBIA-DS) for the years of 2002 and 2015 at Karbala-Iraq. The real LULC changes including, residential sprawl expansion, amongst these years, were identified via change detection procedure. In accordance with extracted features of LULC and detected trend of urban pattern, the future LULC dynamic was simulated by using land transformation model (LTM) in geospatial information system (GIS) platform. Both classification and prediction stages were successfully validated using ground control points (GCPs) through accuracy assessment metric of Kappa coefficient that indicated 0.87 and 0.91 for 2002 and 2015 classification as well as 0.79 for prediction part. Detail results revealed a substantial growth in building over fifteen years that mostly replaced by agriculture and orchard field. The prediction scenario of LULC sprawl development for 2030 revealed a substantial decline in green and agriculture land as well as an extensive increment in build-up area especially at the countryside of the city without following the residential pattern standard. The proposed method helps urban decision-makers to identify the detail temporal-spatial growth pattern of highly populated cities like Karbala. Additionally, the results of this study can be considered as a probable future map in order to design enough future social services and amenities for the local inhabitants.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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