Recently, researches that are using deep learning technology in various fields are being conducted. The fields include geographic map processing. In this paper, I propose a method to infer where the map area included in the image is. The proposed method generates and learns images including a map, detects map areas from input images, extracts character strings belonging to those map areas, and converts the extracted character strings into coordinates through geocoding to infer the coordinates of the input image. Faster R-CNN was used for learning and map detection. In the experiment, the difference between the center coordinate of the map on the test image and the center coordinate of the detected map is calculated. The median value of the results of the experiment is 0.00158 for longitude and 0.00090 for latitude. In terms of distance, the difference is 141m in the east-west direction and 100m in the north-south direction.
This paper proposes a video tracking method for a deformable moving object using an active contour model. In order to decide the convergent directions of the contour points automatically, a new energy function based on a frame difference map and an updating rules of the frame difference map are presented. Experimental results on a set of synthetic and real image sequences showed that the proposed method can fully track a speedy deformable object while extracting the boundary of the object exactly in every frame.
기후변화에 대응하기 위한 정책 수립과 이행을 위해 온실가스 인벤토리 작성의 중요성이 대두되고 있다. 이에 따라, 토지이용 항목과 변화들에 대해 공간 명시적으로 나타낸 Approach 3 수준의 Land Use, Land-Use Change and Forestry(LULUCF) 매트릭스 구축 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 LULUCF 매트릭스의 산림 항목을 중심으로 연속지적도, 중분류 토지피복지도, 임상도, 도시생태현황지도를 활용하여 LULUCF 매트릭스 구축에 적합한 공간정보를 검토하였다. 각 공간정보에 대한 분류 속성 비교를 실시하였고 충청남도 보령시를 대상으로 양적(면적) 비교, 질적(특성) 비교를 실시하였다. 양적 비교 결과 산림의 면적이 임상도에서 최고 50.42%($303.79km^2$), 지적도에서 최저 46.09%($276.65km^2$)의 차이를 보였다. 질적 비교 결과 자료 구축 범위 차이, 자료 구축 목적 차이, 분류 항목 차이, 일필일목의 원칙 적용 여부의 차이, 자료구축 시기 차이 등 5가지 질적 특성의 차이를 확인하였다. 연구 결과 도시생태현황지도가 LULUCF 매트릭스 구축에 가장 적합한 공간 정보로 판단되었으나 전국구축이 되어있지 않은 한계로 토지피복지도가 가장 적합한 것으로 검토되었다. 또한, 도시생태현황지도, 임상도, 토지피복지도 등을 서로 종합하여 LULUCF 매트릭스를 구축하게 될 경우 각 공간정보의 한계를 보완할 수 있을 것으로 사료된다. 추후 전국토를 대상으로 하는 1:5,000 수준의 세분류 토지피복지도 및 도시생태현황지도가 완료될 경우 LULUCF 매트릭스 작성의 정밀도를 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
This study estimates possibility and limitation on production of DEM using aerial photo by comparison of DEMs using aerial photo and digital map. Mountain and urban areas show higher elevation in DEM using aerial photo than in DEM using digital map, due to height of vegetation cover and buildings, respectively. However, artificial affects due to bridge, embankment and road construction are responsible for areas with higher elevation in DEM using digital map than in DEM using aerial photo. This difference in elevation between DEMs seems to be caused by rapid change in real elevation that is not reflected in digital map. There is little difference in elevation between DEMs in plain and area with little or no vegetation cover. This study suggests that problems associated with vegetation cover and error by GCP should be fixed, although DEM using aerial photo can quantitatively and 3-dimensionally reconstruct topography with a high resolution.
본 논문은 연속 영상에서 능동 윤곽선 모델을 이용하여 불규칙하게 형태가 변하거나 이동 속도가 빠른 물체를 추적하는 새로운 방법을 제안한다. 변형 가능한 형상을 가지는 이동 물체의 경계를 정확하게 추출하기 위해서는 윤곽점들의 국부적인 수렴 방향을 결정하는 것이 매우 중요하다. 이를 위해서, 차 영상 맵을 이용하는 방향성 에너지 항을 Greedy 알고리듬에 추가하여 능동 윤곽선 모델에서 이용되는 새로운 에너지 함수를 정의하였다. 부가적으로 윤곽점들을 안정적으로 수렴시키기 위하여 차 영상 맵의 갱신 규칙을 고안하였다. 실제 연속 영상을 이용한 실험 결과로부터 제안하는 방법은 불규칙하게 형태가 변하거나 이동 속도가 빠른 물체를 효과적으로 추적하는 동시에 그 물체의 경계선이 매 프레임마다 정확하게 추정됨을 보여 주었다.
Rural amenity is regarded as a breakthrough that can revitalize the rural communities. The demand for rural amenity development is also increasing since the urban people have growing incomes and leisure time. This study was implemented to survey the needs and application directions of rural amenity database. The survey questionnaires were collected from various related groups including industry, universities, administration and research institute. Two kinds of analysis of variance (ANOVA) were carried out in order to prioritize the building rural amenity resource map among four user groups and ten rural amenity resources. The result of survey showed that most of respondents had been aware of amenity resources and the industry group had the highest level of utilization in making decisions for rural development. Although the significant difference among groups was not shown in the priority, the priority in the construction of information map was shown the significant difference among 10 kinds of amenity resources. Landscape's map and traditional resource map were relatively higher priority than the other resource map.
In this study, to raise the scientific literacy for students, the teaching and learning program was developed by applying the Circle Map. The purpose of this study was to find out the Effect of Elementary Science Teaching Program with Circle Map on Learning Motive and Learning Achievement. To this end, the 6th grade classroom of A-elementary school located in Jeju-city was selected the experimental group (25 patients). And the other 6th grade classroom in the same school was selected to the comparative group (25 patients). The experimental group was conducted applying the Circle Map. Comparison group has been conducted lesson program in accordance with the general science class teacher guide. Was through a pre-test of science learning motivation and academic achievement level can be assumed in the same group. After completing the experimental treatment by conducting a post-mortem examination was statistically validated. In this study, the following conclusions were obtained. First, elementary science class which applied Circle Map had the effect of to improve the scientific motivation(p <.05). In particular, association in the experimental group were higher than the scores of the comparative group, the difference was significant. Second, the Circle Map applied to elementary science class had a significant effect on improving science achievement. The experimental group which applied Circle Map was higher than the comparative group in science achievement post-test comparison. Between the groups showed a significant difference between the two groups(p <.05). The above findings, Elementary science class which applied Circle Map can be concluded to be effective in science and science achievement motivation. Therefore, applying the Circle Map of elementary science class could be useful in science teaching and learning methods. In addition, when it is determined through the previous study, applying the Circle Map classes will be able to derive a meaningful learning also subjected to a number of fields and areas.
본 논문에서는 시공간 정보를 이용하여 동영상에서 움직이는 객체를 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 다른 영역과 구별되는 현저한 장소에 무의식적으로 집중되는 시각주의 특성을 컴퓨터 시스템에 도입한 대비 지도(contrast map)와 중요 특징점(salient point)을 적용한 것이 큰 특징이라고 할 수 있다. 대비 지도는 밝기(luminance), 색상(color) 그리고 방향성(direction) 3가지의 특징 정보 중 자기와 방향성의 특징을 나타내는 자기 지도(luminance map)와 방향성 지도(directional map)를 결합하여 대비 지도를 생성한다. 또한, 사람이 시각적으로 볼 때 의미 있다고 생각하는 중요 특징점을 웨이블릿 변환을 이용하여 찾아낸다. 이렇게 생성된 대비 지도와 중요 특징점을 이용하여 대략적인 집중윈도우(AW:Attention Window)의 위치와 크기를 결정한다. 다음으로, 동영상의 가장 큰 특징인 움직임 정보를 추정하여 집중윈도우를 객체에 가장 근사하게 축소시키고, 윤곽선 정보를 이용하여 객체를 추출한다. 윤곽선을 추출하기 위해 캐니에지(canny edge)를 사용하였으며, 배경의 윤곽선 제거를 위하여 윤곽선의 차이(DE:Difference of Edge)를 이용하여 가로 후보영역과 세로 후보영역을 추출한다. 추출된 2개의 후보영역을 AND연산과 모폴로지 연산을 이용하여 객체를 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 실험은 카메라가 고정된 상태에서 촬영한 동영상에 대해 이루어 졌으며, 객체와 배경이 효과적으로 분리되는 것을 확인하였다.
Vegetation maps present an inventory of existing plant communities, their location, extent and geographical distribution in the area concerned. For green space management and environment assessment accurate vegetation maps can be used effectively for analyzing the relationships between vegetation and the physical environment. However, the Current Vegetation Map, Forest Stand Map, and Green Naturality Map in Korea do not represent the status of vegetation community exactly. Therefore, the purpose of this study is to produce a detailed vegetation map at urban neighborhood parks in Korea by collecting the exact current vegetation data from field survey, and remote sensing(RS) and storing these data in geographical information systems(GIS). Ultimately it is intended to be used in planning and managing the urban green space. The study area is 66.1ha and it is classified into total 19 communities together with parks, orchards, bare land, grassland, tombs and gardens, etc. There is 53.7ha(81.2%) difference between the detailed vegetation map and the current vegetation map. There is also 46.9ha(70.8%) difference between the detailed vegetation map and forest stand map. After this study, it was concluded that it needs producing the detailed vegetation map used in managing urban green spaces because the existing vegetation map does not represent the status of vegetation in the study site.
COSPAS-SARSAT 위원회에서는 2000년 이후부터 새롭게 발사되는 미국, EU, 러시아의 중궤도 항법위성에 탐색구조 탑재체를 탑재하여 중궤도 탐색구조(MEOSAR) 서비스를 제공키로 결정하였다. 비컨에서 송출되는 조난신호는 비컨 상공의 각 위성들에 각기 다른 도달시간과 도플러 주파수를 가지고 도달하며, 이를 바로 중궤도 수신국(MEOLUT)으로 전달한다. 중궤도 수신국에서는 적어도 3~4개의 위성을 동시에 추적하여 조난신호를 전달받고, 조난신호 간 TDOA(Time Difference of Arrival)와 FDOA(Frequency Difference of Arrival)를 이용하여 비컨의 위치를 추정한다. 그러나 비컨은 임의의 시간에 50초 간격으로 조난신호를 송출하므로, 대형 조난상황에서 비컨 신호가 겹치는 현상이 나타날 수 있고, 겹쳐진 비컨 신호들을 COSPAS-SARSAT에서 개발하고 있는 현재 방식으로 모든 비컨 위치를 추정하는 것은 어렵다. 따라서 여기에서는 이를 해결하기 위한 방안으로 CAF MAP 알고리즘을 소개하고, COSPAS-SARSAT 시스템의 성능 요구사항을 만족시킬 수 있도록 MCAF MAP 기법을 제안하고, 그 성능을 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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