Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.32
no.4_1
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pp.319-326
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2014
The accurate geo-referencing processes that apply ground control points is prerequisite for effective end use of HRSI (High-resolution satellite imagery). Since the conventional control point acquisition by human operator takes long time, demands for the automated matching to existing reference data has been increasing its popularity. Among many options of reference data, the airborne LiDAR (Light Detection And Ranging) data shows high potential due to its high spatial resolution and vertical accuracy. Additionally, it is in the form of 3-dimensional point cloud free from the relief displacement. Recently, a new matching method between LiDAR data and HRSI was proposed that is based on the image projection of whole LiDAR data into HRSI domain, however, importing and processing the large amount of LiDAR data considered as time-consuming. Therefore, we wmotivated to ere propose a local LiDAR chip generation for the HRSI geo-referencing. In the procedure, a LiDAR point cloud was rasterized into an ortho image with the digital elevation model. After then, we selected local areas, which of containing meaningful amount of edge information to create LiDAR chips of small data size. We tested the LiDAR chips for fully-automated geo-referencing with Kompsat-2 and Kompsat-3 data. Finally, the experimental results showed one-pixel level of mean accuracy.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.8
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pp.8-14
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2019
Bird-strike is one of the most important design factors for safety in the aviation industry. Bird-strikes have been the cause of significant damage to aircraft and rotorcraft structures and the loss of life. This study used DYTRAN software to simulate the transient response of an Euler-Lagrangian composite helicopter blade that has been impacted by a bird. The Arbitrary Lagrangian Eulerian (ALE) method and a suitable equation of state were applied to model the bird. ALE was applied to the bird-strike analysis due to the large difference between the properties of the blade and bird. The debris of the bird was assumed to be a fluid and applied as Euler elements after the collision. Through the analysis of bird impacts, the leading-edge of the rotor blade (50.8 mm) was used to identify a positive margin of 1.18 based on the TSAI-FILL criteria. The results are assessed to be sufficiently reliable and may be evaluated to replace tests with various analysis conditions. The structural stability of the rotor blade could be assessed by applying various load conditions and different modeling methods in the future.
Supply chain management(SCM) requires efforts to search for methods for mutual growth with partner companies and to maintain continuous cooperative relations in order to gain a competitive edge. Because information competencies play a big role within the supply chain, it is essential to examine the relationship of information sharing and partnership quality that can affect information competency. In order to maintain continuous business relations between partner companies, it is necessary to identify the obstacles with partner companies resulting from the imbalance of power within a supply chain and to take on a strategic approach for effectively managing such obstacles. Therefore, there is a significant need to discuss strategic approach methods to enable the logic of mutual growth through the CSV that is worth learning from the partner company and the attributes of non-mediated power. CSV will be reviewed from various aspects as a new management paradigm in the future. This study aims at suggesting a continuous growth model for companies by solving social problems through the integration of CSV and the concept of non-mediated power to advance the information competencies of SCM. A total of 142 copies of survey forms for SCM Implementation Companies were using the PLS structural equation modeling for an analysis, and the following are the findings. Results of this study showed that both CSV and non-mediated power had significant impact on information sharing and partnership qualities, and the conclusion that it is possible to enhance information competency through information sharing and partnership quality. Based on this, this study proposes the implication that it is necessary to elevate awareness of CSV and non-mediated power as variables for the coexistence of SCM participating companies.
The extant research literature is scant in telling us how organizations actually implement lifelong learning practices and policies. Hence, the purpose of this paper is to describe how lifelong learning is grounded in practice. We do this by introducing a new conceptual framework that was developed on the basis of interviews with a number of leading edge corporations from Canada, the USA, India and Korea. At the heart of our model, and any effective lifelong learning system, is a performance management system. The performance management system allows for an ongoing interaction between managers and employees whereby challenging performance and learning goals are set, and concrete plans are made to achieve them. Those plans involve three types of learning activities. First, employees may be encouraged to engage in formal learning. This could be provided in-house, or the employee may take a leave of absence and return to school. Second, managers may deploy their subordinates to different departments or teams, so that they can take part in new work-based learning opportunities. Finally, employees may be encouraged to learn on their own time. By this we mean learning after organizational hours through firm-sponsored 5 programs, such as e-learning courses. Fueled by the performance management system, we posit that these three learning outlets lead to effective lifelong learning in organizations.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.50
no.1
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pp.59-66
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2022
In order to solve the problem of urban traffic congestion, Urban Air Mobility (UAM) concept using Electric Vertical Take-off and Landing (eVTOL) aircraft has been gaining popularity, and many domestic and international studies are underway. However, since these aircraft inevitably fly over densely populated areas, it is essential to ensure safety, which starts with accurately analyzing the crash risk. In this paper, the locations and impact speeds of crash are computed using six degree-of-freedom simulations of an eVTOL aircraft in a fixed-wing mode. System malfunction was modeled by a sudden loss of thrust with control surfaces being stuck during cruise. Because most of these eVTOL aircraft are still under development, a methodology of constructing a six degree-of-freedom dynamics model from generic specification is also developed. The results show that the crash locations are highly concentrated right under the aircraft within a square that has an edge length similar to the cruise altitude. Speed distribution is more complicated because almost identical crash locations can be achieved by two very different paths resulting in a large variation in the speeds.
With the development of deep learning, semantic segmentation methods are being studied in various fields. There is a problem that segmenation accuracy drops in fields that require accuracy such as medical image analysis. In this paper, we improved PSPNet, which is a deep learning based segmentation method to minimized the loss of features during semantic segmentation. Conventional deep learning based segmentation methods result in lower resolution and loss of object features during feature extraction and compression. Due to these losses, the edge and the internal information of the object are lost, and there is a problem that the accuracy at the time of object segmentation is lowered. To solve these problems, we improved PSPNet, which is a semantic segmentation model. The multi-scale attention proposed to the conventional PSPNet was added to prevent feature loss of objects. The feature purification process was performed by applying the attention method to the conventional PPM module. By suppressing unnecessary feature information, eadg and texture information was improved. The proposed method trained on the Cityscapes dataset and use the segmentation index MIoU for quantitative evaluation. As a result of the experiment, the segmentation accuracy was improved by about 1.5% compared to the conventional PSPNet.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.40
no.3
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pp.187-193
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2022
In the Yeongdong region of Gangwon-do, coastal areas are important resources in terms of cultural, social and economic aspects. However, the coast of Gangwon-do is experiencing severe erosion, and it is concerned that its adverse effects will gradually increase. In this study, coastline changes of Yangyang and Gangneung in Gangwon-do were tracked and analyzed over a long period of time. In order to build time series image data, aerial photos from the 1940s to the present were mainly used, and data from CORONA satellite, which operated from the 1960s to the early 1970s, were collected and used together. Using 51cm resolution ortho image and 2m resolution Digital Elevation Model(DEM) as reference, ground control points were selected to perform geometric correction on the aerial photos and CORONA images. Subsequently, Canny edge detector applied to these images to extract the coastlines. As a result of analyzing the extracted and vectorized coastlines by overlaying them in chronological order, erosion and deposition occurring around the artificial structures and on the nearby beaches were observed. In this study, the effect of seasonal variation, tide, and various coastal management including the beach filling were not considered. Because coastal erosion is greatly affected by geographic factors, each local government must find its own solution. Continuous research and local data accumulation are required.
Seon il, Park;Kyung Kyu, Lee;Seok Bum, Lee;Jung Jae, Lee;Kyoung Min, Kim;Hyu Seok, Jeong;Dohyun, Kim
Korean Journal of Psychosomatic Medicine
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v.30
no.2
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pp.172-178
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2022
Objectives : Although subclinical depression symptoms are associated with suicidal idea, most research have focused on clinical depression such as major depressive disorder or dysthymia. The aim of this study is to investigate network structure of depressive symptom and to reveal which symptoms are associated with suicidal ideation. Methods : We used part of data from the seventh Korea National Health and Nutrition Examination Survey. Participants were between 19 and 65 years of age (N=8,741). Network analysis with Isingfit model is used to reveal network structure of depressive symptoms and most central symptom and edges assessed by patient health questionnaire (PHQ-9). Results : The most two central symptoms were psychomotor activity and suicidal ideation. The strongest edge was psychomotor activity-suicidal ideation. Suicidal ideation also has strong association with depressive mood and worthlessness. Conclusions : These results suggest that psychomotor activity and suicidal ideation can serve as treatment target for subclinical depression and psychomotor activity, worthlessness and depressed mood may be important factor for early intervention of suicidal ideation.
Now that climate change and food resource security are becoming issues around the world, smart farms are emerging as an alternative to solve them. In addition, changes in the production environment in the primary industry are a major concern for people engaged in all primary industries (agriculture, livestock, fishery), and the resulting food shortage problem is an important problem that we all need to solve. In order to solve this problem, in the primary industry, efforts are made to solve the food shortage problem through productivity improvement by introducing smart farms using the 4th industrial revolution such as ICT and BT and IoT big data and artificial intelligence technologies. This is done through the public and private sectors.This paper intends to consider the minimum requirements for the smart farm data collection system for the development and utilization of smart farms, the establishment of a sustainable agricultural management system, the sequential system construction method, and the purposeful, efficient and usable data collection system. In particular, we analyze and improve the problems of the data collection system for building a Korean smart farm standard model, which is facing limitations, based on in-depth investigations in the field of livestock and livestock (pig farming) and analysis of various cases, to establish an efficient and usable big data collection system. The goal is to propose a method for collecting big data.
This case intorduced E-mart's business philosophy and vision, analyzed E-mart's outline of marketing strategy, and discussed its performance and future task. E-mart took the role of market pioneer by developing discount store market in Korea. It's mission was to provide substantial benefits to the customers by selling quality products at the lowest price in the market. For this purpose, E-mart has conducted a slogan of 'everyday low price discount store-E-mart'. Objective of E-mart's brand strategy was to be No. 1 discount store in Korea or to be a representative brand in the discount store market. To achieve this objective, E-mart has conducted various efforts such as construction of national network, realization of the lowest price, formation of the most reliable discount store image, establishment of competitive edge and so on. E-mart settled a new model for discount store in Korea and took the lead in expanding market potential. With these efforts, E-mart has maintained secure position as a leading company in the discount store market.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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