This study was performed to analyze the effects of a water circulation green area plan on non-point source pollution in Gimhae South Korea. A quantitative analysis of Arc-GIS data was conducted by applying a watershed model based on Fortran to investigate the changes to direct runoff and pollution load. Results showed that prior to the implementation of the water circulation green area plan in Gimhae, direct runoff was $444.05m^3/year$, total biological oxygen demand (BOD) pollution load was 21,696 kg/year, and total phosphorus (TP) pollution load was 1,743 kg/year. Implementation of the development plan was found to reduce direct runoff by 2.27%, BOD pollution load by 1.16% and TP pollution load by 0.19% annually. The reduction in direct runoff and non-point source pollution were attributed to improvements in the design of impermeable layers within the city.
Demands for a system which enable users to retrieve any kind of geographic and regional information over the Web have been increasing. However, in order to obtain geographic or regional information over the web, users still need to search web pages related to region by inputting keywords and to arrange the searched results with map. We can solve that problem by using the fact that most of geographic and regional information contain geographic keywords related to location. In this paper, we propose a system to retrieve geographic and regional information efficiently. For the purpose, we present a conceptual model based on three layers of "Real-World", "Knowledge", and "Applications", from the web space and construct the above link process. These layers are connected to each other and enable users to navigation information over the linkage. Especially, users can obtain various correlated information about geographic information and properties.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.3
no.1
s.5
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pp.37-48
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2001
ITS includes an Advanced Traveler Information System(ATIS) that provides travelers with service and facility data for the purpose of assisting prior to embarking on a trip or after the traveler is underway. ATIS consists of three major subsystems, which are a Pre-trip Traffic Information subsystem(PTIS), an En-route Traffic Information Subsystem(ETIS), and a Dynamic Route Guide Subsystem(DGIS). ATIS needs to be designed and implemented in accordance with the National ITS Architecture, a reference framework that spans all of standards activities. Recently, as software technology is rapidly improved and stabilized, there are some needs to reuse pre-developed and powerful ITS technology. ITS standardization based on components and open interfaces becomes a way to solve these reusability of current ITS technology. This paper focuses on how could we design and implement ATIS based on the component with the aid of UML(Unified Modeling Language). The UML methodology is expected to provide a standardized model for newly developed ITS components.
Kim, Ki-Dong;Ko, Hyun-Ki;Lee, Tae-Jung;Kim, Dong-Sool
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.27
no.4
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pp.405-415
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2011
The objective of this study was to compare greenhouse gas emissions from road transportation by calculation methods (Tier 1, Teir 2, and Tier 3). Tier 1 based on 2006 IPCC guidelines default emission factor and amount of fuel consumption. The Tier 2 approach is the same as Tier 1 except that country-specific carbon contents of the fuel sold in road transport are used. Tier 2 based on emission factor of guidelines for local government greenhouse gas inventories (Korea Environment Corporation), the fuel consumption per one vehicle, and the registered motor vehicles. The Tier 3 approach requires detailed, country-specific data to generate activity-based emission factors for vehicle subcategories (National Institute of Environmental Research) and may involve national models. Tier 3 calculates emissions by multiplying emission factors by vehicle activity levels (e.g., VKT) for each vehicle subcategory and possible road type. VKT was estimated by using GIS road map and traffic volume of the section. The GHG average emission rate by the Tier 1 was 728,857 $tonCO_2eq$/yr, while Tier 2 and Tier 3 were 864,757 $tonCO_2eq$/yr and 661,710 $tonCO_2eq$/yr, respectively. Tier 3 was underestimated by 10.1 and 20.7 percent for the GHG emission observed by Tier 1 and Tier 2, respectively. Based on this study, we conclude that Tier 2 is reasonable GHG emissions than Tier 1 or Tier 3. But, further study is still needed to accurate GHG emission from Tier 3 method by expanding the traffic survey area and developing the model of local road traffic.
Ortho-photos provide valuable spatial and spectral information for various Geographic Information System (GIS) and mapping applications. The absence of relief displacement and the uniform scale in ortho-photos enable interested users to measure distances, compute areas, derive geographic locations, and quantify changes. Differential rectification has traditionally been used for ortho-photo generation. However, differential rectification produces serious problems (in the form of ghost images) when dealing with large scale imagery over urban areas. To avoid these artifacts, true ortho-photo generation techniques have been devised to remove ghost images through visibility analysis and occlusion detection. So far, the Z-buffer method has been one of the most popular methods for true ortho-photo generation. However, it is quite sensitive to the relationship between the cell size of the Digital Surface Model (DSM) and the Ground Sampling Distance (GSD) of the imaging sensor. Another critical issue of true ortho-photo generation using high resolution satellite imagery is the scan line search. In other words, the perspective center corresponding to each ground point should be identified since we are dealing with a line camera. This paper introduces alternative methodology for true ortho-photo generation that circumvents the drawbacks of the Z-buffer technique and the existing scan line search methods. The experiments using real data are carried out while comparing the performance of the proposed and the existing methods through qualitative and quantitative evaluations and computational efficiency. The experimental analysis proved that the proposed method provided the best success ratio of the occlusion detection and had reasonable processing time compared to all other true ortho-photo generation methods tested in this paper.
Hong, Min Ki;Lee, Sung Hack;Choi, Jin Yong;Lee, Seung-Jae
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.213-213
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2015
밭에서의 점적 관개를 이용한 노지 재배의 경우 적정 관개 계획 수립을 위해서는 작물 및 토양의 수분 정보에 대한 정확한 파악이 필요하다. 본 연구에서는 밭 토양을 GIS(Geographic Information System)를 통해 격자 형태로 분할하여 작물의 증발산량 및 토양의 수분함량을 모의할 수 있는 격자 기반 토양 물수지 모형을 개발하였다. 본 모형을 통해 작물의 소비수량 및 필요 수량을 파악함으로써 작부기간 중 필요한 관개수량을 제시하는 것이 가능하다. 고도화 기상자료로는 국가농림기상센터에서 운영 중인 고해상도 WRF(Weather Research and Forecasting) 모형에서 생산된 격자 형태의 복사, 온도, 바람, 강수 자료를 사용하였고 고도화 기상자료의 격자 해상도 별로 모의되는 작물 및 토양의 수분 정보 간 비교 및 분석을 실시하였다. 토양 물수지 모형에 입력되는 격자형태의 자료로는 기상, 토성 및 토지이용 자료가 있으며 기상자료의 경우 가로 및 세로의 크기가 각 270, 810, 2430m로 동일한 3가지 경우로 나누어 적용했으며 토성 및 토지이용 자료의 경우 기상 격자의 최소 크기에 맞춰 가로 및 세로의 크기가 각 270m인 격자로 분할하였다. 이와 같은 과정에 의한 모의 결과 각 격자별 작물 증발산량, 토양수분함량 및 관개수량의 일 연별 시계열 자료를 얻을 수 있으며 동시간대 격자별 수문인자 값을 산정하고 위치에 따른 공간적 상호 상관성을 분석하였다. 결과적으로, 고도화 기상자료의 격자 크기에 따른 밭 토양 물수지 분석 결과를 통해 고도화 기상 격자의 규모별 밭 토양 물수지 분석 효용성을 파악하고자 하였다. 더불어, 시험 지역(Test Bed) 선정을 통해 토양수분 및 증발산량을 실측하고 본 모형의 모의 결과와 비교함으로써 검정하는 것을 향후 연구 계획으로 한다.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.4
no.4
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pp.224-236
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2002
A long-term growth simulation was performed at 496 land units in the western coastal plains (WCP) of North Korea to test the potential adaptability of each land unit for growing South Korean rice cultivars. The land units for rice cultivation (CZU), each of them represented by a geographically referenced 5 by 5 km grid tell, were identified by analyzing satellite remote sensing data. Surfaces of monthly climatic normals for daily maximum and minimum temperature, precipitation number of rain days and solar radiation were generated at a 1 by 1 km interval by spatial statistical methods using observed data at 51 synoptic weather stations in North and South Korea during 1981-2000. Grid cells felling within a same CZU and, at the same time, corresponding to the satellite data- identified rice growing pixels were extracted and aggregated to make a spatially explicit climatic normals relevant to the rice growing area of the CZU. Daily weather dataset for 30 years was randomly generated from the monthly climatic normals of each CZU. Growth and development parameters of CERES-rice model suitable for 11 major South Korean cultivars were derived from long-term field observations. Eight treatments comprised of 2 transplanting dates $\times$ 2 cropping systems $\times$ 2 irrigation methods were assigned to each cultivar. Each treatment was simulated with the randomly generated 30 years' daily weather data (from planting to physiological maturity) for 496 land units in WCP to simulate the growth and yield responses to the interannual climate variation. The same model was run with the input data from the 3 major crop experiment stations in South Korea to obtain a 30 year normal performance of each cultivar, which was used as a "reference" for comparison. Results were analyzed with respect to spatial and temporal variation in yield and maturity, and used to evaluate the suitability of each land unit for growing a specific South Korean cultivar. The results may be utilized as decision aids for agrotechnology transfer to North Korea, for example, germplasm evaluation, resource allocation and crop calendar preparation.
Global climate change is destroying the water circulation balance by changing rates of precipitation, recharge and discharge, and evapotranspiration. The Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC 2007) makes "changes in rainfall pattern due to climate system changes and consequent shortage of available water resource" a high priority as the weakest part among the effects of human environment caused by future climate changes. Groundwater, which occupies a considerable portion of the world's water resources, is related to climate change via surface water such as rivers, lakes, and marshes, and "direct" interactions, being indirectly affected through recharge. Therefore, in order to quantify the effects of climate change on groundwater resources, it is necessary to not only predict the main variables of climate change but to also accurately predict the underground rainfall recharge quantity. In this paper, the authors selected a relevant climate change scenario, In this context, the authors selected A1B from the Special Report on Emission Scenario (SRES) which is distributed at Korea Meteorological Administration. By using data on temperature, rainfall, soil, and land use, the groundwater recharge rate for the research area was estimated by period and embodied as geographic information system (GIS). In order to calculate the groundwater recharge quantity, Visual HELP3 was used as main model for groundwater recharge, and the physical properties of weather, temperature, and soil layers were used as main input data. General changes to water circulation due to climate change have already been predicted. In order to systematically solve problems associated with how the groundwater resource circulation system should be reflected in future policies pertaining to groundwater resources, it may be urgent to recalculate the groundwater recharge quantity and consequent quantity for using via prediction of climate change in Korea in the future and then reflection of the results. The space-time calculation of changes to the groundwater recharge quantity in the study area may serve as a foundation to present additional measures for the improved management of domestic groundwater resources.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.23
no.3
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pp.233-238
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2005
3-D virtual city model is becoming increasingly important for a number of GIS applications. For reconstruction of 3D building in urban area aerial images, satellite images, LIDAR data have been used mainly and most of researches related to 3-D reconstruction focus on development of method for extraction of building height and reconstruction of building. In case of automatically extracting and reconstructing of building height using only aerial images or satellite images, there are a lot of problems, such as mismatching that result from a geometric distortion of optical images. Therefore, researches of integrating optical images and existing digital map (1/1,000) has been in progress. In this paper, we focused on extracting of building height by means of interest points and vertical line locus method 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, Cheolwook;Lim, Pyeong-chae;Chi, Junhwa;Kim, Taejung;Rhee, Sooahm
Korean Journal of Remote Sensing
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v.38
no.6_1
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pp.1125-1139
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2022
In an unmanned aerial vehicles (UAVs) system, a physical offset can be existed between the global positioning system/inertial measurement unit (GPS/IMU) sensor and the observation sensor such as a hyperspectral sensor, and a lidar sensor. As a result of the physical offset, a misalignment between each image can be occurred along with a flight direction. In particular, in a case of multi-sensor system, an observation sensor has to be replaced regularly to equip another observation sensor, and then, a high cost should be paid to acquire a calibration parameter. In this study, we establish a precise sensor model equation to apply for a multiple sensor in common and propose an independent physical offset estimation method. The proposed method consists of 3 steps. Firstly, we define an appropriate rotation matrix for our system, and an initial sensor model equation for direct-georeferencing. Next, an observation equation for the physical offset estimation is established by extracting a corresponding point between a ground control point and the observed data from a sensor. Finally, the physical offset is estimated based on the observed data, and the precise sensor model equation is established by applying the estimated parameters to the initial sensor model equation. 4 region's datasets(Jeon-ju, Incheon, Alaska, Norway) with a different latitude, longitude were compared to analyze the effects of the calibration parameter. We confirmed that a misalignment between images were adjusted after applying for the physical offset in the sensor model equation. An absolute position accuracy was analyzed in the Incheon dataset, compared to a ground control point. For the hyperspectral image, root mean square error (RMSE) for X, Y direction was calculated for 0.12 m, and for the point cloud, RMSE was calculated for 0.03 m. Furthermore, a relative position accuracy for a specific point between the adjusted point cloud and the hyperspectral images were also analyzed for 0.07 m, so we confirmed that a precise data mapping is available for an observation without a ground control point through the proposed estimation method, and we also confirmed a possibility of multi-sensor fusion. From this study, we expect that a flexible multi-sensor platform system can be operated through the independent parameter estimation method with an economic cost saving.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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