Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.27
no.6
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pp.669-678
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2009
Real-time image georeferencing technologies are required to generate spatial information promptly from the image sequences acquired by a multi-sensor system. We thus derive a sequential adjustment algorithm based on the combined adjustment model. By adopting the sequential adjustment model, we develop a sequential AT(Aerial Triangulation) algorithm to georeference image sequences in real-time. The proposed algorithm enables to perform AT rapidly with the minimum computation at the current stage by using the results computed at the previous stage whenever a new image is added. Experiments with simulated data were conducted to verify the effectiveness of the proposed algorithm. The results of the experiments show that the georeferencing of each image took very short time and its accuracy was determined within ${\pm}4cm$ on the ground control points comparing to the results of the existing simultaneous AT.
Kim, Young-Duk;Kang, Won-Seok;An, Jin-Ung;Lee, Dong-Ha;Yu, Jae-Hwang
Journal of the Korean Society for Railway
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v.11
no.4
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pp.364-370
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2008
In this paper, we proposed new sensor network architecture with autonomous robots based on beacon mode and implemented real time monitoring system in real test-bed environment. The proposed scheme offers beacon based real-time scheduling for reliable association process with parent nodes and dynamically assigns network address by using NAA (Next Address Assignment) mechanism. For the large scale multi-sensor processing, our real-time monitoring system accomplished the intelligent database processing, which can generate not only the alert messages to the civilians but also process various sensing data such as fire, air, temperature and etc. Moreover, we also developed mobile robot which can support network mobility. Though the performance evaluation by using real test-bed system, we illustrate that our proposed system demonstrates promising performance for emergence monitoring systems.
Korean peninsula is known to be far from the plate boundary and not to generate large-scale earthquakes. However, earthquakes recently occurred in Gyeongju (2016/09/12, $M_L=5.8$) and Pohang (2017/11/15, $M_L=5.4$). The interest in earthquake engineering has increased, and various studies are actively underway by recently events. However, the seismic station network in Korea is less dense than that of the western U.S., resulting in the lack of data for detailed analyses of earthquakes. Therefore, KMA (Korea Meteorological Administration) set up temporary seismic stations and recorded ground motions from aftershocks. In this study, characteristics of Pohang seismic propagation and generation of bedrock motion are analyzed through the aftershock ground motion records at both permanent and temporary stations, as well as through the collected geological structure and site information. As a result, the response at Mangcheon-Li shows evidences of basin effects from both geology structures and measured aftershock motions.
When a character's pose changes, its center of mass(COM) also changes. The change of COM has distinctive patterns corresponding to various motion types like walking, running or sitting. Thus the motion type can be predicted by using COM movement. We propose a motion generator that uses character's center of mass information. This generator can generate various motions without annotated action type labels. Thus dataset for training and running can be generated full-automatically. Our neural network model takes the motion history of the character and its center of mass information as inputs and generates a full-body pose for the current frame, and is trained using simple Convolutional Neural Network(CNN) that performs 1D convolution to deal with time-series motion data.
Temporal variation of groundwater levels in Jeju Island reveals time-delaying and dispersive process of recharge, mainly caused by the hydrogeological feature that thickness of the unsaturated zone is highly variable. Most groundwater flow models have limitations on delineating temporal variation of recharge, although it is a major component of the groundwater flow system. A new mathematical model was developed to generate time series of recharge from precipitation data. The model uses a convolution technique to simulate the time-delaying and dispersive process of recharge. The vertical velocity and the dispersivity are two parameters determining the time series of recharge for a given thickness of the unsaturated zone. The model determines two parameters by correlating the generated recharge time series with measured groundwater levels. The model was applied to observation wells of Jeju Island, and revealed distinctive variations of recharge depending on location of wells. The suggested model demonstrated capability of the convolution method in dealing with recharge undergoing the time-delaying and dispersive process. Therefore, it can be used in many groundwater flow models for generating a time series of recharge.
Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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2007.11a
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pp.762-767
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2007
The activity conducted throughout the life cycle of any facility generate an enormous quantity of data that needs to be stored, retrieved, communicated, and used by all parties involved. Advanced in technology have increased the opportunities for gathering, providing access to exchanging, and archiving all of this information for future reference. Considering that classification system of construction material is reviewed international exchange of information by the ISO standard, it is consist of classification form of construction process. As a result, this study analyzed to OmniClass Table-22(Master Format-20(4) for the purpose of gaining a the international standard and electronic information, and compared to OmniClass Table-23 ${\cdot}$ 35 ${\cdot}$ 41(UniClass, EPIC) for the expansion and standardization. Furthermore, it is tried to integrate with UN/SPSC attribute code for the establishing of application and international exchange.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.39C
no.11
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pp.1068-1077
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2014
In this paper, we propose a novel method for path setup that optimizes energy consumptions for wireless sensor network. Existing studies usually generate paths according to Random way point approach so that it requires unnecessary energy consumptions for estimating location of the mobile sink node and transmission paths of packets. To address this problem, we propose a method that creates paths for mobile sink node using the Hilbert curve. Moreover, our method adjusts the path of the mobile sink node according to the density of sensor nodes to minimize data transmission delay. In our experiments, the proposed method outperforms existing work such as TTDD and CBPER by up to 50 times in terms of energy efficiency.
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.
In this study, the Tier 2 method recommended by the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) was used to predict the methane generation rate at two landfill sites, designated as Y and C for purposes of this study, in South Korea. Factors such as the average annual waste disposal, methane emissions ($L_0$) and methane gas generation rate constant (k) were estimated by analyses of waste and the historical data for the landfills. The value of k was estimated by field experiments and then the changes in the methane generation rate were predicted through the year 2050, based on the value of k. The Y landfill site, which was in operation until the year 2008, will generate a total of 17, 198.7 tons by the end of 2018, according to our estimations. At the C landfill site, which will not be closed until the end of 2011, the amount of methane gas generated in 2011 will be 3,316 tons and the total amount of gas generated by 2029 will be 61,200 tons. The total production rate of methane gas at the C landfill is higher than that of the Y landfill. This indicates that the capacity of a landfill site affects the production rate of methane gas. However, the interrelation between the generation rate of methane and the value of k is weak. In addition, the generation of methane gas does not cease even when the operations at a landfill site come to a close and the methane gas production rate is at its highest at end of the operating life of a landfill site.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.24
no.6
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pp.1197-1213
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2014
Due to the increase in size of the computer network, the network security systems such as a firewall, IDS, IPS generate much more vast amount of information related to network security. So detecting signs of hidden security threats has become more difficult. Security personnels' 'Network Security Situational Awareness(NSSA)' is effectively determining the security situation of overall computer network on the basis of the relation between the security events that occur in the several views. The process of situational awareness is divided into three stages of the 'identification,' 'understanding' and 'prediction'. And 'identification' and 'understanding' are prerequisites for 'predicting' and the following appropriate responses. But 'identification' and 'understanding' in the vast amount of information became more difficult. In this paper, we propose Honeycomb security situational awareness visualization system that is designed to help NSSA in large-scale networks by using visualization techniques known effective to the 'identification' and 'understanding' stages. And we identified the empirical effects of this system on the basis of the 'VAST Challenge 2012' data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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