최근 도심지에서는 지반침하가 지속적으로 발생하여 시민의 안전을 위협하고 있다. 상하수도관, 통신관 등 각종 지하시설물이 도로 밑에 매설되어 있다. 지반침하의 원인으로는 도심지에 매설되어 있는 각종 시설물의 노후화와 급격한 도시화로 인한 지하 난개발로 인한 것으로 보고되고 있다. 특히 지반침하의 가장 큰 원인은 하수관로의 노후화로 알려져 있다. 이와 관련된 기존 연구로는 하수관로의 대표적인 몇 가지 요인을 선정하여 통계분석을 통해 지반침하 위험을 예측하는 연구가 진행되었다. 본 연구에서는 OO시의 하수관 특성과 지반침하 데이터를 이용하여 데이터셋을 구축하고, OO시의 하수관 특성과 지반함몰 발생 위치 데이터로 구축된 데이터셋으로 기계학습을 통한 하수관 특성에 따른 지반함몰 발생 분류 모델들을 비교하여 적절한 모델을 선정하고자 하였으며, 선정된 모델에서 도출된 지반함몰에 영향을 미치는 하수관 특성별 중요도를 산정하고자 하였다.
Spatial and timely information on crop and filed conditions is one of the most important basics for rational and efficient planning and management in agriculture. Remote sensing, GIS, and modeling are powerful tools for such applications. This paper presents an overview of the state of the art in remote sensing of crop and field conditions with some case studies. It is also shown that a synergistic linkage between process-based models and remote sensing signatures enables us to estimate the multiple crop/ecosystem variables at a dynamic mode. Remotely sensed information can greatly reduce the uncertainty of simulation models by compensating for insufficient availability of data or parameters. This synergistic approach allows the effective use of infrequent and multi-source remote sensing data for estimating important ecosystem variables such as biomass growth and ecosystem $CO_2$ flux. This paper also shows a geo-spatial information system that enables us to integrate, search, extract, process, transform, and calculate any part of the data based on ID#, attributes, and/or by river-basin boundary, administrative boundary, or boundaries of arbitrary shape/size all over Japan. A case study using the system demonstrates that the nitrogen load from fertilizer was closely related to nitrate concentration of groundwater. The combined use of remote sensing, GIS and modeling would have great potential for various agro-ecosystem applications.
모바일 매핑시스템 (Mobile Mapping Systems)에 장착된 카메라로부터, 3차원 데이터를 취득시, 취득된 3차원 데이터의 정밀도를 결정하는 중요한 요소 중 하나는 IMU/GPS와 카메라 좌표계간의 상대적인 위치(lever-arm)와 자세(bore-sight) 얼라인먼트이다. 기존 연구는 지상기준점(GPS)을 통하여 카메라의 절대표정을 계산하기 때문에, 하나의 좌표계 (GPS 좌표계) 상에서 이 얼라인먼트가 이루어진다. 이 방법은 GCP을 기본적으로 필요로 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 GCP가 필요하지 않고, 연관성이 없는 카메라 데이터와 IMU/GPS 데이터를 통하여 이 두좌표계 간의 얼라인먼트를 계산하는 수학적 모델링을 제시한다.
Improvement of the classification accuracy is one of the major concerns in the field of remote sensing application research in recent years. Previous research shows that the accuracy of the conventional classification methods based only on the original spectral information were usually unsatisfied and need to be refined by manual edit. This present paper describes a method of combining the image processing, ancillary data (such as digital elevation model) and expert knowledge (especially the knowledge of local professionals) to improve the efficiency and accuracy of the satellite image classification in hilly land. Firstly, the Landsat TM data were geo-referenced. Secondly, the individual bands of the image were intensitynormalized and the normalized difference vegetation index (NDVI) image was also generated. Thirdly, a set of sample pixels (collected from field survey) were utilized to discover their corresponding DN (digital number) ranges in the NDVI image, and to explore the relationships between land use type and its corresponding spectral features . Then, using the knowledge discovered from previous steps as well as knowledge from local professionals, with the support of GIS technology and the ancillary data, a set of conditional statements were applied to perform the TM imagery classification. The results showed that the integration of image processing and spatial analysis functions in GIS improved the overall classification result if compared with the conventional methods.
According to the fast-paced environment of information technology and improving customer services, the design activities of logistics systems improve customer centric services and delivery performance implementing e-logistics system. The fundamental design issues that arise in the delivery system planning are optimizing the system with minimum cost and maximum throughput and service level. This study is concerned with the integrated model development of delivery system with customer responsive service level for DCM, Demand Chain Management. We used a two-step approach for this study. First, we formulated the supply. center facility planning using stochastic set-covering problem and assigned the customers to the supply center using clustering algorithm. Second, we developed vehicle delivery planning for a supply center based on GIS, GIS-VRP. Also we developed a GUI-type computer program for proposed method for supply center problem using GIS and Geo-DataBase of Busan area. The computational results showed that the proposed method was very effective on a set of test problems.
In this study, a real-time grouting management system based on the clogging theory was established to manage injection procedure in real time. This system is capable of estimating hydraulic permeability with the passage of time as the grout permeates through the ground, and therefore, capable of estimating real time injection distance and flow rate. By adopting the Controlled Injection Pressure (CoIP) model, it was feasible to predict the grout permeation status with the elapse of time by consecutively updating the hydraulic gradient and flow rate estimated from a clogging-induced alteration of pore volume. Moreover, a method to estimate the volume of the fractured gap according to the reduction in injection pressure was proposed. The validity of the proposed system was successfully established by comparing the estimated values with the measured field data.
현재의 센서 네트워크 시스템은 공간적 정보를 배제한 센서 데이터스트림에 대한 저장 및 검색 방안에 대한 연구에 치중되어 있다. 하지만, 이러한 센서 네트워크가 공간적 정보와 결합하게 되면 훨씬 더 많은 응용과 의미 있는 데이터로 가공될 수 있다. 본 논문은 GeoSensor Network에서 공간적 정보와 데이터스트림이 결합된 공간 데이터스트림 정의 및 공간 데이터스트림간 조인 전략들과 그에 따른 조인 전략들 간의 비용을 추정하는 비용 모델을 제시하였다. 공간 데이터스트림간 조인 전략을 위해 Nested Loop 조인, Grid File, R-tree 알고리즘을 사용하였고, 단방향 Nested Loop 조인, 단방향 Grid 조인, 단방향 R-tree 조인 기법들을 조합하여 조인 전략들 간의 비용을 추정하였다.
본 연구의 대상영역인 남해안의 조위 및 조류 수치모의를 위해 조석 보정용 모델인 NAO.99의 기존결과를 외해 개방경계 조건에 적용하였다. 조간대를 고려할 수 있고 $\sigma$-좌표계를 사용하는 EFDC 모형을 이용하여 2 km의 직교 정격자와 $0.5\sim2.0km$의 가변직교격자를 사용한 두 개의 격자망을 구축하였다. 조위수치모의 결과에서 예측값과 국립해양조사원 조위검조소의 관측값이 잘 일치하였으며 남해안 동측에서 서측으로의 조석의 전파를 보여주었다. 검증 결과 격자크기가 감소할수록 조위관측 자료와 더 높은 상관관계를 보였으며 0.5 km의 격자크기로 인한 수치모의 결과가 내만의 협수로 및 지형의 영향을 크게 받는 조류를 다소 과소 산정하는 경향을 가지는 반면에 넓은 수로 및 외해역 자료의 경우에는 2 km 격자로 조류의 적절한 재현이 가능하였다.
전라남도는 연안지역은 농업활동과 상수도의 미보급으로 인하여 지하수에 크게 의존하고 있다. 지하수의 과다사용은 지하수위 저하를 일으키며 그로 인한 해수침투가 발생할 가능성이 매우 높다. 따라서 지하수 사용에 따른 해수침투 관리가 매우 필요한 지역이다. 전라남도 무안군의 연안암반대수층에서 측정된 EC 자료를 이용하여 해안가 대수층에 적합한 시계열 모형을 구축하고, 해수침투의 지표인 EC를 예측하고자 시계열 분석을 수행하였다. 1년 이상 측정한 EC 시계열 자료는 짧은 주기적인 변동과 함께 추세적으로 증가하는 비정상 시계열의 특성을 보였다. 시계열 분석을 통해 시계열 모형 식별 결과 ARIMA 모형과 계절적인 요인을 고려 할 수 있는 SARIMA 모형 이 적합한 것으로 나타났다. 하지만 두 모형 적용한 결과, EC의 주기적인 변동으로 인해 ARIMA보다는 EC 자료의 변동 특성을 잘 반영한 SARIMA 모형이 예측에 있어서 유리한 것으로 나타났다. 위와 같이 시계열 분석은 암반 대수층에서 해수침투로 인한 EC의 변화를 예측하는데 있어 유용한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 일상 공간에서 발생할 수 있는 인간의 일상생활 행위(ADL: Activities of Daily Living)들을 인지하는 분산 모델을 제시한다. 사용자의 환경, 위치 및 행위 정보를 간단한 센서들이 부착된 가정용 기기 혹은 식기들을 통해 무선 센서 네트워크로 수집하며 분석하고, 이 정보를 기반으로 사용자의 생환패턴, 건강상태 등을 파악하여 이에 요구되는 라이프케어 서비스를 제공한다. 하지만 서비스의 제공을 위해서는 높은 수준의 행위인지 데이터가 요구되나 충분히 분석되어지지 않은 센싱 데이터들은 고차원 상창 추론을 위한 일상생활 행위 인지 모델의 구축을 어렵게 한다. 그러나 수집 데이터의 순서를 통해 행위를 인지할 수 있다는 것에 착안하여 센서 데이터들의 순서를 특정 행위 패턴을 분석하는 데 활용하고, 이를 기반으로 한 분산 선형 시간추론 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 가정, 사무실 및 병원과 같은 소규모 환경에서 행위를 인지하는 데 적절하다. 제안한 알고리즘의 성능평가를 위해서 MIT Media Lab에서 제공하는 공개 데이터를 사용하였으며, 75% 이상의 평균 행위 인지 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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