Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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2016.11a
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pp.242-246
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2016
해방70주년기념사업으로 일제강점기 동안에 조선인 강재징용으로 구축된 진진동굴에 대한 Geoinformatics 적용 학술조사를 통하여 구조물의 분포와 활용에 대한 내역을 규명하고, 일제에 의하여 자행된 국토훼손의 실상 및 만행을 출판 및 국내외 학술발표 자료로 할용 하고자 하였다. Geoinformatics 적용 조사탐사의 범위는 전국을 대상으로 하며, 서울지역, 인천지역, 대구지역, 부산지역, 제주지역, 대전지역 이외 도서지역 등 미 탐사지역에 대하여 지속가능한 수행을 추진함에 대한 문헌자료, 탐문조사, GIS분석, 지질광물분석 및 공동(空洞)조사 등으로 실시하며, 지표 및 지하조사의 방법은 위성영상분석(Remote Sensing), 물리탐사(전기/자력탐사) 및 동공 확인 시추(구경: 50mm)에 의한 도면작성으로 분포, 형상, 내용 등으로 다음과 같은 조사내용을 제기하였다. 일제동굴진지에 대한 geoinformatics기법의 접근에 의한 기반을 적용해 본 결과 문헌자료, 탐문조사, GIS분석, 지질광물분석 및 공동(空洞)조사 등으로 실시하며, 학술조사의 방법은 위성영상분석(Remote Sensing), 지구물리탐사(전기/자력탐사) 및 동공 확인 시추 등의 종합적인 정성적이며 정량적인 탐사에 의한 적용이 효과적인 결과를 초래할 수 있다는 결론에 도달하였다.
Image matching is fundamental process to identify conjugate points on the stereo images. However, standard methods or general solutions for matching problem have not been found yet, in spite of long history. Quality of the matching basically depends on uniqueness of the matching entity and robustness of the algorithm. In this study, conjugate points were extracted by implementing interest operator, then area based matching method was applied to the topographical characteristics of the gray value as the matching entities. The matching entities were utilized based on the concept of the intrinsic image.
classification of the satellite images provides information about land cover and/or land use. Quality of the classification result depends mainly on the spatial and spectral resolutions of the images. In this study, image fusion in terms of resolution merging, and band integration with multi-source of the satellite images; Landsat ETM+ and Ikonos were carried out to improve classification. Resolution merging and band integration could generate imagery of high resolution with more spectral bands. Precise image co-registration is required to remove geometric distortion between different sources of images. Combination of unsupervised and supervised classification of the fused imagery was implemented to improve classification. 3D display of the results was possible by combining DEM with the classification result so that interpretability could be improved.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.16
no.2
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pp.259-270
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1998
The purpose of this study is to develop the model curriculum for Geomatics/Geoinformatics. Geomatics/Geoinformatics are emerging discipline for spatial data acquisition and processing. They have multidisciplinary characteristics which include surveying, computer sciences, spatial data processing-related disciplines. This study carried out with the in-depth study to the related department's the academic characteristics and curriculums. Generally, the curriculum consists of surveying and information technology. They basically require mathematics, physics as prerequisites. The related-departments belong to the engineering or science part. So, We can conclude that the academic characteristics have to belong In engineering sides. Modern disciplines usually require balanced knowledge, and Geomatics/Geoinformatics have to the multidisciplinary approaches. This study shows 1) the model curriculum of Geomatics/Geoinformatics for the 21st century by analyzing the related departments' curriculum, it consist of surveying, computer/information sciences, sustainable urban management and related laws, etc., 2) the needs of the good cooperation among the related disciplines and industry for the development of standardized texts and curriculums, 3) the needs of new certification for Geomatics/Geoinformatics, etc.
Young-Joo Kwon;Hyun-Ju Ban;Sumin Ryu;Suna Jo;Han-Sol Ryu;Yerin Kim;Yun-Jeong Choi;Sungwook Hong
Journal of the Korean earth science society
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v.45
no.4
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pp.318-326
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2024
Black ice, a thin and nearly invisible ice layer on roads and pavements, poses a significant danger to drivers and pedestrians during winter due to its transparency. We propose an efficient black ice detection system and technique utilizing Global Positioning System (GPS)-reflected signals. This system consists of a GPS antenna and receiver configured to measure the power of GPS L1 band signal strength. The GPS receiver system was designed to measure the signal power of the Right-Handed Circular Polarization (RHCP) and Left-Handed Circular Polarization (LHCP) from direct and reflected signals using two GPS antennas. Field experiments for GPS LHCP and RHCP reflection measurements were conducted at two distinct sites. We present a Normalized Polarized Reflection Index (NPRI) as a methodological approach for determining the presence of black ice on road surfaces. The field experiments at both sites successfully detected black ice on asphalt roads, indicated by NPRI values greater than -0.1 for elevation angles between 45° and 55°. Our findings demonstrate the potential of the proposed GPS-based system as a cost-effective and scalable solution for large-scale black ice detection, significantly enhancing road safety in cold climates. The scientific significance of this study lies in its novel application of GPS reflection signals for environmental monitoring, offering a new approach that can be integrated into existing GPS infrastructure to detect widespread black ice in real-time.
We propose a camera system to acquire indoor stereo omni-directional images and its calibration method. These images can be utilized for indoor precise mapping and sophisticated imagebased services. The proposed system is configured with a rotating stereo line camera system, providing stereo omni-directional images appropriate to stable stereoscopy and precise derivation of object point coordinates. Based on the projection model, we derive a mathematical model for the system calibration. After performing the system calibration, we can estimate object points with an accuracy of less than ${\pm}16cm$ in indoor space. The proposed system and calibration method will be applied to indoor precise 3D modeling.
Recently in the field of telecommunication, there is much interest in geo-surface characteristics of urban areas. Geophysical properties of urban features are now incorporated with accurate positional information to model the telecommunication environment. In this study, three-dimensional buildings are geometrically reconstructed from existing vector maps and aerial images. Accurate digital vector maps are easily available in Korea. However existing maps, which had been produced for GIS applications, do not have height information which is critical to three dimensional building reconstruction. Image matching techniques were applied to aerial image stereopairs to automatically extract the height information of buildings. Planimetric coordinates from vector maps were used as initial guides in the process. Future studies will be undertaken to link geophysical properties to the three-dimensional spatial objects reconstructed from this study thus bringing the telecommunication environment model closer to reality.
Kim, Jeong-Woo;Lee, Dong-Cheon;Pack, Jeong-Ki;Yom, Jae-Hong;Kwon, Jay-Hyon;Jeong, Nam-Ho
Proceedings of the KSRS Conference
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2002.10a
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pp.745-745
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2002
Both geophysical and geospatial data provide important information in the establishment of the optimal telecommunication systems especially in the mobile telecommunication environment. The objective of this study is to utilize geophysical properties and geospatial information in the analysis of the telecommunication environment through point-to-point wave property modeling. Geophysical properties associated with wave propagation parameters of the earth surface were analyzed based on hierarchical land classification using Landsat ETM+ and IKONOS images. Three-dimensional geospatial information was obtained by processing stereo aerial images. The results show that the accurate geospatial information and reliable geosphysical property of the surface improve the prediction of receiving power of the receivers located near corners of the buildings where diffractions occur. The wave property model developed from accurate telecommunication environment could be applied to optimal cell planning and delay time analysis.
With the increasing application of UAVs in intelligent transportation systems, vehicle detection for aerial images has become an essential engineering technology and has academic research significance. In this paper, a vehicle detection method for aerial images based on the YOLOv4 deep learning algorithm is presented. At present, the most known datasets are VOC (The PASCAL Visual Object Classes Challenge), ImageNet, and COCO (Microsoft Common Objects in Context), which comply with the vehicle detection from UAV. An integrated dataset not only reflects its quantity and photo quality but also its diversity which affects the detection accuracy. The method integrates three public aerial image datasets VAID, UAVD, DOTA suitable for YOLOv4. The training model presents good test results especially for small objects, rotating objects, as well as compact and dense objects, and meets the real-time detection requirements. For future work, we will integrate one more aerial image dataset acquired by our lab to increase the number and diversity of training samples, at the same time, while meeting the real-time requirements.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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