Cholangiocarcinoma (CCA) is a serious problem in Thailand, particularly in the northeastern and northern regions. Database of population at risk are need required for monitoring, surveillance, home health care, and home visit. Therefore, this study aimed to develop a geographic information system (GIS) database and Google map of the population at risk of CCA in Mueang Yang district, Nakhon Ratchasima province, northeastern Thailand during June to October 2015. Populations at risk were screened using the Korat CCA verbal screening test (KCVST). Software included Microsoft Excel, ArcGIS, and Google Maps. The secondary data included the point of villages, sub-district boundaries, district boundaries, point of hospital in Mueang Yang district, used for created the spatial databese. The populations at risk for CCA and opisthorchiasis were used to create an arttribute database. Data were tranfered to WGS84 UTM ZONE 48. After the conversion, all of the data were imported into Google Earth using online web pages www.earthpoint.us. Some 222 from a 4,800 population at risk for CCA constituted a high risk group. Geo-visual display available at following www.google.com/maps/d/u/0/edit?mid=zPxtcHv_iDLo.kvPpxl5mAs90&hl=th. Geo-visual display 5 layers including: layer 1, village location and number of the population at risk for CCA; layer 2, sub-district health promotion hospital in Mueang Yang district and number of opisthorchiasis; layer 3, sub-district district and the number of population at risk for CCA; layer 4, district hospital and the number of population at risk for CCA and number of opisthorchiasis; and layer 5, district and the number of population at risk for CCA and number of opisthorchiasis. This GIS database and Google map production process is suitable for further monitoring, surveillance, and home health care for CCA sufferers.
최근 여성, 아동을 대상으로 한 범죄 발생률이 증가 하고 있다. 이러한 통계를 기반으로 우리 생활 깊숙이 자리 매김한 스마트 폰 애플리케이션을 활용하여 범죄를 예방에 도움을 줄 수 있는 애플리케이션을 개발 하였다. SQLite를 이용한 Database기능과 Google API Package의 MapView를 사용하여 지인의 정보를 놓고 언제든지 사용자의 위치정보를 빠르게 전달할 수 있는 앱을 구현 하여 주기적인 위치전송으로 인한 사용자의 위치파악이 가능하고, 위급상황 시 긴급전화를 이용하여 사고 대처가 가능하며, GPS를 이용한 본인의 위치 주변 지리 파악이 용이하다. 또한 수신자가 발신자의 이동경로를 한눈에 봄으로써 위치파악에 용이 함으로 안전한 귀가 서비스를 제공한다.
현재, 일반적인 누수감지 모니터링 시스템은 라이선스를 지불하는 전자 지도를 이용하기에, 시스템 구축비용과 관리 주체인 지자체의 재정 지출을 높이며 유지보수, 기능 확장, 타 시스템과의 호환 등 비효율적인 문제점을 안고 있다. 이에 본 논문에서는 인터넷 범용 지도를 이용해 저비용과 고효율을 지향하는 상수도 관망 모니터링 시스템을 개발한다. 이 시스템은 호환성이 높은 무료 지도를 활용하기에 기존의 시스템보다 구축비용과 하드웨어 요구 사항은 낮아지며, 결과적으로 전체 모니터링 시스템의 성능은 향상되고, 구축 원가는 급격히 절감된다. 시공과 함께 구축할 수 있는 파이프라인 DB 구축 방식도 함께 제안하여 전반적인 시스템의 현장 적용성도 높이는 결과를 도출한다.
Most Korean and overseas major portal sites include map servers to provide map services, and offer open APIs to allow their users to make use of maps or spatial information directly. At the early design stage, geographic spatial data do not tend to require high accuracy, and thus there would be no problem using data which have been obtained and then utilized through map servers provided by portal sites. This study has chosen the shortest route between starting point and destination, using GIS techniques. Moreover, for the chosen route, it also has calculated the elevation for the cross-section, using Google map and GPS measurements. This study aims to create APIs, which can extract vertical profile of routes from the Google Map server, by using JAVA, and to compare centerline profile results obtained by GPS(Global Positioning System) to explore their utilize abilities. The result demonstrated a height error of 0.5 to 1 m, compared to the GPS results, but they were mutually satisfactory. In short, the data extracted in this study are useful for centerline profile drawings in selecting routes, such as streets, Olle roads, and bike lanes.
One of the major obstacles to classify and validate Land Cover maps is the high cost of acquiring reference data. In case of inaccessible areas such as North Korea, the high resolution satellite imagery may be used for reference data. The objective of this paper is to investigate the possibility of utilizing QuickBird high resolution imagery of North Korea that can be obtained from Google Earth data via internet for reference data of land cover classification. Monthly MODIS NDVI data of nine months from the summer of 2004 were classified into L=54 cluster using ISODATA algorithm, and these L clusters were assigned to 7 classes - coniferous forest, deciduous forest, mixed forest, paddy field, dry field, water, and built-up areas - by careful use of reference data obtained through visual interpretation of the high resolution imagery. The overall accuracy and Kappa index were 85.98% and 0.82, respectively, which represents about 10% point increase of classification accuracy than our previous study based on GCP point data around North Korea. Thus we can conclude that Google Earth may be used to substitute the traditional reference data collection on the site where the accessibility is severely limited.
수많은 CCTV에서 기록 보관되는 영상 데이터가 폭발적으로 증가하면서, 빅데이터 환경에 적합한 CCTV 영상 데이터의 처리와 응용이 큰 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 대규모 CCTV 영상 데이터를 하둡 기반으로 병렬처리하고, 이를 활용한 VRT(Vehicle Route Tracking) 시스템을 설계 구현한다. VRT 시스템은 대규모 차량 번호판 인식 시스템의 특성을 가지며, 구글 맵을 통해 특정 차량의 이동경로를 빠른 시간 내에 추적 가능케 한다. 그리고 VRT 시스템의 성능 평가를 위한 실험을 통하여 단일 PC와 하둡 환경에서 대규모 CCTV 영상 데이터의 번호판 인식 시간을 비교 분석한다.
Spatial experiences in route finding, such as the ability of finding low-traffic routes, exert a significant influence on travel time in big cities; therefore, the spatial experiences of seasoned individuals such as taxi drivers in route finding can be useful for improving route-finding algorithms and preventing using routes having considerable traffic. In this regard, a spatial experience-based route-finding algorithm is introduced through ontology in this paper. To this end, different methods of modeling experiences are investigated. Then, a modeling method is chosen for modeling the experiences of drivers for route finding depending on the advantages of ontology, and an ontology based on the taxi drivers' experiences is proposed. This ontology is employed to create an ontology-based route-finding algorithm. The results are compared with those of Google maps in terms of route length and travel time at peak traffic time. According to the results, although the route lengths of route-finding method based on the ontology of drivers' experiences in three cases (from nine cases) are greater than that based on Google maps, the travel times are shorter in most cases, and in some routes, the difference in travel time reaches only 10 minutes.
Under amazing increase in markets and certain demand on qualified service in the delivery system, global logistic optimization is becoming a keen interest to provide an essential infrastructure coping with modern competitive prospects. As a key technology for such deployment, we have been engaged in the practical studies on vehicle routing problem (VRP) in terms of Weber model, and developed a hybrid approach of meta-heuristic methods and the graph algorithm of minimum cost flow problem. This paper extends such idea to multi-depot VRP so that we can give a more general framework available for various real world applications including those in green or low carbon logistics. We show the developed procedure can handle various types of problem, i.e., delivery, direct pickup, and drop by pickup problems in a common framework. Numerical experiments have been carried out to validate the effectiveness of the proposed method. Moreover, to enhance usability of the method, Google Maps API is applied to retrieve real distance data and visualize the numerical result on the map.
기존의 스트리트 뷰 이미지들은 일일이 사용자가 검색해야 하며 이미지 파일을 하나씩 클릭해서 넘겨 봐야한다는 점과 제공되는 스트리트 뷰 이미지들이 웹페이지 형태로만 제공된다는 불편함이 있었다. 이를 개선하고자 본 논문에서는 스트리트 뷰 이미지를 동영상으로 제공하여 쉽게 길을 찾아갈 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 어플리케이션은 사용자가 출발지와 도착지를 입력하면 Google Maps APIs를 이용해 최단경로를 받아온다. 그 후 최단경로에 해당하는 좌표값에 해당하는 이미지를 Google Maps APIs URL을 이용하여 Android 내부 DB로 받아온다. 마지막으로 DB에 저장된 이미지를 동영상으로 변환하여 제공한다.
Google을 시작으로 포털 사이트들이 Maps API를 공개하면서 맵 응용에 대한 수요가 급증하고 있다. 맵 응용의 개발은 대부분 수작업으로 이루어지고 있기 때문에 맵 응용의 생산성이 떨어질 뿐만 아니라 유지 보수에도 많은 시간과 노력이 요구되고 있다. 우리가 설계하고 구현한 MapAppGen은 ModuleGen, IndexGen, MapGen으로 구성되며 맵 응용을 자동으로 생성한다. MapAppGen은 Google Maps API를 사용하여 CMS(Content Management System) 중의 하나인 Drupal에 적용 가능한 모듈들을 생성해 맵 응용에 대한 생산성을 향상시켜 준다. MapAppGen처럼 맵 응용을 위해 Drupal 모듈을 생성하는 생성기는 현재 존재하지 않으며 Gmap이나 NodeMap과 같이 고정된 맵 인터페이스 모듈들은 존재한다. 그러나 Gmap이나 NodeMap 모듈은 Drupal의 기본 컨텐츠 타입 모듈에 의존하기 때문에 사용자는 원하는 지형/지물 컨텐츠 타입을 생성해 활용할 수 없고 지형/지물들을 유형별로 맵 상에 표시하고 연관된 컨텐츠들을 검색할 수도 없다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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