본 연구는 토지종합정보시스템구축 사업 중에서 2단계 구축 과정을 효과적으로 구현하기 위한 방안을 제시하기 위한 것으로 영상(도면, 문서) 입력방법, 지적도면 전산화 방법 그리고 구축된 전산자료의 활용 및 갱신등을 효과적으로 수행할 수 있는 프로그램의 개발에 관해서 연구를 수행하였다. 궁극적으로는 이러한 연구를 통해서 토지종합정보시스템의 지적도면 전산화 업무 작업의 효율성 제고와 정확한 자료의 구축 및 신속하고 효율적 활용에 본 연구의 목적이 있다. 본 연구에서 개발된 프로그램이 지적업무 전산화에 맞게 설계되어 이원화 되어있는 각각의 분야별 작업의 통합을 가능하게 하여 업무의 전문성을 기할 수 있으며, 지적수치 자료작성 및 공유체계 구축에 소요되는 시간 및 비용을 절감하고 결과물의 완성도를 높일 수 있었다.
드라마와 같은 비디오에서 사람의 얼굴은 일반적으로 자주 등장하며 비디오 내용을 분석하기 위한 유용한 정보를 제공한다. 얼굴검출은 얼굴인식 및 얼굴영상의 DB 관리와 같은 응용분야에 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 비디오 등장인물 검색을 위한 얼굴검출 기법을 제안하였다. 전체 과정은 크게 세단계로 구성되며 첫 번째 장면전환 검출단계, 두 번째 얼굴영역 검출단계, 마지막으로 얼굴의 특징점인 눈과 입 검출단계로 구성되며, 색상에 기반한 얼굴영역 검출단계에서 발생된 얼굴 특징점을 눈과 입의 검출에 적용하였다. 실험결과 다양한 환경에서 성공적으로 얼굴을 검출하며, 기존의 색상기반 얼굴검출 방법에 비해 측면영상에서 $24\%$의 성능향상을 보였다.
Smart-Phones are utilized in disaster management field because it can deliver disaster information to large population simultaneously and quickly, and provide accurate information through situation-based service using the LBS(Location Based Service). To study on the utilization of smart phone for disaster information collection and dissemination method, this study suggest a framework which connects smart phone by loading application for reporting disaster. The disaster monitoring and situation dissemination system framework using smart phone is composed of 4 parts. First, smart phone application enters image, video, voice and text information and location of the disaster. Second, the disaster report reception and situation dissemination server receives the information, save in the DB, and send through smart phone SMS. Third, store into disaster information database. Fourth, display the disaster report and management information on 2D GIS, support the decision making process in deciding whether to manage as disaster, and disaster management web service which disseminates situation.
PURPOSES: This study is to develop a road traffic sign recognition and automatic positioning for road facility management. METHODS: In this study, we installed the GPS, IMU, DMI, camera, laser sensor on the van and surveyed the car position, fore-sight image, point cloud of traffic signs. To insert automatic position of traffic sign, the automatic traffic sign recognition S/W developed and it can log the traffic sign type and approximate position, this study suggests a methodology to transform the laser point-cloud to the map coordinate system with the 3D axis rotation algorithm. RESULTS: Result show that on a clear day, traffic sign recognition ratio is 92.98%, and on cloudy day recognition ratio is 80.58%. To insert exact traffic sign position. This study examined the point difference with the road surveying results. The result RMSE is 0.227m and average is 1.51m which is the GPS positioning error. Including these error we can insert the traffic sign position within 1.51m CONCLUSIONS: As a result of this study, we can automatically survey the traffic sign type, position data of the traffic sign position error and analysis the road safety, speed limit consistency, which can be used in traffic sign DB.
Rice is one of the most important crop in the world and is a major export of Thailand. Optical sensors are not useful for rice monitoring, because most cultivated areas are often obscured by cloud during the growing period, especially in South East Asia. Spaceborne Synthetic Aperture Radar (SAR) such as RADARSAT, can see through regardless of weather condition which make it possible to monitor rice growth and to retrieve rice acreage, using the unique temporal signature of rice fields. This paper presents the result of a study of examining the backscatter behavior of rice using multi-temporal RADARSAT dataset. Ground measurements of paddy parameters and water and soil condition were collected. The ground truth information was also used to identify mature rice crops, orchard, road, residence, and aquaculture ponds. Land use class distributions from the RADARSAT image were analyzed. Comparison of the mean DB of each land use class indicated significant differences. Schematic representation of temporal backscatter of rice crop were plotted. Based on the study carried out in Pathum Thani Province test site, the results showed variation of sigma naught from first tillering vegatative phase until ripenning phase. It is suggested that at least, three radar data acquisitions taken at 3 stages of rice growth circle namely; those are at the beginning of rice growth when the field is still covered with water, in the ear differentiation period, and at the beginning of the harvest season, are required for rice monitoring. This pilot project was an experimental one aiming at future operational rice monitoring and potential yield predicttion.
Land monitoring involves systematically understanding changes in land use, leveraging spatial information such as satellite imagery and aerial photographs. Recently, the integration of deep learning technologies, notably object detection and semantic segmentation, into land monitoring has spurred active research. This study developed a web service to facilitate such integrations, allowing users to analyze aerial and drone images using CNN models. The web service architecture comprises AI, WEB/WAS, and DB servers and employs three primary deep learning models: DeepLab V3, YOLO, and Rotated Mask R-CNN. Specifically, YOLO offers rapid detection capabilities, Rotated Mask R-CNN excels in detecting rotated objects, while DeepLab V3 provides pixel-wise image classification. The performance of these models fluctuates depending on the quantity and quality of the training data. Anticipated to be integrated into the LX Corporation's operational network and the Land-XI system, this service is expected to enhance the accuracy and efficiency of land monitoring.
최근 전자지도 제작의 기술적 발전과 국가기본지리정보 성공적인 구축은 우리나라 지리정보의 현황을 전산화 하고 과학적인 국토관리의 기반이 되고 있다. 하지만, 우리 생활 주변의 다양하고 세부적인 지리정보를 처리 및 갱신, 관리과정에는 여전히 미약한 점이 많으며 관공서에서는 아직까지도 세부적인 지리정보관리를 종이지형도 또는 약도 기반의 관리카드 작성 방법에 의존하고 있다. 본 연구에서는 최신의 공간정보기술인 GIS, GPS, 위성영상 기술을 통합하여 산림 관공서의 업무별 지리정보 관리를 사용자 중심의 도면정보로 제작하고, 구축된 GIS DB를 직접 조작, 분석, 출력가능한 "정밀 전자주제도 작성 및 관리시스템 개발"을 개발하였다. 이를 위한 사례연구로는 제주도 지역의 고해상 위성영상을 이용하여 산림관련 종이 지도 형태의 공간자료를 위치 정확도가 높은 래스터와 벡터 형식의 전산화파일로 전환하고 이를 이용하여 실무 위주의 다양한 주제도 구축을 쉽고 간편하게 하였다. 아울러 공간정보와 속성정보 통합, GPS 현장 데이터의 관리, 멀티미디어정보와의 연동 등의 기능을 통하여 실무자들의 효율적인 산림행정 업무지원을 위한 e-mapping component를 개발하였다. 향후 본 시스템에서 개발된 전자주제도 제작 및 관리기법은 다양한 형태의 업무지원 및 의사결정을 위한 유사 응용시스템 개발에 요소기술로 사용가능하리라 기대된다.
본 논문에서는 웨이브릿 변환된 영역에서 추출된 다해상도 칼라 및 질감 특징의 효율적인 결합을 이용한 점진적 영상검색 기법을 제안한다. 칼라 특징으로 칼라 영상의 H(Hue)와 S(Saturation) 성분의 칼라 오토코렐로그램을 선택하였고, 질감 특징으로는 V(value) 성분의 BDIP와 BVLC 모멘트를 선택하였다 선택된 특징들에 대하여 웨이브릿 변환 영역의 각 분해 레벨로부터 다해상도 특징벡터들을 얻었다. 칼라와 질감 특징의 다해상도 특징벡터들은 특징들의 차원들과 표준 편차 벡터들에 의해 정규화되어 효율적으로 결합되었고, 저장 공간을 고려하여 각 대상 영상들의 특징벡터들은 효율적으로 양자화 되었으며 점진적 검색 기법을 적용하여 유사도 계산시 계산량을 줄였다. 제안한 방법은 칼라 히스토그램, 칼라 오토코렐로그램, SCD, CSD, 웨이브릿 모멘트, EHD, BDIPBVLC, 칼라 히스토그램과 웨이브릿 모멘트의 결합을 이용한 방법들보다 정확도 대 재현율 평가에서는 평균 $15\%,$ ANMRR 평가에서는 평균 0.2 향상된 성능을 나타내었다. 특히, 제안한 방법은 다양한 해상도를 가지는 영상 DB에서 더욱 우수한 성능을 나타내었다
최근 들어 정보기술과 컴퓨터 네트워크가 급속도로 발전하면서 디지털콘텐트의 보급이 증가하고 있다. 디지털 콘텐트는 멀티미디어 형태의 2, 3차원 정보로 표현되며 이 가운데 인간의 몸을 촬영하여 데이터베이스를 구축한 인체영상 데이터베이스는 다양한 분야에 활용될 수 있는 주요한 디지털 콘텐트이다. 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서는 한국인의 인체영상, 골격형상, 인체물성, 인체모델 등 다양한 인체정보를 현재 구축 중에 있으며 이러한 정보들을 인터넷을 통해 공개하고 있다. 그러나 인체영상의 각 이미지에 관한 설명자료는 제공되고 있지 않아 의학영상 전문가가 아니면 각 이미지에 대한 세부내용을 알 수가 없다. 이에 본 논문에서는 인체영상 데이터의 정보접근 효율성을 향상시키고자 한국인의 인체영상 데이터베이스를 대상으로 하여 이미지에 관한 설명과 특이사항을 정리하여 이미지와 텍스트가 연계 가능한 어노테이션 데이터베이스 및 검색 인터페이스를 설계하였다. 이를 통해 보다 접근성이 좋은 인체영상 데이터베이스의 개발과 함께 데이터 활용이 더욱 촉진되리라 기대된다.
본 연구에서는 다양한 위성영상자료(ASTER, KOMPSAT EOC, Landsat TM/ETM+)와 GIS 공간분석을 이용하여 비 접근 지역인 북한 서한만 일대의 간석지를 추출하였다. 특히 위성영상의 분광특성 분석을 통하여 미지형(micro-landform)을 분류하고 경년에 따른 간석지 면적의 변화를 비교 분석 하였다. 이를 위하여 우선 Landsat TM/ETM+의 multi 밴드를 이용하여 한반도에 분포하고 있는 8개의 간석지(서한만, 광량만, 해주만, 강화만, 아산만, 가로림만, 줄포만, 순천만)를 대상으로 분광특성을 분석하고 그 결과를 기반으로 ISODATA clustering 방법을 이용하여 북한 서한만 지역의 미지형 간석지의 미지형 특성을 추출하였다. 또한 경년에 따른 간석지 면적 변화를 알아보기 위하여 고지형도(1918-1920)를 디지털 자료로 변환하여 북한 서해안 전역의 간석지 GIS DB를 구축하였으며 최근의 시기별 다양한 위성영상 자료를 활용하여 작성된 간석지 분포도와 비교분석함으로서 비 접근 지역의 북한 서한만 일대 간석지 면적의 변화를 탐지 하였다. 아울러 간석지 미지형 분류와 경계구분에 효과적인 밴드를 제시하였으며 또한 위성영상자료 활용에 있어서 단일밴드인 우리나라 KOMPSAT EOC영상을 이용한 간석지 추출방법으로 high frequency pass filter method 통한 효율적인 간석지 분류 기법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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