• 한국환경복원기술학회지
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• 제10권5호
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• pp.20-30
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• 2007

Environmental Conservation Value Assessment Map (ECVAM) is the class map to divide the national land into conservation areas and development areas based on legal and ecological assessment criteria. It contributes to enhancements of the efficiency and the scientificity when framing a policy in various fields including the environment. However, it is impossible to understand the multiphase vegetation structure as data on judging the national forest class in ECVAM are restricted to areal information of Ecological Nature Status, Degree of Green Naturality and Forest Map. This point drops the reliability of ECVAM. Therefore we constructed vegetation information using LiDAR (Light Detection And Raging) technology. We generated Biomass Class Maps as final results of this study, to introduce the new forest assessment criterion in ECVAM that alternates or makes up for existing forest assessment criteria. And then, we compared these with Forest Map and Landsat TM NDVI image. As a result, biomass classes are generally higher than stand age classes and DBH classes of Vegetation Map, and lower than NDVI of Landsat TM image because of the difference of time on data construction. However distributions between these classes are mostly similar. Therefore we estimates that it is possible to apply the biomass item to the new forest assessment criterion of ECVAM. The introduction of the biomass in ECVAM makes it useful to detect the vegetation succession, to adjust the class of the changed zone since the production of Vegetation Map and to rectify the class error of Vegetation Map because variations on tree heights, forest area, gaps between trees, vegetation vitality and so on are acquired as interim findings in process of computing biomass.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권3C호
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• pp.304-310
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• 2009

본 논문은 M-레벨 QAM 계층 변조 시스템에서 반복 수신기의 복잡도를 줄이기 위한 연속 MAP(maximum a posteriori probability) 검파 방식을 제안한다. 계층 변조 신호 내의 특정 우선 순위를 갖는 신호는 계층 변조 신호를 구성하는 각 신호를 우선 순위에 따라 간섭 신호 성분으로서 제거하거나 가우시안 잡음으로 간주한 후 MAP 방식에 의해 순차적으로 검파된다. 검파 과정을 순차적으로 진행함으로써 반복 수신의 복잡도를 신호 당 전송되는 비트 수에 선형적으로 증가하도록 감소시킬 수 있으며 각 부호화 비트의 연판정 값 계산 시 간섭 제거와 가우시안 가정의 효과를 검파 과정에 반영하여 잡음 분산을 조정함으로써 순차적 검파 방식에 의해 발생할 수 있는 성능 열화를 최소화한다. 전산 모의 실험을 통하여 제안하는 순차적 MAP 검파 방식의 성능이 최적 MAP 검파 방식과 비교하여 0.5dB 미만의 성능열화를 나타내는 것을 보인다.

• Spatial Information Research
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• 제18권4호
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• pp.129-140
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• 2010

Google, NAVER와 같은 대형포털에서 지도 기반의 다양한 서비스를 제공함에 따라, 지역관련 정보를 얻으려는 사용자들의 관심과 요구 또한 증가하고 있다. 하지만, 대형포털의 서비스들은 특정 지역에 대한 상세정보가 충분하지 않고 관련 정보를 획득하는 과정이 반복되는 번거로움이 존재하기 때문에, 사용자가 특정 지역의 관련 정보를 자세하고 종합적이며 손쉽게 획득할 수 있도록 지원하는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 지역정보 획득에 유용한 시스템의 구축을 위해, 맵 인터페이스와 지식처리를 활용한 시스템 모델을 제안한다. 제안한 모델은 '지역정보 웹 문서 Layer', '고유지역키워드 Layer', '맵 인터페이스 Layer'의 3-Layer로 구성된다. 이 모델을 기반으로 한 지역관련정보 통합검색 시스템은 (l) 특정 지역의 대표 키워드 추출 (2) 관련 웹 페이지 수집 (3) 연관 키워드 집합 추출 및 키워드간의 연관도 계산 (4) 사용자 인터페이스 구축의 4단계 과정을 거쳐 구현한다. 구체적으로 고양시 지역을 대상으로 한 시스템의 구축을 통해 제안한 모델과 유사도 행렬을 이용한 지역정보의 지식처리 알고리즘, 사용자의 검색 편의를 돕는 UI 등의 타당성을 검증하였다. 본 시스템은 단순히 개별 '정보'로 존재하는 지역정보들을 융합하고, 새로운 '지식'을 생산 및 체계화하여 사용자들에게 제공해준다. 이를 통해 사용자는 다양하고 상세한 지역정보를 제공받을 수 있고 관련 정보도 쉽게 얻을 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권11호
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• pp.5547-5562
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• 2016

JPEG-LS is an international standard for lossless or near-lossless image-compression algorithms. In this paper, a simple method is proposed to improve the performance of the lossless JPEG-LS algorithm. With respect to JPEG-LS and its supplementary explanation, Golomb-Rice (GR) coding is mainly used for entropy coding, but it is not used for long codewords. The proposed method replaces a set of long codewords with a set of shorter location map information. This paper shows how efficiently the location map guarantees reversibility and enhances the compression rate in terms of performance. Experiments have also been conducted to verify the efficiency of the proposed method.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2016년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.237-238
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• 2016

This paper describes Web-based information sharing mechanism in our hazard map creation support system. This system aims at collecting the unique information received from residents and raising resident's consciousness to disasters by recording hazardous locations where residents feel danger in case of disasters. We have implemented a mechanism to share and integrate data of each terminal through a Web server. We expect that this information sharing effects scalability and usefulness of our system by utilizing collected local hazard information of each district.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권11호
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• pp.5287-5303
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• 2018

Handling vast amount of data found in large transactional datasets is an obvious challenge for the conventional data mining algorithms. Addressing this challenge, our paper proposes a parallel approach for proper decomposition of mining problem into sub-problems in order to find frequent patterns from these datasets. The proposed, Pattern Mining for Large Distributed Dataset (PMLDD) approach, ensures minimum dependencies as well as minimum communications among sub-problems. It establishes a linear aggregation of the intermediate results so that it can be adapted to large-scale programming models like MapReduce. In this context, an algorithmic structure for MapReduce programming model is presented. PMLDD guarantees an efficient load balancing among the sub-problems by a specific selection criterion. Further, it optimizes the number of required iterations over the dataset for mining frequent patterns as compared to the existing approaches. Finally, we believe that our approach is scalable enough to handle larger datasets in terms of performance evaluation, and the result analysis justifies all these mentioned concerns.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제18권4호
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• pp.587-598
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• 2022

To increase building change recognition accuracy, we present a deep learning-based building change detection using remote sensing images. In the proposed approach, by merging pixel-level and object-level information of multitemporal remote sensing images, we create the difference image (DI), and the frequency-domain significance technique is used to generate the DI saliency map. The fuzzy C-means clustering technique pre-classifies the coarse change detection map by defining the DI saliency map threshold. We then extract the neighborhood features of the unchanged pixels and the changed (buildings) from pixel-level and object-level feature images, which are then used as valid deep neural network (DNN) training samples. The trained DNNs are then utilized to identify changes in DI. The suggested strategy was evaluated and compared to current detection methods using two datasets. The results suggest that our proposed technique can detect more building change information and improve change detection accuracy.

• Spatial Information Research
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• 제21권3호
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• pp.45-53
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• 2013

웹GIS는 수년 동안 사용자들에게 효율적이고 정확한 공간정보를 제공하기 위해 최신 웹기술을 기반으로 발전해왔다. 또한 웹GIS 서버는 클라이언트의 요청을 빠르게 연산 처리하고 공간정보 서비스를 제공하기 위해 성능개선을 지속해왔다. 본 연구에서는 서버 개발에 자바스크립트(JavaScript)를 사용하는 이벤트 기반의 비동기식 I/O 처리가 가능한 프레임웍 기술인 Node.js를 활용하여 NodeMap이라고 이름붙인 웹GIS 서버를 설계하고 구현하였다. NodeMap은 기본적으로 OGC 표준 인터페이스를 지원하는 웹GIS 서버이다. 이를 위해 공간 인덱스 및 표준 공간쿼리 함수를 지원하는 DBMS를 활용하여 GIS 데이터를 처리하도록 하였다. 그리고 공간 정보를 타일 맵 위에 렌더링 하기 위해 HTML5 Canvas를 지원하는 Node-Canvas 모듈을 활용하였다. 마지막으로 Node.js의 가장 많이 쓰이는 커넥트 모듈 기반의 프레임웍인 Express 모듈을 활용하였다. 구현된 NodeMap은 성능테스트를 통해 향 후 웹GIS 서버개발기술로서 Node.js의 활용 가능성을 확인하였다. 본 연구를 통해 기존 서버 개발 기술과 차별화된 기술인 Node.js를 웹GIS 서버 구현에 우선적용 함으로서 향 후 인터넷 GIS 서비스에서의 활용 가능성을 제시하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제12권1호
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• pp.43-55
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• 2006

본 논문에서는 여러 자동화 장비들의 제어 및 모니터링 소프트웨어에 대한 쉬운 개발, 유지보수, 확장성을 향상시킬 수 있는 프레임웍을 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 프레임웍은 세 가지(IID, MAP, CMIML)의 XML 문서와 두개(VI Wizard, Generator)의 툴로 구성된다. IID는 장비에 대한 인터페이스를 기술하고, MAP은 IID에서 기술된 인터페이스와 실제 장비 드라이버 API간의 연결정보를 기술하며, CMIML은 제어 및 모니터링 소프트웨어를 기술한다. 제안하는 프레임웍의 범용성과 플랫폼 독립성을 지원하기 위하여 IID, MAP, CMIML은 XML 문서 형식으로 기술되었다. VI Wizard는 IID와 기작성된 CMIML을 입력으로 소프트웨어를 기술하는 CMIML(플랫폼 독립적인 중간 문서)을 생성하고, Generator는 VI Wizard에서 생성된 CMIML과 MAP을 이용하여 제어 및 모니터링 소프트웨어(플랫폼 종속적인 코드)를 자동 생성한다. 제안하는 프레임웍은 GUI 기반으로 제어 및 모니터링 소프트웨어를 자동 생성함으로써 쉬운 개발과 유지보수성을 제공하고, XML 기반의 기술문서 사용으로 플랫폼 독립성을 제공하면서 범용적으로 사용할 수 있도록 한다. 또한 플랫폼 종속적인 코드 재사용이 아닌 플랫폼 독립적인 소프트웨어 기술 문서를 재사용함으로써 재사용성을 증가시킬 수 있다.

• 한국측량학회지
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• 제35권3호
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• pp.133-144
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• 2017

최근 기상정보는 우리 실생활에 더욱 밀접해지고 있으며, 특히 교통분야에는 매우 중요한 요소로 작용하고 있다. 전 세계적으로 기상이변에 따른 교통분야의 피해는 점차 증가하고 있지만, 기상상태에 따른 도로 위험정도, 교통사고 발생가능성 등 상관관계가 매우 높을 것으로 추정됨에도 불구하고 교통예보서비스, 교통안전정보 제공 등 국내 연구는 기초연구 수준에 진행되고 있다. 본 연구는 기상인자별 사고분석 자료를 기반으로 실시간 기상정보와 교통정보를 연계하여 기상상황별 도로위험 예보서비스를 위한 위험지도 개발을 연구목적으로 하고 있다. 이를 위해 관련자료 수집 및 분석, 자료가공, 기상상태별 예측모형을 적용, 웹 지도상에서 전국고속도로를 대상으로 기상상태별도로 위험지도를 제공하는 방안을 개발하였다. 그 결과 본 연구에서 개발한 도로 위험지도는 향후 온라인, 모바일 서비스 등 도로 관리자, 사용자에게 유용하게 활용할 수 있을 것으로 기대할 수 있다. 또한, 제4차 산업혁명의 핵심 키워드인 자율주행자동차 운행에 있어 기상요소에 따른 위험도를 예측하고 선제적으로 대비할 수 있도록 위험지도 DB를 지속적으로 아카이빙하고 제공하여 보다 안전한 자율주행을 지원할 수 있는 정보로써 활용할 수 있을 것으로 판단된다.