Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.11
no.2
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pp.162-169
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2009
The real-time traffic data is generated continuous and unbounded stream data type while intelligent transport system (ITS) needs to provide various and high quality services by combining with spatial information. Traditional database techniques in ITS has shortage for processing dynamic real-time stream data and static spatial data simultaneously. In this paper, we design and implement an advanced traffic monitoring system (ATMS) with the integration of existed data stream management system (DSMS) and spatial DBMS using IntraMap. Besides, the developed ATMS can deal with the stream data of DSMS, the trajectory data of relational DBMS, and the spatial data of SDBMS concurrently. The implemented ATMS supports historical and one time query, continuous query and combined query. Application programmer can develop various intelligent services such as moving trajectory tracking, k-nearest neighbor (KNN) query and dynamic intelligent navigation by using components of the ATMS.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.15
no.5
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pp.632-638
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2005
This paper describes a new data-handing, based on a Spatial Human Interface as human indicator, to the Spatial-Knowledge-Tags (SKT) in the spatial memory the Spatial Human Interface (SHI) is a new system that enables us to facilitate human activity in a working environment. The SHI stores human activity data as knowledge and activity history of human into the Spatial Memory in a working environment as three-dimensional space where one acts, and loads them with the Spatial-Knowledge-Tags(SKT) by supporting the enhancement of human activity. To realize this, the purpose of SHI is to construct new relationship among human and distributed networks computers and sensors that is based on intuitive and simultaneous interactions. In this paper, the specified functions of SKT and the realization method of SKT are explained. The utility of SKT is demonstrated in designing a robot motion control.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.13
no.2
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pp.261-270
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2002
Recently, the demand of the Intelligent Transportation System(ITS) has been increased to a large extent, and a real-time traffic information service based on the internet system became very important. When ITS companies carry out real-time traffic services, they find some traffic data missing, and use the conventional method of reconstructing missing values by calculating average time trend. However, the method is found unsatisfactory, so that we develop a new method based the spatial and spatial-temporal models. A cross-validation technique shows that the spatial-temporal model outperforms the others.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.61
no.3
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pp.143-151
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2024
In this study, we present a mapping framework for 3D spatial reconstruction of digital twin model using navigation and perception sensors mounted on an Autonomous Surface Vehicle (ASV). For improving the level of realism of digital twin models, 3D spatial information should be reconstructed as a digitalized spatial model and integrated with the components and system models of the ASV. In particular, for the 3D spatial reconstruction, color and 3D point cloud data which acquired from a camera and a LiDAR sensors corresponding to the navigation information at the specific time are required to map without minimizing the noise. To ensure clear and accurate reconstruction of the acquired data in the proposed mapping framework, a image preprocessing was designed to enhance the brightness of low-light images, and a preprocessing for 3D point cloud data was included to filter out unnecessary data. Subsequently, a point matching process between consecutive 3D point cloud data was conducted using the Generalized Iterative Closest Point (G-ICP) approach, and the color information was mapped with the matched 3D point cloud data. The feasibility of the proposed mapping framework was validated through a field data set acquired from field experiments in a inland water environment, and its results were described.
Intelligent Space (iSpace) is the space where many intelligent devices, such as computers and sensors, are distributed. According to the cooperation of many intelligent devices, the environment comes to have intelligence. In iSpace, the locations of multiple humans and other objects are obtained and tracked by using multiple camera and color-based method. In addition, we describe a context-aware information system which is based on Spatial-Knowledge-Tags (SKT). SKT system enables humans to access information and data by using spatial location of human and stored information in storage. The proposed tracking method is applied to the intelligent environment and its performance is verified by the experiments.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.8
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pp.49-55
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2016
In this study, we proposed the social map system prototype for intelligent crime prevention. For developing the social map system prototype, functional requirements were derived through the analysis of related cases and preceding studies. Derived requirements are providing a variety of map-based safety information, using crowdsourcing data such as SNS, connecting to intelligent CCTV. To satisfy these requirements, the prototype is developed with four main menus: the integrated search menu including social media data, the safety map menu providing a variety of safety and danger information, the community map menu to collect safety and danger information from users, and the CCTV menu providing the link to intelligent CCTV. The social map for intelligent crime prevention in this study is expected to greatly enhance the safety of local community with the provision of prompt response to risk information, safe route, etc. through actual service and user participation.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.09a
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pp.551-554
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2003
Aggregate operator which belongs to query operations are important in specialized systems such as geographic information system(GIS) and spatial database system. Most of data describing objects in the real world are characterized by space and time attributes. Till now, however, works on aggregate operations have only dealt with spatial or temporal aspect of object. The current demand of aggregate operations relates to spatiotemporal data which are contained both spatial and temporal data concurrently. Therefore, work on spatiotemporal operations is focused on database area. In this paper, we propose spatiotemporal aggregate functions that operate on spatiotemporal data. Above all, we support spatiotemporal aggregate functions on the basis of three dimensional spatiotemporal models that are defined with the linear one dimensional temporal domain. The proposed algorithms are evaluated through some implementation results. We are sure that the achievement of our work is useful and efficient.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.11
no.6
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pp.81-88
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2012
Space diversity and space multiplexing gain can be achieved with MIMO system. This paper proposes spatial coding method to MIMO system using data information and antenna selection technique. This technique provides coding gain as well as space diversity gain. For MIMO system with BPSK modulation, BER performance is analyzed and space diversity gains are compared through simulation in terms of data maldistribution degree.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.22
no.4
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pp.515-520
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2012
In brain computer interface (BCI) system, the most important part is classification of human thoughts in order to translate into commands. The more accuracy result in classification the system gets, the more effective BCI system is. To increase the quality of BCI system, we proposed to reduce noise and artifact from the recording data to analyzing data. We used auditory stimuli instead of visual ones to eliminate the eye movement, unwanted visual activation, gaze control. We applied independent component analysis (ICA) algorithm to purify the sources which constructed the raw signals. One of the most famous spatial filter in BCI context is common spatial patterns (CSP), which maximize one class while minimize the other by using covariance matrix. ICA and CSP also do the filter job, as a raw filter and refinement, which increase the classification result of linear discriminant analysis (LDA).
The current status of local road pavement management in Jeollabuk-do only relies on the accomplishments of the site construction company's pavement repair and is only managed through Microsoft Excel and word documents. Furthermore, the budget is irregular each year. Accordingly, a systematic maintenance plan for local roads is necessary. In this paper, data related to road damage and road environment were collected and processed to derive possible areas which could suffer from road damage. The effectiveness of the methodology was reviewed through the on-site inspection of the area. According to the Ministry of Land, Infrastructure and Transport, in 2018, the number of damages on general national roads were about 47,000. In 2019, it reached around 38,000. Furthermore, the number of lawsuits regarding the road damages were about 93 in 2018 and it increased to 119 in 2019. In the case of national roads, the number of damages decreased compared to 2018 due to pavement repairs. To measure the priorities in maintenance of local roads at Jeollabuk-do, data on maintenance history, local port hole occurrence site, overlapping business section, and emergency maintenance section were transformed into data. Eventually, it led to improvements in maintenance of local roads. Furthermore, spatial data were constructed using various current status data related to roads, and finally the data was processed into a new form that could be utilized in machine learning and predictions. Using the spatial data, areas requiring maintenance on pavement were predicted and the results were used to establish new budgets and policies on road management.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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