Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.9
no.4
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pp.772-776
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2005
To support abruptly increasing data traffic in these days, network management is needed. And also to maintain the steady infra, there is MPLS need which can support traffic engineering. It's necessary that MPLS doesn't only manage network to support recently booming data traffic, but has capacity to support traffic engineering to keep static infrastructure. Traffic engineering, method that a large-scale user shifts traffic to the beforehand designated routes that pass through specific nodes on network, is operation that is mapping traffic flow to the physical network topology. In this paper, we supplement the defect of the traditional RSVP traffic engineering and to construct far more steady infra, we suggest the way of its development of ERSVP signaling protocol.
In the face of accelerating biodiversity loss and its significance in our coexistence with nature, biodiversity is becoming more crucial in sustainable development perspective. To estimate biodiversity in the future which provides valuable information for decision making system especially in the national level, a quantitative approach must be studied forehand as a baseline of the present status. In this study, we developed a large-scale map of Plant Species Richness (PSR, typical indicator of biodiversity) for Young-dong and Pyung-chang provinces. Due to the accessibility of appropriate data and advance of modelling techniques, reduction of variables without deteriorating the predictive power is considered by applying Genetic algorithm. In addition, a number of Correctly Classified Instances (CCI) with 10-fold cross validation which indicates the predictive power, was carried out for evaluation. This study, as a fundamental baseline, will be beneficial in future land work as well as ecosystem restoration business or other relevant decision making agenda.
Airborne LIDAR (Light Detection and Ranging) technology has reached a degree of the required accuracy in mapping professions, and advanced LIDAR systems are becoming increasingly common in the various fields of application. LiDAR data constitute an excellent source of information for reconstructing the Earth's surface due to capability of rapid and dense 3D spatial data acquisition with high accuracy. However, organizing the LIDAR data and extracting information from the data are difficult tasks because LIDAR data are composed of randomly distributed point clouds and do not provide sufficient semantic information. The main reason for this difficulty in processing LIDAR data is that the data provide only irregularly spaced point coordinates without topological and relational information among the points. This study introduces an efficient and robust method for automatic extraction of building footprints using airborne LIDAR data. The proposed method separates ground and non-ground data based on the histogram analysis and then rearranges the building boundary points using convex hull algorithm to extract building footprints. The method was implemented to LIDAR data of the heavily built-up area. Experimental results showed the feasibility and efficiency of the proposed method for automatic producing building layers of the large scale digital maps and 3D building reconstruction.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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v.9
no.1
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pp.105-108
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2005
To support abruptly increasing data traffic in these days. network management is needed. And also to maintain the steady infra, there is MPLS need which can support traffic engineering. It's necessary that MPLS doesn't only manage network to support recently booming data traffic, but has capacity to support traffic engineering to keep static infrastructure. Traffic engineering, method that a large-scale user shifts traffic to the beforehand designated routes that pass through specific nodes on network, is operation that is mapping traffic flow to the physical network topology. In this paper, we supplement the defect of the traditional RSVP traffic engineering and to construct far more steady infra, we suggest the way of its development of ERSVP signaling protocol.
The currently operating NASA/GFZ Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) mission is designed to measure small mass changes over a large spatial scale, including the mapping of continental water storage changes and other geophysical signals in the form of monthly temporal gravity field. The European Space Agency's Gravity field and steady state Ocean Circulation Explorer (GOCE) space gravity gradiometer (SGG) mission is anticipated to determine the mean Earth gravity field with an unprecedented geoid accuracy of several cm (rms) with wavelength of 130km or longer. In this paper, we present a summary of present GRACE studies for the recovery of hydrological signals in the Amazon basin using alternative processing and filtering techniques, and local inversion to enhance the temporal and spatial resolutions by two-folds or better. Simulation studies for the potential GRACE detection of slow deformations due to Nazca-South America plate convergence and glacial isostatic adjustment (GIA) signals show that these signals are at present difficult to detect without long-term data averaging and further improvement of GRACE measurement accuracy.
Concentration errors critically affect the performance of solar concentrator, so their evaluation is important to the concentrated solar power technology. However, the evaluation is very challenging because error sources are various and not easy to measure individually. Therefore, the integrated effect of concentration errors is often more interesting and useful for large-scale applications. In the present work, we analytically investigate and classify various concentration error sources and then explain that the effect of various concentration errors can be represented in terms of a root mean square value of reflector surface slope error. We present an indirect approach to assessing the reflector surface slope error by comparing solar flux measurement data with modeling calculations. We apply the approach for solar furnaces with different thermal capacity and investigate its advantages and disadvantages.
We report the first high-resolution (sub-arcminute) large-scale mapping $^{12}CO$ and $^{13}CO$ observations of the molecular clouds associated with the giant outer Galaxy H II region CTB 102 (KR 1). These observations were made using a newly commissioned receiver on the 13.7-m radio telescope at the Taeduk Radio astronomy Observatory (TRAO). Our observations show that the molecular clouds have a spatial extent of $60{\times}35pc$ and a total mass of $10^{4.8}-10^{5.0}$ solar mass, Infrared data from WISE and 2MASS were used to identify and classify the YSO population associated with ongoing star formation activity within the molecular clouds. Moving away from the H II region, there is an age/class gradient consistent with sequential star formation. The infrared and molecular line data were combined to estimate the star formation efficiency (SFE) of the entire cloud as well as the SFE for various sub regions of the cloud.
Kim, Yong-Tak;Jung, Min-Kyu;Kim, Min-Ji;Kwon, Hyun-Han
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.41-41
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2021
최근 전 세계적으로 급증하는 기후변화의 영향으로 이상기후로 인한 자연재해들의 강도 및 발생 빈도의 증가가 다양한 연구를 통하여 확인되고 있으며, 이를 대비 및 대응하기 위한 방안수립 연구가 세계의 가장 중요한 주제로 부상되고 있다. 우리나라의 경우에는 기후변화에 따른 심각성 문제가 대두되고 있지만 국가적 대응기반조성 및 수자원정책 의사결정에 직접적으로 활용될 수 있는 일관성 있고 통합적인 기후 정보가 부족한 실정이다. 미래 기상 변동성을 나타내는 기후모델은 전 지구적 대규모 기상장(large scale climate pattern)을 비교적 정확하게 묘사하는 것으로 알려져 있으나 모형에 내재해 있는 시·공간적 편의(spatial-temporal bias) 및 불확실성으로 인하여 통계학적 상세화가 필수적으로 요구된다. 이러한 편향성은 일반적으로 지상 관측 자료를 격자에 보간하여 보정하는 방법이 적용되고 있지만, 관측자료의 불연속성 및 관측소의 불균등성으로 인하여 공간적 신뢰성이 낮다. 이에, 본 연구에서는 Bayesian 기반의 Kriging을 통한 공간적 편의보정 및 QDM(quantile delta mapping)을 연계한 새로운 격자 기반의 통계적 상세화 모형 Bayesian Kriging-QDM을 개발하였다. 본 연구를 통하여 산정된 결과는 과거자료에 근거하여 이루어지는 기존의 보수적인 수자원 관리 체계의 위험성을 저감 시킬 수 있는 의사결정에 직접적으로 활용될 수 있는 기초 자료로 이용 가능할 것으로 판단된다.
Forest canopy height can be used for estimate of above-ground forest biomass (AGB) by means of the allometric equation. The remote locations and harsh conditions of mangrove forests limit the number of field inventory data stations needed for large-scale modeling of carbon and biomass dynamics. Although active and passive spaceborne sensors have proven successful in mapping mangroves globally, the sensors generally have coarse spatial resolution and overlook small-scale features. Here we generate a 12 m spatial resolution mangrove canopy height map from TanDEM-X data acquired over the world largest intact mangrove forest located in the Sundarbans. With single-pol. TanDEM-X data from 2011 to 2013, the proposed technique makes use of the fact that the double-bounce scattering that occurs between the water and mangrove trees yields water surface level elevation over mangrove forest areas, thus allowing us to estimate forest height with the assumption of an underlying flat topography. Our observations have led to a large-scale mangrove canopy height map over the entire Sundarbans region at a 12 m spatial resolution. Our canopy height estimates were validated with ground measurements acquired in 2015, a correlation coefficient of 0.83 and a RMSE of 0.84 m. With globally available TanDEM-X data, the technique described here will potentially provide accurate global maps of mangrove canopy height at 12 m spatial resolution and provide crucial information for understanding biomass and carbon dynamics in the mangrove ecosystems.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.32
no.6
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pp.625-635
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2014
Multiple strips are required for large area mapping using ALS (Airborne Laser Scanner) system. LiDAR (Light Detection And Ranging) data collected from the ALS system has discrepancies between strips due to systematic errors of on-board laser scanner and GPS/INS, inaccurate processing of the system calibration as well as boresight misalignments. Such discrepancies deteriorate the overall geometric quality of the end products such as DEM (Digital Elevation Model), building models, and digital maps. Therefore, strip adjustment for minimizing discrepancies between overlapping strips is one of the most essential tasks to create seamless point cloud data. This study implemented area-based matching (ABM) to determine conjugate features for computing 3D transformation parameters. ABM is a well-known method and easily implemented for this purpose. It is obvious that the exact same LiDAR points do not exist in the overlapping strips. Therefore, the term "conjugate point" means that the location of occurring maximum similarity within the overlapping strips. Coordinates of the conjugate locations were determined with sub-pixel accuracy. The major drawbacks of the ABM are sensitive to scale change and rotation. However, there is almost no scale change and the rotation angles are quite small between adjacent strips to apply AMB. Experimental results from this study using both simulated and real datasets demonstrate validity of the proposed scheme.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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