Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.17
no.3
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pp.57-64
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2009
Field surveys for the digital map being constructed is being conducted using various work guide books based on the digital mapping internal rule. However, a modification of a rule used for paper map construction is being used for the digital mapping rule, which is causing many problems with the quality of the digital map. Therefore, to construct a high-quality digital map, general standards related to conducting field surveys need to be reviewed, and it's extremely important to construct an accurate digital map based on this. Accordingly, in this study, problems related to conducting field surveys for the construction of the digital map are analyzed in order to establish more suitable field survey standards for constructing an accurate digital map. To this end, work regulations related to construction of a digital map were analyzed, and attribute and field survey data were compared to those of a previously-constructed digital map for analysis. By reflecting opinions of field surveyors and related experts to the results of the analysis, more suitable field survey standards for constructing the digital map were presented.
Objective : The aim of this study was to examine the effects of the Home-based Multi-component Activity Program (Home-MAP) for the maintenance activities of daily living (ADL) for patients with mild Alzheimer's disease (AD) and on caregiver burden for caregivers. Methods : Nine mild AD patients and family caregivers. The Home-MAP was performed 1d/wk, for a total of 10 times over 10 weeks. Results : After the 10 sessions, participants' motor and process skills scores on the AMPS were found to have significantly improved (p=.028 and p=.028, respectively). The BPSD frequency score on the R-MBPC was found to be significantly reduced (p=.017). The BPSD symptoms related to caregiver reaction score on the R-MBPC and distress score on the NPI-Q were significantly reduced (p=.039 and p=.018, respectively). Conclusions : The Home-MAP appears to have contributed to the improvement of patients' capabilities in performing in ADL, to a reduction of BPSD, and to a reduction of burden related to BPSD.
Depth-image-based rendering is generally used in real-time 2D-to-3D conversion for 3DTV. However, inaccurate depth maps cause flickering issues between image frames in a video sequence, resulting in eye fatigue while viewing 3DTV. To resolve this flickering issue, we propose a new 2D-to-3D conversion scheme based on fast and robust depth-map generation from a 2D video sequence. The proposed depth-map generation algorithm divides an input video sequence into several cuts using a color histogram. The initial depth of each cut is assigned based on a hypothesized depth-gradient model. The initial depth map of the current frame is refined using color and motion information. Thereafter, the depth map of the next frame is updated using the difference image to reduce depth flickering. The experimental results confirm that the proposed scheme performs real-time 2D-to-3D conversions effectively and reduces human eye fatigue.
LBS(Location Based Service) and GIS (Geographic Information System) are supporting necessary services for system which provides geographic information using location information based on various platforms. However the mobile computing environments such as PDA system have serious limitations in functional viewpoints compare of general computing environments, it has problems for developing GIS system which is providing various information. In this paper, we suggest the reduced methods of digital map and format of web-linked digital mao in order to fit in mobile environment. As a result of map generation, the total capacity of the supported digital map was diminished about $99.34\%$ than the original map.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.11
no.1
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pp.62-68
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2013
This paper proposes a method for identification of harmful video images based on the degree of harmfulness in the video content. To extract harmful candidate frames from the video effectively, we used a video color extraction method applying a projection map. The procedure for identifying the harmful video has five steps, first, extract the I-frames from the video and map them onto projection map. Next, calculate the similarity and select the potentially harmful, then identify the harmful images by comparing the similarity measurement value. The method estimates similarity between the extracted frames and normative images using the critical value of the projection map. Based on our experimental test, we propose how the harmful candidate frames are extracted and compared with normative images. The various experimental data proved that the image identification method based on the 2-dimensional projection map is superior to using the color histogram technique in harmful image detection performance.
Recently, the importance of big data has been emphasized with the development of smartphone, web/SNS. As a result, MapReduce, which can efficiently process big data, is receiving worldwide attention because of its excellent scalability and stability. Since big data has a large amount, fast creation speed, and various properties, it is more efficient to process big data summary information than big data itself. Wavelet histogram, which is a typical data summary information generation technique, can generate optimal data summary information that does not cause loss of information of original data. Therefore, a system applying a wavelet histogram generation technique based on MapReduce has been actively studied. However, existing research has a disadvantage in that the generation speed is slow because the wavelet histogram is generated through one or more MapReduce Jobs. And there is a high possibility that the error of the data restored by the wavelet histogram becomes large. However, since the wavelet histogram generation system based on the MapReduce developed in this paper generates the wavelet histogram through one MapReduce Job, the generation speed can be greatly increased. In addition, since the wavelet histogram is generated by adjusting the error boundary specified by the user, the error of the restored data can be adjusted from the wavelet histogram. Finally, we verified the efficiency of the wavelet histogram generation system developed in this paper through performance evaluation.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.123-123
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2020
The present study is aimed to correcting radar-based mean areal precipitation forecasts to improve urban flood predictions and uncertainty analysis of water levels contributed at each stage in the process. For this reason, a long short-term memory (LSTM) network is used to reproduce three-hour mean areal precipitation (MAP) forecasts from the quantitative precipitation forecasts (QPFs) of the McGill Algorithm for Precipitation nowcasting by Lagrangian Extrapolation (MAPLE). The Gangnam urban catchment located in Seoul, South Korea, was selected as a case study for the purpose. A database was established based on 24 heavy rainfall events, 22 grid points from the MAPLE system and the observed MAP values estimated from five ground rain gauges of KMA Automatic Weather System. The corrected MAP forecasts were input into the developed coupled 1D/2D model to predict water levels and relevant inundation areas. The results indicate the viability of the proposed framework for generating three-hour MAP forecasts and urban flooding predictions. For the analysis uncertainty contributions of the source related to the process, the Bayesian Markov Chain Monte Carlo (MCMC) using delayed rejection and adaptive metropolis algorithm is applied. For this purpose, the uncertainty contributions of the stages such as QPE input, QPF MAP source LSTM-corrected source, and MAP input and the coupled model is discussed.
This paper showed how to analysis the object-based classification for wildfire fuel type map using Hyperion hyperspectral remote sensing data acquired in April, 2002 and compared the results of the object-based classification with the results of the pixel-based classification. Our methodological approach for wildfire fuel type map firstly processed correcting abnormal pixels and atypical bands and also calibrating atmospheric noise for enhanced image quality. Fuel type map is characterized by the results of the spectral mixture analysis(SMA). Object-based approach was based on segment-based endmember selection, while pixel-based method used standard SMA. To validate and compare, we used true-color high resolution orthoimagery.
In this paper, we propose a method for generating improved saliency map by learning multiple features to improve the accuracy and reliability of saliency map which has similar result to human visual perception type. In order to overcome the inaccurate result of reverse selection or partial loss in color based salient area estimation in existing salience map generation, the proposed method generates multi feature data based on learning. The features to be considered in the image are analyzed through the process of distinguishing the color pattern and the region having the specificity in the original image, and the learning data is composed by the combination of the similar protrusion area definition and the specificity area using the LAB color space based color analysis. After combining the training data with the extrinsic information obtained from low level features such as frequency, color, and focus information, we reconstructed the final saliency map to minimize the inaccurate saliency area. For the experiment, we compared the ground truth image with the experimental results and obtained the precision-recall value.
The growing need for the mobility supportable networks induces the IP-based mobility management protocols. Though HMIPv6 which manages the micro-mobility of mobile nodes using MAPs suggests an effective method for mobility-support for mobile nodes within the domain that is managed by MAP. There is a problem that traffic may be concentrated on MAPs. In this paper, therefore, we proposed a method that can effectively distribute the traffic which is concentrated on a MAP under phased Mobile IPv6. In our proposed method, two or more MAPs are required and classified as an 'Active MAP' or a 'Passive MAP'. In addition, we defined the state of transition events between Active MAP and Passive MAP and the operations among MAPs for load distribution when an overload condition is occurred at some MAPs by traffic congestion. We compared the performance of our proposed method with its phased Mobile IPv6 to prove the propriety of our proposed method. As a result, we showed that our proposed method can provide an enhanced performance by about 12 percentages in view of packet throughput at the node.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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