The purpose of this study was to examine the models of apparel store patronage behavior of various store types for each of two clothing categories in terms of lifestyle activities, information sources, shopping orientations and store attributes. The data were collected via a questionnaire from 326 adult females of ages over 20's living in satellite cities around Seoul and were analyzed by factor analysis, Multiple Regression analysis and path analysis. The results of this study were as follows: 1) There were significant relationships between lifestyle activities, information sources, shopping orientations and store attributes in both of formal wear and casual wear purchase. 2) Patronage behavior of department store in formal wear purchase was influenced by shopping activities, personal information sources, brand/store loyalty orientation. Regional store preference and store image attributes influenced the franchise store patronage behavior in formal wear purchase. Discount store patronage behavior in formal wear purchase was predicted by self-assurance/innovativeness and store image and service attributes. Information search of printed material/TV and store image and service attributes influenced off-price store patronage behavior for formal wear, while shopping activities and department store preference influenced off-price store patronage for casual wear. Traditional market patronage behavior for formal were was influenced only by brand/store loyalty, while traditional market patronage behavior for casual wear was influenced by sports activities, brand/store loyalty and price attributes.
Impervious surface affects urban climate, flood, and water pollution and has important role as basic data for urban planning and environmental and resources management uses. With a high paved rate, increased quantity of the outflown water and brings urban flooding during a heavy rain. Moreover, these non-point source pollution is getting increased the water pollution. In this regard, it is definitely important to research and keep monitoring the current situation of paved surface, which influences urban ecosystem, disaster and pollution. In this study, we suggest a method to utilize high resolution satellite image data for efficient survey on the current condition of paved surface. We analysed the paved surface condition of Dae-jeon metropolitan city area using KOMPSAT-2 image and validate its practicalness and limitation of this method.
Solutions of many landscape problems depend on area-wide assessment and interpretation of spatial and physical characteristics over the study area. The authors argue that the public awareness for an area-wide urban landscape appears to be very low due to limited chance to the information. Acknowledging these constraints, an operational, user-friendly information system has been developed by combining internet technology with GIS. In particular, integration among satellite data and digital maps takes advantage of each component, and enables the landscape structure to be visualized, interacted with and deployed all on the Web. The 1m resolution IKONOS data realistically identified the major type of landscape by large scale spatial precision while TM data revealed successfully the major parameters that influence an area-wide spatial structure in the study area. This system would play a crucial role in improving the public awareness for area-wide landscape information if it is operationally introduced into the Government since the highly user-friendly interface based on image maps provides a completely new means for disseminating information for area-wide landscape in a visual and interactive manner to the general public.
There is a need to convert the old low- or medium-resolution satellite image-based thematic mapping to the high-resolution satellite image-based mapping of GSD 1m grade or lower. There is also a need to generate middle- or large-scale thematic maps of 1:5,000 or lower. In this study, the DEM and orthoimage is generated with the KOMPSAT-2 stereo image of Yuseong-gu, Daejeon Metropolitan City. By utilizing the orthoimage, automatic extraction experiments of land cover information are generated for buildings, roads and urban areas, raw land(agricultural land), mountains and forests, hydrosphere, grassland, and shadow. The experiment results show that it is possible to classify, in detail, for natural features such as the hydrosphere, mountains and forests, grassland, shadow, and raw land. While artificial features such as roads, buildings, and urban areas can be easily classified with automatic extraction, there are difficulties on detailed classifications along the boundaries. Further research should be performed on the automation methods using the conventional thematic maps and all sorts of geo-spatial information and mapping techniques in order to classify thematic information in detail.
위성영상을 이용하면 단시간에 매우 광범위한 지역의 데이터를 획득할 수 있으며, 여러 시간대의 영상으로부터 지형, 토지, 자연생태계, 도시화 등의 변화에 대한 자료를 확보할 수 있다. 본 연구에서는 시기가 다른 4개의 Landsat 위성영상을 이용하여 대전광역시의 식생에 대한 시계열적 변화를 탐지하였다. 또한 식생의 활력도를 파악하기 위하여 NDVI를 사용하였으며, 영상분류 결과와 NDVI로부터 연구대상지 식생의 시계열적 변화를 효과적으로 탐지할 수 있었다. 이는 도시의 효율적 관리 및 계획 수립과 관련된 의사결정에 활용될 것으로 기대된다.
This paper introduces an automated method for building height recovery through the integration of high-resolution satellite images and digital vector maps. A cross-correlation matching method along the vertical line locus on the Ikonos images was deployed to recover building heights. The rational function models composed of rational polynomial coefficients were utilized to create a stereopair of the epipolar resampled Ikonos images. Building footprints from the digital maps were used for locating the vertical guideline along the building edges. The digital terrain model (DTM) was generated from the contour layer in the digital maps. The terrain height derived from the DTM at each foot of the buildings was used as the starting location for image matching. At a preset incremental value of height along the vertical guidelines derived from vertical line loci, an evaluation process that is based on the cross-correlation matching of the images was carried out to test if the top of the building has reached where maximum correlation occurs. The accuracy of the reconstructed buildings was evaluated by the comparison with manually digitized 3D building data derived from aerial photographs.
파노라마 영상은 카메라 시야각의 제한을 극복할 수 있으므로 로봇 비전, 스테레오 카메라, 보안 감시 등의 분야에서 효율적으로 연구되고 있다. 파노라마 영상은 사람의 시야각 이상의 넓은 화각을 가진 영상을 구현할 수 있으며 시야각의 현장감을 중심으로 실제로 현장에 있는 듯한 실감 공간을 제공하는 기술이다. 영상에서 기하학적 변화에 강인한 특징점 및 대응점을 검출하고 호모그래피 행렬을 추정하는데 있어서 모든 대응점을 사용하면 연산량이 많아지고 정확한 호모그래피 행렬을 추정하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 전처리 과정에서 입력 영상들의 히스토그램을 비교 분석하여 유사도가 높은 중첩되는 영역을 추정하며 특징점을 검출하기 위해 SURF 알고리즘을 사용하였다. 또한 영상을 입력하는 순서를 해결하여 순서에 제약 없이 영상을 입력하여 파노라마를 생성할 수 있도록 하였다.
본 논문은 적외선 열영상에서 영상의 밝기와 대비 변화에 따라 적응적으로 화염 후보 영역을 검출하기 위한 적응 문턱치를 제안한다. 현장에 사용 되고 있는 화재 검출 시스템은 카메라의 설치 장소에 따라 얻어지는 영상의 밝기나 대비의 변화가 발생 하여 고정된 문턱치를 적용하는 화재 검출 알고리즘의 성능이 변화하게 되므로 환경에 적응적인 문턱치가 필요하다. 제안하는 적응 문턱치를 이용한 화염 검출 알고리즘은 화염의 특성인 온도와 동적임 특성을 분석하여 화염을 검출 한다. 실험을 위해 고정 문턱치를 이용한 화염 검출 알고리즘과 비교 하였으며 제안된 적응 문턱치를 이용한 화염 검출 알고리즘은 화염 검출률 91.42%이며 고정 문턱치를 적용 하였을 때 보다 오검출률을 약 20%가 감소한다. 그리고 영상의 밝기와 대비 변화에 의한 검출 결과가 일정함을 보여 준다.
The most widespread techniques for DEM generation are stereoscopy for optical sensor images and SAR interferometry(InSAR) for SAR images. These techniques suffer from certain sensor and processing limitations, which can be overcome by the synergetic use of both sensors and DEMs respectively. This study is associated with improvements of accuracy with consistency of image's characteristics between two different DEMs coming from stereoscopy for the optical images and interferometry for SAR images. The MWD(Multiresolution Wavelet Decomposition) and HPF(High-Pass Filtering), which take advantage of the complementary properties of SAR and stereo optical DEMs, will be applied for the fusion process. DEM fusion is tested with two sets of SPOT and ERS-l/-2 satellite imagery and for the analysis of results, DEM generated from digital topographic map(1 to 5000) is used. As a result of an integration of DEMs, it can more clearly portray topographic slopes and tilts when applying the strengths of DEM of SAR image to DEM of an optical satellite image and in the case of HPF, the resulting DEM.
Multi-temporal satellite imagery can be changed into a transform image that emphasizes the changed area only through the application of various change detection techniques. From the transform image, an automated change detection model calculates the optimal threshold value for classifying the changed and unchanged areas. However, the model can cause undesirable results when the histogram of the transform image is unbalanced. This is because the model uses a single threshold value in which the sign is either positive or negative and its value is constant (e.g. -1, 1), regardless of the imbalance between changed pixels. This paper proposes an advanced method that can improve accuracy by applying separate threshold values according to the increased or decreased range of the changed pixels. It applies multiple threshold values based on the cumulative producer's and user's accuracies in the automated binary change detection model, and the analyst can automatically extract more accurate optimal threshold values. Multi-temporal IKONOS satellite imagery for the Daejeon area was used to test the proposed method. A total of 16 transformation results were applied to the two study sites, and optimal threshold values were determined using accuracy assessment curves. The experiment showed that the accuracy of most transform images is improved by applying multiple threshold values. The proposed method is expected to be used in various study fields, such as detection of illegal urban building, detection of the damaged area in a disaster, etc.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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