태양계 천체 탐사는 다양한 탑재체를 통해 이루어지고 있고, 그에 따라 많은 연구 결과들이 나오고 있다. 우리는 태양계 천체 연구의 한 방법으로 딥러닝 적용을 시도해 보았다. 지구 관측 위성 자료와 다르게 태양계 천체 자료들은 천체들에 따라 탐사선에 따라 각 탐사선의 탑재체에 따라 그 자료의 형태가 매우 다르다. 그래서 학습시킨 모델로 다양한 자료에 적용이 어려울 수 있지만 사람에 의한 오류를 줄이거나, 놓치는 부분들을 보완해 줄 수 있을 것이라고 기대한다. 우리는 달 표면의 크레이터를 탐지하는 모델을 구현해 보았다. Lunar Reconnaissance Orbiter Camera (LROC) 영상과 제공하는 shapefile을 입력값으로 하여 모델을 만들었고, 이를 달 표면 영상에 적용하여 보았다. 결과가 만족스럽지는 못했지만 이후 이미지 전처리와 모델 수정 작업을 통해 최종적으로는 ShadowCam에 의해 획득되는 달의 영구음영지역 영상에 적용할 예정이다. 이 외에도 달 표면과 비슷한 형태를 가진 세레스와 수성에 적용을 시도하여 딥러닝이 태양계 천체 연구에 또 다른 방법임을 시사하고자 한다.
GIS can only be applied to certain areas by storing format. It is subordinate to a system when displaying geographic information data. It is therefore inevitable for GIS to use GML that supports efficient usage of various geographic information data and interoperability for integration and sharing. The paper constructs VisualGML that translates currently-used geographic information such as DXF (Drawing Exchange Format), DWG (DraWinG), or SHP (Shapefile) into GML format for visualization. VisualGML constructs an integrated map pre-process module, which filters geographic information data according to its tag and properties, to provide the flexibility of a mobile device. VisualGML also provides two major GIS services for the user and administrator. It can enable visualizing location search. This is applied with a 3-Layer POI structure for the user. It has trace monitoring visualization through moving information of mobile devices for the administrator.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1051-1058
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2022
Information sharing is the main purpose of realizing interoperability between the application domains of Geographic Information System (GIS) and Building Information Modeling (BIM). This paper presents and describes the workflow of BIM-GIS interoperability for highway traffic information sharing. An innovative and automatic Dynamo process was presented to transfer the shapes and attributes of the shapefile from GIS to BIM. On the basis of the transformed BIM model, the detailed traffic data was added and expressed in the form of families and sheets to expand traffic information. Then, the shapes of the model were swept as solid geometries in the BIM environment applying Dynamo. The expanded BIM model was transferred back to the GIS system using the Industry Foundation Classes (IFC) scheme. The mutual communication between BIM and GIS was achieved based on Dynamo and IFC. This paper provides a convenient and feasible way to realize BIM-GIS interoperability for highway traffic information sharing according to the characteristics of highways in terms of graphic expression and model creation.
공간정보 응용 분야에서 표준화 및 표준화 관련 연구와 기술 개발은 최근 중요한 현안중의 하나로 간주되고 있다. 국내외에서 다양한 표준안과 관련 기술 사양들이 발표되고 있으나 현실적으로는 이러한 표준사양을 수용하고 실무적으로 활용할 수 있는 개발 사례는 그리 많지 않다. 본 연구에서는 OGC에서 제안한 XML 기반의 지리정보 엔코딩 표준 방식인 Geography Markup Language(GML) 3.0과 한국정보통신기술협회(TTA)에서 개발한 우리나라 표준 교통데이터 모델을 연동하여 공간자료를 편집, 관리하고 유통할 수 있는 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 연구에서 개발된 시스템은 실무 적용성을 고려하여 ESRI shapefile 자료구조로 구축된 기본 교통데이터를 입력 대상 자료로 하여 표준 교통데이터 모델의 기본 엔터티를 GML로 직접 변환 및 편집할 수 있도록 한다. 한편 웹 기반 운영 환경에서 GML로 변환된 GIS 정보의 가시화를 위하여 SVG 형식을 지원하는 출력 기능을 구현하였다. 현재 본 시스템에서는 TTA 표준 교통 데이터 모델을 시범적으로 적용하였으나 기본적인 범용적인 GIS 자료의 입력 및 GML 편집 기능을 제공하므로 교통데이터 모델외에 다른 응용 분야에서의 표준 데이터모델이 개발되면 별도의 작업 없이 직접 적용할 수 있다. 따라서 본 연구에서 개발된 GML 기반의 공간정보 편집 시스템은 표준 데이터 모델의 실무 적용성, 시험 운영 및 사양 검증을 위한 실무적인 도구로도 활용이 가능하다.
세계측지계의 도입에 따라 광범위한 공간데이터의 재정비가 필요하게 되었다. 이 연구에서는 이를 위한 통합모델로서 상호운용성과 표준화 및 공간 DB 활용에 기반한 구체적인 전략과 시범시스템을 제시한다. 세계측지계를 위한 지도데이터 변환은 파일변환과 공간DB 변환, 그리고 파일-공간DB 상호간 변환의 형태로 이루어질 수 있다. 이 연구에서 개발한 통합모델은 기존의 파일형식(예컨대, DXF와 Shapefile)은 물론 새로운 표준으로 권장되는 파일형식 (예컨대, GML과 SVG)의 세계측지계 변환이 파일형식 상호간에 이루어지도록 한다. 이러한 지도파일들은 세계측지계 변환모듈을 거쳐 공간DB로 임포트되거나 공간DB로부터 익스포트 될 수 있다. 또한, 공간DB의 세계측지계 변환은 단일 DB 내부변환과 함께 이질적인 DB간의 변환 (예컨대, SDE/Oracle과 Oracle Spatial)을 포함한다. 이 연구의 세계측지계 변환시스템은 다중컴퓨팅 환경을 고려하여 데스크탑과 인터넷 기반에서 동시에 운영되도록 구현되었다. 시험운영과 평가를 통해 본 연구에서 제안한 통합모델의 상호운용성과 타당성이 검증되었으며 또한 좌표변환의 결과도 기존 연구의 결과물과 일치함을 확인하였다.
Geographic Information System (GIS) is a method of expressing objects in a space. Currently, many research and developments are being conducted to implement 3D GIS. In previous studies, 3D GIS applications have been developed using Unity 3D, which is a 3D engine with good development accessibility. However, it requires manual work to enter various formats of GIS data, making it difficult to immediately reflect GIS data that change frequently. To improve this problem, this study developed a method for automatically reading and outputting various GIS data from the existing Unity 3D application. The improved application could read Satellite Images, Aerial Photographs, Digital Elevation Models (DEM) and Shapefiles with no transformation through other commercial programs, and they could be implemented as 3D objects. This study automated the GIS data conversion which had been manually performed and as a result, the manpower, time, and resources required for 3D GIS implementation can be saved.
본 논문은 객체분산 시스템인 Web GIS시스템를 구축하고 UML을 이용하여 가시화, 시스템 구조와 행동을 명세화하였다. GIS의 UML 개념모델의 연구는 Shapefile를 모델개념으로 클래스도와 스테레오타입으로 추상화하였다. 통합된 모델인 UML을 사용하여 아키텍처와 역공 학을 중심으로 모델링하였다. 본 연구는 시스템을 구축하고 기본 형태를 제공하며, 시스템 분석/설계의 문서화를 통하여 S/W시스템의 기본 요소를 객체 또는 클래스로 파악하여 문제 영역과 해결 영역을 모델링함으로써 요구사항 변화시 적응력을 높이고 대규모 시스템에서 유지 보수들을 포함한 관리를 보다 능동적으로 관리할 수 있음을 제시할 수 있었다.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.775-779
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2002
Currently, high-resolution satellite imagery such as KOMPSAT and IKONOS has been tentatively utilized to various types of urban engineering problems such as transportation planning, site planning, and utility management. This approach aims at software development and followed applications of remotely sensed imagery to transportation geographic analysis. At first, GDPA (Gradient Direction Profile Algorithm) and main modules in it are overviewed, and newly implemented results under MS visual programming environment are presented with main user interface, input imagery processing, and internal processing steps. Using this software, road network are automatically generated. Furthermore, this road network is used to transportation geographic analysis such as gamma index and road pattern estimation. While, this result, being produced to do-facto format of ESRI-shapefile, is used to several types of road layers to urban/transportation planning problems. In this study, road network using KOMPSAT EOC imagery and IKONOS imagery are directly compared to multiple road layers with NGI digital map with geo-coordinates, as ground truth; furthermore, accuracy evaluation is also carried out through method of computation of commission and omission error at some target area. Conclusively, the results processed in this study is thought to be one of useful cases for further researches and local government application regarding transportation geographic analysis using remotely sensed data sets.
This paper proposes a robust watermarking scheme for GIS digital map by using the geometric properties of polyline and polygon, which are the fundamental components in vector data structure. In the proposed scheme, we calculate the lengths and the perimeters of all polylines and polygons in a map and cluster them to a number of groups. Then we embed the binary watermark by changing the mean of lengths and perimeters in an embedding group. For improving the safety and robustness, we permute the binary watermark through PRNS(pseudo-random number sequence) processing and embed it repeatedly in a model. Experimental results verified that our scheme has a good invisibility, safety and robustness to various geometric attacks and also our scheme needs not the original map in the extracting process of watermark.
본 연구는 부산을 중심도시로 하여 부산의 영향권에 포함될 수 있는 주변 배후지역의 범위를 파악하여 부산광역도시권을 설정하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 먼저 대도시권 설정의 기준과 기존의 부산광역도시권 설정에 관하여 논의하였다. 그리고 이러한 논의를 바탕으로 중심도시 부산과 주변지역 간의 연계성은 통근율과 역통근율 지표를, 중심도시 주변 지역들의 도시성은 농가율, 전업농가율, 인구밀도, 도시적 토지이용율 지표를 이용하여 새로운 부산광역도시권을 설정하였다. 그 결과 부산광역도시권은 부산을 중심도시로 하여 울산시, 창원시, 마산시, 진해시, 김해시, 밀양시, 양산시 등 7개 주변지역으로 구성되는 것으로 나타났다. 그리고 주변지역은 진해시, 김해시, 양산시를 포함하는 내측주변지역과 울산시, 창원시, 마산시, 밀양시를 포함하는 외측주변지역으로 구분되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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