KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.9
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pp.3138-3151
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2022
Traffic safety and congestion are becoming more and more serious, especially the frequent occurrence of traffic accidents, which have caused great casualties and economic losses. Cellular Vehicle to Everything (C-V2X) can assist in safe driving and improve traffic efficiency through real-time information sharing and communication between vehicles. All vehicles communicate directly with Base Stations (BS), which will increase the base station load. And when the communicating vehicles are too far apart, too fast or there are obstacles in the communication path, the communication link can be unstable or even interrupted. Therefore, choosing an effective and reliable multi-hop relay-assisted Vehicle to Vehicle (V2V) communication can not only reduce the base station load and improve the system throughput but also expand the base station coverage and improve the communication quality of edge vehicles. Therefore, a communication area division scheme based on regular hexagon segmentation technology is proposed, a relay-assisted V2V communication mechanism is designed for the divided communication areas, and an efficient communication link is constructed by selecting the best relay node. Simulation results show that the scheme can improve the throughput of the system by nearly 55% and enhance the robustness of the V2V communication link.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.3
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pp.193-204
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2022
The 2018 Seoul Zero Pay is a policy actively promoted by the government as an economic stimulus package for small business owners and the self-employed who are experiencing economic depression due to COVID-19. However, the controversy over the effectiveness of Zero Pay continues even after two years have passed since the implementation of the policy. Zero Pay is a joint QR code mobile payment service introduced by the government, Seoul city, financial companies, and private simple payment providers to reduce the burden of card merchant fees for small business owners and self-employed people who are experiencing economic difficulties due to the economic downturn., it was attempted in the direction of economic revitalization for the return of alleyways[1]. Therefore, this study intends to draw implications for improvement measures so that the ongoing zero-pay can be further activated and the economy can be settled normally. The analysis results of this study are as follows. First, it shows the effect of increasing the income of small business owners by inducing consumption in alleyways through the economic revitalization policy of Zero Pay. Second, the issuance and distribution of Zero Pay helps to revitalize the local economy and contribute to the establishment of a virtuous cycle system. Third, stable operation is being realized by the introduction of blockchain technology to the Zero Pay platform. In terms of academic significance, the direction of Zero Pay's policies and systems was able to identify changes in the use of Zero Pay through big data analysis. The implementation of the zero-pay policy is in its infancy, and there are limitations in factors for examining the consumer image perception of zero-pay as there are insufficient prior studies. Therefore, continuous follow-up research on Zero Pay should be conducted.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.354-354
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2020
최근 기후변화로 인하여 극한 강우사상이 증가하고 있으며, 이에 대한 재해 위험도도 커지고 있는 추세이다. 서낙동강 지역에서는 부산 에코델타 스마트시티 조성사업이 2023년 완공을 목표로 개발을 진행 중이다. 부산 에코델타 스마트시티는 대저수문과 녹산수문이 각각 상/하류에 위치하고 있으며, 스마트시티가 위치한 좌안에는 평강천이 유입하고 우안에는 대감천, 예안천, 주중천, 신어천, 금천천, 조만강 및 지사천이 유입하고 있다. 스마트시티의 대저수문과 녹산수문 구간은 4월-10월 기간 동안 주변지역 농업용수 공급을 위하여 하계의 일시적인 방류를 제외하면 연중 담수가 이루어지는 전형적인 하천형 저수지의 특성을 가지고 있다. 낙동강의 홍수예보는 낙동강의 본류 구간만을 대상으로 수행하고 있으며, 스마트시티 구간은 주로 수질에 관한 연구가 수행되어 왔다. 그러나 스마트시티의 조성과 함께 서낙동강 구간의 홍수 영향 분석의 필요성이 제기되고 있으나 스마트시티 하천구간을 대상으로 한 홍수분석은 거의 수행된 바가 없다. 본 연구에서는 부산에코델타 스마트시티 구간을 대상으로 시나리오 기반의 홍수분석을 수행할 수 있는 웹기반 통합플랫폼을 개발하였다. 홍수분석에 필요한 자료는 에코델타 스마트시티 개발계획을 기반으로 단기유출모의, 하천흐름모의 및 도시유출모의를 연계하여 분석을 실시할 수 있도록 하였다. 홍수분석을 실시함에 있어 대상 하천구간의 농업용수이용, 수문조작 기준을 고려하였다. 단기유출모의는 홍수통제소의 유출분석을 위하여 사용되는 저류함수법을 적용하였으며, 하천흐름 모의는 미국 공병단에서 개발한 HEC-RAS모형을 적용하였으며, 하천흐름모형의 결과를 미국 환경청(EPA) 도시유출모형인 SWMM과 연계할 수 있도록 하였다. 대상 구간의 하천 취수량을 산정하기 위하여 일별 담수심추적법을 활용한 논 농업용수 수요량을 산정하여 반영하고, 농업용수 수요량에 따른 저수량과 수문운영 룰을 고려하였다. 또한 부산에코델타 스마트시티의 개발에 따른 상태 변화를 반영할 수 있도록 웹기반으로 사용자가 시나리오를 설정하고 각 모형의 입력자료와 매개변수를 조정할 수 있도록 하였다. 본 연구의 결과는 부산에코델타 스마트시티의 개발에 있어 홍수위험을 분석 및 평가하는데 활용될 수 있을 것으로 판단되며, 이를 활용하여 홍수에 안전한 부산에코델타 스마트시티를 만들 수 있을 것으로 기대된다.
As interactive digital signages with computer network have been increasingly popular in public space, the needs for studying content types and interactions suitable for the digital signages are emerging. In this study, we aim to find out what contents are preferred to share and how to interact in the digital signage installed in Seoul subway stations. We conduct a case study, a survey, and an in-depth interview. In the case study, we collect content types which have been communicated in public space. Among these content types, we conduct a survey to find out the preferred contents of Seoul citizens. We observe that the preferred contents differ by the age of the citizens. Specifically, 20's prefer the subjects about personal interests, 40's choose public interests and 30's prefer both types. In addition, we observe that the subjects about personal interest are relatively less preferred when people read, whereas the subjects are preferred when people write. Lastly, regarding interaction type, we find that Seoul citizens prefer touching the screen directly to using smart phone to express their empathy. The contents that people write and the number of likes will be archived as big data and analyzed so that Seoul city officers and citizens will know what people think based on age, location, and subjects.
In current society, the digital era that makes enormous amount of data, and the diversified city, the smart space, which has characteristics of creating, collecting and representing data, is appeared. After 2012, in the social media environment called hyper-connected society with wide-spread smart phone, people started to get interested in public data and big data by generalized mobile device and SNS. At first, development of forming platform of data was focused, but now, many different idea from diverse area have been suggested about data analysis and usage to visualize the space intellectualization service. To focus on the visualization process to increase the usage of this public data for ordinary people more than specialized people, this research grasps the present condition of open data and public data service from the current public data portal and considers the applicability of them. As the result of research, the analysis and application of data to ordinary people decrease the use of paper documents, and this research will help to develop the application which is fast and accurate about individual behavior and demand to utilize public data service in intellectual space.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.21
no.3
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pp.176-188
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2018
Modern urban problems are increasingly becoming a market mix that can not be solved by the power of a single department and the necessity of establishing a cooperation system based on data communication between departments is increasing. Therefore, this study analyzed Busan metropolitan city's IT projects from 2014 to 2018 in order to understand the utilization and sharing status of departmental data from the viewpoint that cooperation between departments can start from the sharing of data with high common utilization. In addition, based on the results of the FGI(Focus Group Interview) conducted for the officials of the department responsible for the informatization project, we verified the results of data status analysis. At the same time, we figured out the necessity of data link between departments through SNA(Social Network Analysis) and presented data that should be shared first in the future. As a result, most of the information systems currently use limited data only within the department that produced the data. Most of the linked data was concentrated in the information department. Therefore, this study suggested the following solutions. First, in order to prevent overlapping investments caused by the operation of individual departments and share information, it is necessary to build a small platform to tie the departments, which have high connectivity with each other, into small blocks. Second, a local level process is needed to develop data standards as an extension of national standards in order to expand the information to be used in various fields. Third, as another solution, we proposed a system that can integrate various types of information based on address and location information through application of cloud-based GIS platform. The results of this study are expected to contribute to build a cooperation system between departments through expansion of information sharing with cost reduction.
Park, Soyeon;Choi, Yoonjo;Bae, Junsu;Hong, Seunghwan;Sohn, Hong-Gyoo
Korean Journal of Remote Sensing
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v.36
no.5_3
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pp.1013-1025
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2020
Unmanned Aerial Vehicle (UAV) platform is being widely used in disaster monitoring and smart city, having the advantage of being able to quickly acquire images in small areas at a low cost. Ground Control Points (GCPs) for positioning UAV images are essential to acquire cm-level accuracy when producing UAV-based orthoimages and Digital Surface Model (DSM). However, the on-site acquisition of GCPs takes considerable manpower and time. This research aims to provide an efficient and accurate way to replace the on-site GNSS surveying with three different sources of geospatial data. The three geospatial data used in this study is as follows; 1) 25 cm aerial orthoimages, and Digital Elevation Model (DEM) based on 1:1000 digital topographic map, 2) point cloud data acquired by Mobile Mapping System (MMS), and 3) hybrid point cloud data created by merging MMS data with UAV data. For each dataset a three-dimensional positional accuracy analysis of UAV-based orthoimage and DSM was performed by comparing differences in three-dimensional coordinates of independent check point obtained with those of the RTK-GNSS survey. The result shows the third case, in which MMS data and UAV data combined, to be the most accurate, showing an RMSE accuracy of 8.9 cm in horizontal and 24.5 cm in vertical, respectively. In addition, it has been shown that the distribution of geospatial GCPs has more sensitive on the vertical accuracy than on horizontal accuracy.
The purpose of this study is to verify the effect of experiential economy factors using metaverse on the intention to accept advertisements reflecting new technologies. The subjects of this study were those located in G Metropolitan City and J Province, and those who experienced metaverse. From August 1 to September 10, 2022, 150 people participated in the survey without face-to-face. Analysis methods were frequency analysis, factor analysis, reliability analysis, correlation analysis, multiple regression analysis, and three-step mediated regression analysis. The conclusion is as follows. First, the influence of metaverse experience on advertisement acceptance intention was shown in the order of relational experience, educational experience, and escapist experience. Second, it was found that the relational and educational experiences of metaverse partially mediate metaverse usefulness and affect the advertisement acceptance intention. Third, it was found that the relational and educational experiences of the metaverse partially mediate the metaverse presence and affect the advertisement acceptance intention. Also, it was found that the metaverse's escapist experience completely mediates the metaverse's presence and affects the advertisement acceptance intention. Fourth, it was found that the escapist experience of metaverse completely mediates the ease of use of metaverse and affects the advertisement acceptance intention. It is expected that this study will contribute to the construction of a new platform in the advertising market using various platforms of metaverse.
Among smart city services, the crime and disaster prevention sector accounted for the highest 24% in 2018. The most important platform for providing real-time situation information is CCTV (Closed-Circuit Television). Therefore, it is essential to create the actual CCTV surveillance coverage to maximize the usability of CCTV. However, the amount of CCTV installed in Korea exceeds one million units, including those operated by the local government, and manual identification of CCTV coverage is a time-consuming and inefficient process. This study proposed a method to efficiently construct CCTV's actual surveillance coverage and reduce the time required for the decision-maker to manage the situation. For this purpose, first, the exterior orientation parameters and focal lengths of the pre-installed CCTV cameras, which are difficult to access, were calculated using the point cloud data of the MMS (Mobile Mapping System), and the FOV (Field of View) was calculated accordingly. Second, using the FOV result calculated in the first step, CCTV's actual surveillance coverage area was constructed with 1 m, 2 m, 3 m, 5 m, and 10 m grid interval considering the occluded regions caused by the buildings. As a result of applying our approach to 5 CCTV images located in Uljin-gun, Gyeongsnagbuk-do the average re-projection error was about 9.31 pixels. The coordinate difference between calculated CCTV and location obtained from MMS was about 1.688 m on average. When the grid length was 3 m, the surveillance coverage calculated through our research matched the actual surveillance obtained from visual inspection with a minimum of 70.21% to a maximum of 93.82%.
In this study, we propose a method to monitor the surface area of agricultural reservoirs in South Korea using Sentinel-1 synthetic aperture radar images and the deep learning model, Swin Transformer. Utilizing the Google Earth Engine platform, datasets from 2017 to 2021 were constructed for seven agricultural reservoirs, categorized into 700 K-ton, 900 K-ton, and 1.5 M-ton capacities. For four of the reservoirs, a total of 1,283 images were used for model training through shuffling and 5-fold cross-validation techniques. Upon evaluation, the Swin Transformer Large model, configured with a window size of 12, demonstrated superior semantic segmentation performance, showing an average accuracy of 99.54% and a mean intersection over union (mIoU) of 95.15% for all folds. When the best-performing model was applied to the datasets of the remaining three reservoirsfor validation, it achieved an accuracy of over 99% and mIoU of over 94% for all reservoirs. These results indicate that the Swin Transformer model can effectively monitor the surface area of agricultural reservoirs in South Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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