In this paper, the purpose is to create a standard of AI training dataset type for commercial space design. As the market size of the field of space design continues to increase and the time spent increases indoors after COVID-19, interest in space is expanding throughout society. In addition, more and more consumers are getting used to the digital environment. Therefore, If you identify trends and preemptively propose the atmosphere and specifications that customers require quickly and easily, you can increase customer trust and conduct effective sales. As for the data set type, commercial districts were divided into a total of 8 categories, and images that could be processed were derived by refining 4,009,30MB JPG format images collected through web crawling. Then, by performing bounding and labeling operations, we developed a 'Dataset for AI Training' of 3,356 commercial space image data in CSV format with a size of 2.08MB. Through this study, elements of spatial images such as place type, space classification, and furniture can be extracted and used when developing AI algorithms, and it is expected that images requested by clients can be easily and quickly collected through spatial image input information.
This paper describes the SAR geocoding module, which is the sub-module of a IRHIS ('Integrated RS s/w for High resolution satellite ImageS'): package of 'Development of High Resolution Satellite Image Processing Technique' project in Electronics and Telecommunications Research Institute (ETRI). The function of this module is following. 1) Orbit Type : ERS1/ERS2, RADARSAT 2) Data Format : SAR CEOS Format(Single Look Complex) 3) Function: - Geocode : Generate a map projected SAR image based on only orbit information - Orthorectify: Generate a rigorous geocoded SAR image with a DEM information In this paper, we briefly describe the algorithm that is adopted to the functions, and component architecture.
지리 정보 시스템(GIS; Geographical Information System)은 하드웨어, 소프트웨어, 데이터, 사람, 그리고 메소드로 구성된다. 이중 데이터는 GIS 의 가장 중요한 요소 중 하나이다. 본 논문에서는 GIS 개발자들에 의해 개척되고 있는 최신의 기술인 인터넷 GIS에서 공간 데이터의 효율적 사용을 위한 공간 객체 표현, 저장 및 전송을 위한 파일 포맷인 HVF를 개발하였다. 본 논문에서는 먼저 HVF의 문법을 정의하고, API를 통한 HVF 생성을 위해 헤드섹션 생성모듈과 메인섹션 생성모듈을 구현하였다. 그리고 HVF를 여러 응용 분야에서 데이터의 공유가 가능한 자료 구조의 형태로 변환하기 위해 HVF를 위한 공간객체 변환기를 개발하였다. 이를 위해 변환기를 구성하는 3개의 단위 모듈인 파일 처리 모듈, HVF 수입 모듈, 그리고 HVF 수출 모듈들을 설계 및 구현하였다. 특히, 인터넷 GIS를 위해 개발된 HVF는 네트워크의 트래픽을 감소하기 위한 공간 데이터의 크기와 이용 효율을 위한 한글 처리에 대해 고려 하였다.
기존의 유선 환경기반의 GIS 솔루션으로 무선 환경에서 서비스를 하기에는 제한된 통신 속도, 처리속도, 화면 사이즈 등의 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 GIS 개발자들에 의해 개척되고 있는 최신의 기술인 모바일 지도 서비스에서 공간 데이터의 효율적 사용을 위한 공간 객체 표현, 저장 및 전송을 위한 파일 포맷인 MVF를 개발하였다. 본 논문에서는 먼저 MVF의 문법을 정의하고, API를 통한 MVF 생성을 위해 헤드섹션 생성모듈과 메인섹션 생성모듈을 구현하였다. 특히, 모바일 지도 서비스를 위해 개발된 MVF는 네트워크의 트래픽을 감소하기 위한 공간 데이터의 크기와 이용 효율을 위한 한글 처리에 대해 고려하였다.
이 논문에 설계된 데이터제공자는 2차원과 3차원 공간 데이터 및 시간 데이터를 저장, 검색할 수 있도록 설계되었다. 데이터제공자 시스템은 이미 수집, 구축된 2차원 및 3차원 공간 데이터를 특정 지리정보시스템에 종속적인 형태로 수정하거나 변환해야하는 추가적인 작업을 생략할 수 있도록 표준 인터페이스를 제공한다. 이 시스템은 다양한 GIS 또는 소프트웨어들이 동일한 방법으로 3차원 공간 데이터와 시간 정보에 접근할 수 있도록 메타정보를 관리하고 데이터베이스와 연결하는 데이터제공자 컴포넌트와 데이터소비자를 위해 3차원 혹은 시간차원이 포함된 GIS 데이터에 대한 인덱스 관리와 공간 연산을 담당하는 데이터접근자 컴포넌트를 포함한다. 이 3차원 데이터제공자 시스템은 다양한 3차원 공간 연산과 분석기능을 제공한다.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.145-150
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2002
Web GIS (Geographic Information Systems) service systems provide the various GIS services of analyzing and displaying the spatial data with friendly user-interface. These services are expanding the business domain and many users want to access the distributed various spatial data. But, it is difficult to access diverse data sources because of different spatial data format and data access methods. In this paper, we design and implement web GIS services based on the inter-operability and GML (Geography Markup Language) of OGC(Open GIS Consortium) in web distributed environment. Inter-operability provides unique accessing method to distributed data sources based on OLE DB technology of Microsoft. In addition, GML support web GIS services based on XML. We design these GIS services as components using UML (Unified Modeling Language) of an object-oriented modeling language for specifying, visualizing, constructing, and documenting the artifacts of software system. In addition, they also were developed in object-oriented computing environment, and it provides the interoperability, language-independent, easy developing environment as well as re-usability.
효율적으로 데이터를 관리, 분석, 유지하기 위해서는 각 시스템의 목적에 맞는 데이터 모델이 필요하다. 데이터 모델에 따라 해당하는 활용 시스템의 활용 범위가 결정되며, 각각의 활용 시스템에 맞는 데이터 모델이 개발되고 있는 상황이다. GIS 분야에서도 각 GIS 응용시스템에 맞는 다양한 공간정보 데이터 모델들이 개발 되었으며, 제공하고자 하는 서비스에 따라 공간정보 데이터 모델이 만들어지고 있다. 어플리케이션의 효율적인 활용을 위해서는 공간정보 데이터의 정확성과 최신성등이 중요하지만 특히 공간정보 데이터 구조를 만드는 데이터 모델링이 중요하다. 그러므로 본 연구는 1)국내외 공간정보 데이터 모델의 공간정보를 표현하는데 있어 기하학적 모델, 위상학적 모델과 3차원 공간정보 가시화 방법 등의 항목별로 비교하고 2)각각의 데이터 구조를 분석하여 데이터 모델의 특징을 비교한다. 마지막으로 3)공간정보 데이터 모델을 선정하여 정량적인 분석을 통해 데이터 구조에 따른 특징을 분석한다.
With the recent advancement of surveying and technology, the spatial data acquisition rates and precision have been improved continually. As the updates of spatial data are rapid, and the size of data increases in line with the advancing technology, the LOD (Level of Detail) algorithm has been adopted to process data expressions in real time in a streaming format with spatial data divided precisely into separate steps. The existing GRID analysis utilizes the single DEM, as it is, in examining and analyzing all data outside the analysis area as well, which results in extending the analysis time in proportion to the quantity of data. Hence, this study suggests a method to reduce analysis time and data throughput by acquiring and analyzing DEM data necessary for GRID analysis in real time based on the area of analysis and the level of precision, specifically for streaming DEM data, which is utilized mostly for 3D geographic information service.
Web 2.0 패러다임에서 사용자는 웹에 접속함으로써 개인용 컴퓨터에서 특정 어플리케이션을 실행하는 것과 같이 동일한 기능을 수행할 수 있다. 이와 같이 플랫폼으로서의 웹을 위해서는 웹 상에서 다양한 자원과 어플리케이션들 간에 서로 데이터를 교환하고 공유할 수 있는 웹 기반 자료 포맷이 필요하다. 문자형 정보에 대한 JSON은 Javascript로 직접 처리가 가능한 실용성을 강조한 포맷이므로 기존의 XML 유형 데이터는 JSON 포맷을 포함하는 태그 처리가 가능하다. 그러나 지 공간정보를 다루는 GeoJSON은 현재 개발 진행중이고 표준화 초기 단계이므로 현 단계에서의 적용성에는 제한점들이 있고 이를 다룰 수 있는 툴이나 공개 프로그램도 그리 많지 않은 상황이다 따라서 공간 웹 서비스 개발에서 웹 서비스 간의 지공간자료 전송 및 상호 교환 목적으로 GeoJSON 포맷을 적용하기 위해서는 직접 GeoJSON Parser를 구현하거나 이와 같은 기능을 부분 지원되는 서버 기반의 공개 소스를 이용하는 것이 바람직하다. 본 연구에서는 공개형 웹 매핑 API인 Google Maps API와 Openlayers 라이브러리 API를 이용한 설계 및 구현을 통하여 지공간 정보 웹 서비스에서 GeoJSON을 웹 기반 공간 정보 자료 포맷으로 활용할 수 있는 기반 연구를 수행하고 향후 확장 가능성을 검토하였다.
The traditional crop productivity simulations based on crop models are normally site-specific. To simulate regional crop productivity, the spatial crop model is developed in this study by integrating Geographical Information System (GIS) with Erosion Productivity Impact Calculator (EPIC) model. The integration applied a loose coupling approach. Data are exchanged using ASCII or binary data format between GIS and EPIC model without a common user interface. The spatial EPIC model is conducted to simulate the average corn and wheat productivity of 1980s in North China. The results show that the simulation accuracy of the spatial EPIC model is acceptable. The simulation accuracy can be improved by using the detailed crop management information, such as irrigation, fertilizer and tillage schedule.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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