Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.12
no.1
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pp.81-95
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2009
The CDB(Constraint Database) model is a new paradigm for massive spatial data processing such as GIS(Geographic Information System). This paper will identify the limitation of the schema structure and query processing through prior spatial database research and suggest more efficient processing mechanism of constraint data model. We presented constraint model concept, presentation method, and the examples of query processing. Especially, we represented TIN (Triangulated Irregular Network) as a constraint data model which displays the height on a plane data and compared it with prior spatial data model. Finally, we identified that we were able to formalize spatial data in a simple and refined way through constraint data modeling.
This paper addresses the use of directional textural information for connecting road segments. In urban scene, some roads are occluded by buildings, casting shadow of buildings, trees, and cars on streets. Automatic extraction of road network from remotely sensed high resolution imagery is generally hindered by them. The results of automatic road network extraction will be incomplete. To overcome this problem, several perceptual grouping algorithms are often used based on similarity, proximity, continuation, and symmetry. Roads have directions and are connected to adjacent roads with certain angles. The directional information is used to guide road fragments connection based on roads directional inertia or characteristics of road junctions. In the primitive stage, roads are extracted with textural and direction information automatically with certain length of linearity. The primitive road fragments are connected based on the directional information to improve the road network. Experimental results show some contribution of this approach for completing road network, specifically in urban area.
Aiming at the problem of complex feature extraction and low accuracy in human action recognition, this paper proposed a network structure combining batch normalization algorithm with GoogLeNet network model. Applying Batch Normalization idea in the field of image classification to action recognition field, it improved the algorithm by normalizing the network input training sample by mini-batch. For convolutional network, RGB image was the spatial input, and stacked optical flows was the temporal input. Then, it fused the spatio-temporal networks to get the final action recognition result. It trained and evaluated the architecture on the standard video actions benchmarks of UCF101 and HMDB51, which achieved the accuracy of 93.42% and 67.82%. The results show that the improved convolutional neural network has a significant improvement in improving the recognition rate and has obvious advantages in action recognition.
The aim of this study is to cross-validate of spatial probability model, artificial neural network at Boun, Korea, using a Geographic Information System (GIS). Landslide locations were identified in the Boun, Janghung and Youngin areas from interpretation of aerial photographs, field surveys, and maps of the topography, soil type, forest cover and land use were constructed to spatial data-sets. The factors that influence landslide occurrence, such as slope, aspect and curvature of topography, were calculated from the topographic database. Topographic type, texture, material, drainage and effective soil thickness were extracted from the soil database, and type, diameter, age and density of forest were extracted from the forest database. Lithology was extracted from the geological database, and land use was classified from the Landsat TM image satellite image. Landslide susceptibility was analyzed using the landslideoccurrence factors by artificial neural network model. For the validation and cross-validation, the result of the analysis was applied to each study areas. The validation and cross-validate results showed satisfactory agreement between the susceptibility map and the existing data on landslide locations.
The aim of this study was to analyze limestone deposits potential using an artificial neural network and a Geographic Information System (GIS) environment to identify areas that have not been subjected to the same degree of exploration. For this, a variety of spatial geological data were compiled, evaluated and integrated to produce a map of potential deposits in the Gangreung area, Korea. A spatial database considering deposit, topographic, geologic, geophysical and geochemical data was constructed for the study area using a GIS. The factors relating to 44 limestone deposits were the geological data, geochemical data and geophysical data. These factors were used with an artificial neural network to analyze mineral potential. Each factor’s weight was determined by the back-propagation training method. Training area was applied to analyze and verify the effect of training. Then the mineral deposit potential indices were calculated using the trained back-propagation weights, and potential map was constructed from GIS data. The mineral potential map was then verified by comparison with the known mineral deposit areas. The verification result gave accuracy of 87.31% for training area.
Since users who search maps conduct their searching using the name they already know or is commonly called rather than formal name of a specific place, they tend to fail to find their destination. In addition, in typical web map service in terms of spatial searching of map. Location information of unintended place can be provided because when spatial searching is conducted with the vocabulary 'nearby' and 'in the vicinity', location exceeding 2 km from the current location is searched altogether as well. In this research, spatial range that human can perceive is calculated by extracting POI date with the usage of twitter data of SNS, constructing spatial relations with existing POI, which is already constructed. As a result, various place names acquired could be utilized as different names of existing POI data and it is expected that new POI data would contribute to select places for constructing POI data by utilizing to recognize places having lots of POI variation. Besides, we also expect efficient spatial searching be conducted using diverse spatial vocabulary which can be used in spatial searching and spatial range that human can perceive.
Jo, Myung-Hee;Lee, Myung-Bo;Lee, Si-Young;Kim, Joon-Bum;Kwon, Bong-Kyum;Heo, Young-Jin
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.7
no.2
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pp.78-86
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2004
Recently GPS and mobile GIS technologies based on LBS(location based service) have played an important role as DSS(decision supporting system) for domestic forest fire extinguishment policies. In this study forest fire extinguishments information management system based on mobile GIS technique was designed to seize the exact location on wireless network so that it helps to guide the safe and efficient extinguishments affairs and provide the extinguishments environment toward ground fighting teams and the central forest government in real time. Moreover, possibly to operate this system, the foundation technologies by the name of '.gci' such as the spatial data compression method, the spatial data transmission method over wireless network and the spatial analysis interface on PDA should be mainly considered. Especially, in this study the spatial data compression method having high compression rate from 51% to 62% for each polygon, line, and point data, without the loss of data was developed.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.24
no.4
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pp.115-123
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2016
The road name address system has been in effect in Korea since 2012. However, the existing address system is still being used in many fields because of the difference between the spatial awareness of people and the road name address system. For the spatial awareness based on the road name address system, various spatial datasets in daily life should be referenced by the road names. The goal of this paper is to link the road name address system with the wayfinding process, which is closely related to the spatial awareness. To achieve our goal, we designed and implemented a geometric matching method for spatial data sets. This method generates network neighborhoods from road objects in the 'road name address map' and the 'pedestrian network data'. Then it computes the geometric similarities between the neighborhoods to identify corresponding road name for each object in the network data. The performance by F0.5 was assessed at 0.936 and it was improved to 0.978 by the manual check for 10% of the test data selected by the similarity. By help of our method, the road name address system can be utilized in the wayfinding services, and further in the spatial awareness of people.
With the rapid evolution of communication technology, it became possible to overcome the spatial and temporal limitations faced by humans to some extent. Furthermore, the quality of personal life was revolutionized with the emergence of the personal communication device commonly known as the smart phone. In terms of defense networks, however, due to restrictions from the military and security perspectives, the use of smart phones has been prohibited and controlled in the army; thus, they are not being used for any defense strategy purposes as yet. Despite the current consideration of smart phones for military communication, due to the difficulties of network configuration and the high cost of the necessary communication devices, the main tools of communication between soldiers are limited to the use of flag, voice or hand signals, which are all very primitive. Although these primitive tools can be very effective in certain cases, they cannot overcome temporal and spatial limitations. Likewise, depending on the level of the communication skills of each individual, communication efficiency can vary significantly. As the term of military service continues to be shortened, however, types of communication of varying efficiency depending on the levels of skills of each individual newly added to the military is not desirable at all. To address this problem, it is essential to prepare an intuitive network configuration that facilitates use by soldiers in a short period of time by easily configuring the strategy network at a low cost while maintaining its security. Therefore, in this article, the author proposes a Zigbee-based local strategic network by using Opnet and performs a simulation accordingly.
The Spatial information research institute of the LX Korea land and geospatial informatix corporation manages infrastructure for the LX global navigation satellite system (GNSS), which comprises 30 monitoring stations nationwide. Since 2014, it has conducted network real-time kinematic (RTK) tests using the master-auxiliary concept (MAC). This study introduces the infrastructure of LX GNSS and presents the results of a performance analysis of the LX RTK service. The analysis was based on a total of 25 cadastral topographic control points in Jeonju, Seoul, and Incheon. For each point, performance was measured over one observation, two repeated observations, and five repeated observations. The measurements obtained from LX MAC and the VRS of the National Geographic Information Institute were compared with the announced coordinates derived from cadastral topographic control points. As a result, the two systems were found to have similar performance with average error and standard deviation differing only by 1 to 2 cm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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