• 제목/요약/키워드: Spatial big data

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3차원 공간데이터 처리를 위한 차로 및 시설물 운영 관리 시스템 아키텍처 설계 연구 (A Study on the Architecture Design of Road and Facility Operation Management System for 3D Spatial Data Processing)

  • 김덕호;김성진;이정욱
    • 한국지리정보학회지
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    • 제24권4호
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    • pp.136-147
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    • 2021
  • 현재 자율주행 관련 기술은 주행의 정도를 적용하여 단계별로 발전하고 있다. 자율주행 차량이 움직이는 도로에 대한 운영 관리 기술도 자율주행 기술에 발맞춰 발전해야 하는 것은 필수적이다. 그러나 현재 도로 운영 관리의 경우 2차원 정보만을 사용하여 관리되고 있어 차로 및 시설물 정보관리, 유지 보수의 체계화된 운영 관리에 한계를 보이고 있다. 본 연구는 현재 2차원 공간데이터를 기반으로 관리하고 있는 차로 및 시설물 운영 관리 시스템을 정밀도로 지도 데이터와 실시간 빅 데이터 처리가 가능한 융합 형태의 데이터베이스를 설계하여 3차원 공간정보 기반의 운영 관리가 가능한 운영 관리 시스템 아키텍처 구성 방안을 제시하였다. 본 연구를 통해 향후 정밀도로 지도를 기반으로 한 운영 관리 시스템을 구축하여 차로 및 시설물 유지관리에 사용할 경우 시설물을 시각화하여 관리할 수 있으며, 다중 사용자의 데이터 편집 및 분석이 가능하고, 다양한 GIS S/W와 연동이 가능하며, 보안 및 백업·복구 등의 기능이 강화되어 대용량의 실시간 데이터를 효율적으로 처리할 수 있을 것으로 판단된다.

GIS/GPS based Precision Agriculture Model in India -A Case study

  • Mudda, Suresh Kumar
    • Agribusiness and Information Management
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    • 제10권2호
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    • pp.1-7
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    • 2018
  • In the present day context of changing information needs of the farmers and diversified production systems there is an urgent need to look for the effective extension support system for the small and marginal farmers in the developing countries like India. The rapid developments in the collection and analysis of field data by using the spatial technologies like GPS&GIS were made available for the extension functionaries and clientele for the diversified information needs. This article describes the GIS and GPS based decision support system in precision agriculture for the resource poor farmers. Precision farming techniques are employed to increase yield, reduce production costs, and minimize negative impacts to the environment. The parameters those can affect the crop yields, anomalous factors and variations in management practices can be evaluated through this GPS and GIS based applications. The spatial visualisation capabilities of GIS technology interfaced with a relational database provide an effective method for analysing and displaying the impacts of Extension education and outreach projects for small and marginal farmers in precision agriculture. This approach mainly benefits from the emergence and convergence of several technologies, including the Global Positioning System (GPS), geographic information system (GIS), miniaturised computer components, automatic control, in-field and remote sensing, mobile computing, advanced information processing, and telecommunications. The PPP convergence of person (farmer), project (the operational field) and pixel (the digital images related to the field and the crop grown in the field) will better be addressed by this decision support model. So the convergence and emergence of such information will further pave the way for categorisation and grouping of the production systems for the better extension delivery. In a big country like India where the farmers and holdings are many in number and diversified categorically such grouping is inevitable and also economical. With this premise an attempt has been made to develop a precision farming model suitable for the developing countries like India.

수도권 광역철도망 확충에 따른 서울 대도시권 접근도 변화: 교통카드 빅데이터를 이용한 시간거리 산출 알고리즘 및 비고정성 교통망 접근도 산출 모형의 개발과 적용 (Accessibility Changes in the Metropolitan Seoul Subway System: Time-distance Algorithms based on the T-card Big Data and an Accessibility Measurement Model for Un-fixed Transportation Networks)

  • 이금숙;박종수;정미선
    • 한국경제지리학회지
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    • 제17권1호
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    • pp.98-113
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    • 2014
  • 본 연구의 목적은 2000년대 이후 수도권 광역철도망 확충에 따른 서울 대도시권 접근성의 변화를 분석하는 것이다. 이를 위하여 수도권 광역철도망과 같이 노선의 신설이나 확충으로 지속적으로 변화하는 비고정성 교통망의 세 가지 거리비용을 중심으로 하는 접근도 산출모형을 제시한다. 특히 도시민의 통행에서 중요하게 작용하지만 자료 구득의 한계로 제한되었던 시간거리 접근도를 산출하기 위하여 교통카드 통행거래 빅데이터를 이용하여 역과 역 사이의 시간거리(time distance)산출 알고리즘을 제시한다. 수도권 지역에서 교통카드가 본격적으로 도입된 이후의 두 시점 2005년과 2011년의 동일한 조건을 가진 주중 평일 하루치 교통카드 통행자료를 이용하여 수도권 광역철도체계의 세 가지 거리비용 접근성을 산출하고 그 결과를 비교분석한다.

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Machine Learning based Prediction of The Value of Buildings

  • Lee, Woosik;Kim, Namgi;Choi, Yoon-Ho;Kim, Yong Soo;Lee, Byoung-Dai
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제12권8호
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    • pp.3966-3991
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    • 2018
  • Due to the lack of visualization services and organic combinations between public and private buildings data, the usability of the basic map has remained low. To address this issue, this paper reports on a solution that organically combines public and private data while providing visualization services to general users. For this purpose, factors that can affect building prices first were examined in order to define the related data attributes. To extract the relevant data attributes, this paper presents a method of acquiring public information data and real estate-related information, as provided by private real estate portal sites. The paper also proposes a pretreatment process required for intelligent machine learning. This report goes on to suggest an intelligent machine learning algorithm that predicts buildings' value pricing and future value by using big data regarding buildings' spatial information, as acquired from a database containing building value attributes. The algorithm's availability was tested by establishing a prototype targeting pilot areas, including Suwon, Anyang, and Gunpo in South Korea. Finally, a prototype visualization solution was developed in order to allow general users to effectively use buildings' value ranking and value pricing, as predicted by intelligent machine learning.

An Optimization Method for the Calculation of SCADA Main Grid's Theoretical Line Loss Based on DBSCAN

  • Cao, Hongyi;Ren, Qiaomu;Zou, Xiuguo;Zhang, Shuaitang;Qian, Yan
    • Journal of Information Processing Systems
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    • 제15권5호
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    • pp.1156-1170
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    • 2019
  • In recent years, the problem of data drifted of the smart grid due to manual operation has been widely studied by researchers in the related domain areas. It has become an important research topic to effectively and reliably find the reasonable data needed in the Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) system has become an important research topic. This paper analyzes the data composition of the smart grid, and explains the power model in two smart grid applications, followed by an analysis on the application of each parameter in density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) algorithm. Then a comparison is carried out for the processing effects of the boxplot method, probability weight analysis method and DBSCAN clustering algorithm on the big data driven power grid. According to the comparison results, the performance of the DBSCAN algorithm outperforming other methods in processing effect. The experimental verification shows that the DBSCAN clustering algorithm can effectively screen the power grid data, thereby significantly improving the accuracy and reliability of the calculation result of the main grid's theoretical line loss.

드론 영상으로부터 월동 작물 분류를 위한 의미론적 분할 딥러닝 모델 학습 최적 공간 해상도와 영상 크기 선정 (The Optimal GSD and Image Size for Deep Learning Semantic Segmentation Training of Drone Images of Winter Vegetables)

  • 정동기;이임평
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권6_1호
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    • pp.1573-1587
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    • 2021
  • 드론 영상은 위성이나 항공 영상보다 공간 해상도가 수배 혹은 수십 배가 높은 초고해상도 영상이다. 따라서 드론 영상 기반의 원격탐사는 영상에서 추출하고자 하는 객체의 수준과 처리해야 하는 데이터의 양이 전통적인 원격탐사와 다른 양상을 보인다. 또한, 적용되는 딥러닝(deep learning) 모델의 특성에 따라 모델 훈련에 사용되는 최적의 데이터의 축척과 크기가 달라질 수밖에 없다. 하지만 대부분 연구가 찾고자 하는 객체의 크기, 축척을 반영하는 영상의 공간 해상도, 영상의 크기 등을 고려하지 않고, 관성적으로 적용하고자 하는 모델에서 기존에 사용했던 데이터 명세를 그대로 적용하는 경우가 많다. 본 연구에서는 드론 영상의 공간 해상도, 영상 크기가 6가지 월동채소의 의미론적 분할(semantic segmentation) 딥러닝 모델의 정확도와 훈련 시간에 미치는 영향을 실험 통해 정량적으로 분석하였다. 실험 결과 6가지 월동채소 분할의 평균 정확도는 공간 해상도가 증가함에 따라 증가하지만, 개별 작물에 따라 증가율과 수렴하는 구간이 다르고, 동일 해상도에서 영상의 크기에 따라 정확도와 시간에 큰 차이가 있음을 발견하였다. 특히 각 작물에 따라 최적의 해상도와 영상의 크기가 다름을 알 수 있었다. 연구성과는 향후 드론 영상 데이터를 이용한 월동채소 분할 모델을 개발할 때, 드론 영상의 촬영과 학습 데이터의 제작 효율성 확보를 위한 자료로 활용할 수 있을 것이다.

클러스터링 기법을 이용한 수용가별 전력 데이터 패턴 분석 (Customer Load Pattern Analysis using Clustering Techniques)

  • 유승형;김홍석;오도은;노재구
    • KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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    • 제2권1호
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    • pp.61-69
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    • 2016
  • Understanding load patterns and customer classification is a basic step in analyzing the behavior of electricity consumers. To achieve that, there have been many researches about clustering customers' daily load data. Nowadays, the deployment of advanced metering infrastructure (AMI) and big-data technologies make it easier to study customers' load data. In this paper, we study load clustering from the view point of yearly and daily load pattern. We compare four clustering methods; K-means clustering, hierarchical clustering (average & Ward's method) and DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise). We also discuss the relationship between clustering results and Korean Standard Industrial Classification that is one of possible labels for customers' load data. We find that hierarchical clustering with Ward's method is suitable for clustering load data and KSIC can be well characterized by daily load pattern, but not quite well by yearly load pattern.

기계학습과 GloSea5를 이용한 장기 농업기상 예측 : 고랭지배추 재배 지역을 중심으로 (The long-term agricultural weather forcast methods using machine learning and GloSea5 : on the cultivation zone of Chinese cabbage.)

  • 김준석;양미연;윤상후
    • 디지털융복합연구
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    • 제18권4호
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    • pp.243-250
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    • 2020
  • 농작물 재배에 있어 가장 큰 위험 요소는 날씨이므로 재배지의 장기 농업 기상정보를 얻을 수 있다면 정식과 수확 시기 등을 예측할 수 있다. 따라서 체계적인 농작업을 기획하여 관리할 수 있으며 이는 농가의 안정적인 수확으로 이어질 것으로 기대한다. 본 연구는 GloSea5와 기계학습을 이용하여 효과적인 고랭지배추의 재배를 위한 장기 농업기상정보 예측 방법을 제시하였다. GloSea5는 계절예측시스템으로 최대 240일까지의 기상을 예측한다. 심층신경망과 공간랜덤포레스트를 이용하여 장기 일 평균기온을 예측한 결과 심층신경망이 공간랜덤포레스트에 비해 장기예측성능이 우수하였다. 하지만 공간랜덤포레스트는 강원도 전역의 기온을 짧은 시간에 예측하는 장점이 있다. 공간랜덤포레스트로 분석한 결과 여름철과 해발고도가 낮은 지역의 장기 일 평균기온이 잘 예측되었다.

Sustainable Smart City Building-energy Management Based on Reinforcement Learning and Sales of ESS Power

  • Dae-Kug Lee;Seok-Ho Yoon;Jae-Hyeok Kwak;Choong-Ho Cho;Dong-Hoon Lee
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제17권4호
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    • pp.1123-1146
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    • 2023
  • In South Korea, there have been many studies on efficient building-energy management using renewable energy facilities in single zero-energy houses or buildings. However, such management was limited due to spatial and economic problems. To realize a smart zero-energy city, studying efficient energy integration for the entire city, not just for a single house or building, is necessary. Therefore, this study was conducted in the eco-friendly energy town of Chungbuk Innovation City. Chungbuk successfully realized energy independence by converging new and renewable energy facilities for the first time in South Korea. This study analyzes energy data collected from public buildings in that town every minute for a year. We propose a smart city building-energy management model based on the results that combine various renewable energy sources with grid power. Supervised learning can determine when it is best to sell surplus electricity, or unsupervised learning can be used if there is a particular pattern or rule for energy use. However, it is more appropriate to use reinforcement learning to maximize rewards in an environment with numerous variables that change every moment. Therefore, we propose a power distribution algorithm based on reinforcement learning that considers the sales of Energy Storage System power from surplus renewable energy. Finally, we confirm through economic analysis that a 10% saving is possible from this efficiency.

공간정보기반의 행정경계 정비를 위한 기초연구 (A Fundamental Study on the Maintenance of Administrative Boundaries based on Spatial Information)

  • 윤지예;박홍기;최윤수;남대현
    • Spatial Information Research
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    • 제20권1호
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    • pp.47-57
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    • 2012
  • 행정경계는 지리적 지역적 범위를 표현하는 행정업무의 기반정보이다. 스마트세상이 도래한 요즈음 산업체의 다목적 활용 및 국민의 생활편의 측면에서 그 중요성이 증대되고 있으나 현재 행정구역체계의 골격인 지적공부에 정비된 경계선 간 중첩 혹은 이격문제가 내재되어 있어 정비가 시급한 상황이다. 그러나 국가가 일정한 방법 및 절차의 공시 없이 행정경계를 일괄 정비 등록할 경우, 각 지자체 및 관할부서 간의 갈등을 야기할 우려가 있다. 따라서 행정경계 갈등의 사전 예방과 원활한 정비를 위해서는 합리적인 행정경계 정비방안이 우선 마련되어야 한다. 본 연구에서는 실제적 정비업무 시 활용이 가능하도록 행정경계 정비방안과 정비절차를 제시하였다. 이를 위하여 행정경계의 개념과 특성, 연혁과 현황 고찰 및 현황에 내재된 문제점을 파악한 후 현장답사를 수행하였으며, 현장결과를 기반으로 시사점을 도출하였다. 이후, 합리적으로 행정경계를 확인 정비할 수 있도록 다양한 공간정보자료의 활용, 이해관계자의 참여, 인접 구(區)간 행정경계 정비안을 제시하였다. 이로써, 현행 행정경계 정보의 불일치성을 해소하고, 합리적 행정경계의 정비가 가능할 것으로 사료된다. 또한, 향후 지적 재조사사업에 있어서 본 정비 방안의 활용이 가능할 것으로 판단된다.