GIS는 속성자료와 관련하여 공간자료를 다루는데 강력한 수단이다. 그러나 GIS는 동적인 계획문제(dynamic planning problems)를 다루는데 있어서 분석기능과 인터페이스기능이 부족하다. 의사결정지원 체계(Decision Support Systems: DSS)는 그래픽사용자인터페이스(Graphic User Interface: GUI)기능, 모델링기능과 데이터베이스기능을 제공하여 GIS의 부족한 면을 보완한다. DSS의 새로운 분류인 공간의사 결정지원체계(Spatial Decision Support Systems: SDSS)는 공간차원의 문제를 취급할 시 표현기능, 기본적인 분석기능, 그리고 공간, 비공간자료 취급기능과 같은 GIS의 기능과 그래픽사용자인터페이스기능, 모델링기능, 그리고 데이터베이스기능과 같은 DSS의 기능을 통합한다. 계획지원체계(Planning Support Systems: PSS)는 SDSS의 기능에 더 진보된 공간분석기능과 시간기능을 추가한다. 이 연구에서는 GIS, 가치공학(value engineering: VE), 그리고 생애주기비용(life cycle costing: LCC)에 의한 토지이용계획에 따른 상수도관망의 용량확장을 위한 PSS의 구축에 초점을 맞추고자 한다. 이러한 PSS는 토지이용계획에 따른 상수도 필요량을 공급하고 도시성장 규제를 위한 일련의 용량확장대안을 작성하고 도시성장에 연관되는 상수도관망의 투자에 관한 문제를 다룬다.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.128-132
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2002
One of the fundamental components important to the analysis of spatial objects is to represent topological relationships between spatial features. Users of geographic information systems retrieve a lot of objects from spatial database and analyze their condition by means of topological relationships. The existing methods that represent these relationships have the disadvantage that they have limited information in $R^2$. In this paper, we represent and define the topological relationships between 3-dimensional spatial objects using the several representing methods of 2-dimensional features. We use the diverse representing methods, which include the 4-, 9-intersection, dimension extended and calculus-based method. Furthermore, we discuss OGC's topological relationships and operators for 3-dimensional spatial data.
A spatial object changes its states over time. However, existing spatial and temporal database systems cannot fully manage time-varying data with both spatial and non-spatial attributes. To overcome this limitation, we present a framework for spatio-temporal databases that can manage all time-varying historical information and integrate spatial and temporal relationship operators into the select statement in SQL3. For the purpose of our framework, we define three referencing macros and a history aggregate operator and classify the existing spatial and temporal relationship operators into three groups: exclusively spatial relationship operators, exclusively temporal relationship operators, and spatio-temporal common relationship operators. Finally, we believe the integration of spatial and temporal relationship operators into SQL3 will provide a useful framework for the history management of time-varying spatial objects in a uniform manner.
이 논문은 대용량의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 통행패턴을 찾아내는 데이터 마이닝 방법의 개발에 초점을 두었으며, 결과로 도출된 통행패턴의 공간적 특징과 시점 간 차이를 분석하였다. 특히 대용량 데이터베이스에서 요구하는 지식을 효과적으로 발굴해 내는 순회 패턴 탐사법을 원용하여 통행패턴분석에 적절한 데이터 마이닝 알고리즘을 개발하여 2004년 이후 2006년 까지 3개년의 하루 교통카드 자료에 적용하였다. 또한 통행 순차 데이터베이스에서 오전 출근 시간대, 낮 시간대, 저녁 퇴근 시간대의 출발 정류장과 도착 정류장에 대한 통행 수요를 산출하여 시간대별 통행패턴의 공간 특징을 분석하였다.
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.
멀티미디어 데이타베이스에서 이미지를 검색하기 위해 공간관계를 이용하는 것은 비주얼한 인터페이스 시스템을 통해서 효율적으로 수행할 수 있다. 시스템에서 이미지의 객체들은 2D 스트링으로 표현되고, 이것은 이미지 내의 객체를 추상화 하는 방법으로 객체의 심볼릭 프로젝션을 통해서 생성된다. 그러나 2D 스트링 표현기법을 이용한 이미지 객체간의 공간관계는 정확하지 않기 때문에 3D 이미지를 검색할 때 정확도가 떨어진다. 이러한 문제점을 해결하기위해 본 논문에서는 3D 이미지를 위한 공간 연산자를 이용한 공간관계를 제안하고, 이미지의 공간관계에서 중복되는 부분을 제거하기 위해 여러 가지 추론규칙을 이용한다. 이러한 규칙을 기반으로 하는 추론기법은 내용을 이용해 이미지를 검색할 때 질의 처리 시스템에서 사용되고, 기존의 방법보다 정확도와 융통성이 높다.
Lee Yang Koo;Jung Young Jin;Park Mi;Kim Hak Cheol;Lee Chung Ho;Ryu Keun Ho
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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pp.337-340
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2005
Context-awareness techniques in ubiquitous computing environment provide various services to users who need to get information via the analysis of collected information from sensors in a spatial area. Context-awareness has been increased in ubiquitous computing and is applied to many different applications such as disaster management system, intelligent robot system, transportation management system, shopping management system, and digital home service. Many researches have recently focused on services that provide the appropriate information, which are collected from Internet by different kinds of sensors, to users according to context of their surrounding environment. In this paper, we propose an abstraction model to manage the large-scale contextual information and their metadata which are collected from different kinds of in-situ sensors in a spatial area and are presented them on the web. This model is composed of the modules expressing functional elements of sensors using sensorML(Sensor Model Language) based on XML language and the modules managing contextual information, which is transmitted from the sensors.
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 is to apply and verify of logistic regression at Janghung, Korea, using a Geographic Information System (GIS). Landslide locations were identified in the study area from interpretation of IRS satellite images, field surveys, and maps of the topography, soil type, forest cover, geology and land use were constructed to spatial database. The factors that influence landslide occurrence, such as slope, aspect and curvature of topography were calculated from the topographic database.13${\times}$1ure, material, drainage and effective soil thickness were extracted from the soil database, and type, diameter and density of forest were extracted from the forest database. Land use was classified from the Landsat TM image satellite image. As each factor's ratings, the logistic regression coefficient were overlaid for landslide susceptibility mapping. Then the landslide susceptibility map was verified and compared using the existing landslide location. The results can be used to reduce hazards associated with landslides management and to plan land use and construction.
The weight-of-evidence model one of the Bayesian probability model was applied to the task of evaluating landslide susceptibility using GIS. Using the location of the landslides and spatial database such as topography, soil, forest, geology, land use and lineament, the weight-of-evidence model was applied to calculate each factor's rating at Boun area in Korea where suffered substantial landslide damage fellowing heavy rain in 1998, The factors are slope, aspect and curvature from the topographic database, soil texture, soil material, soil drainage, soil effective thickness, and topographic type from the soil database, forest type, timber diameter, timber age and forest density from the forest map, lithology from the geological database, land use from Landsat TM satellite image and lineament from IRS satellite image. Tests of conditional independence were performed for the selection of the factors, allowing the 43 combinations of factors to be analyzed. For the analysis, the contrast value, W$\^$+/and W$\^$-/, as each factor's rating, were overlaid to map laudslide susceptibility. The results of the analysis were validated using the observed landslide locations, and among the combinations, the combination of slope, curvature, topographic, timber diameter, geology and lineament show the best results. The results can be used for hazard prevention and planning land use and construction
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[게시일 2004년 10월 1일]
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