Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.8
no.1
s.15
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pp.97-103
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2000
The main purpose of 1-1-9 Caller Location Information System is to identify and display the precise location of emergency incidents such as natural or man - made fires, medical emergencies and accidents. The state - of- the - art technologies such as Am (Automatic Number Identification), GIS(Geographical Information System) and GPS (Global Positioning System) were applied and integrated in the system for efficient and effective location identification. It displays a radius of 25M, 50M and 100M on the map after location identification. The system can also provide the shortest path to an incident location from a fire station or a fire engine. In case of a fire breakout in or near a building, the attribute information of the building, called a building attribute card, is displayed along with the map location. The system then matches the information with the fire situation and sends an alert to a responsible fire station by phone or fax in order to help promptly react to the problem. An attribute card includes the critical information of a premise such as building's location, number of stories, floor plans, capacity, construction history, indoor fire detection and Prevention facilities, etc.
MRI provides anatomical structure information with superb spatial resolution that can be utilized in clinical surgeries. Advanced image processing techniques in conjunction with the MRI-guided surgery is expected to be of great importance in brain surgeries in the near future. In this paper, we introduce an image-guided surgery technique using the stereo matching method. To perform image-guided biopsy operations, we made MRI markers, camera markers and a detection probe marker. To evaluate the accuracy of the image-guided system. we made a silicone phantom. Using the phantom and markers, we have performed MRI-guided experiments with a 1.5 Tesla MRI system. It has been verified from phantom experiments that our system has a positioning error less than 1.5%. Compared with other image guided surgery system, our system shows better positioning accuracy.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.1
no.1
s.1
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pp.193-201
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1993
In a number of areas, there are important benefits to be gained when we bring both the detection and monitoring abilities of remote sensing as well as the philosophical approach and analytic capabilities of a geographic information system to bear on a problem. A key area in the joint applications of remote sensing technology and GIS is to identify change. Whether this change is of interest for its own sake, or because the change causes us to act (for example, to update a map), remote sensing provides an excellent suite of tools for detecting change. At the same time, a GIS is perhaps the best analytic toot for quantifying the process of change. There are two alternative methods for quantifying changes. The conceptually simple approach is to un the pixel values in each of the images. This method is practical but may be too simple to identify the variety of changes in a complex scene. The common alternative is called symbolic change detection. The analyst first decides on a set of thematic categories that are important to distinguish for the application. This approach is useful only if accurate landuse/cover classifications can be obtained. Persons conducting digital change detection must be intimately familiar with the environment under study, the quality of the data set and the characteristics of change detection algorithms. Also, much work remains to identify optimum change detection algorithms for specific geographic areas and problems.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.15
no.6
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pp.1089-1098
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2020
In this study, we propose a method to detect red tide Cochlodinium Polykrikoide using by machine learning and geostationary marine satellite images. To learn the machine learning model, GOCI Level 2 data were used, and the red tide location data of the National Fisheries Research and Development Institute was used. The machine learning model used logistic regression model, decision tree model, and random forest model. As a result of the performance evaluation, compared to the traditional GOCI image-based red tide detection algorithm without machine learning (Son et al., 2012) (75%), it was confirmed that the accuracy was improved by about 13~22%p (88~98%). In addition, as a result of comparing and analyzing the detection performance between machine learning models, the random forest model (98%) showed the highest detection accuracy.It is believed that this machine learning-based red tide detection algorithm can be used to detect red tide early in the future and track and monitor its movement and spread.
Satellite imaging is an effective supplementary data source for detecting and verifying nuclear activity. It is also highly beneficial in regions with limited access and information, such as nuclear installations. Time series analysis, in particular, can identify the process of preparing for the conduction of a nuclear experiment, such as relocating equipment or changing facilities. Differences in the semantic segmentation findings of time series photos were employed in this work to detect changes in meaningful items connected to nuclear activity. Building, road, and small object datasets made of KOMPSAT 3/3A photos given by AIHub were used to train deep learning models such as U-Net, PSPNet, and Attention U-Net. To pick relevant models for targets, many model parameters were adjusted. The final change detection was carried out by including object information into the first change detection, which was obtained as the difference in semantic segmentation findings. The experiment findings demonstrated that the suggested approach could effectively identify altered pixels. Although the suggested approach is dependent on the accuracy of semantic segmentation findings, it is envisaged that as the dataset for the region of interest grows in the future, so will the relevant scope of the proposed method.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.17
no.6
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pp.1249-1258
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2022
Marine debris is defined as a substance that is intentionally or inadvertently left on the shore or is introduced or discharged into the ocean, which has or is likely to have a harmful effect on the marine environments. In this study, the detection of marine debris and the analysis of the amount of change on marine debris were performed using the object detection method for an efficient method of identifying the quantity of marine debris and analyzing the amount of change. The study area is Yuho Mongdol Beach in the northeastern part of Geoje Island, and the amount of change was analyzed through images collected at 15-minute intervals for 32 days from September 12 to October 14, 2022. Marine debris detection using YOLOv5x, a one-stage object detection model, derived the performance of plastic bottles mAP 0.869 and styrofoam buoys mAP 0.862. As a result, marine debris showed a large decrease at 8-day intervals, and it was found that the quantity of Styrofoam buoys was about three times larger and the range of change was also larger.
Since the radar satellite missions such as TerraSAR-X and COSMO-SkyMed were launched in 2007, the spatial resolution of spaceborne SAR(Synthetic Aperture Radar) images reaches about 1 meter at spotlight mode. In 2011, the first Korean SAR satellite, KOMPSAT-5, will be launched, operating at X-band with the highest spatial resolution of 1 m as well. The improved spatial resolution of state-of-the-art SAR sensor suggests expanding InSAR(Interferometric SAR) analysis in urban monitoring. By the way, the shadow and layover phenomena are more prominent in urban areas due to building structure because of inherent side-looking geometry of SAR system. Up to date the most conventional algorithms do not consider the return signals at the frontage of building during InSAR phase and SAR intensity simulation. In this study the new algorithm introducing multi-scattering in layover region is proposed for phase and intensity simulation, which is utilized a precise LIDAR DSM(Digital Surface Model) in urban areas. The InSAR phases simulated by the proposed method are compared with TerraSAR-X spotlight data. As a result, both InSAR phases are well matched, even in layover areas. This study will be applied to urban monitoring using high resolution SAR data, in terms of change detection and displacement monitoring at the scale of building unit.
In the information communication technology, it is world-widely apparent that trend movement from internet web to smartphone app by users demand and developers environment. So it needs kinds of appropriate technological responses from geo-spatial domain regarding this trend. However, most cases in the smartphone app are the map service and location recognition service, and uses of geo-spatial contents are somewhat on the limited level or on the prototype developing stage. In this study, app for extraction of corner point features using geo-spatial imagery and their linkage to database system are developed. Corner extraction is based on Harris algorithm, and all processing modules in database server, application server, and client interface composing app are designed and implemented based on open source. Extracted corner points are applied LOD(Level of Details) process to optimize on display panel. Additional useful function is provided that geo-spatial imagery can be superimposed with the digital map in the same area. It is expected that this app can be utilized to automatic establishment of POI (Point of Interests) or point-based land change detection purposes.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.18
no.4
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pp.145-157
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2015
In 2015, drought was at the worst stage of devastation in Soyanggang Dam watershed. The purpose of this study is to trace the drought area around Soyanggang dam watershed by using Terra MODIS image because it has the ability of spatio-temporal dynamics. The MODIS indices, which included the enhanced vegetation index (NDVI), were extracted from MODIS product MOD13 16-day composite datasets with a spatial resolution of 250m from 2010.01.01 to 2015.06.30. We found that application of Vegetation Condition Index (VCI) and Standardized Vegetation Index (SVI) was suitable for monitoring the drought area. The result can be used to acquire the drought data scattered and demonstrate the potential for the use of MODIS data for temporal and spatial detection of drought effects.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.2
no.2
s.4
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pp.131-142
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1994
Generally, there are two methods which generates the base map of Geo-Spatial Information System(GSIS). one is the digitizing of existing map, and the other is the analytical plotting method editing data acquired by sensors using computers. But the analytical plotting method and method of the digitizing of existing map is technically complex and has the disadvantages in the costs and time. The subject region of study(the Kwangyang province), was photographed by aircraft, and photographing scale was 1/6,000. Then this area was divided into two specific regions, the residential area, and the agricultural area. In this study, we developed the algorithm that generated base map of database in GSIS from the aerial photo. This algorithm is as followed. First, the digital aerial photos were generated using these aerial photos. Second, these digital aerial photos were enhanced by implementing the histogram equalization. Third, the objects of the enhanced images were extracted by implementing thresholding and edged detection techiques of image segmentation. Finally, these images could be used to updated the base map of database in GSIS. The result obtained from this study showed that method used by this study were more efficient than existing method in costs and time.
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