The propose of this study is to analyze the optimum spatial resolution of the urban spatial thermal environment structure and to evaluate of the possibility detection using aerial photographs and thermal satellite images. The proper techniques of the optimum spatial resolution for the urban spatial thermal environment structure were analyzed. Thermal infrared satellite image of Seoul city were used for the change rate of surface temperature variation and suggested to the spatial extent and effects of urban surface characteristics and spatial data was interpreted as regions. To extract the surface temperature, Landsat thermal infrared satellite image compared with an automatic weather station data and in the field of the measured temperature and surface temperature by thermal environment affects, the spatial domain has been verified. The surface temperature of the satellite images to extract after adjusting surface temperature isotherms were constructed. The changes in surface temperature from 2008 to 2012 the average surface temperature observation images of changing areas were divided into space. The results of this study are as follows: Through analysis of satellite imagery, Seoul city surface temperature change due to extraction comfort indices were classified into four grades. The comfort index indicative of the temperature of Gangnam-gu, $23.7{\sim}27.2(^{\circ}C)$ range and Songpagu, a $22.7{\sim}30.6(^{\circ}C)$ respectively, the surface temperature of Yeouido $25.8{\sim}32.6(^{\circ}C)$ were in the range.
Many new techniques have been adopted in HEVC (High efficiency video coding) standard, such as quadtree-structured coding unit (CU), prediction unit (PU) partition, 35 intra-mode, and so on. To reduce computational complexity, the paper proposes two optimization algorithms which include fast CU depth range decision and fast PU partition mode decision. Firstly, depth range of CU is predicted according to spatial-temporal correlation. Secondly, we utilize the depth difference between the current CU and CU corresponding to the same position of adjacent frame for PU mode range selection. The number of traversal candidate modes is reduced. The experiment result shows the proposed algorithm obtains a lot of time reducing, and the loss of coding efficiency is inappreciable.
지도를 검색하는 사용자는 특정 장소에 대한 정식 명칭보다는 자신이 알고 있는 명칭이나 일반적으로 불리어지는 명칭을 이용해 검색을 수행하기 때문에 원하는 장소를 찾는데 빈번히 실패하게 된다. 또한 지도의 공간검색에 있어서 대표적인 웹 지도 서비스에서는 '근처'와 '주변'이라는 공간어휘를 가지고 공간상 인접 장소를 탐색하는데 2km 이상 떨어진 장소까지 검색되어 원하지 않는 위치의 장소 정보를 제공하기도 한다. 본 연구에서는 SNS 중 트위터를 이용하여 POI 데이터를 추출하고, 기구축되어 있는 기존POI로부터 공간관계를 구축해 사람이 인지할 수 있는 공간범위를 산정하였다. 그 결과, 다양한 장소 명칭을 획득하여 기존 POI 데이터의 다른 이름의 명칭으로 활용할 수 있었고, 기존에 없는 새로운 POI 데이터는 POI 변화가 많은 지역을 파악하는데 활용하여 POI 데이터 구축을 위한 지역선정에 도움이 될 것으로 기대된다. 또한 공간검색에 사용될 수 있는 다양한 공간어휘와 사람이 인지할 수 있는 공간범위를 이용해 보다 효율적인 공간검색을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
Given a positive integer k as input, a spatial preference query finds the k best data objects based on the scores (e.g., qualities) of feature objects in their spatial neighborhoods. Several solutions have been proposed for spatial preference queries in Euclidean space. A few algorithms study spatial preference queries in undirected spatial networks where each edge is undirected and the distance between two points is the length of the shortest path connecting them. However, spatial preference queries have not been thoroughly investigated in directed spatial networks where each edge has a particular orientation that makes the distance between two points noncommutative. Therefore, in this study, we present a new method called ALPS+ for processing spatial preference queries in directed spatial networks. We conduct extensive experiments with different setups to demonstrate the superiority of ALPS+ over conventional solutions.
The spatial range of EIA is mainly related to landscape ecological factors such as topography, geology, animals, and plants. Problems were detected involved land, soil, noise, oscillation, the atmosphere, animals, and plants in the natural-environment. First of all, the current EIA lacks explicit spatial ranges and sections in terms of scientific exactitude and objectivity for assessment. Secondly, there are overlapping influence-area problems resulting in cumulative impacts of unit developments that accumulate. Finally, some developments have no regard for ecological and conservational value in relation to determining which effect ecological stability, and which should be regarded as Regional Ecological Resources. Therefore, this study suggests that EIA should be improved in the following manner. First, the standard classification of landscape unit for analysis should be established 10 regulate each spatial range on a wide-landscape scale. Secondly, the impacts resulting from the interaction of overlapping influence-area developments between individual development should be assessed. Third, Minimization of the of the environmental effects is needed by applying the cumulative effects to the influence-area where developments occur in the same time or in a sequence. Fourth, individual characteristics of landscape elements such as roads, rivers, and green networks need to be considered separately in the analysis. Finally, regional ecological habitats should be included in the analysis in order to achieve stable ecosystems.
본 논문은 극소 원자블록(ultra small atomic block)에 공간예측(spatial prediction)을 적용하여 프랙탈(fractal) 영상압축의 압축시간을 획기적으로 향상시키고 화질/압축률을 향상시키는 방법을 제안한다. 본 방법은 치역(range block)의 크기가 아주 작으면 아주 적은 탐색범위 내에서 변환계수(transformation parameter)들의 값을 극히 제한하더라도 유사한 정의역(domain block)을 쉽게 찾을 수 있고 변환계수들이 좋은 상호관계를 유지함을 이용하여 변환계수 예측으로 화질/압축률을 향상시킨다. 특히, 본 방법은 탐색범위를 극히 제한하기 때문에 기존의 프랙탈 압축방법들 보다 압축시간을 획기적으로 향상시킨다.
자료가 부족한 지역에서의 타당성 높은 공간 자료 해석을 위해서는 추정의 기본 자료인 공간 분포 특성에 대한 올바른 분석이 선행되어야 한다. 공간 추정과 관련해서 자료에 내재된 공간적 특성 척도로 이용 가능한 베리오그램은 자료의 공백을 보완하는 여러 추정 기법의 기초 자료로 그 이용 영역이 제한되어 있는 경향이 있었다. 이에 보다 신뢰성 있는 자료 추정을 위해서는 베리오그램 값이 갖는 의미에 대한 보다 심도 있는 분석이 필요하다. 이 연구에서는 베리오그램 값이 공간 분포 상에서 갖는 의미에 대하여 고찰하고, 베리오그램 분석을 통해 얻을 수 있는 자료의 공간 분포 특성에 대해 연구하였다. 베리오그램은 방향과 분리거리에 따른 자료간의 상관관계 정보를 제공하며, 거리에 따른 상관관계의 변화 정도에 대한 특성을 알려줄 수 있다. 이를 이용하여 베리오그램의 문턱값과 상관거리를 분석하고, 자기상관 값을 이용한 유사거리 개념을 도입하여 선형성 분석의 가능성을 검증하였으며, 화산칼데라 지역에서 획득된 중력 자료 및 자력 자료의 공간 분포 특성을 비교 분석하였다. 분석 결과, 자료의 분포 폭과 변동 폭에 따라 나타나는 중력 자료와 자력 자료의 상이한 특성 패턴을 확인할 수 있었으며, 화산칼데라 지역에서 중력 및 자력의 선형성 방향이 지형의 선형성 방향과 유사하게 나타나고 있어 중력 및 자력 이상체의 지표 연장성이 좋은 것으로 나타났다.
현재 우리 사회에서 나타나고 있는 산맥에 관한 논란은 부분적으로는 산맥 표현에 대한 연구자 혹은 교과서 사이의 불일치, 그리고 산맥의 설정 목적과 성인에 대한 지리학계의 불명확한 설명에서 그 원인을 찾을 수 있다. 이를 극복하기 위해서는 성인별로 분류된 산맥을 설정 목적, 지도 축척, 그리고 교육 목적에 따라 계층적으로 제시하는 작업이 요구된다. 이 연구에서는 한반도의 복잡한 산지분포를 설명하는 개념을 산맥(mountain ranges)과 산줄기(mountain ridges)로 구분하여 사용할 것을 주장하였다. 새롭게 제안하는 산맥도에서는 산지의 분포를 결정하는 지반운동과 삭박작용의 공간적인 특성을 적절하게 반영하고자 하였다. 그 결과 7개의 1차 산맥과 8개의 2차 산맥 등 모두 15개의 산맥을 제안하였다. 새 산맥도에서는 기존의 산맥 중에서 적유령산맥, 모향산맥, 멸악산맥, 마식령산맥 등이 제외되었다. 제외된 산맥들은 모두 지표삭박작용이 강하게 작용하여 형성된 산지들로 공간적인 분포가 불분명하거나 설정근거가 불명확한 것들이다. 이에 반해 새롭게 추가된 1차 산맥으로는 길주-명천산맥, 양산산맥, 지리산맥이 있으며, 2차 산맥으로는 월출산맥과 북수백산맥이 있다. 기존의 산맥들의 공간적인 범위와 연속성 역시 새롭게 제안된 산맥도에서 많이 변하였다. 특히, 낭림산맥, 함경산맥, 태백산맥, 소백산맥의 경우에는 그 공간적인 범위에서 대폭적인 수정이 이루어져야 할 것이다. 그리고 기존의 산맥과 공간적인 범위는 유사하지만 새로운 명칭이 부여된 산맥으로는 백두산맥(마천령산맥), 화악산맥(광주산맥), 치악산맥(차령산맥), 내장산맥(노령산맥)등이 있다.
Jo, Hyun-Woo;Kim, Ji-Won;Lim, Chul-Hee;Song, Chol-Ho;Lee, Woo-Kyun
대한원격탐사학회지
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제34권4호
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pp.661-670
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2018
This study aims to develop a methodology of convolutional neural networks (CNNs) to produce thematic maps from remote sensing data. Optimizing the image size for CNNs was studied, since the size of the image affects to accuracy, working as hyper-parameter. The selected study area is Mt. Ung, located in Dangjin-si, Chungcheongnam-do, South Korea, consisting of both coniferous forest and deciduous forest. Spatial structure analysis and the classification of forest type using CNNs was carried in the study area at a diverse range of scales. As a result of the spatial structure analysis, it was found that the local variance (LV) was high, in the range of 7.65 m to 18.87 m, meaning that the size of objects in the image is likely to be with in this range. As a result of the classification, the image measuring 15.81 m, belonging to the range with highest LV values, had the highest classification accuracy of 85.09%. Also, there was a positive correlation between LV and the accuracy in the range under 15.81 m, which was judged to be the optimal image size. Therefore, the trial and error selection of the optimum image size could be minimized by choosing the result of the spatial structure analysis as the starting point. This study estimated the optimal image size for CNNs using spatial structure analysis and found that this can be used to promote the application of deep-learning in remote sensing.
In the traditional slope stability analysis, ignoring the spatial variability of slope soil will lead to inaccurate analysis. In this paper, the K-L series expansion method is adopted to simulate random field of soil strength parameters. Based on Random Limit Equilibrium Method (RLEM), the influence of variation coefficient and fluctuation range on reliability of soil slope supported by micro-pile is investigated. The results show that the fluctuation ranges and the variation coefficients significantly influence the failure probability of soil slope supported by micro-pile. With the increase of fluctuation range of soil strength parameters, the mean safety factor of the slope increases slightly. The failure probability of the soil slope increases with the increase of fluctuation range when the mean safety factor of the slope is greater than 1. The failure probability of the slope increases by nearly 8.5% when the fluctuation range is increased from δv=2 m to δv =8 m. With the increase of the variation coefficient of soil strength parameters, the mean safety factor of the slope decreases slightly, and the probability of failure of soil slope increases accordingly. The failure probability of the slope increases by nearly 31% when the variation coefficient increases from COVc=0.2, COVφ=0.05 to COVc=0.5, COVφ=0.2.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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