International Journal of Advanced Culture Technology
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제11권2호
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pp.381-388
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2023
Small-scale environmental impact assessments have limitations in terms of survey duration and evaluation resources, which can hinder the assessment and analysis of the current situation. In this study, we propose the use of drone technology during the environmental impact assessment process to supplement these limitations in the current situation analysis. Drone photography can provide rapid and accurate high-resolution images, allowing for the collection of various information about the target area. This information can include different types of data such as terrain, vegetation, landscape, and real-time 3D spatial information, which can be collected and processed using GIS software to understand and analyze the environmental conditions. In this study, we confirmed that terrain and vegetation analysis and prediction of the target area using drone photography and GIS analysis software is possible, providing useful information for environmental impact assessments.
With the development of recent technology such as telematics, LBS, and ubiquitous, the applications of 3D GIS are rapidly increased. As 3D GIS is mainly based on urban models consisting of the realistic digital models of the objects existing in an urban area, demands for urban models and its continuous update is expected to be drastically increased. The purpose of this study is thus to propose more efficient and precise methods to construct urban models with its experimental verification. Applying the proposed methods, the terrain and sophisticated building models are constructed for the area of $270,600m^2$ with 23 buildings in the University of Seoul. For the terrain models, airborne imagery and LIDAR data is used, while the ground imagery is mainly used for the building models. It is found that the generated models reflect the correct geometry of the buildings and terrain surface. The textures of building surfaces, generated automatically using the projective transformation however, are not well-constructed because of being blotted out and shaded by objects such as trees, near buildings, and other obstacles. Consequently, the algorithms on the texture extraction should be improved to construct more realistic 3D models. Furthermore, the inside of buildings should be modeled for various potential applications in the future.
전파 전파에서 손실은 주로 전파의 산란과 회절 그리고 감쇠로 발생한다. 교외 지역에 대한 대부분의 전파 전파 모텔들은 주로 지세의 영향을 고려하였으나 토지 이용으로 인한 영향은 고려하지 않았다. 본 논문에서는 제주 지형에 적합한 전파 예측 프로그램을 개발하기 위하여 지세와 토지 이용에 의한 영향올 고려하였다. 전파 경로 및 토지 환경을 분별할 수 있도록 지형 데이터와 토지이용 데이터를 화소로 구성하였다 2-ray 모 텔은 지형 기울기와 예측 반사계수에 의하여 가시 등가 모델로 변환하였으며 비가시 경로에서는 정량적인 방법으로 손실을 구하였다. 그 결과 이 프로그램은 제주 교외지역에서의 서비스 범위를 예측하는데 적용할 수 있다.
Sudden wind changes at low altitudes pose a significant threat to aircraft operations. In particular, airports located in regions with complex terrain are susceptible to frequent abrupt wind variations, affecting aircraft takeoff and landing. To mitigate these risks, Low Level Wind shear Alert System (LLWAS) have been implemented at airports. This study focuses on understanding the characteristics of wind shear and developing a prediction model for Jeju International Airport, which experiences frequent wind shear due to the influence of Halla Mountain and its surrounding terrain. Using two years of LLWAS data, the study examines the occurrence patterns of wind shear at Jeju International Airport. Additionally, high-resolution numerical model is utilized to produce forecasted information on wind shear. Furthermore, a comparison is made between the predicted wind shear and LLWAS observation data to assess the prediction performance. The results demonstrate that the prediction model shows high accuracy in predicting wind shear caused by southerly winds.
본 논문은 수중 로봇 위치추정을 위하여 무향 칼만 필터 방법을 제안한다. 이 방법은 해저 지형 정보와 로봇으로부터 수심측정을 비교한다. 해저 수심 범위의 측정을 위해, DVL 센서를 이용한다. 일반적으로 DVL은 로봇의 속도 정보와 4개의 거리 데이터를 획득한다. 확장 칼만 필터는 지형 수심 범위 측정을 위해 자코비안을 유도하기가 가능하지 않기 때문에 지형정보를 이용한 방법에는 유용하지가 않는다. 파티클 필터는 자코비안을 필요로하지 않고, 비선형 및 비 가우시안 시스템에 좋은 해결책이지만 연산량이 많은 단점이 있다. 본 논문에서는 무향 칼만 필터와 파티클 필터의 위치추정 성능과 처리 속도를 비교한다. 수중 네비게이션에 사용되는 무향 칼만 필터 방법은 일부 있지만 해저 지형 정보를 이용한 방법은 극히 드물다. 특히, 제안된 방법은 수백개의 스캔 범위 데이터를 사용하지 않고 4개의 범위 데이터만을 이용한다. 본 논문에서는 4개의 거리 데이터를 가지고 해저 지형을 기반을 둔 위치추정을 위한 무향 칼만 필터 방법의 접근 가능성을 보인다.
Objectives: Using atmospheric dispersion representative models (AERMOD and CALPUFF), the emissions characteristics of each model were compared and analyzed in ready-mixed concrete manufacturing facilities that generate a large amount of particulate matter (PM-10, PM-2.5). Methods: The target facilities were the ready-mixed concrete manufacturing facilities (Siheung RMC, Goyang RMC, Ganggin RMC) and modeling for each facility was performed by dividing it into construction and operation times. The predicted points for each target facility were selected as 8-12ea (Siheung RMC 10, Goyang RMC 8, and Gangjin RMC 12ea) based on an area within a two-kilometer radius of each project district. The terrain input data was SRTM-3 (January-December 2019). The meteorological input data was divided into surface weather and upper layer weather data, and weather data near the same facility as the target facility was used. The predicted results were presented as a 24-hour average concentration and an annual average concentration. Results: First, overall, CALPUFF showed a tendency to predict higher concentrations than AERMOD. Second, there was almost no difference in the concentration between the two models in non-complex terrain such as in mountainous areas, but in complex terrain, CALPUFF predicted higher concentrations than AERMOD. This is believed to be because CALPUFF better reflected topographic characteristics. Third, both CALPUFF and AERMOD predicted lower concentrations during operation (85.2-99.7%) than during construction, and annual average concentrations (76.4-99.9%) lower than those at 24 hours. Fourth, in the ready-mixed concrete manufacturing facility, PM-10 concentration (about 40 ㎍/m3) was predicted to be higher than PM-2.5 (about 24 ㎍/m3). Conclusions: In complex terrain such as mountainous areas, CALPUFF predicted higher concentrations than AERMOD, which is thought to be because CALPUFF better reflected topographic characteristics. In the future, it is recommended that CALPUFF be used in complex terrain and AERMOD be used in other areas to save modeling time. In a ready-mixed concrete facility, PM-10, which has a relatively large particle size, is generated more than PM-2.5 due to the raw materials used and manufacturing characteristics.
본 연구는 집중호우로 인해 많은 토석류가 발생한 강원도 인제군에 속한 설악산 국립공원 일대를 선정하고 현장 조사를 실시하였다. 유역의 특징을 분석하기 위해 GIS 기법을 이용하여 지형 공간자료를 구축하였으며, 재해 발생 이후의 지형자료 구축을 위하여 지상 LiDAR를 활용하여 토석류 발생 구간을 스캔하고 3D 지형자료를 생성하였다. LiDAR 지형자료는 기존 수치 지도(재해발생 이전)와 비교하여 정밀도를 평가하고 재해 발생 전·후의 지형자료를 비교 분석하였다. 그리고 FLO-2D 모형을 활용하여 토석류 확산면적을 산정하고 실제 토석류 발생 구간과 비교 분석하였다.
Simulations using two well-known commercial codes, WAsP and WindSIM, were performed to predict the wind resources in complex terrains of Korea. The predictions from the codes were compared with the measured data. Cross predictions were performed for two closely located measurement sites. The results from WindSIM were found to be more accurate than those from WAsP. The predictions for wind velocity and direction in five different sites of complex terrain from WAsP and WindSIM were also compared. It was found that if the self prediction of the wind velocity and direction from WAsP is close to the measured wind data, the discrepancies between WAsP results and WindSIM results are also close.
Temporal disappearance of weather phenomena effect is frequently observed in flight simulator when large volume of terrain data are processed. This problem was solved by employing culling scheme at static ratio in the existing scheme. However, since this approach causes the irregular rendering speed according to volume of data, it is necessary to develop a new culling scheme to maintain steady rendering speed by adjusting the culling ratio dynamically. In this paper, we propose a new culling scheme to make use of distance of the visibility to determine culling ratio depending on volume of terrain data. The experimental results show that rendering speed is preserved by the proposed scheme without affecting the visuality at rendering the scene and weather phenomena effect together.
Seo, Woo-Duk;Lee, Sung-Sin;Shin, Won-Yong;Choi, Sang-Il
한국컴퓨터정보학회논문지
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제23권2호
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pp.17-26
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2018
In this paper, we propose a gait type classification method based on pressure sensor which reflects various terrain and velocity variations. In order to obtain stable gait classification performance, we divide the whole gait data into several steps by detecting the swing phase, and normalize each step. Then, we extract robust features for both topographic variation and speed variation by using the Null-LDA(Null-Space Linear Discriminant Analysis) method. The experimental results show that the proposed method gives a good performance of gait type classification even though there is a change in the gait velocity and the terrain.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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