Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.11
no.1
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pp.63-70
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2009
3D GIS(Geographic Information System) processes, analyzes and presents various real-world 3D phenomena by building 3D spatial information of real-world terrain, facilities, etc., and working with visualization technique such as VR(Virtual Reality). It can be applied to such areas as urban management system, traffic information system, environment management system, disaster management system, ocean management system, etc,. In this paper, we propose video visualization technology based on 3D geographic information to provide effectively real-time information in 3D geographic information system and also present methods for establishing 3D building information data. The proposed video visualization system can provide real-time video information based on 3D geographic information by projecting real-time video stream from network video camera onto 3D geographic objects and applying texture-mapping of video frames onto terrain, facilities, etc.. In this paper, we developed sem i-automatic DBM(Digital Building Model) building technique using both aerial im age and LiDAR data for 3D Projective Texture Mapping. 3D geographic information system currently provide static visualization information and the proposed method can replace previous static visualization information with real video information. The proposed method can be used in location-based decision-making system by providing real-time visualization information, and moreover, it can be used to provide intelligent context-aware service based on geographic information.
Security quad and cube (SQC) is a network attack analyzer that is capable of aggregating many different events into a single significant incident and visualizing these events in order to identify suspicious or illegitimate behavior. A network administrator recognizes network anomalies by analyzing the traffic data and alert messages generated in the security devices; however, it takes a lot of time to inspect and analyze them because the security devices generate an overwhelming amount of logs and security events. In this paper, we propose SQC, an efficient method for analyzing network security through visualization. The proposed method monitors anomalies occurring in an entire network and displays detailed information of the attacks. In addition, by providing a detailed analysis of network attacks, this method can more precisely detect and distinguish them from normal events.
In recent years, the number of traffic accidents caused by car accidents has been decreasing steadily due to traffic accident prevention activities in Korea. However, the number of accidents in Seoul is higher than that of other regions. Various studies have been conducted to prevent traffic accidents, which are human disasters. In particular, previous studies have performed the spatial analysis of traffic accidents by counting the number of traffic accidents by administrative districts or by estimating the density through kernel density method in order to identify the traffic accident cluster areas. However, since traffic accidents take place along the road, it would be more meaningful to investigate them concentrated on the road network. In this study, traffic accidents were assigned to the nearest road network in two ways and analyzed by hotspot analysis using Getis-Ord Gi* statistics. One of them was investigated with a fixed road link of 10m unit, and the other by computing the average traffic accidents per unit length per road section. As a result by the first method, it was possible to identify the specific road sections where traffic accidents are concentrated. On the other hand, the results by the second method showed that the traffic accident concentrated areas are extensible depending on the characteristic of the road links. The methods proposed here provide different approaches for visualizing the traffic accidents and thus, make it possible to identify those sections clearly that need improvement as for the traffic environment.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.17
no.4
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pp.95-103
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2009
Global interests for construction of 3 dimensional spatial information has risen due to development of measurement sensors and data processing technologies. In spite of criticism for the violation of personal privacy, CCTV cameras equipped in outdoor public space of urban area are used as a fundamental sensor for traffic management, crime prevention or hazard monitoring. For safety guarantee in urban environment and disaster prevention, a surveillance system integrating pre-constructed 3 dimensional spatial information with CCTV data or video sequence is needed for monitoring and observing emergent situation interactively in real time. In this study, we proposed applicability of the prototype system for web visualization based on X3D, an international standard of real time web visualization, by integrating 3 dimensional spatial information with video sequence.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.9
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pp.83-95
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2019
Recently, a variety of IoT data is collected by attaching geosensors to many vehicles that are on the road. IoT data basically has time and space information and is composed of various data such as temperature, humidity, fine dust, Co2, etc. Although a certain sensor data can be retrieved using time, latitude and longitude, which are keys to the IoT data, advanced search engines for IoT data to handle high-level user queries are still limited. There is also a problem with searching large amounts of IoT data without generating indexes, which wastes a great deal of time through sequential scans. In this paper, we propose a unified spatial index model that handles both grid and trajectory queries using a cell-based space-filling curve method. also it presents a visualization method that helps user grasp intuitively. The Trajectory query is to aggregate the traffic of the trajectory cells passed by taxi on the road searched by the user. The grid query is to find the cells on the road searched by the user and to aggregate the fine dust. Based on the generated spatial index, the user interface quickly summarizes the trajectory and grid queries for specific road and all roads, and proposes a Web-based prototype system that can be analyzed intuitively through road and heat map visualization.
Kim, DaeSung;Ahn, Sukhee;Lee, Chaeyeon;Yoon, Sanghoo
Journal of Digital Convergence
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v.18
no.4
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pp.221-228
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2020
As industrial technology advances, convenience is also being developed. Many people living in big cities are commuting using transportation such as buses, taxis, cars, etc. and enjoy leisure, so research is needed to reduce the damages caused by traffic accidents. This study deals with estimating road-level rainfall in real-time. A rainfall observation data and radar data provided by the Korea meteorological administration were collected in real-time to create an integrated database, which was estimated as road-level rainfall by universal kriging method. Besides, we conducted a study to interactively visualization of mash-up road traffic information in real-time with integrating rainfall information.
Today's Internet is one of the necessaries of our life. Anomalies of the Internet provoke social problems. For that reason, Internet Measurement which studies characteristics on Internet traffic attracts pubic attention. Recently, Traffic Dispersion Graph (TDG), a novel traffic analysis method, was proposed. The TDG is not a statistical analysis method but a graphical visualization method on interactions among network components. In this paper, we propose a new anomaly detection paradigm and its technique using TDG. The existing studies have focused on detecting anomalous packets of flows. On the other hand, we focus on detecting the sources of anomalous traffic. To realize our paradigm, we designed the TDG Clustering method. Through this method, we could classify anomalous hosts infected by various worm viruses. We obtained normal traffic through dropping traffic of the anomalous hosts. Especially, we expect that the TDG clustering method can be applied to real-time anomaly detection because calculations of the method are fast.
Current trends in information system have led many companies to adopt security solutions. However, even with a large budget, they cannot function properly without proper security monitoring that manages them. Security monitoring necessitates a quick response in the event of a problem, and it is needed to design appropriate visualization dashboards for monitoring purposes so that necessary information can be delivered quickly. This paper shows how to visualize a security log using the open source program Elastic Stack and demonstrates that the proposed method is suitable for network security monitoring by implementing it as a appropriate dashboard for monitoring purposes. We confirmed that the dashboard was effectively exploited for the analysis of abnormal traffic growth and attack paths.
As technology evolves, Internet usage continues to grow, resulting in a geometric increase in network traffic and communication volumes. The network path selection process, which is one of the core elements of the Internet, is becoming more complex and advanced as a result, and it is important to effectively manage and analyze it, and there is a need for a representation and visualization method that can be intuitively understood. To this end, this study designs a framework that analyzes network data using BGP, a network path selection method, and applies it to the cyber common operating picture for situational awareness. After that, we analyze the visualization elements required to visualize the information and conduct an experiment to implement a simple visualization. Based on the data collected and preprocessed in the experiment, the visualization screens implemented help commanders or security personnel to effectively understand the network situation and take command and control.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.37
no.6
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pp.417-426
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2019
Conventional visualization of PM (Particulate Matter)10 flows applies superimposition of concentration distribution maps and wind field maps. This method is efficient for small scale maps where only macro flow trends are of interest. However, in the case of urban areas, local flows are difficult to model at micro level using wind fields, and therefore different methods of flow extraction is deemed necessary. In this study, flow information is extracted and visualized directly from the PM10 density data by using the gravity model. This method has the advantage that additional information such as wind field is not necessary for estimating the intensity and direction of PM10 flow. The extracted spatio-temporal flow patterns of PM10 are analyzed with relation to traffic information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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