Recognition of structures in urban environments is a fundamental ability for unmanned ground vehicles. In this paper we propose the geometrical featured voxel which has not only 3-D coordinates but also the type of geometrical properties of point cloud. Instead of dealing with a huge amount of point cloud collected by range sensors in urban, the proposed voxel can efficiently represent and save 3-D urban structures without loss of geometrical properties. We also provide an urban structure classification algorithm by using the proposed voxel and machine learning techniques. The proposed method enables to recognize urban environments around unmanned ground vehicles quickly. In order to evaluate an ability of the proposed map representation and the urban structure classification algorithm, our vehicle equipped with the sensor system collected range data and pose data in campus and experimental results have been shown in this paper.
Like other major cities in the world, Bangkok and some other cities in Thailand are expanding rapidly. The Office of Transports and Traffic Policy and Planning had selected three cities for a study of urban change; namely, Bangkok Metropolis and vicinity ( including Nontha buri, Samut Prakan , Prathum Thani, Samut Sakhon and Nakhon Pathom), Chiang Mai and Nakhon Nayok. The main objective of the study is to monitor urban development and urban extension as well as the change of landuse from farm land to urban area during two periods by using available satellite data. LANDSAT-5 TM and SPOT-HRV panchromatic were used for the first period and LANDSAT-7 ETM+ and IRS-lD panchromatic were used for the second period with a lapsed time of 14 years. I was found that during this period Bangkok Metropolis and vicinity extended 1,222 square kilometer; Chiang Mai 68.3 square kilometer, Nakhon Nayok 5.97 square kilometer. Most landuse categories which had been changed to urban were rice paddy and mixed orchard. Some suggestion for sound urban development based on satellite data was also included.
This paper is reviewed RAM(Reliability, Availability and Maintainability) data table utilized for RAM data management to Urban Maglev Transit. As railway systems become more complex, the RAM requirements are reinforced to ensure that a design meets Reliability, Availability, Maintainability criteria. Therefore, it needs the efficient management for RAM data of railway system to meet RAM target. At this study, RAM data management format is suggested to ensure reliability and maintainability based on acquired experience for overseas rolling stock. This RAM data table and FMECA(Failure Mode Effect Criticality Analysis) table are useful to the calculation of MTBF(Mean Time Between Failure), MTBSF(Mean Time Between Service Failure) and Maintainability. Also, this RAM management table will be efficient to improve the RAM evaluation to Urban Maglev Transit.
Planning occurs from day-to-day, small-scale decisions to large-scale infrastructure investment decisions. For that reason, various attempts have been made to appropriately assist decision-making process and its optimization. Lately, initiation of a large amount of data, also known as big data has received great attention from diverse disciplines because of versatility and adoptability in its use and possibility to generate new information. Accordingly, implementation of big data and other information management systems, such as geographic information systems (GIS) and building information modeling (BIM) have received enough attention to establish each of its own profession and other associated activities. In this extent, this study illustrates a series of big data implementation cases that can provide a lesson to urban planning domain. In specific, case studies analyze how data was used to extract the most optimized solution and what aspects could be helpful in relation to planning decisions. Also, important notions about GIS and its application in various urban cases are examined.
The purpose of this study is to understand the trends of urban housing in the age of modernization in Western cities since 1970's, and to provide the useful data for diversifying urban housing types in Korea. Although the housing types can be categorized in many ways according to the points of view, this study classifies 11 types by a criterion of urban composition elements. Among 11 urban housing types, one type, free-standing slab structure, has been mainly applied to Korean situation. The reason might be that the free-standing structure type is the most efficient one in terms of land use and block organization, but it results in a monotonic condition of urban housing blocks. Therefore, taking local characteristics and urban contexts in Korea into consideration, the future urban housing design should be developed in different ways of making local life styles possible in them, by adopting various types of Western urban housing precedents.
This study presents a rule-based urban image classification method for time series analysis of changes in the vicinity of Asan-si and Cheonan-si in Chungcheongnam-do, using Landsat satellite images (1991-2006). The area has been highly developed through the relocation of industrial facilities, land development, construction of a high-speed railroad, and an extension of the subway. To determine the yearly changing pattern of the urban area, eleven classes were made depending on the trend of development. An algorithm was generalized for the rules to be applied as an unsupervised classification, without the need of training area. The analysis results show that the urban zone of the research area has increased by about 1.53 times, and each correlation graph confirmed the distribution of the Built Up Index (BUI) values for each class. To evaluate the rule-based classification, coverage and accuracy were assessed. When Optimal allowable factor=0.36, the coverage of the rule was 98.4%, and for the test using ground data from 1991 to 2006, overall accuracy was 99.49%. It was confirmed that the method suggested to determine the maximum allowable factor correlates to the accuracy test results using ground data. Among the multiple images, available data was used as best as possible and classification accuracy could be improved since optimal classification to suit objectives was possible. The rule-based urban image classification method is expected to be applied to time series image analyses such as thematic mapping for urban development, urban development, and monitoring of environmental changes.
도시유역의 유출분석을 위하여 국내에서 많이 사용하고 있는 모형들로는 ILLUDAS, SWMM이 대표적이라고 할 수 있다. 그러나 국내의 대부분의 도시하천의 경우 합류식의 배수계통을 가지고 있어, 홍수시에 하수관거용량을 초과하는 우수량은 하천을 통해 배수가 되고 있다. 이러한 배수계통을 갖는 하천에 대하여 대상유역의 배수관망 자료 부족과 Modeling의 어려움으로 인해 도시유출모형이 아닌 HEC-HMS모형과 같은 유역추적법을 통해 유출분석이 이루어지고 있다. 또한 기존 논문에서 제시한 도시유출모형에 하도추적을 결합한 강우-유출 모의는 정확성 결여 및 번거로운 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 보다 안정적인 해석 모형인 MIKE SWMM 모형을 사용하여 과거 침수자료와 DEM 자료 및 수치 배수관망 자료를 통한 유역 및 배수관망 자료를 구축하고 유역에 대해서는 Runoff Block을 사용하고, 하수관거와 본류에 대해서는 Dynamic 방정식을 이용한 Extran Block을 적용하여 유출분석을 실시하고 그 결과를 기존의 방법들과 비교하여 각각의 장단점 및 적용성을 밝히고 개선방향등을 제시하고자 하였다.
도시유역의 유출분석을 위하여 국내에서 많이 사용하고 있는 모형들로는 ILLVDAS, SWMM이 대표적이라고 할 수 있다. 그러나 국내의 대부분의 도시하천의 경우 합류식의 배수계통을 가지고 있어, 홍수시에 하수관거용량을 초과하는 우수량은 하천을 통해 배수가 되고 있다. 이러한 배수계통을 갖는 하천에 대하여 대상유역의 배수관망 자료 부족과 Modeling의 어려움으로 인해 도시유출모형이 아닌 HEC-HMS 모형과 같은 유역추적법을 통해 유출분석이 이루어지고 있다. 또한 기존 논문에서 제시한 도시유출모형에 하도추적을 결합한 강우-유출 모의는 정확성 결여 및 번거로운 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 보다 안정적인 해석 모형인 MIKE SWMM 모형을 사용하여 과거 침수자료와 DEM 자료 및 수치 배수관망 자료를 통한 유역 및 배수관망 자료를 구축하고 유역에 대해서는 Runoff Block을 사용하고, 하수관거와 본류에 대해서는 Dynamic 방정식을 이용한 Extran Block을 적용하여 유출분석을 실시하고 그 결과를 기존의 방법들과 비교하여 각각의 장단점 및 적용성을 밝히고 개선방향등을 제시하고자 하였다.
The information management system for urban planning, urban management and related decision making is increasing an importance in recent years. Especially, the information about 3D buildings in urban area is necessary for urban management related precise location based service. However, it takes a lot of time, effort, and costs to produce 3D modeling data of buildings. These problems have been found in many studies, but the research to solve these problems is still necessary. In this study, we have tested an efficient 3D modeling method of building to solve these problems. SketchUp was used to test 3D modeling methods with OSM(OpenStreetMap) data. The other 3D modeling method using a digital map was tested. The 3D modeling of building data was efficient using PlaceMaker, which can use OSM data. In addition, modeling was possible through simple editing of the digital map and automatic building generation. The efficiency of the research results is presented by comparing with the traditional method based on the regulation and the stadard man power issued by Korean government. These two 3D modeling methods of building tested through the study can be used as basic data for related research and work. Additional studies should be conducted to improve the accuracy of the building model and determine how to obtain height data efficiently.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.222-227
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2002
This research will examine into the capabilities of KOMPSAI-1 EOC image application in the field of urban environment and at the same time, with that as its foundation, come to understand the urban changes of the study areas. This research is constructed in three stages: Firstly, for application of change detection techniques, which utilizes multi-temporal remotely sensed data, the data normalization process is carried out. Secondly, change detection method is applied fur the systematic monitoring of land use changes, which utilizes multi-temporal EOC images. Lastly, by using the results of the application of land use changes, the existing land use map is updated. Consequently, the land-use change patterns are monitored, which utilize multi-temporal panchromatic EOC image data; and application potentials of ancillary data fur updating existing data can be presented. In this research, with the use of the land use change, monitoring of urban growth has been carried out, and the potential for the application of KOMPSAT-1 EOC images and the scope of application was examined. Henceforth, the future expansion of the scope of application of KOMPSAT-1 EOC image is anticipated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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