Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.37
no.5
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pp.343-350
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2019
Map labels are the most recognizable map elements using the human visual system because they are essentially a natural language. In this study, an experiment was conducted using an eye-tracker to objectively record and analyze the response of subjects regarding visual attention to map labels. A primary building object was identified by analyzing visit counts, average visit duration, fixation counts, and the average fixation duration of a subject's gaze for an area of interest acquired using the eye-tracker. The unmarked rate of map labels in Google map, Naver map, and Daum map was calculated. As a result, this rate exceeded fifty-one percent, with the lowest rate recorded for Google map. It is expected that the results of this study will contribute to an increase in the diversity of research in terms of the spatial cognition approach for map labels, which is more helpful to users than the existing body of work on methods of expression for labels.
Recently, the use of mashup that integrates real-time data with spatial data such as tiled map and satellite imagery has been increased significantly. As the use of mashup has been extended to various fields of O2O, LBS, Smart City, and Autonomous Driving, the performance of mashup has become more important. Therefore, this study aims to compare and analyze the performance of various map platforms, when large amounts of real-time data are integrated with spatial data. Specifically, we compare the performance of most popular map platforms available in Korea, such as Google Maps, OpenStreetMap, Daum Map, Naver Map, olleh Map, and VWorld. We also compare the performance using most common web browsers of Chrome, Firefox and Internet Explorer. In the performance analysis, we measured and compared the initialization time of basic map and the mashup time of real-time data for the above map platforms. From analysis results, we could find that Google Maps, OpenStreetMap, VWorld, and olleh Map platforms showed a better performance than the others.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2021.07a
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pp.209-210
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2021
본 논문에서는 스마트 폰의 GPS 센서와 Google Map 기반의 러닝 운동을 효율적으로 할 수 있는 애플리케이션을 개발한다. 이 애플리케이션은 안드로이드의 GPS 센서를 이용하여 사용자의 위치, 달리는 속도(Km/h), 이동 거리(Km)를 기록하고 페이스 계산을 통해 사용자의 운동 목표량에 도달하도록 도와준다. 그리고 Google Map을 사용하여 사용자의 러닝 경로를 시각화하여 지도에 표시한다. 또한 이전의 운동 기록을 저장하여 효과적인 러닝 플랜을 세울 수 있도록 한다.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.14
no.1
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pp.107-117
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2011
This study aimed to inquire into possibilities of the web-based representation of thematic maps by geo-information mashup in the geoweb platform. In the Web2.0, Google platform leads the geoweb by offering effective mashup functions for geo-information. Geo-information mashup is opening a new horizon of map applications in fusion with a great of data in the Internet. Geo-information mashup by the available data method can be classified as two type; one is linkage of sources of platform itself(satellite images) and external data, the other is linkage of platform itself and user created contents. This study made heatmap, proportional map, and choropleth map based on Google satellite images by the linkage of platform itself and external data. As a result, thematic map of Google mashup expected to give us to a flexibility for difference interpretations of geographical distribution by representing overlap with satellite images.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2010.10a
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pp.672-674
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2010
There are various ways for expressing map on android system. The typical method is to use the API provided by Google, called geocoding although simple display of location of GPS is possible, but node expression of road or the detail information on map for various location service are not available. And it is difficult to express a location in shadow area. In this paper, to solve these problems, we propose a map expression method for location service in specific area based on geocoding and apply the method.
The purpose of this research is to explore the possibility of geographic education by implementing the map-based geographic education site which mashed up with Google earth by referring the various materials of geographic education which exist in on-line and off-line. In recent years map-based geographic education is required by the radical change of geoweb environments, but there have been few researches in this field. This research is folded up as follows: First, we designed the contents through the textbook analysis and then collect various data related to the contents such as pictures, video clips, conceptual map, etc. which are required to explain the concept. Second, we mashed up the collected data on the Google earth by using the Google's open API. Third, we implemented the geographic education website based on the classification of contents in textbook and the various collected data. This research is important in both that it explores the possibility of the map-based education rather than the text-based education in the geographic field which handles mainly the space and finds the best method to express the various concepts of the textbook on the geoweb environments.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.28
no.1
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pp.143-152
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2010
These days, we can't confirm cadastre information about stereoscopic digital map that was consist of 2 dimensions and more difficult to understand of detailed parcel boundary, area, land using for 3 dimensions. An each local government providing three-dimensional that are connected to an aerial photograph with cadastre maps. Satisfaction is high for citizens but, this service additional cost for purchase of an aerial photograph order to provide of it. So far, in various ways are under study about three dimensions using Google Earth which is possible to provides 3 dimensional information by real time for individual parcel situation. The purpose of this study was analyzed an accuracy of overlapping between cadstre maps and an image on Google Earth Web in the each different coordinates system. Also, this paper could be provided for use possibility of 3 dimensions information service with an indicator of using or a guideline of direction for local government which provide 3 dimensions information oneday.
One of recent trends in Web-based GIS is the system development using FOSS (Free and Open Source Software). Open Source software is independent from the technologies of commercial software and can increase the reusability and extensibility of existing systems. In this study, we developed a Web-based GIS for interactive visualization of geographic information using Google Earth and spatial DBMS(database management system). Google Earth Plug-in and Google Earth API(application programming interface) were used to embed a geo-browser in the Web browser. In order to integrate the Google Earth with a spatial DBMS, we implemented a KML(Keyhole Markup Language) generator for transmitting server-side data according to user's query and converting the data to a variety of KML for geovisualization on the Web. Our prototype system was tested using time-series of LAI(leaf area index), forest map, and crop yield statistics. The demonstration included the geovisualization of raster and vector data in the form of an animated map and a 3-D choropleth map. We anticipate our KML generator and system framework will be extended to a more comprehensive geospatial analysis system on the Web.
Google을 시작으로 포털 사이트들이 Maps API를 공개하면서 맵 응용에 대한 수요가 급증하고 있다. 맵 응용의 개발은 대부분 수작업으로 이루어지고 있기 때문에 맵 응용의 생산성이 떨어질 뿐만 아니라 유지 보수에도 많은 시간과 노력이 요구되고 있다. 우리가 설계하고 구현한 MapAppGen은 ModuleGen, IndexGen, MapGen으로 구성되며 맵 응용을 자동으로 생성한다. MapAppGen은 Google Maps API를 사용하여 CMS(Content Management System) 중의 하나인 Drupal에 적용 가능한 모듈들을 생성해 맵 응용에 대한 생산성을 향상시켜 준다. MapAppGen처럼 맵 응용을 위해 Drupal 모듈을 생성하는 생성기는 현재 존재하지 않으며 Gmap이나 NodeMap과 같이 고정된 맵 인터페이스 모듈들은 존재한다. 그러나 Gmap이나 NodeMap 모듈은 Drupal의 기본 컨텐츠 타입 모듈에 의존하기 때문에 사용자는 원하는 지형/지물 컨텐츠 타입을 생성해 활용할 수 없고 지형/지물들을 유형별로 맵 상에 표시하고 연관된 컨텐츠들을 검색할 수도 없다.
This paper proposes a speaker and environment clustering method in order to overcome the degradation of the speech recognition performance caused by various noise and speaker characteristics. In this paper, instead of using the distance between Gaussian mixture model (GMM) weight vectors as in the Google's approach, the distance between the adapted mean vectors based on the modified maximum a posteriori (MAP) adaptation is used as a distance measure for vector quantization (VQ) clustering. According to our experiments on the simulation data generated by adding noise to clean speech, the proposed clustering method yields error rate reduction of 10.6% compared with baseline speaker-independent (SI) model, which is slightly better performance than the Google's approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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