Most current 3D digital maps are 2.5 dimension models based on DEM, which can only be recognized, browsed and operated by a special software, far from meeting the needs of a modern digital city (global) with the distributed, isomerous and multiple application on the real 3D representation and open sharing models. In this paper, a new generation digital city oriented 3D digital map is studied. Firstly, a real 3D digital map representation is presented. And then, some key techniques and methods for browser-based 3D digital map’s representation, display and operation are introduced, which can realized the open sharing of 3D map in distributed, isomerous and multiple application environment. Furthermore, the scale driving technique of proposed 3D digital map is also studied. And currently, some developments based on some of the above methods are being carried to provide key and general platform for other application software’s development.
본 연구는 항공사진으로부터 지도를 제작하는 과정의 중간산출물인 도화원도를 이용하여 3차원 건물모델을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기구축된 도화원도에 포함된 제한적인3차원 정보를 추출하여 지면모델, 지붕면모델과 벽면모델을 생성하는 과정으로 구성된다. 지붕면모델은 지붕면 모서리점들의 평면근사오차를 기준으로 단일평면이나 복합평면으로 생성한다. 단일평면은 강인추정법에 의한 평면근사를 통해, 복합평면은 삼각망에 기반한 분할 및 병합으로 구성된다. 벽면모델은 지붕면모델을 구성하는 모서리를 지면모델에 투영하여 생성한다. 실제 데이터에 적용한 결과 넓은 지역에 다양한 형태의 건물모델이 성공적으로 생성되었다. 제안된 방법은 기구축된 데이터를 이용하기 때문에 시간 및 비용적인 측면에서 효율적인 방법으로 평가된다.
Nitzberg has analyzed the detection performance of the clutter map constant false alarm rate (CFAR) detector using single pulse. In this paper, we extend the detection analysis to the clutter map CFAR detector that employs M-pulse noncoherent integration. Detection and false alarm probabilities for Swerling target models are derived. The analytical results show that the larger the number of integrated pulses M, the higher the detection probability. On the other hand, the analytical results for Swerling target models show that the detection performance of the completely decorrelated target signal is better than that of the completely correlated target.
The goal of this study was to analyze landslide susceptibility using two different models and compare the results. For this purpose, a landslide inventory map was produced from a field survey, and the inventory was divided into two groups for training and validation, respectively. Sixteen landslide conditioning factors were considered. The relationships between landslide occurrence and landslide conditioning factors were analyzed using the FR (Frequency Ratio) and EBF (Evidential Belief Function) models. The LSI (Landslide Susceptibility Index) maps that were produced were validated using the ROC (Relative Operating Characteristics) curve and the SCAI (Seed Cell Area Index). The AUC (Area under the ROC Curve) values of the FR and EBF LSI maps were 80.6% and 79.5%, with prediction accuracies of 72.7% and 71.8%, respectively. Additionally, in the low and very low susceptibility zones, the FR LSI map had higher SCAI values compared to the EBF LSI map, as high as 0.47%p. These results indicate that both models were reasonably accurate, however that the FR LSI map had a slightly higher accuracy for landslide susceptibility mapping in the study area.
연구동향을 분석하기 위해서 일반적으로 연구자와 기획자는 특허맵/논문맵 분석을 이용하고 있으나, 한의학계의 특수성으로 기존 시스템을 이용할 수 없는 상황이다. 그래서 선행연구와 선행시스템을 파악하여 적용 가능한 분석모델을 도출하여 한의학 관련 연구동향을 체계적으로 분석할 수 있는 기본분석, 상세분석, 복합분석의 14개 모델을 설계하였다. 약 16,000건의 한의학 논문이 수록되어 있는 오아시스 데이터베이스에 '경락'의 키워드를 사용하여 103건의 논문을 검색하였다. 추출된 논문에 제안된 분석모델을 적용하여 한의학의 경락 연구는 성숙기에 접어들고 있으며 생리학 등 타 분야와 밀접한 관련이 있는 결과를 얻었으며, 선행 시스템의 분석모델과의 비교를 통해서 제안된 분석모델을 검증하였다. 개발된 분석모델은 한의학 논문맵 분석 시스템을 위한 서비스 시나리오 개발 및 시스템 구현에 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
In this study, the new methodology which combines Kohonen self-organizing map(KSOM) neural networks model and the conventional neural networks models such as feedforward neural networks model and generalized neural networks model is introduced to forecast flood stage in Nakdong river, Republic of Korea. It is possible to train without output data in KSOM neural networks model. KSOM neural networks model is used to classify the input data before it combines with the conventional neural networks model. Four types of models such as SOM-FFNNM-BP, SOM-GRNNM-GA, FFNNM-BP, and GRNNM-GA are used to train and test performances respectively. From the statistical analysis for training and testing performances, SOM-GRNNM-GA shows the best results compared with the other models such as SOM-FFNNM-BP, FFNNM-BP, and GRNNM-GA and FFNNM-BP shows vice-versa. From this study, we can suggest the new methodology to forecast flood stage and construct flood warning system in river basin.
In the field of optimization, many studies have been performed on various types of Vehicle Routing Problem (VRP) for a long time. A variety of models have been derived to extend the basic VRP model, to consider multiple truck terminal, multiple pickup and delivery, and time windows characteristics. A lot of research has been performed to find better solutions in a reasonable time for these models with heuristic approaches. In this paper, by considering realtime traffic characteristics in Map Navigation environment, we proposed a method to manage realistic optimal path allocation for the logistics trucks and cargoes, which are dispersed, in order to realize the realistic cargo mixing allowance and time constraint enforcement which were required as the most important points for an online logistics brokerage service company. Then we developed a prototype system that can support above functionality together with delivery status monitoring on Map Navigation environment. First, through Map Navigation system, we derived information such as navigation-based travel time required for logistics allocation scheduling based on multiple terminal multiple pickup and delivery models with time constraints. Especially, the travel time can be actually obtained by using the Map Navigation system by reflecting the road situation and traffic. Second, we made a mathematical model for optimal path allocation using the derived information, and solved it using an optimization solver. Third, we constructed the prototype system to provide the proposed method together with realtime logistics monitoring by arranging the allocation results in the Map Navigation environment.
Z-map is a special form of discrete nonparametric representation in which the height values at grid points on the xy-plane are stored as a 2D array z[i.j]. While z-map is the simplest form of representing sculptured surfaces and it is the most versatile scheme for modeling nonparametric objects, its practical application in industry (eg, tool-path generation) aroused much controversy over its weaknesses ; accuracy, singularity (eg, vertical wall), and some excessive storage needs. Although z-map has such limitations, much research on the application of z-map can be found in various articles. However, research on the systematic analysis of sculptured surface shape representation via z-map model is rather rare. Presented in this paper are the following: shape modeling power of the simple z-map model, exact (within tolerance) B-map representation of sculptured surfaces which have some feature-shapes such as vertical-walls and real sharp-edges by adopting some complementary B-map models, and some application examples.
In this paper, the general formula of disparity estimation based on Bayesian Maximum A Posteriori (MAP) algorithm is derived and implemented with simplified probabilistic models. The probabilistic models are independence and similarity among the neighboring disparities in the configuration.The formula is the generalized probabilistic diffusion equation based on Bayesian model, and can be implemented into the some different forms corresponding to the probabilistic models in the disparity neighborhood system or configuration. And, we proposed new probabilistic models in order to simplify the joint probability distribution of disparities in the configuration. According to the experimental results, the proposed algorithm outperformed the other ones, such as sum of swuared difference(SSD) based algorithm and Scharstein's method. We canconclude that the derived formular generalizes the probabilistic diffusion based on Bayesian MAP algorithm for disparity estimation, and the propsoed probabilistic models are reasonable and approximate the pure joint probability distribution very well with decreasing the computations to 0.01% of the generalized formula.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제3권1호
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pp.49-56
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2002
The Z-map is a special farm of discrete non-parametric representation in which the height values at grid points on the xy-plane are stored as a 2D array z[ij]. While the z-map is the simplest farm of representing sculptured surfaces and is the most versatile scheme for modeling non-parametric objects, its practical application in industry (eg, tool-path generation) has aroused much controversy over its weaknesses, namely its inaccuracy, singularity (eg, vertical wall), and some excessive storage needs. Much research or the application of the z-map can be found in various articles, however, research on the systematic analysis of sculptured surface shape representation via the z-map model is rather rare. Presented in this paper are the following: shape modeling power of the simple z-map model, exact (within tolerance) z-map representation of sculptured surfaces which have some feature-shapes such as vertical-walls and real sharp-edges by adopting some complementary z-map models, and some application examples.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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