In this paper, we propose two predictive spatial data mining based on spatial statistics and apply for predicting the forest fire hazardous area. These are conditional probability and likelihood ratio methods. In these approaches, the prediction models and estimation procedures are depending un the basic quantitative relationships of spatial data sets relevant forest fire with respect to selected the past forest fire ignition areas. To make forest fire hazardous area prediction map using the two proposed methods and evaluate the performance of prediction power, we applied a FHR (Forest Fire Hazard Rate) and a PRC (Prediction Rate Curve) respectively. In comparison of the prediction power of the two proposed prediction model, the likelihood ratio method is mort powerful than conditional probability method. The proposed model for prediction of forest fire hazardous area would be helpful to increase the efficiency of forest fire management such as prevention of forest fire occurrence and effective placement of forest fire monitoring equipment and manpower.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.8
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pp.2262-2270
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1999
In this paper, we describe gesture recognition algorithm using computer vision sensor and HMM. The automatic hand region extraction has been proposed for initializing the tracking of the tele-operation gestures. For this, distance informations(disparity map) as results of stereo matching of initial left and right images are employed to isolate the hand region from a scene. PDOE(positive difference of edges) feature images adapted here have been found to be robust against noise and background brightness. The KNU/KAERI(K/K) gesture instruction set is defined for tele-operation in atomic electric power stations. The composite recognition model constructed by concatenating three gesture instruction models including pre-orders, basic orders, and post-orders has been proposed and identified by discrete HMM. Our experimental results showed that consecutive orders composed of more than two ones are correctly recognized at the rate of above 97%.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2005.11a
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pp.81-104
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2005
Accurate 3D models in urban areas are essential for a variety of applications, such as virtual visualization, CIS, and mobile communications. LiDAR(Light Detection and Ranging) is a relatively new technology for directly obtaining 3D points. Because Manual 3D data reconstruction from LiDAR data is very costly and time consuming, many researchs is focused on the automatic extraction of the useful data. In this paper, we classified ground and non-ground points data from LiDAR data by using filtering, and we reconstructed the DTM(Digital Terrain Model) using ground points data, buildings using nonground points data. After the reconstruction, we assessed the accuracy of the DTM and buildings. As a result of, DTM from LiDAR data were 0.16m and 0.59m in high raised apartments areas and low house areas respectively, and buildings were matched with the accuracy of a l/5,000 digital map.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.24
no.2
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pp.153-158
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2006
A new High Resolution Geometry or HRG imaging instrument is developed by CNES to be carried on-board SPOT 5. The HRG instrument offers a higher ground resolution than that of the HRV/HRVIR on SPOT 1 - 4 satellites. The field width of HRG is 60 km, same as SPOT constellation. With two HRG instruments, a maximum swath of 120 km at 5 m resolution can be achieved. The generation of Digital Elevation Models (DEMs) from satellite stereo images scores over conventional methods of DEM generation using topographic maps and aerial photographs. This global availability of satellite images allows for quicker data processing for an equivalent area. In this study, a HRG stereo images of SPOT 5 over JECHEON has been used with Leica Photogrammetry Suite OrthoBASE Pro tool for the creation of a digital elevation model (DEM). The extracted DEM was compared to the reference DEM obtained from the contours of digital topographic map.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.29
no.6
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pp.687-695
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2011
Many internet portals provide maps with spatial information services. Recently, various images including aerial, satellite, street view, and photo-realistic 3D city models are provided as well as maps. This study suggested a method for geometric correction of the panoramic aerial images in the internet portal and 3D building modeling using information which is available in the internet. The key of this study is to obtain all necessary data easily from internet without restrictions. Practically, the ground control coordinates could be available from geo-referenced internet maps, and stereo pairs of the aerial images and close-range photographs for photo-realistic object modeling are provided by the internet service. However, the ground control points are not suitable for accurate mapping. RMSE of the plotting was about 9 meters and reduced upto 4 meters after coordinate transformation. The proposed methods would be applicable to various applications of photo-realistic object modeling which do not require high accuracy.
Monthly runoff was estimated using TOPMODEL which simulates ground water movement as well as surface runoff in the area of catchment. SAYUN dam which is being operated by Korea Water Resources Corporation was selected for the study, and the topographic factors of the watershed were analyzed using 1/5,000 digital map and GIS software(Arc/Info). The comparison shows good agreement between observed monthly runoff and the computation results simulated by using TOPMODEL. The catchment area of SAYUN dam was modeled by using various grid sizes in order to check the sensitivity of grid size, and the grid size of 180m was found most proper among 6 different sizes. TOPMODEL was also found superior to the existing monthly runoff models such as Kajiyama, KRIHS and Tank. Because the model requires limited number of parameters and considers topographic aspects, it is reckoned to be very useful for practical use.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.12
no.1
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pp.63-73
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2010
A comprehensive mapping project for agroclimatic zoning in South Korea will end by April 2010, which has required 4 years, a billion won (ca. 0.9 million US dollars) and 22 experts from 7 institutions to complete it. The map database from this project may be categorized into primary, secondary and analytical products. The primary products are called "high definition" digital climate maps (HD-DCMs) and available through the state of the art techniques in geospatial climatology. For example, daily minimum temperature surfaces were prepared by combining the climatic normals (1971-2000 and 1981-2008) of synoptic observations with the simulated thermodynamic nature of cold air by using the raster GIS and microwave temperature profiling which can quantify effects of cold air drainage on local temperature. The spatial resolution of the gridded climate data is 30m for temperature and solar irradiance, and 270m for precipitation. The secondary products are climatic indices produced by statistical analysis of the primary products and includes extremes, sums, and probabilities of climatic events relevant to farming activities at a given grid cell. The analytical products were prepared by driving agronomic models with the HD-DCMs and dates of full bloom, the risk of freezing damage, and the fruit quality are among the examples. Because the spatial resolution of local climate information for agronomic practices exceeds the current weather service scale, HD-DCMs and the value-added products are expected to supplement the insufficient spatial resolution of official climatology. In this lecture, state of the art techniques embedded in the products, how to combine the techniques with the existing geospatial information, and agroclimatic zoning for major crops and fruits in South Korea will be provided.
Khokhar, Rashid Hafeez;Zia, Tanveer;Ghafoor, Kayhan Zrar;Lloret, Jaime;Shiraz, Muhammad
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.8
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pp.1933-1954
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2013
Multiple wireless devices are being widely deployed in Intelligent Transportation System (ITS) services on the road to establish end-to-end connection between vehicle-to-vehicle (V2V) and vehicle-to-infrastructure (V2I) networks. Vehicular ad hoc networks (VANETs) play an important role in supporting V2V and V2I communications (also called V2X communications) in a variety of urban environments with distinct topological characteristics. In fact, obstacles such as big buildings, moving vehicles, trees, advertisement boards, traffic lights, etc. may block the radio signals in V2X communications. Their impact has been neglected in VANET research. In this paper, we present a realistic and efficient radio propagation model to handle different sizes of static and moving obstacles for V2X communications. In the proposed model, buildings and large moving vehicles are modeled as static and moving obstacles, and taken into account their impact on the packet reception rate, Line-of-sight (LOS) obstruction, and received signal power. We use unsymmetrical city map which has many dead-end roads and open faces. Each dead-end road and open faces are joined to the nearest edge making a polygon to model realistic obstacles. The simulation results of proposed model demonstrates better performance compared to some existing models, that shows proposed model can reflect more realistic simulation environments.
Today we are witnessing an increasingly widespread use of cameras in our lives for video surveillance, robot vision, and mobile phones. This has led to a renewed interest in computer vision in general and an on-going boom in human activity recognition in particular. Although not particularly fancy per se, human gait is inarguably the most common and frequent action. Early on this decade there has been a passing interest in human gait recognition, but it soon declined before we came up with a systematic analysis and understanding of walking motion. This paper presents a set of DBN-based models for the analysis of human gait in sequence of increasing complexity and modeling power. The discussion centers around HMM-based statistical methods capable of modeling the variability and incompleteness of input video signals. Finally a novel idea of extending the discrete state Markov chain with a continuous density function is proposed in order to better characterize the gait direction. The proposed modeling framework allows us to recognize pedestrian up to 91.67% and to elegantly decode out two independent gait components of direction and posture through a sequence of experiments.
In this paper, we propose a texture generation scheme for 3D avatars from three or more human face photos. First, we manually mark image positions corresponding to vertices of a given UVW map. Then, a face texture is automatically generated from the photo images. The proposed texture generation scheme extremely reduces the amount of manual work compared with the classical methods such as Photoshop-based schemes. The generated textures are photorealistic since the textures fully reflect the naturalness of the original photos. The texture creation scheme can be applied to any kind of mesh structures of 3D models and mesh structures need not be changed to accommodate the given textures. We created face textures from several triplets of photos and mapped them to 3D avatar faces. Experimental results showed that visual realism of avatar faces is much enhanced by the face textures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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