The Korean government has been working to reduce national logistics costs since the early 1990s. One of the major plans instituted by the government was to build five complex freight terminals using ICDs(inland container depots) as hub inland terminals. This paper explains the process and the methods adopted for site selection, with special focus on the Youngnam Freight Terminal. Among nineteen developable sites in Youngnam region, four candidates were selected based on the Map Overlay Approach under several criteria, including land acquisition costs, proximity to major highways and railroads, suitability of the terrain, etc. In this study, we used the AHP to select the best site among the four sites.
This paper presents an efficient overlay multicast routing protocol (ROMP) and its architecture. ROMP using GPS and region map stands on the basis of scalable 2-tiered multicast architecture and maintains a global overlay multicast tree through reactive fashion. With this approach, the coarse-grain location-awareness for an efficient overlay multicasting and the determination of hot-spot area for efficient data delivery are feasible. The simulation results show that the localized control packets of ROMP prevent the overlay control packets from squandering the physical network resources.
최근 영상 편집 기술의 발달과 더불어 시청자의 이해를 돕기 위해 인위적으로 자막을 삽입하는 경우가 늘고 있다. 인위적으로 삽입된 자막은 해당 장면의 내용이나 편집자의 의도를 잘 표현하고 있기 때문에 비디오 정보 검색(video information retrieval)이나 비디오 색인(video indexing)과 같은 응용에 유용하다. 기존의 자막 영역 추출 방법은 에지(edge), 색상(color), 텍스처(texture) 정보와 같은 하위 계층(low-level) 특징을 기반으로 하기 때문에 다양한 필체나 밝기 대비를 가진 자막이 동시에 나타나거나 복잡한 배경에 포함된 자막 영역의 경우 잘 검출하지 못한다. 이에 본 논문은 기존의 방법과는 전혀 다른 천이 영역 기반의 새로운 영상 내 자막 영역 검출 기법을 제안하고자 한다. 먼저, 영상 내 삽입된 글자 주변은 시청자에게 영상으로부터의 높이 감을 주기 위해 해당 글자와 다른 색으로 표현된다는 관찰 결과를 바탕으로 천이 지도를 생성한다. 생성된 천이 지도를 이용하여 후보 영역을 추출하고 상태 밀도 개념을 바탕으로 후보 영역 중에서 삽입된 자막 영역을 추출한다. 제안하는 알고리즘은 글자 색, 크기, 위치, 필체, 밝기 대비에 관계없이 적용이 가능하며, 다양한 언어에 관계없이 뛰어난 성능을 보인다. 또한, 프레임 간 자막 영역 업데이트를 통해 자막 영역 추출의 효율을 높였다. 다양한 영상에 대한 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 효율적인 비디오 자막 영역 추출 방법임을 보이고자 한다.
Erosion and landslide cause serious damage to forest areas. As a consequence, partial or complete destruction of vegetation occurs, which leads to many cascading problems. In this study, an attempt has been made to identify the forest areas, which are under different risk categories of erosion and landslide, in part of Eastern Ghats of Tamil Nadu. Relevantthematic maps were generated from satellite data, topographical maps, primary and secondary data and weights to each map were assigned appropriately. Weighted overlay analysis was carried out to identify the erosionprone forest areas. The result of erosion and landslide prone model reveals that 4712 ha(17%) of forest area is under high risk category and 15879 ha(58.65%) isunder medium risk category. The results of spatial modeling would be very much useful to the forest officials and conservationist to plan for effective conservation.
본 연구에서는 리모트센싱과 GIS의 장점을 살려 하나의 시스템에서 여러 기능을 복합적으로 이용하기 위한 리모트센싱과 GIS의 통합을 시도한 것이다. 래스터와 벡터 데이타의 동시 통합 출력을 위한 중복 알고리즘을 개발하였으며, 리모트센싱과 GIS의 통합결과를 시험적용하기 위하여 인공위성 화상 데이타와 지형도 벡터 그래픽 데이타를 정확하게 통합시켰다. 실제 적용에서는 리모트센싱과 GIS의 주요 적용분야의 주제별 적용에 대한 데이타 모집과 중복 그리고 좌표계 변환을 통하여 대상지역에 다각적으로 적용할 수 있는 기법을 시도함으로써 벡터와 래스터의 중복의 효용성을 입증하고 복합적인 현안분석을 통해서 리모트센싱과 GIS의 복합적용을 위한 새로운 적용 기법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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