An architectural space can be considered a life form that interconnects a number of architectural elements such as the humans who live in it. It is difficult to understand and evaluate the complexity of the interrelation between each element, but there have been various attempts to understand and evaluate this architectural space. The Space Syntax that emerged in 1980s has been studied and used more frequently than other methods. Space Syntax is the space analysis tool that analyzes the physical structure of space and represents it as a graph. Space syntax enables its various applications in space analysis by quantifying each spatial property of a whole structure, analyzing it systemically and objectively based on mathematical logic, and representing the results as a quantitative value. Integration of Space Syntax, a widely used index, reflects human behavior in spatial configuration. Meanwhile, there have been various studies in the field of architectural environmental psychology about the relationships between space and human behavior by applying behavioral science to architectural plan. One of the most widely used one is spatial behavior simulation which uses models and simulates the behavioral characteristics to anticipate practical situations and investigate the behavior related spatial problems. In this study, which focuses on the accessibility of the space syntax model, the usefulness of space will be analyzed through the simulation of human behavior that moves through each space. Furthermore, the validity of index will be verified by displaying several examples and compared with integration in space syntax, which represents the usefulness of space.
LBS, GIS 및 유비쿼터스 컴퓨팅의 기술의 빠른 발전과 함께, 우리가 다루는 공간은 더 이상실외공간에 한정되지 않고, 실내공간으로 확장되고 있다. 그런데 실내공간은 실외공간과 다른 특징을 가지고 있으므로 실내의 공간의 통합되고 연속적인 서비스를 제공하기 위하여서는 새로운 이론, 데이터모델 및 시스템을 개발하여야 한다. 이러한 이유로 실내공간인지를 위한 기초이론을 개발하고, 핵심기술 및 시스템을 구축하고, 서비스를 제공하기 위한 프로젝트가 시작되었다. 본 논문에서는 실내공간인지(ISA) 프로젝트의 목표와 연구주제들을 소개한다. 그리고 실내공간데이터베이스 관리시스템의 기초적 데이터타입과 연산자를 위한 프리즘데이터 모델을 소개한다. 또한 T. Kolbe가 제안한 실내공간 모델도 함께 소개한다. 이 모델은 다양한 공간을 통합하는데 기초가 될 것이다.
Spatial precipitation data is one of the essential components in modeling hydrological problems. The estimation of these data has achieved significant achievements own to the recent advances in remote sensing technology. However, there are still gaps between the satellite-derived rainfall data and observed data due to the significant dependence of rainfall on spatial and temporal characteristics. An effective approach based on the Convolutional Neural Network (CNN) model to correct the satellite-derived rainfall data is proposed in this study. The Mekong River basin, one of the largest river system in the world, was selected as a case study. The two gridded precipitation data sets with a spatial resolution of 0.25 degrees used in the CNN model are APHRODITE (Asian Precipitation - Highly-Resolved Observational Data Integration Towards Evaluation) and PERSIANN-CDR (Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks). In particular, PERSIANN-CDR data is exploited as satellite-based precipitation data and APHRODITE data is considered as observed rainfall data. In addition to developing a CNN model to correct the satellite-based rain data, another statistical method based on standard deviations for precipitation bias correction was also mentioned in this study. Estimated results indicate that the CNN model illustrates better performance both in spatial and temporal correlation when compared to the standard deviation method. The finding of this study indicated that the CNN model could produce reliable estimates for the gridded precipitation bias correction problem.
산사태 취약성 분석을 위해 적용된 기존 GIS 기반 확률론적 공간 통합 모델은 범주형과 연속형 자료와 같이 서로 다른 형태의 자료의 처리를 위한 이론적 배경과 효율적인 방법론을 제시하지 못하였다. 이 논문에서는 우도비의 틀 안에서 연속형 자료를 직접적으로 사용할 수 있도록 비모수적 경험적 추정 모델과 모수적 예측적 판별 분석 모델을 적용하였다. 그리고 유사율과 예측비율곡선을 계산함으로써 두 모델을 정량적으로 비교하고자 하였다. 제안 모델을 비 교하기 위해 1998년 여름 산사태로 많은 피해를 입은 장흥 지역과 보은 지역을 대상으로 사례연구를 수행하였다. 장 흥 지역에서는 두 모델이 유사한 예측 능력을 나타내었으나, 보은 지역에서는 모수적 예측적 판별 분석 모델이 보다 높은 예측 능력을 나타내었다. 결론적으로 제안한 두 모델은 산사태 취약성 분석을 위한 연속형 자료 표현에 효율적 으로 적용될 수 있으며, 두 모델이 개별적인 연속형 자료 표현의 특성을 가지고 있기 때문에 다른 사례 연구를 통한 검증 작업이 병행되어야 할 것으로 생각된다.
The widespread introduction of unmanned aircrafts has led to the understanding of the need to organize a common information space for manned and unmanned aircrafts, which is reflected in the Russian Unmanned aircraft system Traffic Management (RUTM) project. The present article deals with the issues of spatial information database (DB) organization, which is the core of RUTM and provides storage of various data types (spatial, aeronautical, topographical, meteorological, vector, etc.) required for flight safety management. Based on the analysis of functional capabilities and types of work which it needs to ensure, the architecture of spatial information DB, including the base of source information, base of display settings, base of vector objects, base of tile packages and also a number of special software packages was proposed. The issues of organization of these DB, types and formats of data and ways of their display are considered in detail. Based on the analysis it was concluded that the optimal construction of the spatial DB for RUTM system requires a combination of different model variants and ways of organizing data structures.
Recently, the ground-based laser profiler is used for acquisition of 3D spatial information of a rchaeological objects. However, it is very difficult to measure complicated objects, because of a relatively low-resolution. On the other hand, texture mapping can be a solution to complement the low resolution, and to generate 3D model with higher fidelity. But, a huge cost is required for the construction of textured 3D model, because huge labor is demanded, and the work depends on editor's experiences and skills . Moreover, the accuracy of data would be lost during the editing works. In this research, using the laser profiler and a non-calibrated digital camera, a method is proposed for the automatic generation of 3D model by integrating these data. At first, region segmentation is applied to laser range data to extract geometric features of an object in the laser range data. Various information such as normal vectors of planes, distances from a sensor and a sun-direction are used in this processing. Next, an image segmentation is also applied to the digital camera images, which include the same object. Then, geometrical relations are determined by corresponding the features extracted in the laser range data and digital camera’ images. By projecting digital camera image onto the surface data reconstructed from laser range image, the 3D texture model was generated automatically.
The current research intends to quantify the surround luminance effects on the shape of spatial luminance CSF and to propose an image quality evaluation method that is adaptive to both surround luminance and spatial frequency of a given stimulus. The proposed image quality method extends to a model called SQRI[8]. The non-linear behaviour of the HVS was taken into account by using CSF. This model can be defined as the square root integration of multiplication between display MTF and CSF. It is assumed that image quality can be determined by considering the MTF of the imaging system and the CSF of human observers. The CSF term in the original SQRI model was replaced by the surround adaptive CSF quantified in this study and it is divided by the Fourier transform of a given stimulus. A few limitations of the current work should be addressed and revised in the future study. First, more accurate model predictions can be achievable when the actual display MTF is measured and used instead of the approximation. Then, a further improvement to the model prediction accuracy can be made when chromatic adaptation of the HVS is taken into account[45-46].
Building Information Models(BIM) provides rich geometric and attribute information throughout the entire life cycle of a building and infrastructure object, while Geographic Information System(GIS) enables the detail analysis of urban issues based on the geo-spatial information in support of decision-making. The Integration of BIM and GIS data makes it possible to create a digital twin of the land in order to effectively manage smart cities. In the perspective of integrating BIM data into GIS systems, this study performs literature reviews on georeferencing techniques and identifies limitations in carrying out the georeferencing process using attribute information associated with absolute coordinates probided by Industry Foundation Classes(IFC) as a BIM standard. To address these limitations, an automated georeferencing process is proposed as a pilot study to position a IFC model with the Local Coordinate System(LCS) in GIS environments with the Reference Coordinate System(RCS). An evaluation of the proposed approach over a BIM model demonstrates that the proposed method is expected to be a great help for automatically georeferencing complex BIM models in a GIS environment, and thus provides benefits for efficient and reliable BIM and GIS integration in practice.
급속도로 발전하는 정보통신 기술과 함께 유비쿼터스 기술이 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 이러한 유비쿼터스 기술은 도시정보 서비스에 대한 새로운 기능을 제시하고 있다. u-City는 첨단 정보통신 인프라와 유비쿼터스 정보서비스를 도시공간에 융합하여 도시생활의 편의 증대와 삶의 질 향상, 체계적 도시 관리에 의한 안전보장 등 도시의 제반기능을 혁신시킬 수 있는 차세대 정보화 도시이다. 성공적인 u-City 건설을 위해서는 기존 지자체GIS 서비스를 확대한 지능형 도시공간정보의 개념이 필요하며, 이를 기반으로 한 효율적인 지능형 도시공간정보 서비스를 제공하기 위해서는 무엇보다 다양한 분야에서의 도시공간 정보에 대한 연계통합이 선행되어야 한다. 이에 본 연구에서는 유비쿼터스 환경에서 도시공간정보의 효율적 활용과 상호운용성 기반의 지능형 도시공간정보 연계통합을 위한 '지능형 도시공간정보 연계통합 모델'을 제시하도록 한다.
본 연구는 문화재지리정보체계 구축사업의 근간이 되며, 문화유적지표조사 결과를 종합 정리한 지역별 분포지도와 GIS기반의 검색시스템을 연구 대상으로 한다. 현재 각 지역에서는 개발사업에 따른 지표조사가 부분적 산발적으로 이루어지고 있으며, 기존의 문화유적에 대한 관리문제 또한 크게 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 지역단위의 효율적인 문화유적관리체계 구축과 전국 데이터 통합을 위한 방안 도출을 목적으로 한다. 결과적으로 문화재청에서 제시한 기준에 근거하여 공간 및 속성자료를 구축함으로써 향후 국가차원의 문화재GIS 통합에 있어서 표준안에 부합할 수 있는 모형을 제시하였다. 또한 문화유적에 대한 훼손 가능성을 최소화하고, 지자체를 중심으로 제반 유적정보의 활용 가능성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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