As the modern techniques have improved, people intend to store and manage the information on the web. Especially, it is the image data that is given a great deal of weight of the information because of the development of the scan and popularization of the digital camera and the cell-phone's camera. However, most image retrieval systems are still based on the text annotations while many images are creating everyday on the web. In this paper, we suggest the new approach for the semantic image retrieval using the RDF metadata based on the representation of the spatial relationships. For the semantic image retrieval, firstly we define the new vocabularies to represent the spatial relationships between the objects in the image. Secondly, we write the metadata about the image using RDF and new vocabularies. Finally. we could expect more correct result in our image retrieval system.
This study aims to view the architectural space of the postmodern era as a concept of continuous change without being fixed, and to understand the spatial elements in architecture with a changing network of relationships. The purpose of the study is to analyze the spatial composition strategies of the two architects while revealing the spatial characteristics shown in Rem Kolhaas and SANAA's works in terms of relativity. The method of the study defines the meaning of non-fixed relationships through theoretical considerations of relativity and then looks at the architectural approaches of Rem Kollhaas and SANAA. The relationship was divided into programs, environments, users, and furniture and furniture in the space and analyzed the works of the two architects. As a result, both architects are similar in that they reject rigid programs by organization and use potentially inherent relationships for building space activation purposes, while Rem Koolhaas uses the user's behavior-inducing strategy, while SANAA uses the user's relaxation strategy.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.14
no.3
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pp.223-235
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2011
Although ordinary least squares (OLS) regression analysis can be used to examine the spatial relationships between environmental equity and urban quality of life, this global method may mask the local variations in the relationships between them. These geographical variations can not be captured without using local methods. In this context, this paper explores the spatially varying relationships between environmental equity and urban quality of life across the Atlanta metropolitan area by geographically weighted regression (GWR), a local method. Environmental equity and urban quality of life were quantified with an integrated approach of GIS and remote sensing. Results show that generally, there is a negatively significant relationship between them over the Atlanta metropolitan area. The results also suggest that the relationships between environmental equity and urban quality of life vary significantly over space and the GWR (local) model is a significant improvement on the OLS (global) model for the Atlanta metropolitan area.
Kadirhodjaev, Azam;Kadavi, Prima Riza;Lee, Chang-Wook;Lee, Saro
Geosciences Journal
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v.22
no.6
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pp.1053-1067
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2018
This paper uses a probability-based approach to study the spatial relationships between landslides and their causative factors in the Mingchukur area, Bostanlik districts of Tashkent, Uzbekistan. The approach is based on digital databases and incorporates methods including probability analysis, spatial pattern analysis, and interactive mapping. First, an object-oriented conceptual model for describing landslide events is proposed, and a combined database of landslides and environmental factors is constructed by integrating various databases within a unifying conceptual framework. The frequency ratio probability model and landslide occurrence data are linked for interactive, spatial evaluation of the relationships between landslides and their causative factors. In total, 15 factors were analyzed, divided into topography, hydrology, and geology categories. All analyzed factors were also divided into numerical and categorical types. Numerical factors are continuous and were evaluated according to their $R^2$ values. A landslide susceptibility map was constructed based on conditioning factors and landslide occurrence data using the frequency ratio model. Finally, the map was validated and the accuracy showed the satisfactory value of 83.3%.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.51
no.5
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pp.388-395
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2014
This paper presents a method that generates alternatives of spatial arrangement for naval ships with limited information. To attain this end, GA (General Arrangement) methodology and GA reports of existing naval ships are analyzed. In order to improve the current naval ship spatial arrangement method that relies on the experience and know-hows of designers, we propose a systematic spatial arrangement process using SLP (Systematic Layout Planning), which determines relative positions of the components by analyzing relationships among them. The proposed method, along with the GA process, is applied to a virtual naval ship and layout alternatives are generated to verify usefulness of the method.
Spatial point-patterns analyses were conducted to provide insight into the ecological process behind competition and mortality in two lodgepole pine (Pinus contorta Dougl. ex Loud. var. latifolia Engelm.) stands, one in the Lower Foothills, and the other in the Upper Foothills natural subregions in the boreal forest of Alberta, Canada. Spatial statistical tests were applied to live and dead trees and included Clark-Evans nearest neighbor statistic (R), nearest neighbor distribution function (G(r)), and a variant of Ripley's K function (L(r)). In both lodgepole pine plots, the results indicated that there was significant regularity in the spatial point-pattern of the surviving trees which indicates that competition has been a key driver of mortality and forest dynamics in these plots. Dead trees generally showed a clumping pattern in higher density patches. There were also significant bivariate relationships between live and dead trees, but the relationships differed by natural subregion. In the Lower Foothills plot there was significant attraction between live and dead tees which suggests mainly one-sided competition for light. In contrast, in the Upper Foothills plot, there was significant repulsion between live and dead trees which suggests two-sided competition for soil nutrients and soil moisture.
Journal of Advanced Information Technology and Convergence
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v.9
no.2
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pp.89-97
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2019
Recently, there is an increasing demand for applications utilizing maps and locations such as autonomous vehicles and location-based services. Since these applications are developed based on spatial data, interest in spatial data processing is increasing and various studies are being conducted. In this paper, I propose a parallel mining algorithm using the CUDA library to efficiently analyze large spatial data. Spatial data includes both geometric (spatial) and non-spatial (aspatial) attributes. The proposed parallel spatial data mining algorithm analyzes both the geometric and non-spatial relationships between two layers. The experiment was performed on graphics cards containing CUDA cores based on TIGER/Line data, which is the actual spatial data for the US census. Experimental results show that the proposed parallel algorithm using CUDA greatly improves spatial data mining performance.
Three-dimensional modeling of cities in the real-world is an essential task for city planning and decision-making. And many three-dimensional city models are being developed with the development of wireless Internet and location-based services that identify the location of users and provide the information increases for consumers. Especially, in case of urban areas of Korea, indoor space modeling as well as outdoor is needed due to the high-rise buildings densities. Also location-based services should be provided through spatial analysis such as the shortest path based on a space model. Many studies of three-dimensional city models are feature models. In a feature model, space is represented by combining primitives, and relationships among spaces are represented only if shared primitives are detected. So relationships between complex three-dimensional objects in space is difficult to be defined through the feature models. In this study, Navigable space-relation model(NSRM) is developed, which is topological data model for efficient representation of spatial relationships between objects based on the network structure.
Detecting visual relationships in an image is important in an image understanding task. It enables higher image understanding tasks, that is, predicting the next scene and understanding what occurs in an image. A visual relationship comprises of a subject, a predicate, and an object, and is related to visual, language, and spatial cues. The predicate explains the relationship between the subject and object and can be categorized into different categories such as prepositions and verbs. A large visual gap exists although the visual relationship is included in the same predicate. This study improves upon a previous study (that uses language cues using two losses) and a spatial cue (that only includes individual information) by adding relative information on the subject and object of the extant study. The architectural limitation is demonstrated and is overcome to detect all zero-shot visual relationships. A new problem is discovered, and an explanation of how it decreases performance is provided. The experiment is conducted on the VRD and VG datasets and a significant improvement over previous results is obtained.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.37
no.5
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pp.359-366
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2019
Indoor spatial data has great importance as the demand for representing the complex urban environment in the context of providing LBS (Location-based Services) is increasing. IndoorGML (Indoor Geographic Markup Language) has been established as the data standard for spatial data in providing indoor navigation, but its definitions and relationships must be expanded to increase its applications and to successfully delivering information to users. In this study, we propose an approach to integrate IndoorGML with Indoor POI (Points of Interest) data by extending the IndoorGML notion of space and topological relationships. We consider two cases of representing Indoor POI, by 3D geometry and by point primitive representation. Using the concepts of the NRS (node-relation structure) and multi-layered space representation of IndoorGML, we define layers to separate features that represent the spaces and the Indoor POI into separate, but related layers. The proposed methodology was implemented with real datasets to evaluate its effectiveness for performing indoor spatial analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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