The purpose of this study was to understand the unique and complicated feature of urban stream receiving various inflows. The Yangjae stream, the second tier of the Han River, runs through the southern parts of Seoul, Korea and its middle part flows on the boundary of Seoul where land use is actively changing. Stream flow was greatly influenced by rainfall. Other than rainfall events, effluent discharge from wastewater treatment plant (WWTP) comprised 51 % of stream flux. As a result, majority ions water chemistry was changed at the receiving zone of the discharged effluent (Zone A). Its contribution increased to 69.9 % at the second sampling period with low stream flow. In the middle zone, inflows from the northern area, recently developed to a residential district showed low $NO_3-N$ and high $HCO_3$, Ca, $SO_4$, and $SiO_2$ indicating the effects of groundwater and concrete. One inflow (T-8), with extremely high Na and Cl, median $SiO_2$, was assessed to have anthropogenic influence, however its contribution to main stream was under 1 %. Road construction near Y-13 also affected water chemistry leading to the highest Na and Cl concentration. These hydro chemical changes can be critically used to evaluate the changes in water budget and fate of chemicals in a peri-urban watershed occasioned by human activities on the Yangjae.
본 논문에서는 집단 주거지역이 있는 도시지역을 대상으로 방범에 관한 위험도 확률지도 제작 기법을 제안한 것이다. 과거 발생했던 방범 사례를 분석하여 해당지역의 지형, 시설물, 속성 정보 등 도시 공간정보를 구성하는 객체를 바탕으로 육안으로 판별할 수 있는 특징을 판독키 (interpretation key)로 정하였다. 이 판독키를 작성하여 다른 지역에 동일하게 적용하여 방범 및 방재 위험도 확률지도를 생성하는 기법을 제안하였다. 이때 도시공간정보 객체 판독키는 방범 유형에 따라 달라지는 크기의 셀(cell)로 나누고 그 셀에 해당하는 위험지수를 설정하게 된다. 이 때 만들어진 여러 계층의 위험도 확률 지도를 통합하여 종합 위험도 확률 지도를 생성하였다.
본 연구에서는 현재의 하천상태를 진단할 수 있는 도시하천 평가기법을 제시하였다. 이를 위해 국내 외 하천평가에 대한 문헌 및 연구자료를 조사하고 비교 분석하였으며, 예비하천조사를 실시하고 도시하천의 특성 및 하천의 치수기능 등을 고려하여 하천의 상태를 평가할 수 있는 평가인자를 도출하였다. 도시하천 평가기법은 상위단계, 중간단계, 하위단계의 3단계로 구성하였다. 상위단계에서 하천의 기능을 고려하여 제방, 하천, 생태환경의 3개 특성으로 구분하고, 중간단계에서는 3개 특성이 변형되고 훼손된 정도를 설명할 수 있는 10개의 평가부문(제방, 수로, 흐름, 하상, 비인공화 정도, 저수로변과 홍수터, 하천주변, 동물상, 식물상, 수질)으로 나누었으며, 하위단계에서는 도출된 53개의 평가항목을 구성요소로하여 단계적 평가가 가능한 평가기법을 제시하였다. 특성간, 평가부문간 가중치를 산정하기 위하여 하천전문가를 대상으로 설문조사를 실시하고, 이를 AHP(Analytic Hierarchy Process)를 이용하여 분석하였다. 하천의 규모와 복원정도를 고려하여 수원천, 안양천, 중랑천을 대상하천으로 선정하고 평가를 실시하여 도시하천 평가기법의 적용성과 평가정보의 가치 수준을 확인하였다. 평가결과는 항목지수, 부문지수, 특성지수, 총괄지수 및 평가등급으로 하천의 상태를 나타냈다. 본 연구에서 제시한 하천평가기법에 따른 하천평가결과는 하천이 변형되고 훼손된 부분과 정도를 파악함으로써 도시하천의 복원과 관리에 필요한 기초자료로 활용되어 질 수 있을 것으로 판단된다.
Kim, Chung-Il;Cho, Yongjang;Jung, Seungwon;Rew, Jehyeok;Hwang, Eenjun
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권8호
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pp.3384-3398
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2020
In recent years, as the environment has become an important issue in dealing with food, energy, and urban development, diverse environment-related applications such as environmental monitoring and ecosystem management have emerged. In such applications, automatic classification of animals using video or sound is very useful in terms of cost and convenience. So far, many works have been done for animal sounds classification using artificial intelligence techniques such as a convolutional neural network. However, most of them have dealt only with the sound of a specific class of animals such as bird sounds or insect sounds. Due to this, they are not suitable for classifying various types of animal sounds. In this paper, we propose a sound classification scheme based on a multi-feature network for classifying sounds of multiple species of animals. To do that, we first collected multiple animal sound datasets and grouped them into classes. Then, we extracted their audio features by generating mixed records and used those features for training. To evaluate the effectiveness of our scheme, we constructed an animal sound classification model and performed various experiments. We report some of the results.
This paper presents an effective vision based method for LED traffic light detection at the daytime. First, the proposed method calculates horizontal coordinates to set region of interest (ROI) on input sequence images. Second, the proposed uses color segmentation method to extract region of green and red traffic light. Next, to classify traffic light and another noise, shape filter and haar-like feature value are used. Finally, temporal delay filter with weight is applied to remove blinking effect of LED traffic light, and state and weight of traffic light detection are used to classify types of traffic light. For simulations, the proposed method is implemented through Intel Core CPU with 2.80 GHz and 4 GB RAM, and tested on the urban and rural road video. Average detection rate of traffic light is 94.50 % and average recognition rate of traffic type is 90.24 %. Average computing time of the proposed method is 11 ms.
In today's society, Monolithic expresses itself as a single featured work with a consistent exterior in the urban environment. In particular, such characteristics of the monolithic work have become increasingly influential in the modern society with the emergence of the minimalism. Monolithic architecture in modern has common feature which is maintaining simple construction format (Mass) with complicated and abundance space (Volume) inside. This simple architecture exterior leads new stimulus which is different from previous format and evokes unique sensibility and thoughts with monumental expressing. Uniformed exterior revealed thru purity of material builds up strong presence by itself. In contract with simple exterior, diverse space is expressed by consistent concept and process. Through this, it shows creating metaphorical space and space-oriented feature. We can interpret modern monolithic architecture as a sensation and alternative against Gestalt architecture in consequence of chasing clarity, visual stimulus and uncertain tendency only. It provides architectural experience by spatial imaginary and unexpected space development to users through exclusivetendency against outside and stressing un-private, we can evaluate its value as a space-oriented construction which helped us to think about space meaning in modern society.
Video mosaicing techniques have been widely used in virtual reality environments. Especially in GIS field, video mosaics are becoming more and more common in representing urban environments. Such applications mainly use spherical or panoramic mosaics that are based on images taken from a rotating camera around its nodal point. The viewpoint, however, is limited to location within a small area. On the other hand, 2D-mosaics, which are based on images taken from a translating camera, can acquire data in wide area. The 2D-mosaics still have some problems : it can‘t be applied to images taken from a rotational camera in large angle. To compensate those problems , we proposed a novel method for creating video mosaics in 3D space. The proposed algorithm consists of 4 steps: feature -based optical flow detection, camera orientation, 2D-image projection, and image registration in 3D space. All of the processes are fully automatic and successfully implemented and tested with real images.
Construction monitoring is one of the key modules in smart construction. Unlike structured urban environment, construction site mapping is challenging due to the characteristics of an unstructured environment. For example, irregular feature points and matching prohibit creating a map for management. To tackle this issue, we propose a system for data acquisition in unstructured environment and a framework for Intensity and Ambient Enhanced Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping, IA-LIO-SAM, that achieves highly accurate robot trajectories and mapping. IA-LIO-SAM utilizes a factor graph same as Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping (LIO-SAM). Enhancing the existing LIO-SAM, IA-LIO-SAM leverages point's intensity and ambient value to remove unnecessary feature points. These additional values also perform as a new factor of the K-Nearest Neighbor algorithm (KNN), allowing accurate comparisons between stored points and scanned points. The performance was verified in three different environments and compared with LIO-SAM.
Climate change has resulted in increased frequency and intensity of heat waves, which poses a significant threat to the health and safety of construction workers, particularly those engaged in labor-intensive and heat-stress vulnerable working environments. To address this challenge, this study aimed to propose an interpretable machine learning approach for forecasting personal heat strain by considering the cumulative effect of heat exposure as a situational variable, which has not been taken into account in the existing approach. As a result, the proposed model, which incorporated the cumulative working time along with environmental and personal variables, was found to have superior forecast performance and explanatory power. Specifically, the proposed Multi-Layer Perceptron (MLP) model achieved a Mean Absolute Error (MAE) of 0.034 (℃) and an R-squared of 99.3% (0.933). Feature importance analysis revealed that the cumulative working time, as a situational variable, had the most significant impact on personal heat strain. These findings highlight the importance of systematic management of personal heat strain at construction sites by comprehensively considering the cumulative working time as a situational variable as well as environmental and personal variables. This study provided a valuable contribution to the construction industry by offering a reliable and accurate heat strain forecasting model, enhancing the health and safety of construction workers.
하이패스 교통정보시스템은 프로브 차량을 이용하여 직접 구간정보를 수집함으로써, 보다 신뢰성 높은 정보를 운전자에게 제공할 수 있다. 그러나 프로브 차량의 운행상황과 특성, 그리고 통계처리 방법 등이 정보의 신뢰성에 영향을 미치며 특히, 도시부도로에서는 구간통행시간이 신호 지체시간 경험 유무에 의해 크게 영향을 받기 때문에, 수집되는 개별 프로브 데이터 간 많은 편차가 발생하게 된다. 따라서 구간정보의 신뢰도 제고를 위한 다각적인 방면에서의 연구가 필요하다. 그러나 하이패스 정보제공과 관련한 선행연구는, 주로 연속류 특성을 가지는 고속도로 구간을 대상으로 이루어져, 이를 단속류 교통 특성을 가지는 도시부도로에 적용시키기에 한계가 있었다. 따라서 본 연구에서는 도시부도로에서의 하이패스 교통자료 특성을 분석하고 적절한 가공방안을 마련하는데 의의를 두고자 하였다. 시공간도를 이용하여 RSE로부터 수집하는 도시부도로의 하이패스 자료 특성을 분석한 결과, 수집자료는 종료노드의 신호주기를 주기로 하여 도착 차량의 신호 대기 등에 따라 일정한 패턴을 나타내는 것을 알 수 있었다. 또한, 신호대기 횟수와 대기시간에 따라 수집데이터의 편차가 발생하는데, 혼잡 상황보다 비혼잡 상황에서 편차가 크게 나타났다. 이는 혼잡상황에서는 신호대기 횟수가 많아지면서, 편차가 일정부분 상쇄되기 때문인 것으로 분석되었다. 이러한 도시부도로의 하이패스 수집자료는 신호대기에 의한 교통특성을 반영하기 위해 평균값을 대표값으로 사용하는 것이 적절하며, 신호 및 도로 특성에 따라 지정체 판단기준을 조절할 필요가 있는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 도출한 결과가 도시부도로에서의 하이패스 정보의 신뢰성을 향상 시킬 수 있는 초석이 되길 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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