Most urban transit companies recognize the necessity of classification for facility management Classification for urban transit facility is necessary for standardization of maintenance management. The practical application. however. is not easy because of the absence of standardization of classification for urban transit facility and the difficulty in objectification of breakdown structure. This study suggests a proposal of classification for maintenance management in urban transit facility. This study defines standardization of classification as facility, work, maintenance and attribute to manage urban transit facility. And attribute classification consist of material, equipment and document. The suggested classification can be used as a useful maintenance management tool that enables evaluation of urban transit facility by standardization. The results of this study could be used as references for related urban transit companies.
Recognition of structures in urban environments is a fundamental ability for unmanned ground vehicles. In this paper we propose the geometrical featured voxel which has not only 3-D coordinates but also the type of geometrical properties of point cloud. Instead of dealing with a huge amount of point cloud collected by range sensors in urban, the proposed voxel can efficiently represent and save 3-D urban structures without loss of geometrical properties. We also provide an urban structure classification algorithm by using the proposed voxel and machine learning techniques. The proposed method enables to recognize urban environments around unmanned ground vehicles quickly. In order to evaluate an ability of the proposed map representation and the urban structure classification algorithm, our vehicle equipped with the sensor system collected range data and pose data in campus and experimental results have been shown in this paper.
A method of improving the correctness and confidence in land use classification as well as urban spatial structure analysis of local governments using GIS and satellite imagery is suggested. This study also compares and analyzes LSAS (Land Suitability Assessment System) results using two approaches-LSAS with priority classification, and LSAS using standard estimation factors without priority classification. The conclusions that can be drawn from this study are as follows. First, a method of maintaining up-to-date local government data by updating the LSAS database using high-resolution satellite imagery is suggested. Second, to formulate a scientific and reasonable land use plan from the viewpoint of territory development and urban management, a method of simultaneously processing the two described approaches is suggested. Finally, LSAS was constructed by using varieties of land information such as the cadastral map, the digital topographic map, varieties of thematic maps, and official land price data, and expects to utilize urban management plan establishment widely and effectively through regular data updating and problem resolution of data accuracy.
The purpose of this study was to analyze biotope types of urban land-use patterns. Forest areas were considered according to vegetation type and potential for succession. Urban ecosystem structure was analyzed according to land use, land coverage, vegetation structure (actual vegetation, diameter at breast height, layer structure, and revetment). As a results of the classification, the biotopes were divided into 71 types according to the urban ecosystem structure. In the case of the Hanam province, the biotopes were divided into 51 types: 26 forest types; 5 swampy and grass land types; 3 farm land types; 3 types of planted land, and 8 types of urbanization.
This paper suggests the method of the spherical signature description of 3D point clouds taken from the laser range scanner on the ground vehicle. Based on the spherical signature description of each point, the extractor of significant environmental features is learned by the Deep Belief Nets for the urban structure classification. Arbitrary point among the 3D point cloud can represents its signature in its sky surface by using several neighborhood points. The unit spherical surface centered on that point can be considered to accumulate the evidence of each angular tessellation. According to a kind of point area such as wall, ground, tree, car, and so on, the results of spherical signature description look so different each other. These data can be applied into the Deep Belief Nets, which is one of the Deep Neural Networks, for learning the environmental feature extractor. With this learned feature extractor, 3D points can be classified due to its urban structures well. Experimental results prove that the proposed method based on the spherical signature description and the Deep Belief Nets is suitable for the mobile robots in terms of the classification accuracy.
The purpose of this study is to look into the weight-lightening phenomenon of the roof structure of some Hanok(韓屋), the Korean traditional houses found from the survey on the distribution and actual state of urban traditional houses existing in the whole region of Jung-gu, Daegu, Korea. As a result of judging from the pre-test of building registers for the research area, approximately 5,000 wood structure houses were found. A field data survey based on these findings showed that there are 1,752 Hanok houses. And the further classification of the Korean traditional houses by roof structure type shows that about 35% of them underwent weight lightening. While this kind of light-weight Hanok is different from the concept of traditional Hanok, they also show the survival method of Hanok that reflects the economical and technological phases of that period. It is expected that deeper understanding on the urban traditional houses will be possible through carrying out in-depth researches on techniques of the light-weight roof structure of the urban traditional houses that are supposed to have functioned as dwellings as commercial products.
The purpose of this study is to derive and adapt the Valuation Factor of urban regeneration scientifically and synthetically, which is the basis of developing a rational plan for urban revitalization. For this, we have selected 37 factors relating to urban regeneration as outlined in preceding studies and inquiry about importance of factors. we analysed he Valuation factors influencing he importance of urban revitalization through a questionnaire which was completed by inhabitants and expert groups in Gwangju Metropolitan City. From he results of he Factor analysis using SPSSWIN(VER.14.0), it was found that the factors which influence the importance of urban regeneration are Environment, Function, Resources and Policy Factors. Environment Factor comprises amenity, culture, beauty and convenience, The while the Function Factor comprises interchange, information, complexity and security. This classification has credibility because of the high factor loading through the Varimax Factor Analysis and is due to a high Cronbach's coefficient. There is a strong correlation between the classified factors through correlation analysis. Finally, through AMOS (Analysis of Moment Structure) 16.0 it was found that the upper classification is credible because main suitability index confirms recommending an admission standard.
도시산업구조의 진단과 예측은 지속가능한 도시발전계획수립을 위한 주요한 과제이다. 지금까지의 산업관련 도시공간구조 연구들은 주로 도시산업체 자료나 총 종사자수 자료를 활용하여 산업유형별 공간분포의 측정에 집중되어져 왔다. 그러나 최근 비정규직 문제를 포함한 근로자의 종사상 지위가 중요한 이슈가 되는 시점에서 본 연구는 읍면동 단위의 1994년 및 2004년 종사상 지위별 자료를 수집하고 동 변화자료를 기반으로 공간분석 단위를 일치시킨 후 GIS를 활용하여 종사상 지위분류체계 자료를 활용한 도시산업구조의 질적 변화를 공간적 관점에서 해석하였다. GIS환경에서 부산시 산업구조의 종사상지위 유형별 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 전통적인 노동집약적 산업이 한계에 부딪히고, 서비스업 및 도소매업은 영세한 생계형으로 진행되어 부산의 고용흡수력이 떨어질 수밖에 없었으며 통계상으로는 종사자의 수가 증가하였으나 비정규직과 비임금 노동자가 급증하면서 부산지역 일자리의 질이 하락하고 있는 것으로 측정되었다. 둘째, 전통적인 도심지는 쇠퇴하는 반면 신도시나 신흥공업단지가 형성된 지역, 제조업보다 서비스업이 발달한 지역이 일자리가 증가하는 경향을 보였다. 본 연구의 결과는 도시발전의 근간이 되는 산업구조의 행태적 패턴 뿐 아니라 종사상지위라는 질적 평가를 통한 장기적 차원의 산업발전계획안 마련을 위한 기초자료로서의 활용을 기대한다.
Urban campus, one of the main urban facilities, is the representative place that is struggling with 'gridlock'. Due to privatization of space among different departments and space shortages, gridlock has been occurring as a result. The urban campus trying to solve this problem by changing the quality of space, especially the structure of the shared space, which is expected to be the solution to the grid lock problem. The main purpose of this study is to investigate the structural change in the university's shared space based on paradigm transition. The theoretical consideration is to analyze the spatial characteristics of university shared space that appear at different stages through a new perspective that compares the gridlock phenomenon and the shared paradigm. The framework of the analysis of the shared space, which has recently been restructured, is classified into the spatial characteristics of collaborative space, the creative space, and the common/complex space. In addition, these spatial characteristics are again analyzed through the division of legislative facility classification, management governance subject, area, building location and layout, exposure to the outside as well as the analysis of student and staff entry and exit, sharing structure of site and space, and the classification of program characteristics. The results are as follows: The restructured space is systemized so that the management governance of each space would be connected to each other to share information and space. Furthermore, the spatial boundary between colleges or between campus spaces are not only physically, but categorically clear. The restructured space has semi (or in-between)-spatial characteristics such as the intersection in inside and outside of the pedestrian's circulation and the mixture of programs. This study could serve as principal references in presenting the systematic analysis of directions of the shared spatial structure for the urban campus where new educational space is required due to the changes in the university system.
지금까지 위성영상 정보 처리 분야에서는 분광정보를 이용한 영상분석과 시각적 해석 및 자동 분류에 대한 연구가 주로 수행되었으나, 최근에는 영상자료에서 시각적으로 나타나지 않는 특성이나 공간정보의 추출을 위한 여러 시도가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 영상정보의 특성 추출기법인 텍스처 영상 생성기법과 웨이브릿 변환을 연계하여 웨이브릿 기반 텍스처 융합 영상에 대한 연구를 수행하였다. 또한 이러한 영상이 분류 정확도에 어떻게 기여하는 가를 분석하기 위한 적용 사례로 도심지 공간분석과 칼데라 주변지역의 지질학적 구조분석을 수행하였다 영상 분석 시 공간정보 활용을 위한 텍스처 영상 생성기법과 웨이브릿 기반 텍스처 융합 영상 생성기법을 사용하면 원본영상만을 사용하였을 때보다 높은 분류정확도를 보였다. 고해상도 영상을 사용한 도심지의 경우 원본영상에 텍스처영상과 웨이브릿 기반 텍스처 융합 영상을 모두 활용한 경우의 분류정확도가 가장 높은 값을 보였다. 이는 상세화소의 변화가 매우 중요한 도심지의 특성상, 세밀한 공간정보가 최대로 활용되었기 때문으로 해석되어진다. 또한 중 저해상도 영상을 사용한 지질학적 구조분석의 경우 원본영상에 텍스처 영상만을 활용한 경우가 가장 높은 분류정확도를 보였다. 이는 칼데라를 중심으로 한 비교적 크기가 큰 지질학적 구조 분석 시 고도변화와 지열분포 등의 정보가 적당히 단순화 될 필요가 있었기 때문인 것으로 해석된다. 따라서 이러한 기법들을 실제 연구에 적용하기 위해서는 연구의 목적과 위성영상의 해상도 등의 정보를 모두 고려하여 적절한 기법을 잘 적용하는 것이 중요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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