Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.36
no.6
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pp.535-544
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2018
Autonomous driving can be limited by only using sensors if the sensor is blocked by sudden changes in surrounding environments or large features such as heavy vehicles. In order to overcome the limitations, the precise road-map has been used additionally. This study was conducted to segment and classify road objects using 3D point cloud data acquired by terrestrial mobile mapping system provided by National Geographic Information Institute. For this study, the original 3D point cloud data were pre-processed and a filtering technique was selected to separate the ground and non-ground points. In addition, the road objects corresponding to the lanes, the street lights, the safety fences were initially segmented, and then the objects were classified using the support vector machine which is a kind of machine learning. For the training data for supervised classification, only the geometric elements and the height information using the eigenvalues extracted from the road objects were used. The overall accuracy of the classification results was 87% and the kappa coefficient was 0.795. It is expected that classification accuracy will be increased if various classification items are added not only geometric elements for classifying road objects in the future.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.639-639
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2015
최근 지식정보 사회는 IT가 핵심 구성요소인 스마트 사회로 변모하고 있으며, 인간과 사물 간 의사소통에서 사물과 사물 간 의사소통까지 확장하고, IT간 융합에서 나아가 타 산업과 융합하는 지능형 사회로 나아가고 있다. '공간'에 대한 정보는 '시간'과 함께 인간이 생활하는데 있어 반드시 알아야 하는 가장 근본적인 정보로써, 공간에서 발생하는 정보를 기반으로 다른 사람들과 소통을 하고 목적을 충족함으로써 삶의 질을 향상시킨다. 현대 사회에서 공간정보는 중요한 인프라 가치를 증대시키므로 새로운 사회 패러다임 전환을 위한 필수적인 요소라 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 수재해 정보 플랫폼 구현에 앞서 사용자의 니즈를 만족시키고 효용가치 증대가 가능하도록 공간정보서비스 활용 방안 연구를 하고자 한다. 공간정보는 시대의 흐름에 따라 형태 및 생산?활용방법이 달라졌으나 항상 중요한 정보로 인식되어 왔으며, 미래 공간정보는 단순 콘텐츠 영역을 뛰어넘어 상황(Context)정보까지 범위를 확장하였다. (1)미국의 공간정보는 시설, 기록관리 및 지도와 같은 공공분야에서 현재는 업무통합관리, 의사결정지원 등에서 데이터 웨어하우스(Data Warehouse)로서의 역할 담당한다. (2)일본은 아시아 최고의 원천기술력을 보유하고 있으며, 높은 수준의 GIS, RS(위성항측), ITS(지능형 교통 시스템) 기술을 기반으로 하고 있다. (3)영국은 지리정보시스템과 공공서비스를 접목하여 시민의 요구에 부응하는 고객맞춤형서비스 제공을 국가정보화의 우선과제로 선정하고 있다. (4)우리나라는 초고속통신망과 모바일 기술 등 세계 최고 수준의 인프라를 확보하고 있어, 이러한 인프라 기반융 복합 공간정보서비스를 이용하는데 안정적인 기반을 확보하고 있다. 본 연구는 국내외 공간정보서비스의 패러다임 변화 및 추진 동향 등을 제시하였으며, 수재해정보 플랫폼 활용에 능동적 적극적으로 접근할 수 있는 기반을 마련하였다. 공간정보서비스를 활용하여 커뮤니케이션 강화, 수재해 정보 서비스의 효율성 증진, 재해부문 선진화 측면에서 발전적 영향을 미칠 수 있으며, 특히 각종 현안에 대한 미래 예측 및 대응에 기여할 것으로 판단된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.39-39
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2021
기상재해를 극소화하기 위해서는 그 원인이 되는 기상현상의 규모와 거동을 명확히 감시하고 분석하여 신뢰성 있는 예측정보가 제공되어야 한다. 최근 위험기상 발생빈도가 증가하여 초단기 및 위험기상 예보의 정확도 향상을 위한 고품질 레이더 정보 활용 연구가 활발하게 진행되고 있다. 레이더는 전자파를 이용하여 강우의 양과 분포, 이동특성을 관측하는 장비로써 우리나라는 초단기적 위험기상 대응능력 향상을 추진하기 위한 목적으로 첨단 성능의 이중편파레이더 관측망을 구축하고 있다. 국내 기상관측용 레이더는 기상예보(기상청), 홍수예보(환경부), 군 작전 기상지원(국방부) 등으로 각 기관이 개별적으로 설치운영 하고 있다. 본 연구에서는 관계부처에서 운영하고 있는 레이더의 합성장을 이용하여 강수장의 상관성을 기반으로 이류(advection) 특성을 도출하였다. 정확도 있는 이류특성을 도출하기 위하여 시간해상도는 10분을 적용하였으며 가우시안 필터링 기법을 적용하여 강수장 상관분석을 수행하였다. 호우와 태풍을 대상으로 강수장의 이류패턴을 추출하여 강수장의 이동방향 및 속도를 고려한 강수량 예측기법의 적용성을 평가하였다. 본 연구 결과는 격자형 강수예측정보를 제공하여 AI 홍수예보 및 수치예보 모델의 초기조건 입력 등에 활용되어 기후변동성에 따른 대국민 안전 실현을 확보하는데 기후변화 대응전략의 핵심기술로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 덧붙어, 4차 산업혁명에 따른 수문기상 빅 데이터(big data) 통합 플랫폼을 구축하여 고해상도 홍수대응 기술 및 GIS 및 모바일 시스템을 연계한 실시간 기후재해 예·경보가 가능할 것으로 사료된다.
An, Se-Yun;Ju, Hannah;Kim, So-Yeon;Jo, Min-Jun;Kim, Sungwhan
The Journal of the Korea Contents Association
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v.21
no.7
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pp.259-270
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2021
Recently, interests in the use of Sharing Bike is increasing in consideration of eco-friendly transportation and safety from viruses. As the technology for collecting and storing data is improved with the development of ICTs, research on mobility using the Sharing Bike Data is also actively progressing. Therefore, this paper analyzes the properties of Sharing Bike Data and cases of researches on it through literature review, and based on the results of the review, data of Eoulling, the Sharing Bike System of Sejong City is analyzed as a way to utilize Sharing Bike Data. Most of the selected literature used structured data, and analyzed it through statistical methods or data mining. Through data analysis, it identified the current status, found out problems of the Sharing Bike System, proposed a solution to solve them, developed plans to activate the use of Sharing Bike. This provides basic data for efficient management and operation plans for Sharing Bike System. Ultimately, it will be possible to explore ways to improve mobility in urban spaces by utilizing Sharing Bike Data.
최근 들어 무선인터넷 및 모바일 컴퓨팅 기술의 급속한 발전과 함께 향후 그 수요가 폭발적으로 증대될 것으로 예상되는 분야가 위치기반서비스(LBS, Location Based Service) 기술이다. 이동통시산업이 발달한 미국 및 유럽의 선진국에서는 지난 수년에 걸쳐 지속적으로 축적되어 온 정보기술을 통하여 현재 수많은 LBS 관련 기술개발이 활발히 진행되고 있다. 1999년 미국의 FCC(미연방통신위원회)는 무선 E119 규칙을 제정하였는데, 이 규칙은 LBS를 주목하게 한 결정적인 계기가 되었다. FCC는 미국내의 망 사업자들이 2001년 10월까지 이동전화 사용자가 응급 호출(911)을 하였을 때 67%는 100M 이내의 위치오차로, 95%는 300M 이내의 위치오차로 응급호출자의 위치정보를 제공해야 한다는 규정을 제정했다. 이때부터 각종 관련 회사들이 생겨나기 시작했으며, 사람들이 LBS에 관심을 가지기 시작하였다. 국내에서도 이동통신사업자 및 IMT-2000 사업자를 중심으로 LBS 도입을 적극 준비하고 있는 상황이다. 그러나 위치정보라는 것은 오래 전부터 사람들이 알고있던 사항이다. 이미 GPS라는 것을 이용하여 국방분야, 환경분야, 교통 및 물류 분야에서 많이 활용되고 있었기 때문이다. 그런데 왜 같은 위치정보를 활용하는 분야인데 LBS는 이토록 많은 관심을 불러일으키는가? 그것에 대한 답변은 바로 위치정보가 이동통신망과 연결되면서 대중적이고 일반적인 서비스가 가능해졌기 때문이다. 특히, LBS는 GIS가 정보통신 기술과 융합되면서 앞으로 추구해야 할 차세대 정보기술 분야라는 점에서 그 의미는 더 크다고 할 수 있다. 평균(平均) 0.322였다. 그리고 RaA를 모핵종(母核種)으로 가정(假定)했을 때 각핵종간(各核種間)의 방사평형비(放射平衡比)는 대개 $C_1>C_2>C_3$인 것으로 나타났다. 여기서 $C_1,\;C_2$ 및 $C_3$는 각각 RaA, RaB 및 RaC의 농도(濃度)를 나타낸다.0cm 깊이에서는 Pythium균(菌)과 Fusarium균(菌)을 제외(除外)하고 모두 14일간(日間)에 사멸(死滅)하였다. 6. 최고(最高)에 달(達)했다가 최저(最低)에 이르는 온도(溫度)의 반복적(反復的)인 파동(波動)이 있는 것에서 없는 것보다 단시간(短時間)에 사멸(死滅)하였다. 이상(以上)의 결과(結果)에서 볼 때 하기고온기(夏期高溫期)의 재배(栽培) 휴한기(休閑期)에 PVC film을 사용(使用)하여 하우스를 밀폐(密閉)하거나 턴널을 만들어서 태양열(太陽熱)을 이용(利用)한 토양소독(土壤消毒)의 가능성(可能性)이 충분(充分)히 있는 것으로 생각된다.종합적(綜合的)으로 볼 때, diazinon 과 decamethrin의 처리(處理)는 포장(圃場)에서 벼멸구의 산란력(産卵力)과 성충수명을 증대(增大)시키고, 식이활동(食餌活動)을 촉진(促進)함으로서 벼멸구의 resurgence를 유발(誘發)하고 아울러 수도체(水稻體)의 hopperbun을 가속화시킬 가능성(可能性)이 있음을 알 수 있었다.는 점차 약하여 졌으나 catalase, invertase는 그 활성도가 일단 숙성중기에 높아졌다가 낮아졌다.n 이 pH 4.2이고 temperature는 $60^{\circ}C$이었다. 그리고
Park Jae-Kwan;An Kyung-Hwan;Jung Ji-Won;Hong Bong-Hee
Journal of KIISE:Databases
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v.33
no.3
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pp.271-281
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2006
Recently the need for Location-Based Service (LBS) has increased due to the development and widespread use of the mobile devices (e.g., PDAs, cellular phones, labtop computers, GPS, and RFID etc). The core technology of LBS is a moving-objects database that stores and manages the positions of moving objects. To search for information quickly, the database needs to contain an index that supports both real-time position tracking and management of large numbers of updates. As a result, the index requires a structure operating in the main memory for real-time processing and requires a technique to migrate part of the index from the main memory to disk storage (or from disk storage to the main memory) to manage large volumes of data. To satisfy these requirements, this paper suggests a unified index scheme unifying the main memory and the disk as well as migration policies for migrating part of the index from the memory to the disk during a restriction in memory space. Migration policy determines a group of nodes, called the migration subtree, and migrates the group as a unit to reduce disk I/O. This method takes advantage of bulk operations and dynamic clustering. The unified index is created by applying various migration policies. This paper measures and compares the performance of the migration policies using experimental evaluation.
Park, Jeong-Seok;Shin, Moon-Sun;Ryu, Keun-Ho;Jung, Young-Jin
The KIPS Transactions:PartD
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v.14D
no.7
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pp.707-718
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2007
Recently, much studies for providing mobile users with suitable and useful content services, LBS(Location Based Service) corresponding to the change of users' location, are actively going on. First and foremost, this is basically owing to the progress of location management technologies such as GPS, mobile communication technology and the spread of personal devices like PDA and the cellular phones. Besides, the research scope of LBS has been changed from vehicle tracking and navigation services to intelligent and personalized services considering the changing information of conditions or environment where the users' are located. For example, it inputs the information such as heavy traffic, pollution, and accidents. The query languages which effectively search the stored vehicle and environment information have been studied depending on the increase of the information utilization. However, most of existing moving object query languages are not enough to provide a recommendation service for a user, because they can not be tested and evaluated in real world and did not consider changed environment information. In order to retrieve not only a vehicle location and environment condition but also use them, we suggest a moving object query language for recommendation service and implement a moving object query process system for supporting a query language. It can process a nearest neighbor query for recommendation service which considers various attributes such as a vehicle's location and direction, environment information. It can be applied to location based service application which utilizes the recommended factors based on environmental conditions.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.12
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pp.287-293
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2018
The Korean peninsula has been known as an area that is free of volcanic disasters. However, recent observations and research results of volcanoes in Far East Asia, including Baedu Mountain and Japanese volcanoes, show that the Korean peninsula is no longer a safe area from volcanic disasters. Since 2012, the Korean government has been developing an IT-based construction technology, VDRS (Volcanic Disaster Response System), for effective volcanic disaster response system. The main users of VDRS are public officers in central or local governments. However, most of them have little experience and knowledge about volcanic disasters. Therefore, it is essential to develop education contents and implement training on volcanic disaster response for effective response in a real disaster situation. In this paper, we deal with the development of a mobile application based on virtual reality (VR) for realistic volcanic disaster response training. The objectives of training are the delivery of knowledge and experience for volcanic disasters. First, VR contents were generated based on spatial information. A 3D model was constructed based on a Digital Elevation Model (DEM), and visualization models for meterological effects and various volcanic disaster diffusion effects were implemented for the VR contents. Second, the mobile application for the volcanic disaster response training was implemented. A 12-step story board is proposed for volcanic disaster experience. The application was developed with the Unity3D engine based on the proposed story board to deliver knowledge of various volcanic disasters (volcanic ash, pyroclastic flows, volcanic mudflow etc.). The results of this paper will be used for volcanic disaster response and prevention training and for more realistic training linked with augmented reality technology in the future.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.39
no.3
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pp.133-139
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2021
Currently, the process of constructing a high-definition road map has a high proportion of manual labor, so there are limitations in construction time and cost. Research to automate map production with high-definition road maps using artificial intelligence is being actively conducted, but since the construction of training data for the map construction is also done manually, there is a need to automatically build training data. Therefore, in this study, after converting to images using point clouds acquired by a mobile mapping system, the road marking areas were extracted through image reclassification and overlap analysis using thresholds. Then, a methodology was proposed to automatically construct training data for deep learning data for the high-definition road map through the classification of the polygon types in the extracted regions. As a result of training 2,764 lane data constructed through the proposed methodology on a deep learning-based PointNet model, the training accuracy was 99.977%, and as a result of predicting the lanes of three color types using the trained model, the accuracy was 99.566%. Therefore, it was found that the methodology proposed in this study can efficiently produce training data for high-definition road maps, and it is believed that the map production process of road markings can also be automated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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