Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.22
no.1
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pp.23-29
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2014
The emergence of high resolution satellite images and the evolution of spatial resolution facilitate various studies using high resolution satellite images. Above all, target detection algorithms are effective for monitoring of traffic flow and military surveillance and reconnaissance because vehicles, airplanes, and ships on broad area could be detected easily using high resolution satellite images. Recently, many satellites are launched from global countries and the diversity of satellite images are also increased. On the contrary, studies on comparison about the spatial resolution or target detection, especially, are insufficient in domestic and foreign countries. Therefore, in this study, effects of spatial resolution on target detection are analyzed using the PSO target detection algorithm. The resampling techniques such as nearest neighbor, bilinear, and cubic convolution are adopted to resize the original image into 0.5m, 1m, 2m, 4m spatial resolutions. Then, accuracy of target detection is assessed according to not only spatial resolution but also resampling method. As a result of the study, the resolution of 0.5m and nearest neighbor among the resampling methods have the best accuracy. Additionally, it is necessary to satisfy the criteria of 2m and 4m resolution for the detection of airplane and ship, respectively. The detection of airplane need more high spatial resolution than ship because of their complexity of shape. This research suggests the appropriate spatial resolution for the plane and ship target detection and contributes to the criteria of satellite sensor design.
In order to analyze the behavior of moving objects, a measure for determining the similarity of trajectories needs to be defined. Although research has been conducted that retrieved similar trajectories of moving objects in Euclidean space, very little research has been conducted on moving objects in the space defined by road networks. In terms of real applications, most moving objects are located in road network space rather than in Euclidean space. In similarity measure between trajectories, however, previous methods were based on Euclidean distance and only considered spatial similarity. In this paper, we define similarity measure based on POI and TOI in road network space. With this definition, we present methods to retrieve similar trajectories using spatio-temporal similarity between trajectories. We show clustering results for similar trajectories. Experimental results show that similar trajectories searched by each method and consistency rate between each method for the searched trajectories.
지리 정보 시스템(GIS)은 그 특성상 대용량의 GIS 데이타를 사용하며, 다양한 운영체제와 하드웨어 상에서 구현된다. 이렇게 상이한 운영체제와 하드웨어상의 공간데이타들은 일반적으로 서로 다른 GIS 데이타 포맷을 갖고 있기 때문에 효율적인 자료 교환이 불가능하다면 데이타 공유가 매우 어려울 뿐만 아니라 공통 데이터의 중복 보관 및 관리로 인해 막대한 경제적 손실을 가져온다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 국외에서는 이미 GIS 데이타 교환을 위한 방안으로 공통 교환 표준 포맷 작업이 10여년 전부터 진행되어왔으며, 국내의 경우도 국가 차원에서 지리 정보시스템의 국가 표준을 설정하고, 기본 공간 데이타베이스를 구축하고 있다. 그리하여, 국가 기본 포맷과 공통 데이타 교환 포맷의 표준으로 SDTS(Spatial Data Transfer Standard)를 채택하였다. 본 논문에서는 범용의 SDTS 변환 시스템의 구현에 필요한 공간 데이타 분석, 논리적 설계, 물리적 설계 등의 전반적인 SDTS 변환과정, 테스트 검증 사항, 그리고 반드시 지켜야 할 규칙들을 제시한다. 마지막으로, 실제 공간 데이타인 GOTHIC과 SDTS 간의 변환 시스템의 설계와 구현에 대해서 언급한다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.5
no.3
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pp.40-45
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2000
Recently. the advent of WWW increased the population of internet users and many institutions are carrying out technical development research to implement spatial data distribution environment via internet because importance of Web Geographic Information System(WGIS) is being increased highly. To be accessed WGIS data, we need Spatial Data Electronic Distribution System(SDEDS) which registers and sell spatial data in WWW. In this paper, we Propose and design effective SDEDS to expel spatial data electronic distribution system which is connected WWW. Therefore, we show how to implement and functions of each module.
본 연구의 목적은 토지자원의 유효한 개발과 관리를 위해 원격탐사 자료 및 지상자료를 이용하여 토지 이용의 예측 모형을 정립하고 실제로 제주도 지역에 적용하여 그 실증을 거치는 것이었다. 본 토형은 계절분석(multi-date processing) 및 다중분석 (multi-file processing)기법을 채택하고 Markov의 확률 이전 계산법 및 판별 함수 (discriminant function) 계산법으로부터 합성 출현된 공간적/시간적 토지이용 투영방법을 채택하였다. 판별 함수 계산법은 토지이용 변화상의 최다 경향치를 산출하기 위해 제주도 경관 평면(landscape plane) 전지역의 각 화소(pixel)에 적용되고, 확률 이전 계산법은 특정 미래 시간 간극상에서 상이한 토지이용으로 변화하는 이들 화소의 수량을 결정한다. 본 합성 모형은 이렇게 토지이용 변화성(정성적)과 그 화소의 수량(정량적)을 결합하여 경관 평면상에서 미래의 토지이용 예측을 가능케하는 것이다.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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1994.04a
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pp.206-211
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1994
본 연구에서는 임의의 복소 음압 분포를 무한 평면에서 공간상의 Fourier 변환을 하여서 평면파 요소들의 중첩으로 해석하는 방법을 살펴보고 제한된 측정 조건에서 유발되는 문제들을 음원의 주파수에 대해서 모의 실험을 통하여 고찰해보았다. 실험으로는 단단한 시편(hard panel)과 스폰지(sponge)에 대해서 공간상의 fourier 변환을 통해 반사 계수를 얻고 수직입사에 대해 2-마이크로폰 방법으로 구한 반사계수와 비교하였다. 특히 다공성 물질인 스폰지에 대해서는 유동 저항을 측정하여 실험식으로부터 구한 반사 계수와의 비교를 하였으며 공간상의 음압 분포로부터 구한 반사계수에서 창문함수의 영향을 살펴보았다.
Spatial joins find pairs of objects that overlap with each other. In spatial joins using indexes, original-space indexes such as the R-tree are widely used. An original-space index is the one that indexes objects as represented in the original space. Since original-space indexes deal with sizes of objects, it is difficult to develop a formal algorithm without relying on heuristics. On the other hand, transform-space indexes, which transform objects in the original space into points in the transform space and index them, deal only with points but no sites. Thus, spatial join algorithms using these indexes are relatively simple and can be formally developed. However, the disadvantage of transform-space join algorithms is that they cannot be applied to original-space indexes such as the R-tree containing original-space objects. In this paper, we present a novel mechanism for achieving the best of these two types of algorithms. Specifically, we propose a new notion of the transform-space view and present the transform-space view join algorithm(TSVJ). A transform-space view is a virtual transform-space index based on an original-space index. It allows us to interpret on-the-fly a pre-built original-space index as a transform-space index without incurring any overhead and without actually modifying the structure of the original-space index or changing object representation. The experimental result shows that, compared to existing spatial join algorithms that use R-trees in the original space, the TSVJ improves the number of disk accesses by up to 43.1% The most important contribution of this paper is to show that we can use original-space indexes, such as the R-tree, in the transform space by interpreting them through the notion of the transform-space view. We believe that this new notion provides a framework for developing various new spatial query processing algorithms in the transform space.
In case of the 3D Sketch System for spatial modeling, The use of 3D input devices in 3D environment is the best method to express designer's intention. However, the designer's 3D drawing skill is not accurate. 80, we use the multiple strokes used generally by 2D sketch. Multiple strokes make the designer recognize model's current drawing features and what he change We use the cubic-based drawing method to calculate many surfaces in real time. We arrange the relations of cubes for composing surfaces and multi strokes. We implement the sketch system taking cubic modeling and multiple strokes technique.
다양한 과학 분야와 공학 분야에서는 그들이 다루고 있는 특정한 주제의 정보를 좀 더 신속하고, 명확하게 사용자에게 전달하기 위해서 여러 가지 정보 가시화(information visualization) 기법을 사용한다. 정보를 가시화 할 때는 기본적으로 세 가지 과정을 거치는데, 원천 데이터(raw data)로부터 데이터 모델(data model)로 변환하고, 변환된 데이터 모델을 가시화 구조상(visual structure)에 매핑(mapping)시킨 후 정보화 모델(information model)로 변환하게 된다. 본 논문에서는 특정 행사가 진행되고 있는 건물내부에서 발생하는 시간, 공간적인 정보를 정리한 도표 메타포(table metaphor)를 토대로, 해당 데이터 모델로부터 추출한 다양한 정보를 3 차원 지도로 구성된 정보화 모델 상에 반영하기 위한 방법을 제안하였다. 또한, 정보를 단순히 공간상에 반영하기 보다는 사용자의 관심영역(interest area)에 따른 정보의 공간적 의미에 중점을 두어 3차원 공간상에 표현하였다.
High spatial resolution satellite image classification has a limitation when only using the spectral information due to the complex spatial arrangement of features and spectral heterogeneity within each class. Therefore, the extraction of the spatial information is one of the most important steps in high resolution satellite image classification. This study proposes a new spatial feature extraction method, named SSI(Shape-Size Index). SSI uses a simple region-growing based image segmentation and allocates spatial property value in each segment. The extracted feature is integrated with spectral bands to improve overall classification accuracy. The classification is achieved by applying a SVM(Support Vector Machines) classifier. In order to evaluate the proposed feature extraction method, KOMPSAT-2 and QuickBird-2 data are used for experiments. It is demonstrated that proposed SSI algorithm leads to a notable increase in classification accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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