Recently, the utilization of geospatial open platforms has been constantly increased and the interest in 3D geospatial data such as terrain, building and shopping mall has been increased significantly. In particular, rather than simplified 3D geospatial data, interest in high-precision 3D geospatial data which similarly represents the real world objects has increased significantly. In order to satisfy the demand for such the high-precision 3D geospatial data, various kinds of 3D geospatial open platforms has been developed and has provided services on the web. However, most of the 3D geospatial open platforms have been used plug-in module in order to ensure a fast 3D rendering performance on the web, despite the many problems such as difficulty of the installation, no supporting of cross browser/operating system and security issues. In addition, recently, the existing 3D geospatial open platforms based on plug-in module are facing a serious problem, by declaring the NPAPI service interruption in Chrome and Firefox browsers. In this study, we presents the design and implementation of a new 3D geospatial open platform based on HTML5/WebGL technology without the use of plug-ins. Such the new 3D geospatial open platform based on HTML5/WebGL may support cross browsers such as IE, Chrome, Firefox, Safari and cross OS platforms such as Windows, Linux, Mac and mobile OS platforms.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.20
no.1
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pp.98-112
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2017
Recently, various research has been conducted on the use of a game engine instead of a commercial geographic information system (GIS) engine for the development of 3D GIS. The advantage of the 3D game engine is that it allows developers to develop various modules according to their abilities. In particular, in the area of disasters, a wide range of alternatives for prevention as well as prediction can be presented when new analyses are attempted by combining geographic information and disaster-related information. Furthermore, 3D analysis can be an important factor in analyzing the phenomena occurring in the real 3D world because of the nature of disasters. Therefore, in this study, we tried to develop a visualization module for flood disaster information through a 3D game engine by considering the solutions for cost and manpower problems and the degree of freedom of development. Raw flood data was mapped onto spatial information and interpolation was performed for the natural display of the mapped flood information. Furthermore, we developed a module that intuitively shows dangerous areas to users by generating cumulative information in order to display multidimensional information based on this information. The results of this study are expected to enable various flood information analyses as well as quick response and countermeasures to floods.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.11
no.3
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pp.55-62
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2009
Location based Services in the ubiquitous computing environment, namely u-LBS, use very large and skewed spatial objects that are closely related to locational information. It is especially essential to achieve fast search, which is looking for POI(Point of Interest) related to the location of users. This paper examines how to search large and skewed POI efficiently in the u-LBS environment. We propose the Dynamic-level Grid based R-Tree(DGR-Tree), which is an index for point data that can reduce the cost of stationary POI search. DGR-Tree uses both R-Tree as a primary index and Dynamic-level Grid as a secondary index. DGR-Tree is optimized to be suitable for point data and solves the overlapping problem among leaf nodes. Dynamic-level Grid of DGR-Tree is created dynamically according to the density of POI. Each cell in Dynamic-level Grid has a leaf node pointer for direct access with the leaf node of the primary index. Therefore, the index access performance is improved greatly by accessing the leaf node directly through Dynamic-level Grid. We also propose a K-Nearest Neighbor(KNN) algorithm for DGR-Tree, which utilizes Dynamic-level Grid for fast access to candidate cells. The KNN algorithm for DGR-Tree provides the mechanism, which can access directly to cells enclosing given query point and adjacent cells without tree traversal. The KNN algorithm minimizes sorting cost about candidate lists with minimum distance and provides NEB(Non Extensible Boundary), which need not consider the extension of candidate nodes for KNN search.
The purpose of the study was to investigate the differences between Korean mathematics textbooks and CPMP textbooks in the view of conceptual network, structure of mathematical contents, instructional design, and teaching and learning environment to explore the implications for mathematics education in Korea. According to the results, Korean textbooks emphasized the mathematical structures and conceptual network, on the other hand, CPMP textbooks focused on making connections between mathematical concepts and corresponding real life situations as well as mathematical structures. And generalizing mathematical concepts at the symbolic level was very important objective in Korean textbooks, but in the CPMP textbooks, investigating mathematical ideas and solving problems in diverse contexts including real- life situations were considered very important. Teachers using Korean textbooks preferred an explanatory teaching method with the use of concrete manipulatives and student worksheet, however, teachers using CPMP textbooks emphasized collaborative group activities to communicate mathematical ideas and encouraged students to use graphing calculators when they explore mathematical concepts and solve problems.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.24
no.5
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pp.379-387
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2006
The real world is spatially modelled conceptually either as discrete objects or earth surface. The generated data models are then usually represented as vector and raster respectively. Although there are limited cases where only one data model is sufficient to solve the spatial problem at hand, it is now generally accepted that GIS should be able to handle various types of data model. Recent advances in spatial technology introduced even more variety of heterogeneous data models and the need is ever growing to handle and manage efficiently these large variety of spatial data. The OGC (Open GIS Consortium), an international organization pursuing standardization in the geospatial industry. recently introduced the GMLJP2 (Geographic Mark-Up Language JP2) format which enables store and handle heterogeneous spatial data. The GMLJP2 format, which is based on the JP2 format which is an abbreviation for JPEG2000 wavelet image compression format, takes advantage of the versatility of the GML capabilities to add extra data on top of the compressed image. This study takes a close look into the GMLJP2 format to analyse and exploit its potential to handle and mange hetergeneous spatial data. Aerial image, digital map and LIDAR data were successfully transformed end archived into a single GMLJP2 file. A simple viewing program was made to view the heterogeneous spatial data from this single file.
Commonly to design a database system. a conceptual database has to be designed and then it is transformed into a logical database schema prior to building a target database system. This paper proposes a method which transforms a Temporal Entity-Relationship Model(TERM) into a Temporal Object-Oriented Model(TOOM) to build an efficient database schema. I formalize the time concept in view of object versioning and specify the constraints required during transformation procedure. The proposed transformation method contributes to getting the logical temporal data from the conceptual temporal events Without any loss of semantics, Compared to other approaches of supporting various properties, this approach is more general and efficient because it is the semantically seamless transformation method by using the orthogonality of types of objects, semantics of relationships and constraints over roles.
For developing the location based service which is individualized and specialized according to the characteristic of the users, the spatio-temporal pattern mining for extracting the meaningful and useful patterns among the various patterns of the mobile object on the spatio-temporal area is needed. Thus, in this paper, as the practical application toward the development of the location based service in which it is able to apply to the real life through the pattern mining from the huge historical data of mobile object, we are proposed STOMP(using Frequency of sequence and Weight) that is the new mining method for extracting the patterns with spatial and temporal constraint based on the problems of mining the optimal moving pattern which are defined in STOMP(F)[25]. Proposed method is the pattern mining method compositively using weighted value(weights) (a distance, the time, a cost, and etc) for our previous research(STOMP(F)[25]) that it uses only the pattern frequent occurrence. As to, it is the method determining the moving pattern in which the pattern frequent occurrence is above special threshold and the weight is most a little bit required among moving patterns of the object as the optimal path. And also, it can search the optimal path more accurate and faster than existing methods($A^*$, Dijkstra algorithm) or with only using pattern frequent occurrence due to less accesses to nodes by using the heuristic moving history.
Huge amounts of various web items such as keywords, images, and web pages are being made widely available on the Web. The popularities of such web items continuously change over time, and mining temporal patterns in popularities of web items is an important problem that is useful for several web applications. For example, the temporal patterns in popularities of search keywords help web search enterprises predict future popular keywords, enabling them to make price decisions when marketing search keywords to advertisers. However, presence of millions of web items makes it difficult to scale up previous techniques for this problem. This paper proposes an efficient method for mining temporal patterns in popularities of web items. We treat the popularities of web items as time-series, and propose gapmeasure to quantify the similarity between the popularities of two web items. To reduce the computation overhead for this measure, an efficient method using the Fast Fourier Transform (FFT) is presented. We assume that the popularities of web items are not necessarily following any probabilistic distribution or periodic. For finding clusters of web items with similar popularity trends, we propose to use a density-based clustering algorithm based on the gap measure. Our experiments using the popularity trends of search keywords obtained from the Google Trends web site illustrate the scalability and usefulness of the proposed approach in real-world applications.
New Zealand had reformed their national curriculum with competence and are applying the revised curriculum. As the 2015 revised national curriculum is clothed with competency-based curriculum, New Zealand may have important implications for the study of the Korean revised curriculum. In this study, we examine characteristics of the education system and the national curriculum in New Zealand. In addition, we analyze the standards into the New Zealand national curriculum in terms of 'curriculum connectivity' that is one of important curriculum criteria for improving the quality of education. For this, we look an overview of the relation between the New Zealand curriculum and NCEA, which is the core of the student-centered education system in New Zealand, and analyze the correspondence between the New Zealand curriculum and the Korean curriculum. And we establish analysis framework of curriculum connectivity based on these comparison analysis contents, and analyze Korean mathematics standards with corresponding levels from among the New Zealand mathematics curriculum. According to the results of this study, the New Zealand curriculum includes the most of standards which Korean high school students who want to enter university of natural sciences of engineering need to require. In addition, the New Zealand curriculum highlights statistical research activities for developing problem-solving ability in real life. From perspective of curriculum connectivity, 'in-depth contents' adding on to repeating mathematical concepts or contents are included in the New Zealand curriculum.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.5
no.6
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pp.307-312
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2016
Markerless tracking for augmented reality using Homography can augment virtual objects correctly and naturally on live view of real-world environment by using correct pose and direction of camera. The RANSAC algorithm is widely used for estimating Homography. CS-RANSAC algorithm is one of the novel algorithm which cooperates a constraint satisfaction problem(CSP) into RANSAC algorithm for increasing accuracy and decreasing processing time. However, CS-RANSAC algorithm can be degraded performance of calculating Homography that is caused by selecting feature points which estimate low accuracy Homography in the sampling step. In this paper, we propose feature point filtering method based on CS-RANSAC for efficient planar Homography estimating the proposed algorithm evaluate which feature points estimate high accuracy Homography for removing unnecessary feature point from the next sampling step using Symmetric Transfer Error to increase accuracy and decrease processing time. To evaluate our proposed method we have compared our algorithm with the bagic CS-RANSAC algorithm, and basic RANSAC algorithm in terms of processing time, error rate(Symmetric Transfer Error), and inlier rate. The experiment shows that the proposed method produces 5% decrease in processing time, 14% decrease in Symmetric Transfer Error, and higher accurate homography by comparing the basic CS-RANSAC algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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