Seo, Yongjin;Yun, Sangpil;Joe, Hyunwoo;Kwon, Cheolsoon;Kim, Hyungshin;Kim, Hyeon Soo
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.3
no.1
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pp.7-18
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2014
Flight software operated on the on-board computers in the satellite has requirements such as real-time and high reliability. These requirements make dependency between the flight software and operating environments. Further, whenever a new system is built, such problem drives that all flight software are redeveloped. Thus, the dependency between them should be removed. And the work can be achieved by improving the portability of the flight software. In this paper, we propose a platform architecture based on the IMA architecture. The platform architecture is a hybrid one built by blending two kinds of realizations of the IMA architecture in order to maximize portability. In addition, we implement a prototype system and analyze the execution results of the system to justify the proposed architecture. The proposed architecture enables us to remove the dependency between fight software and operating environments.
This research is primarily intended to investigate the potential of estimating green space threshold in terms of total volume control using degradation trends of green space derived from remote sensing and GIS. An empirical study for a case study site was conducted to demonstrate how a standard remote sensing and GIS technology can be used to assist in estimating the total control volume for green space in terms of area-wide information, spatial resolution and change detection etc. Guidelines for a replicable methodology are presented to provide a strong theoretical basis for the standardization of factors involved in the estimation of the green space threshold; the meaningful definition of land mosaic, redefinition of degradation trends for green space. It was demonstrated that the degradation trends of green space could be used effectively as an indicator to restrict further development of the sites since the visual maps generated from remote sensing and GIS can present area-wide visual evidences by permanent record. It is anticipated that this research output could be used as a valuable reference to support more scientific and objective decision-making in introducing aggregate control of green space.
At present, monitoring programmes for green network have been mainly based on field sampling, which relies on attributes of an area at one point in time, reflecting an emphasis on the small number of in-situ data. One of the major disadvantages of traditional field monitoring is that it is costly, laborious and time consuming due to the large number of samples required. The aim of this research was to evaluate green network based on pixel of Landsat TM satellite image. An empirical study for a case study site was conducted to demonstrate how a standard remote sensing technology can be used to assist in monitoring the green network based on pixel. The pixel-based analysis made it possible to identify area-wide patterns of green network subject to many different type of artificial structures, which cannot be acquired by traditional field sampling. It was demonstrated that the degradation trends of green network could be used effectively as an indicator to restrict further development of the sites since the quantitative data generated from remote sensing can present area-wide visual evidences by permanent record. It is anticipated that this research output could be used as a valuable reference to support more scientific and objective decision-making in monitoring green network.
This study proposes a rule-based image classification method for the time-series analysis of changes in the land surface of the Seongnam-Yongin area using satellite-image data from 2000 to 2009. In order to identify the change patterns during each period, 11 classes were employed in accordance with statistical/mathematic rules. A generalized algorithm was used so that the rules could be applied to the unsupervised-classification method that does not establish any training sites. The results showed that the urban area of the object increased by 145% due to housing-site development. The image data from 2009 had a classification accuracy of 98%. For method verification, the results were compared to land-cover changes through Post-classification comparison. The maximum utilization of the available data within multiple images and the optimized classification allowed for an improvement in the classification accuracy. The proposed rule-based image-classification method is expected to be widely employed for the time-series analysis of images to produce a thematic map for urban development and to monitor urban development and environmental change.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.45
no.5
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pp.38-47
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2008
The most commonly used location recognition system is the GPS-based approach. However, the GPS is inefficient for an indoor or urban area where high buildings shield the satellite signals. To overcome this problem, this paper propose the indoor positioning method using wavelet and neural network. The basic idea of proposed method is estimated the location using the received signal strength from wireless APs installed in the indoor environment. Because of the received signal strength of wireless radio signal is fluctuated by the environment factors, a feature that is strength of signal noise and error and express the time and frequency domain is need. Therefore, this paper is used the wavelet coefficient as the feature. And the neural network is used for estimate the location. The experiment results indicate 94.6% an location recognition rate.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.1
no.1
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pp.79-85
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2015
According to the growing use of the personal GPS in the mobile device recently, the LBS (Local bases service), which processes and refines the GPS information, such as a position-tracking service, a public safety service, a local based information service, has increased steadily. Due to the refraction or reflection of GPS, however, it is impossible to use GPS around or in buildings. Therefore, it is necessary to correct the errors of GPS. We propose the method which corrects the errors of GPS and creates the refined trajectory using intersection region indexing. After analyzing the trajectory, receiving trajectories from many people and identifying the similarity between of trajectories, we will recommend the favorite route and useful information such as restaurant, convenience store, bus station and emergency call service.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.20
no.2
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pp.89-97
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2015
In this paper, we propose a handoff method supporting LBS (Location Based Services) Information in mobile clouding environment. In mobile clouding computing, handoff delay and re-authentication is occurred. A mobile node needs re-authentication procedure from cloud server whenever it arrives new AP. But Using of location information of node enables to reduce delay time due to re-authentication. To reduce re-authentication delay time, proposed method stores location information of APs on WiFi based location server to complement. GPS-based technology which can't receive satellite signal in indoor and then node collects location information of AP at handoff time. And also enables to process LBS without increasing handoff delay by splitting the process of handoff from process of requesting location information. For analysis of proposed method, We analyze handoff delay and location information process time and have compared previous handoff method in cloud environment. We confirmed that proposed method shows lower delay time without increasing LBS process time than previous method because node receives location information from location information server when handoff is occurred.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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pp.1154-1158
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2010
최근 전 세계적으로 GIS (Geographic Information Science) 및 RS (Remote Sensing) 데이터 등 디지털정보의 구축이 급속도로 진행되고 있고, 이들의 발달로 유역에 대한 정확하고 상세한 각종 수문매개변수 수집이 가능하여 유역을 부분유역으로 분할한 기존의 집중형 수문모형보다 유역내의 공간적인 유량변동을 보다 상세하게 고려할 수 있는 격자기반의 분포형 수문모형의 활용도가 높아지고 있다. 유역의 수문특성 및 지형특성을 동일한 매개변수로 적용하기 때문에 유역의 공간적인 수문 및 지형특성을 표현하기 어려운 집중형 모형과 달리 강우-유출해석에 있어서 분포형 모형은 실제 복잡한 유역에서의 유출과정 또는 물질의 수문순환과정을 잘 이해할 수 있고, 어떤 유역의 토지이용형태의 변화가 초래하는 영향과 효과를 사전에 예측할 수 있으며, 신뢰성 있는 과거의 수문자료가 없거나 부족한 유역에서의 유출 계산이 용이하다. 따라서 본 연구에서는 Fortran 90을 개발언어로 사용하여 GIS Data와 위성영상을 활용해 유출량을 모의하는 분포형 물수지 유출 모형을 개발하여 금강 상류유역인 용담댐 유역($930km^2$)을 대항으로 2000~2008년의 일 유출량을 모의하였다. 모형은 크게 3개의 모듈(유출량, 증발산량, 토양수분) 형태로 구성되었으며, 유출량은 강우 전 토양의 저류능을 추적하여 산정하였다. 모형의 결과는 셀별 값을 가지는 분포형으로 출력되며, 유역의 평균 수문자료가 Text file로 출력된다. 민감도 분석을 통하여 최적의 유출 관련 매개 변수를 선정하고 하류의 댐 유입량 자료를 바탕으로 모형의 보정(2001-2004) 및 검증(2005-2008)을 실시하였다. 유출량에 대한 Nash-Sutcliffe 모형효율은 0.78~0.93로 모의치가 실측치의 경향을 잘 표현하는 것으로 나타났다. 유출량 분포도는 강우량을 매우 잘 반영하였으며, 같은 강우조건하에서 토양의 배수조건에 따라 유출이 확연히 다르게 표현되었다.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.20
no.2
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pp.119-126
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2002
Recently, as advancing the technologies for Web 3D and Virtual Reality, the studies have been progressed actively to provide three dimensional information on the web. Especially, the various applications for providing urban information in 3D space have been developed using EAI(External Authoring Interface) that serves an interface between VRML(Virtual Reality Modeling Language), standard language for embodying virtual reality, and JAVA applet in HTML. In this study, as constructing 3D virtual city information using Digital Map, IKONOS satellite image, VRML and so on, we could provide users which need several information with building location and various urban living information. In addition, applying 3D skills such as texturing, panorama and navigation, users were enabled to perform various route searching and scenery analysis. Finally, to serve urban living information in real time, we designed to search information faster through interfacing database and to update data using ASP(Active Server Page) on web.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.17
no.2
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pp.71-76
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2016
Digital image processing is being utilized in various fields including medical industry, satellite photos, and factory automation image recognition. However, this kind of image data produces heat by an external cause in the course of being processed, transmitted, and stored. Most typical noises added in the images are AWGN and salt and pepper. MF, CWMF, and AWMF are methods used to restore images damaged by AWGN and the existing methods are likely to damage detailed information such as an edge. Therefore, this paper suggests an algorithm applying weight of average filter, average filter depending on pixel, and spatial weight filter based on edge size of local mask in an AWGN environment, in a different way. Also, this paper compares functions of existing methods by using PSNR to prove excellence of the suggested algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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