• Title/Summary/Keyword: 이용지도

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Establishment of Accuracy Criteria of Flood Inundation Map Using Quantitative Evaluation Indices (정량적 평가 지표를 활용한 호우피해 예측지도의 정확도 판단기준 설정)

  • Lee, Jin-Young;Kim, Dongkyun;Park, Kyung Woon;Kim, Tae-Woong
    • KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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    • v.39 no.3
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    • pp.381-389
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    • 2019
  • It is important to estimate flood overflow because adverse weather phenomena are frequently occurring in recent years. In order to cope with such abnormal floods, it is essential to perform flood inundation simulations for constructing flood inundation maps as nonstructural countermeasures. However, there is no quantitative evaluation method and criterion for flood inundation prediction. In this study, the Receiver Operation Characteristics (ROC) and Lee Sallee Shape Index (LSSI) were employed to quantitatively evaluate the accuracy of flood inundation maps for 10 administrative districts. Comparing predicted inundation maps with actual inundation trace maps, the ROC score was 0.631 and the LSSI was 25.16 %. Using the ROC and the LSSI, we proposed an evaluation criterion for flood inundation map. The average score was set as an intermediate score and distributed into 5 intervals. The validity of the evaluation criterion was investigated by applying to the XP-SWMM model, which has been verified and corrected. The ROC analysis result was 0.8496 and the LSSI was 51.92 %. It is considered that the proposed evaluation criteria can be applied to flood inundation maps.

A Study on the Watershed Analysis of the Expected Flood Inundation Area in South Han River (남한강 유역의 침수예상지역에 대한 홍수범람분석에 관한 연구)

  • HONG, Sung-Soo;JUNG, Da-Som;HWANG, Eui-Ho;CHAE, Hyo-Suk
    • Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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    • v.19 no.1
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    • pp.106-119
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    • 2016
  • Flood risk map, flood damage map, disaster information map, inundation trace map are involved with the cartographic analysis of flood inundation based on prevention, preparation, restoration, response from natural disasters such as flood, flooding, etc. In this study, the analysis for channel and basin characteristics Chungju dam to Paldang dam of South han river after four river project. Flood scenario is selected to take advantage of design flood level of schematic design for river. Flood inundation of one dimensional non-uniform flow by using HEC-RAS with basin characteristics is accomplished and two dimensional unsteady flow was interpreted by using FLUMEN. Frequency analysis is carried out about each abundance of South han river for 100 year period, 200 year period and 500 year period. Flooding disaster area of 100 year period on 0.5m damage functions is 2378.8ha, 200 year period on 0.5m damage functions is 3155.2ha, 500 year period on 0.5m damage functions is 3995.3ha respectively. It will be significant data for decision making to establish inundation trace map for providing basic plan for river maintenance, land use plan, flood protection plan, application plan and getting information of flood expectation area.

Multi-Object Goal Visual Navigation Based on Multimodal Context Fusion (멀티모달 맥락정보 융합에 기초한 다중 물체 목표 시각적 탐색 이동)

  • Jeong Hyun Choi;In Cheol Kim
    • KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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    • v.12 no.9
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    • pp.407-418
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    • 2023
  • The Multi-Object Goal Visual Navigation(MultiOn) is a visual navigation task in which an agent must visit to multiple object goals in an unknown indoor environment in a given order. Existing models for the MultiOn task suffer from the limitation that they cannot utilize an integrated view of multimodal context because use only a unimodal context map. To overcome this limitation, in this paper, we propose a novel deep neural network-based agent model for MultiOn task. The proposed model, MCFMO, uses a multimodal context map, containing visual appearance features, semantic features of environmental objects, and goal object features. Moreover, the proposed model effectively fuses these three heterogeneous features into a global multimodal context map by using a point-wise convolutional neural network module. Lastly, the proposed model adopts an auxiliary task learning module to predict the observation status, goal direction and the goal distance, which can guide to learn the navigational policy efficiently. Conducting various quantitative and qualitative experiments using the Habitat-Matterport3D simulation environment and scene dataset, we demonstrate the superiority of the proposed model.

Measuring Water Depth Combined by GPS and Echo Sounder (GPS와 Echo Sounder 조합에 의한 수심측량에 관한 연구)

  • Park, Woon-Yong;Lee, Jae-One;Youn, Kyung-Chul;Song, Youn-Kyung
    • Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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    • 2003.10a
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    • pp.231-235
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    • 2003
  • 실시간 동적 GPS 측위를 이용한 해저수심측량은 GPS 수신기가 이동중인 상태에서 신호단절 없이 연속적인 수심측정이 가능하며 등수심도와 등고선 제작에 정확한 위치를 결정할 수 있고, 음향측심기는 발사파와 수신파의 도달시간을 측정하여 수심을 관측할 수 있기 때문에 실시간으로 정확한 3차원 측량이 가능하다. 본 논문에서는 해안지역에 대한 지형 분석을 하기 위하여 기준점에 대한 정지관측을 실시하여 좌표변환계수를 산출하고, 이로부터 실시간 동적 GPS 측량과 음향측심기를 이용하여 해운대 해수욕장과 해안을 관측하였다. 1:1,200 축척의 수치지도에서 추출한 수치표고모델에서의 체적은 97953.9 ㎥이며, 실시간 동적 GPS와 음향측심기를 이용하여 추출한 수치표고모델에서의 체적은 95994.9 ㎥로 나타났다. 이는 수치지도에서의 체적과 측량결과의 체적이 단지 2.0%정도로 나타나 실시간 동적 GPS와 음향측심기의 결합에 의한 해저수심측량이 매우 성공적임을 알 수 있었다.

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도로 정보처리와 컴퓨터비죤에 관한 연구

  • Choe, Hyeong-Jin
    • The Magazine of the IEIE
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    • v.15 no.1
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    • pp.106-113
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    • 1988
  • 현재 필자가 소속하고 있는 연구실에서는, 컴퓨터 아니메이숀, 컴퓨터 그래픽, 화상처리, 인공지능에 관한 연구등을 하고 있다. 본고에서는 화상처리에 관한 연구중에서, 본 연구실에서 최근에 발표한 컴퓨터 비죤에 관계있는 각종의 도로 정보처리에 관한 연구에 대해서 소개한다. 우선, 화상처리의 수법을 이용한 자동조종의 연구로서, 고속도로에서의 선행차의 자동동정에 관한 연구와 하프변환을 이용한 차량번호판 추출에 관한 연구에 대해서 소개한다. 다음에 도로망 지도처리에 관한 연구로서, 차재형 자동항법 시스템의 개요에 관한 소개와 최단시간 경로에 관한 연구, 도로지도의 자동판독에 관한 연구에 대해서 소개한다. 가까운 미래에, 점점 자동차의 자동화가 추진되고, 인공위성을 이용해서 자동차의 현재 위치를 정확하게 파악할 수 있게 되면, 본고에서 소개하는 연구들이 보다 중요한 의미를 가지게 되리라 생각한다.

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Localization of Mobile Robot Using Multi IR Range Sensors (다중 IR 거리센서를 이용한 이동로봇의 자기위치 인식)

  • Ryoo, Young-Jae
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.17 no.6
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    • pp.744-748
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    • 2007
  • In this paper, a new localization method of indoor mobile robot using multi IR(infrared) range sensors is proposed. Each IR range sensor detects the edge of obstacles and wall using the acquired range data. The environment map is built by the merging process of the detected edge data of each sensor. The performance of proposed system is verified by the comparison of the real environment and the detected map in experiments.

Activity Recognition based on Accelerometer using Self Organizing Maps and Hidden Markov Model (자기 구성 지도와 은닉 마르코프 모델을 이용한 가속도 센서 기반 행동 인식)

  • Hwang, Keum-Sung;Cho, Sung-Bae
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 2008.02a
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    • pp.245-250
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    • 2008
  • 최근 동작 및 행동 인식에 대한 연구가 활발하다. 특히, 센서가 소형화되고 저렴해지면서 그 활용을 위한 관심이 증가하고 있다. 기존의 많은 행동 인식 연구에서 사용되어 온 정적 분류 기술 기반 동작 인식 방법은 연속적인 데이터 분류 기술에 비해 유연성 및 활용성이 부족할 수 있다. 본 논문에서는 연속적인 데이터의 패턴 분류 및 인식에 효과적인 확률적 추론 기법인 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)과 사전 지식 없이도 자동 학습이 가능하며 의미 깊은 궤적 패턴을 클러스터링하고 효과적인 양자화가 가능한 자기구성지도(Self Organizing Map)를 이용한 동작 인식 기술을 소개한다. 또한, 그 유용성을 입증하기 위해 실제 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작에 대한 데이터를 수집하고 분류 성능을 분석 및 평가한다. 실험에서는 실제 가속도 센서를 통해 수집된 숫자를 그리는 동작의 성능 평가 결과를 보이고, 행동 인식기 별 성능과 전체 인식기별 성능을 비교한다.

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Traffic Light Detection Algorithm based on Color map and HOG-SVM (색상 지도와 HOG-SVM 기반의 신호등 검출 알고리듬)

  • Kim, Sanggi;Han, Dong Seog
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2016.06a
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    • pp.306-308
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    • 2016
  • 신호등 검출은 지능형 교통 시스템에서 매우 중요하며 최근 신호등 검출 관련한 연구가 활발히 진행 중이다. 하지만 기존의 신호등검출 알고리듬의 문제점은 조명의 변화에 민감하다는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 다음과 같은 신호등 검출 알고리듬을 제안한다. 먼저 제안하는 색상지도와 HSV(Hue-Saturation-Value)를 이용하여 신호등의 후보를 검출한다. 검출한 신호등의 후보로부터 HOG(Histogram of Oriented Gradient) 서술자를 이용하여 특징을 추출한 다음 최종적으로 선형 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 신호등을 검출하는 알고리듬을 제안한다.

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GIS를 이용한 철도 연변 낙석, 산사태 정보시스템 개발

  • 이사로;송원경;박종휘
    • Proceedings of the Korean Society for Rock Mechanics Conference
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    • 2001.03a
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    • pp.221-230
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    • 2001
  • 본 연구에서는 지리정보시스템(GIS)을 이용하여 철도 연변 낙석, 산사태 관련 공간정보를 검색 및 출력 등 관리할 수 있는 정보시스템을 개발하였다. 이를 위해 전국 철도 노선 중 낙석 및 산사태 발생 가능성이 높은 경춘선, 영동선, 중앙선, 태백선, 정선선의 2.5km 혹은 5km 반경 지역에 대해 철도 관련 정보, 각종 지도 관련 정보, 지형분석 정보, 수문기상 정보, 현장 조사된 낙석 관련 정보 등 각종 공간 데이터베이스를 구축하였다. 그리고 구축된 공간 데이터베이스를 관리하는 철도 연변 낙석, 산사태 정보시스템을 개발하였다. 본 정보시스템은 보기환경, 테이블환경, 차트환경, 레이아웃환경, 프로젝트환경 등 5개로 구성되어 있다. 본 정보시스템의 기능은 구축된 공간 데이터베이스를 입력, 검색, 출력 뿐 아니라 자료 변환, 자료 및 범례 편집, 라벨 생성, 화면 확대, 축소, 지도 작성, 그림 편집, 문자 DB 관리, 차트작성, 도움말 등 다양하다. 본 정보시스템은 ArcView의 스크립트 언어인 Avenue를 이용하여 개발되었고 풀다운 메뉴 및 아이콘 방식을 채택하여 사용자가 사용하기 쉽게 개발되었다. 구축된 공간 데이터베이스와 개발된 정보시스템은 낙석 및 산사태 관리 및 분석을 위한 기본 자료 및 도구로 사용될 수 있다.

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Improving the Performance of Supervised Learning Models using Error Pattern Modeling (오차패턴 모델링을 이용한 지도학습 모형에서의 성능 향상)

  • Heo, Jun;Kim, Jong-U
    • Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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    • 2005.05a
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    • pp.280-286
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    • 2005
  • 본 논문은 이분형 목적변수를 가지는 데이터에서, 의사결정나무나 신경망과 같은 지도 학습(Supervised Learning)의 훈련을 통한 각종 예측 및 분류 정확도를 향상시키기 위해서 오차 패턴을 이용한 새로운 Hybrid 데이터 마이닝 기법을 제안한다. 오차 패턴을 이용한 Hybrid 기법이란 데이터 마이닝의 서로 다른 기법을 각 데이터에 적용한 다음 기법간의 불일치되는 부분만을 다시 패턴화 하여, 이를 최종 모형에 적용하여, 기존에 1개의 방법만을 사용하였을 경우보다, 더욱 좋은 정확도를 가질 수 있도록 하는 방법이다. 본 기법의 검증을 위하여, 10개의 실제 검증용 자료를 사용하였으며, 분석 결과 신경망과 의사결정나무 분석과 같은 기존의 방법보다 전체적으로 예측력이 향상됨을 보였다.

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