Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.18
no.4
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pp.141-149
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2010
Three-dimensional geo-spatial information is important for the efficient use and management of the country and the three-dimensional expression and analysis of urban projects, such as urban plans devised by local governments and urban management. Thanks to the revitalization of the geo-spatial information service industry, it is now being variously used not only in public but also private areas. For the creation of high-guiltily three-dimensional geo-spatial information, emphasis should be placed on not only the quality of the source image and three-dimensional geo-spatial model but also the level of visualization, such as level of detail and texturing. However, in the case of existing three-dimensional geo-spatial information, its establishment process is complicated and its data are not updated frequently enough, as it uses ready-created digital maps. In addition, as it uses Ortho Images, the images exist Relief displacement. As a result, the visibility is low and the three-dimensional models of artificial features are simplified to reach LoD between 2 and 3, making the images look less realistic. Therefore, this paper, analyzed the quality of three-dimensional geo-spatial information created using the three-dimensional modeling technique were applied using Digital photogrammetry technique, using digital aerial photo images by an existing large-format digital camera and multi-looking camera. The analysis of the accuracy of visualization information of three-dimensional models showed that the source image alone, without other visualization information, secured the accuracy of 84% or more and that the establishment of three-dimensional spatial information carried out simultaneously with filming made it easier to gain the latest data. The analysis of the location accuracy of true Ortho images used in the work process showed that the location accuracy was better than the allowable horizontal position accuracy of 1:1,000 digital maps.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.40
no.1
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pp.15-22
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2022
In order to improve the accuracy of the deep learning object detection technique, the effect of magnification rate conditions and seasonal factors on detection accuracy in aerial photographs and drone images was analyzed through experiments. Among the deep learning object detection techniques, Mask R-CNN, which shows fast learning speed and high accuracy, was used to detect the vehicle to be detected in pixel units. Through Seoul's aerial photo service, learning images were captured at different screen magnifications, and the accuracy was analyzed by learning each. According to the experimental results, the higher the magnification level, the higher the mAP average to 60%, 67%, and 75%. When the magnification rates of train and test data of the data set were alternately arranged, low magnification data was arranged as train data, and high magnification data was arranged as test data, showing a difference of more than 20% compared to the opposite case. And in the case of drone images with a seasonal difference with a time difference of 4 months, the results of learning the image data at the same period showed high accuracy with an average of 93%, confirming that seasonal differences also affect learning.
This study was conducted to obtain the information on dry matter productivity in Angelica gigas Nakai for establishing the cultivation method. Cultivation methods such as direct seeding on Mar. 31, Apr. 15 and Apr. 30, and transplanting of $8^{\frac{1}{2}}$, 9, 12 months old seedling were investigated. There were similar tendencies in changes of agronomic characters for all cultivation methods. Dry weight started to increase from 120 DAS. Direct seedling showed vigorous growth for aerial part, whereas transplanting showed better underground part. The quadratic polynomial was suitable to dry weight of root after 120 DAS (or DAT) .Short growing time had higher RGR and NAR independent of cultivation method but Direct seeding on Mar. 31 and transplanting of 9 months old seedling had the highest CGRs. LAI was positively correlated with CGR, and CGR had the highest value as $6.74\g/m^2/day$ when LAI was 1.97. RGR and NAR increased as mean temperature was increased and showed the highest value around . The highest net production of leaf and petiole was obtained at 20 and$23^{\circ}C$, respectively.
Bae, Sang Keun;Shin, Yun Ho;Lee, Seong Gyu;Joo, Yong Jin
Spatial Information Research
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v.23
no.2
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pp.49-57
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2015
Recently, Through the linkage and opening, the fusion of the spatial information, it is necessary for productive ecosystem to provide a variety of information and to increase the civil use. Depending on the economic growth, demand for quality of life and well-being has been on the increase. Spatial information service contents for the public convenience has emerged to solve the problem such as health, safety, welfare and discomfort of daily life This study aims to implement search services for a tailored residence space through the three-dimensional data modeling on cadastral information. To achieve this goal, we established the requirements for deriving a registered object by investigating recent trend with respect to existing cadastral data model and defined property and relationship. Focusing on Songpa-gu, Jamsil station in Seoul, we implemented search services for a tailored residence space for three-dimensional right analysis in conjunction with residential and commercial complex building. As a result, we derived a way to supply 3D cadastre information through open platforms (VWorld) and to represent efficiently, which is able to improve the quality of spatial information service contents for the public convenience as well as to widen utilization of information.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.9
no.4
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pp.745-754
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2019
As GeoWeb 2.0 technologies are widely used, various kinds of services that mashup spatial data and user data are being developed. In particular, various spatial information platforms such as Google Maps, OpenStreetMap, Daum Map, Naver Map, olleh Map, and VWorld based on GeoWeb 2.0 technologies support mashup service. The mashup service which is supported through the Open APIs of the platforms, provides various kinds of spatial data such as 2D map, 3D map, and aerial image. Also, application fields using the mashup service are greatly expanded. Recently, as user data for mashup have been greatly increased, there was a problem in mashup performance. However, the research on the mashup performance improvement is currently insufficient, even the research on the mashup performance comparison of various platforms has not been performed. In this paper, we perform comparative analysis of the mashup performance for large amounts of user data and spatial data using various spatial information platforms available in Korea. Specifically, we propose two performance analysis indexes of mashup time and user interaction time in order to analyze the mashup performance efficiently. Also, we implement a system for the performance analysis. Finally, from the performance analysis result, we propose a spatial information platform that can be efficiently applied to cases when user data increases greatly and user interaction occurs frequently.
Kim, Tae-Hoon;Lee, Jai-Ho;Kim, Do-Seon;Lee, Suk-Bae
Journal of the Society of Disaster Information
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v.17
no.3
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pp.608-616
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2021
Purpose: Safety inspections by existing personnel have been limited in evaluation and data securing due to concerns about the safety of technicians or difficulty in accessing them, and are becoming a bigger problem as the number of maintenance targets increases due to the aging of facilities. As drone technology develops, it is possible to ensure the safety of personnel, secure visual data, and diagnose quickly, and use it is increasing as safety inspection of facilities by drones was introduced recently. In order to further enhance utilization, it is considered necessary to base a consideration standard for facility appearance investigation by drones, and in this paper, research was conducted on dams. Method: To calculate the quality, existing domestic safety inspection and drone-related consideration standards were investigated, and procedures related to safety inspection using drones were compared and analyzed to review work procedures and construction types. In addition, empirical data were collected through drone photography and elevation image production for the actual dam. Result: Work types for safety inspection of facilities using drones were derived, and empirical survey results were collected for two dams according to work types. The existing guidelines were applied for the adjustment ratios for each structural type and standard of the facility, and if a meteorological reference point survey was necessary, the unmanned aerial vehicle survey of the construction work standard was applied. Conclusion: The finer the GSD in appearance investigation using drones, the greater the number of photographs taken, and the concept of adjustment cost was applied as a correction to calculate the consideration standard. In addition, it was found that the problem of maximum GSD indicating limitations should be considered in order to maintain the safe distance.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.22
no.3
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pp.82-98
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2019
The importance of spatial information is rapidly rising. In particular, 3D spatial information construction and modeling for Real World Objects, such as smart cities and digital twins, has become an important core technology. The constructed 3D spatial information is used in various fields such as land management, landscape analysis, environment and welfare service. Three-dimensional modeling with image has the hig visibility and reality of objects by generating texturing. However, some texturing might have occlusion area inevitably generated due to physical deposits such as roadside trees, adjacent objects, vehicles, banners, etc. at the time of acquiring image Such occlusion area is a major cause of the deterioration of reality and accuracy of the constructed 3D modeling. Various studies have been conducted to solve the occlusion area. Recently the researches of deep learning algorithm have been conducted for detecting and resolving the occlusion area. For deep learning algorithm, sufficient training data is required, and the collected training data quality directly affects the performance and the result of the deep learning. Therefore, this study analyzed the ability of detecting the occlusion area of the image using various image quality to verify the performance and the result of deep learning according to the quality of the learning data. An image containing an object that causes occlusion is generated for each artificial and quantified image quality and applied to the implemented deep learning algorithm. The study found that the image quality for adjusting brightness was lower at 0.56 detection ratio for brighter images and that the image quality for pixel size and artificial noise control decreased rapidly from images adjusted from the main image to the middle level. In the F-measure performance evaluation method, the change in noise-controlled image resolution was the highest at 0.53 points. The ability to detect occlusion zones by image quality will be used as a valuable criterion for actual application of deep learning in the future. In the acquiring image, it is expected to contribute a lot to the practical application of deep learning by providing a certain level of image acquisition.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.21
no.4
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pp.151-159
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2013
The building information should be up-to-date information and propagated rapidly for urban modeling, terrain analysis, life information, navigational system, and location-based services(LBS), hence the most recent and updated data of the building information have been required of researchers. This paper presents the developed system to extract the 3-dimension spatial information from aerial orthoimage and LiDAR data of HSI color model. In particular, this paper presents the image processing algorithm to extract the outline of specific buildings and generate the building polygon from the image using HIS color model, recursive backtracking algorithm and the search maze algorithm. Also, this paper shows the effectivity of the HIS color model in the image segmentation.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.21
no.4
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pp.21-27
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2013
Recently, It is increasing that importance of systematic management by carbon sinks in forest resources. Especially, in terms of social, Forest resources in urban areas are important role as well as carbon sinks, and improvement of the natural environment of the city. In this study, through ANOVA analysis that a total of nine different vegetation index from rearranged NIR band of images to Forest tree species classified in urban areas using high-resolution aerial images and satellite images of KOMPSAT-2. And various vegetation indices such as NDVI are divided a species by forest units through statistical analysis. Also, separated species are compared to forest type map by the Forest Service. As a result, it is built as basis for vegetation management in urban areas.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.15
no.4
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pp.55-64
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2012
This study developed a mobile application system for serving cadastral information needed to propel diverse cadastral works including cadastral resurvey efficiently. First, BlackPoint-Xr was selected as a spatial client engine to embody the cadastral information system based on mobile device including smart phone and tablet PC. The mobile cadastral information system contains functions such as finding location with GPS based on spatial information such as aerial photo, cadastral map, administrative map, and digital map, parcel search with address and lot number, finding land register including land address, the classification of land, and land price. Especially, this study developed functions which can analyze the measurement of distance, area, slope and cross-section elevation of land to apply construction work and land maintenance project. This system can support efficiently cadastral work and construction project by serving diverse cadastral information to users in field and can be also applied to the field of digital cadastral information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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