The landslide risk assessment process consists of hazard risk assessment and vulnerability analysis. landslide hazard risk is location dependent. Therefore, maps and spatial technologies such as GIS are very important components of the risk assessment process. This paper discusses the advantages of using GIS technology in the risk assessment process and illustrates the benefits through case studies of live projects undertaken. The goal of this study is to generate a map of landslide vulnerability map by analysis of static natural factors with GIS. A simple and efficient algorithm is proposed to generate a landslide potentialities map from DEM and existing maps. The categories of controlling factors for landslides, aspect of slope, soil, vegetation are defined. The weight values for landslide potentialities are calculated from AHP method. Slope and slope-direction are extracted from DEM, and soil informations are extracted from digital soil map. Also, vegetation informations are extracted from digital vegetation map. Finally, as overlaying, landslide potentialities map is made out, and it is verified with landslide place.
Safety' can be used in a variety of ways and may also have different meanings when used in theoretical field and routinely used. In this paper, the 'safety' means that human injury, fire or physical accident condition does not occur while used by the end-user. The meaning of safety may be different by era and culture. Even in contemporary era, the meaning can be used differently by country, region and culture. As the rights of consumers are increasingly reinforced, we can expect the acceptable risk or safety level can rise higher. In this paper, the R-map of Japan and the European risk assessment guidelines (RAPEX) were reviewed considering domestic incidents database status and its applicability. Because it is difficult to make a model based on a R-map, a revised model was developed mainly based on European Assessment Model with a combination of the important characteristics of Japan model R-map. Also utilizing this revised model, the availability as a new risk assessment model was confirmed by comparing the test results for the same scenarios to the other risk assessment model (RAPEX/RAG).
최근 수십 년 동안 개념도는 의미 있는 교수 및 학습 도구로써 사용되어지고 있다. 많은 기존의 연구는 개념도가 학습자의 학습에 긍정적인 영향을 준다는 사실을 입증하였다. 그러나 기존 방법의 단점은 개념도를 평가하거나 학습자에게 피드백을 제공하는 과정이 평가자에 의해 수작업으로 이루어지도록 설계되어 있어 매우 시간 소모적인 작업이 된다는 것이다. 따라서 온라인 학습 활동을 통하여 개념도를 자동으로 처리하여 시간 복잡성을 줄이는 방법을 개발하는 것이 필요하다. 이미 기존 연구의 결과로써 오프라인 환경에서 개념도 평가를 위한 많은 점수 부여 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 온라인 환경에 적합하도록 시멘틱 웹 기술을 적용하여 기존의 방법들을 효과적으로 구현한 자동화된 평가 시스템을 제시하였다. 본 논문을 통하여 시멘틱 웹 기술이 개념도의 효율적인 관리 및 자동화된 점수 부여를 위하여 이용될 수 있음을 확인하였다.
This paper expanded the usefulness of technology relation analysis by applying to R&D activities of Korea Gas Corporation (Kogas) at the corporate level. Technology relation analysis has been applied to assessment of R&D investments in telecommunication and construction industries in Korea. As empirical findings, technology map and technology spillover matrix of Kogas have been derived by technology similarity analysis. It has bee found that various useful information for R&D assessment could be acquired from the technology relation analysis at the corporate level.
화재예방 및 신속대응을 위한 다양한 기술, 시스템 및 법제도가 도입되고 있지만 매년 화재로 인한 인명 및 재산피해는 줄지 않고 있다. 화재로 인한 재난을 관리하기 위해서는 공간정보 기반의 안전상태지도의 개발이 필요하며, 각 위치정보에 대한 속성정보의 적합성을 확보하는 것이 필요하다. 안전상태지도는 목적에 맞는 안전상태 평가의 평가항목을 도출하고, 지수화 한 후, 다양한 방법으로 조사한 결과를 위치정보에 정합시켜서 제작된다. 본 논문에서는 3D 안전상태지도 제작을 위한 건물 화재안전 평가항목을 도출한다. 우선, 국내외 안전평가 모델의 평가항목을 조사하여 한국 3D 안전상태지도로의 적용성을 분석한다. 다음으로 화재안전 평가모델의 평가항목을 도출한다. 평가항목은 정보수집 활동에 따라 '건물의 기본정보를 통하여 평가가 가능한 항목'과 '현장조사를 통하여 평가가 가능한 항목'으로 구별되어 도출된다. 항목 도출 결과, 다섯 개 카테고리(업종위험, 건물 안정성, 소방 설비 시설, 화재위험성, 화재대응상태)에 걸쳐 총 14개의 평가항목을 도출하였다.
Multimedia is a ubiquitous and indispensable part of our daily life and learning such as audio, image, and video. Objective and subjective quality evaluations play an important role in various multimedia applications. Blind image quality assessment (BIQA) is used to indicate the perceptual quality of a distorted image, while its reference image is not considered and used. Blur is one of the common image distortions. In this paper, we propose a novel BIQA index for Gaussian blur distortion based on the fact that images with different blur degree will have different changes through the same blur. We describe this discrimination from three aspects: color, edge, and structure. For color, we adopt color histogram; for edge, we use edge intensity map, and saliency map is used as the weighting function to be consistent with human visual system (HVS); for structure, we use structure tensor and structural similarity (SSIM) index. Numerous experiments based on four benchmark databases show that our proposed index is highly consistent with the subjective quality assessment.
Purpose: The purpose of this study was to identify minimum datasets for ulcer assessment and to map the minimum datasets to paper-based nursing records for pressure ulcer care in homecare setting. Methods: To identify minimum datasets for pressure ulcer assessment, the authors reviewed four guidelines for pressure ulcer care. The content validity of the minimum datasets was assessed by three homecare nurse specialists. To map the minimum datasets to nursing records, the authors examined 107 pressure ulcer events derived from 45 pressure ulcer patients who received home nursing from two hospitals in Gyeonggi Province. Results: The minimum datasets for initial assessment were anatomical location, stage, size, tissue, exudate, condition of periwound skin, undermining, odor, and pain. 'Location' was recorded best, accounting for a complete recording rate of 98.1%. 'Exudate' and 'pain' showed the poorest record, accounting for 2.8% and 0%, respectively. The minimum datasets for progress assessment were wound size, tissue, and exudate, each accounted for 31.8%, 2.8%, and 4.7%, respectively. Conclusion: This study concluded that data on pressure ulcer assessment was not sufficient homecare and it can be improved by adopting minimum datasets as identified in this study.
본 연구에서는 통계적 오차분석 이론 연구와 미국 지도 정확도 기준분석을 통하여 우리나라의 지형조건에 적합한 지도위치 정확도 기준을 축척 1:50,000 지형도에 대해 제시하였다. 선형오차확률(LEP)이론과 원형오차확률(CEP)이론을 지도 정확도 평가기법에 적용하고, 위치오차에 대한 신뢰구간을 90%로 설정하여 추정한 오차를 정확도 평가기준이 되도록 하였다. 제안한 평가기준과 평가방법의 타당성을 확인하기 위하여 도로의 교차점, 식생의 경계점, 산의 정상, 독립건물 등 관측점(60점)의 위치를 선점하였다. 각 관측점에 대하여 GPS로 측량하여 기준좌표자료를 획득하고, 항공사진으로부터 제작된 수치지형도와 위성사진으로부터 제작된 수치지형도 및 기존의 축척 1:50,000 지도의 위치정확도를 시험평가하였다.
This paper proposed an application of artificial neural networks to security assessment(SA) in power system. The SA is a important factor in power system operation, but conventional techniques have not achieved the desired speed and accuracy. Since the SA problem involves classification, pattern recognition, prediction, and fast solution, it is well suited for Kohonen neural network application. Self organizing feature map(SOFM) algorithm in this paper provides two dimensional multi maps. The evaluation of this map reveals the significant security features in power system. Multi maps of multi prototype states are proposed for enhancing the versatility of SOFM neural network to various operating state.
Land cover (LC) is an important factor in socioeconomic and environmental studies. According to various studies, a number of LC maps, including global land cover (GLC) datasets, are made using polar orbit satellite data. Due to the insufficiencies of reference datasets in Northeast Asia, several LC maps display discrepancies in that region. In this paper, we performed a feasibility assessment of LC mapping using Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) data over Northeast Asia. To produce the LC map, the GOCI normalized difference vegetation index (NDVI) was used as an input dataset and a level-2 LC map of South Korea was used as a reference dataset to evaluate the LC map. In this paper, 7 LC types(urban, croplands, forest, grasslands, wetlands, barren, and water) were defined to reflect Northeast Asian LC. The LC map was produced via principal component analysis (PCA) with K-means clustering, and a sensitivity analysis was performed. The overall accuracy was calculated to be 77.94%. Furthermore, to assess the accuracy of the LC map not only in South Korea but also in Northeast Asia, 6 GLC datasets (IGBP, UMD, GLC2000, GlobCover2009, MCD12Q1, GlobeLand30) were used as comparison datasets. The accuracy scores for the 6 GLC datasets were calculated to be 59.41%, 56.82%, 60.97%, 51.71%, 70.24%, and 72.80%, respectively. Therefore, the first attempt to produce the LC map using geostationary satellite data is considered to be acceptable.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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