This paper deals with risk assessment of life in a landslide-prone area by a GIS-based modeling method. Landslide susceptibility maps can provide a probability of landslide prone areas to mitigate or proper control this problems and to take any development plan and disaster management. A landslide inventory map of the study area was prepared based on past historical information and aerial photography analysis. A total of 550 landslides have been counted at the whole study area. The extracted landslides were randomly selected and divided into two different groups, 50% of the landslides were used for model calibration and the other were used for validation purpose. Eleven causative factors (continuous and thematic) such as slope, aspect, curvature, topographic wetness index, elevation, forest type, forest crown density, geology, land-use, soil drainage, and soil texture were used in hazard analysis. The correlation between landslides and these factors, pixels were divided into several classes and frequency ratio was also extracted. Eventually, a landslide susceptibility map was constructed using a logistic regression model based on entire events. Moreover, the landslide susceptibility map was plotted with a receiver operating characteristic (ROC) curve and calculated the area under the curve (AUC) and tried to extract a success rate curve. Based on the results, logistic regression produced an 85.18% accuracy, so we believed that the model was reliable and acceptable for the landslide susceptibility analysis on the study area. In addition, for risk assessment, vulnerability scale were added for social thematic data layer. The study area predictive landslide affected pixels 2,000 and 5,000 were also calculated for making a probability table. In final calculation, the 2,000 predictive landslide affected pixels were assumed to run. The total population causalities were estimated as 7.75 person that was relatively close to the actual number published in Korean Annual Disaster Report, 2006.
To be high efficient for a navigation of unmanned ground vehicle, it must be able to distinguish between safe and hazardous regions in its immediate environment. We present an advanced method using laser range finder for building global 2D digital maps that include environment information. Laser range finder is used for mapping of obstacles and driving environment in the 2D laser plane. Rotary encoders are used for localization of UGV. The main contributions of this research are the development of an algorithm for global 2D map building and it will turn a UGV navigation based on map matching into a possibility. In this paper, a map building algorithm will be introduced and an assessment of algorithm reliability is judged at an each environment.
본 논문에서는 특허맵 분석 데이터 구축 과정에서 필요한 효율적인 노이즈 제거방법과 신뢰도가 향상된 기술수준 평가를 제안한다. 과거 수작업으로만 진행하였던 노이즈 제거 과정을 논리 연산자 AND를 활용하여 엑셀 VBA(Visual Basic Application)에서 프로그램화 하여 효율적으로 제거하여 유효 데이터를 획득할 수 있게 된다. 신뢰도가 향상된 특허의 기술수준 평가를 위하여 평균 청구항 수, 특허 패밀리 사이즈(PFS: Patent Family Size), 특허당 인용도 지수(CPP: Cites per Patent), 삼극특허, 규격화 특허경쟁력 지수(stdPCPI: Standardization Patent Diversification Index), haF-index(Hirsch a Family index)등을 사용하게 된다. 제안된 효율적인 노이즈 제거 작업을 적용한 결과는 획득된 특허 데이터의 노이즈 비율이 10% 미만으로 나타나서 데이터의 신뢰도가 높음이 확인되었다. 제안된 기술수준 평가 지수를 적용한 결과는 공통적으로 확인할 수 있는 정보에 의해 기술수준 평가를 산출함으로써 신뢰도가 향상된 균형적 기술수준 평가가 가능함을 확인할 수 있었다.
In this paper, a comprehensive computer model is described which can be used to generate the volumetric error map combining the machine parametric errors and the measurement prove error, for most types of CMMs and axis configurations currently in use.
This paper presents an useful technique for assessing the volumetric errors in multi-axis machine tools using the kinematic double ball bar. This system has been developed based on the volumetric error map which describes the 3 dimensional errors of machine tools. The developed system inputs the measured radial data of 3 different planes, respectively XY,YZ,ZX, analysing the volumetric errors such as positional. straightness, angle, and squareness errors, etc. The developed system has been tested in a practical machine tool, and showed high potential for the error assessment of multi-axis machine tools.
In this paper, we reviewed the assessment criteria and conservation value used to evaluate vegetation. The Degree of Green Naturality (DGN) and the Grade of Vegetation Conservation (GVC) are both sets of criteria that estimate the degree of human disturbance or natural value of vegetation. The criteria are extensively used in decision-making about the natural environment conservation and environment impact assessment. Sometimes, social issues can rise because the criteria are not clear. This study aims to evaluate the criteria based on the many aspects of the related literatures and suggest reasonable revised criteria. In addition, criteria for representing the relative value of valuable vegetation conservation are suggested. The DGN and GVC are essentially same; both have 11 degrees and 5 grades. While the DGN is subdivided into levels of anthropogenic disturbances, the GVC indicates the priority for conserving valuable vegetation. Therefore, the DGN is very useful for assessing land development projects, etc., while the GVC is needed to delineate the Ecological Assessment Map(EAM). In conclusion, it is desirable that both criteria should be used together appropriately.
본 논문에서는 도시지역 내 건축물의 지진 안전도를 평가하기 위하여 건축 구조학적인 자료조사와 실험결과를 데이터베이스화하고 여기에 GIS를 연계하여 지진의 위험도를 체계적으로 관리하고 분석할 수 있는 지진재해관리용 정보체계구축의 가능성을 제시하였다. 내진성능 평가를 위하여 건축물 대장과 건축도면, 수치지형도 등을 활용하여 건물의 구조, 주요 구조부재 등 지진내진평가 항목별로 자료를 수집 정리한 후 현장조사를 통해 자료를 보완하였으며, 내진 성능평가를 실시하고 종합평가지수를 산정한 후 지진 위험도를 평가함으로서 지진재해를 효과적으로 대처하고 관리할 수 있는 GIS 기반 정보체계를 구축하였다. 향 후 건물별 지진 위험도를 평가하는 절차와 방법을 모듈화 할 경우 보다 신속하고 정확한 지진재해정보관리체계를 구축할 수 있을 것으로 판단된다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.643-646
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2006
This paper addresses the approach to extract linear features from satellite imagery using an efficient segmentation method. The extraction of linear features from satellite images has been the main concern of many scientists. There is a need to develop a more capable and cost effective method for the Iranian map revision tasks. The conventional approaches for producing, maintaining, and updating GIS map are time consuming and costly process. Hence, this research is intended to investigate how to obtain linear features from SPOT satellite imagery. This was accomplished using a discontinuity-based segmentation technique that encompasses four stages: low level bottom-up, middle level bottom-up, edge thinning and accuracy assessment. The first step is geometric correction and noise removal using suitable operator. The second step includes choosing the appropriate edge detection method, finding its proper threshold and designing the built-up image. The next step is implementing edge thinning method using mathematical morphology technique. Lastly, the geometric accuracy assessment task for feature extraction as well as an assessment for the built-up result has been carried out. Overall, this approach has been applied successfully for linear feature extraction from SPOT image.
In case of producing image map by using the color aerial photograph, DEM makes on huge effects to the accuracy of ortho image. Thus, this paper has the purpose that evaluate the accuracy of DEM acquired by matching the color aerial photograph. At the study, result of color aerial photograph's control point surveying was X=${\pm}$0.14m, f=${\pm}$0.16m. Estimated result by DEM of plot-map and matching has RMSE=${\pm}$1.058m for the elevation(Z). For matching DEM has a minor(-)'s value, it can access that produce by high point than plot-map DEM.
Road Design is being reached to the working design to produce drawings, calculate construction quantity and cost, through the basic design that contained feasibility study and all impact assessment. In general, to plan the route we use topographic map. The vertical positional accuracy is 30cm and horizontal positional accuracy is 35cm in 1:1,000 scale topographic map. In LiDAR, vertical positional accuracy is 15cm and horizontal positional accuracy is 30cm. So if we use LiDAR on road design, more accurate earth-volumn will be calculated when we plan the route. In this paper we try to find the method to use the LiDAR data on road design by drawing the profile and cross sectional view and comparing the earth-volumn to the road that working design is in process adopting the topographic map and LiDAR data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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