Purpose: This study builds a database by collecting and refining disaster occurrence data and real-time weather and atmospheric data. In conjunction with the public data provided by the API, we propose a service model for the Big Data-based Urban Safety Index. Method: The plan is to provide a way to collect various information related to disaster occurrence by utilizing public data and SNS, and to identify and cope with disaster situations in areas of interest by real-time dashboards. Result: Compared with the prediction model by extracting the characteristics of the local safety index and weather and air relationship by area, the regional safety index in the area of traffic accidents confirmed that there is a significant correlation with weather and atmospheric data. Conclusion: It proposed a system that generates a prediction model for safety index based on machine learning algorithm and displays safety index by sector on a map in areas of interest to users.
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.49
no.2
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pp.153-160
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2013
Control allocation is an important part of a system. It implements the function that map the desired command forces from the controller into the commands of the different actuators. In this paper, the authors present an approach for solving constrained control allocation problem in vessel system by using multi-parametric quadratic programming (mp-QP) algorithm. The goal of mp-QP algorithm applied in this study is to compute a solution to minimize a quadratic performance index subject to linear equality and inequality constraints. The solution can be pre-computed off-line in the explicit form of a piecewise linear (PWL) function of the generalized forces and constrains. The efficiency of mp-QP approach is evaluated through a dynamic positioning simulation for a vessel by using four tugboats with constraints about limited pushing forces and found to work well.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2004.11a
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pp.355-360
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2004
This study is aimed at developing the system to manage the process and metadata of spatial data construction. The process of spatial data construction is standardized by analyzing knowhow of major firms and the provisions of MOCT(Ministry of the Construction and Transportation), and by appling the development methodology of information system. The system from this study has the capability to manage efficiently the process and metadata of spatial data construction. The process is shown by using index map. Also, it is shown by using Gantt chart and PERT chat after developing the interface for MS Project. The metadata is generated from the process, and managed systematically.
The purpose of this study is to explore the effectiveness of dual-polarization radar rainfall by comapring with the flood inundation record map through KIMSTORM(Grid-based KIneMatic wave STOrm Runoff Model). For Namgang dam ($2,293km^2$) watershed, the Bisl dual-polarization radar data for 3 typhoons (Khanun, Bolaven, Sanba) and 1 heavy rain event in 2012 were prepared. For both 28 ground rainfall data and radar rainfall data, the model was calibrated using observed discharge data at 5 stations with $R^2$, Nash and Sutcliffe Model Efficiency (ME) and Volume Conservation Index (VCI). The calibration results of $R^2$, ME and VCI were 0.85, 0.78 and 1.09 for ground rainfall and 0.85, 0.79, and 1.04 for radar rainfall respectively. The flood inundation record areas (SY and MD/SG district) by typhoon Sanba were compared with the distributed modeling results. The spatial distribution by radar rainfall produced more surface runoff from the watershed and simulated higher stream discharge than the ground rainfall condition in both SY and MD/SG district. In case of MD/SG district, the stream water level by radar rainfall near the flood inundation area showed 0.72 m higher than the water level by ground rainfall.
Purpose: Soil strength has been measured using a cone penetrometer, which is making it difficult to obtain the spatial data required for precision agriculture. Our objectives were to evaluate real-time horizontal soil strength (RHSS) to measure soil strength in real time while moving across the field. Using the RHSS data, the tillage depth was determined, and the power consumption of a tractor and rotavators were compared. Methods: The horizontal soil-strength index (HSSI) obtained by the RHSS was compared with the cone index (CI), which was measured using a cone penetrometer. Comparison analysis in accordance with the measurement depth that increased at 5-cm interval was conducted using kriged maps at six sensing depths. For tillage control and evaluation of the power consumption, the system was installed with a potentiometer for tillage depth, a torque sensor from the rear axle, and a power take-off (PTO) shaft. Results: The HSSI was lower than the CI, but they were the same at 54.81% of the total grids for the 5-cm depth and at 3.85% for the 10-cm depth. In accordance with the recommended tillage map, tillage operations between 0 and 15 cm left 2.3% and 7% residue cover on the soil, and that between 20 and 10 cm covered a wider utilization of 3% and 18.4%, respectively. When the tillage depth was 15 cm, the comparison result of the power requirements between the PTO and rear axle in terms of control performance revealed that the maximum power requirements of the axle and PTO were 44.63 and 23.24 kW, respectively. Conclusions: An HSSI measurement system was evaluated by comparison with the conventional soil strength measurement system (CI) and applied to a tractor to compare the tillage power consumption. Further study is needed on its application to various farm works using a tractor for precision agriculture.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.20
no.3
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pp.307-314
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2017
Terrain referenced navigation(TRN) system is an attractive method for obtaining position based on terrain measurements and a terrain map. We focus on TRN systems based on the point mass filter(PMF) which is one of the recursive Bayesian method. In this paper, we propose two kinds of performance index for Bayesian filter. The proposed indices are based on entropy and mutual information from information theory. The first index measures roughness of terrain based on entropy of likelihood. The second index named by information gain, which is the mutual information between priori and posteriori distribution, is a quantity of information gained by updating measurement at each step. The proposed two indices are used to determine whether the solution from TRN is adequate for TRN/INS integration or not, and this scheme gives the performance improvement. Simulation result shows that the proposed indices are meaningful and the proposed algorithm performs better than normal TRN algorithm.
The purpose of this study is to propose the policies for preservation, formation and management of Korean rural landscape. For this, the current rural landscape policies are examined and recent legislative changes are also surveyed. The Landscape Law and the Comprehensive Countermeasures for Rural Landscape Improvement are the most significant changes. The proposed issues are as follows: 1. the establishment of rural landscape planning system, 2. the arrangement of the criteria and guideline for rural landscape planning and design, 3. the re-arrangement of the rural landscape index and landscape map, 4. the survey and management of the rural landscape amenity, 5. the revitalization of the landscape projects for rural area, 6. the pragmatic connection with other law and system(especially the Landscape Law), 7. the education and cultivation of the rural landscape expert groups.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.42
no.3
s.303
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pp.73-80
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2005
Recently there have been many efforts to support searching and browsing based on the visual content of image and multimedia data. Most existing approaches to content-based image retrieval rely on query by example or user based low-level features such as color, shape, texture. But these methods of query are not easy to use and restrict. In this paper we propose a method for automatic color object extraction and labelling to support multiple queries of content-based image retrieval system. These approaches simplify the regions within images using single colorizing algorithm and extract color object using proposed Color and Spatial based Binary tree map(CSB tree map). And by searching over a large of number of processed regions, a index for the database is created by using proposed labelling method. This allows very fast indexing of the image by color contents of the images and spatial attributes. Futhermore, information about the labelled regions, such as the color set, size, and location, enables variable multiple queries that combine both color content and spatial relationships of regions. We proved our proposed system to be high performance through experiment comparable with another algorithm using 'Washington' image database.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.9
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pp.83-95
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2019
Recently, a variety of IoT data is collected by attaching geosensors to many vehicles that are on the road. IoT data basically has time and space information and is composed of various data such as temperature, humidity, fine dust, Co2, etc. Although a certain sensor data can be retrieved using time, latitude and longitude, which are keys to the IoT data, advanced search engines for IoT data to handle high-level user queries are still limited. There is also a problem with searching large amounts of IoT data without generating indexes, which wastes a great deal of time through sequential scans. In this paper, we propose a unified spatial index model that handles both grid and trajectory queries using a cell-based space-filling curve method. also it presents a visualization method that helps user grasp intuitively. The Trajectory query is to aggregate the traffic of the trajectory cells passed by taxi on the road searched by the user. The grid query is to find the cells on the road searched by the user and to aggregate the fine dust. Based on the generated spatial index, the user interface quickly summarizes the trajectory and grid queries for specific road and all roads, and proposes a Web-based prototype system that can be analyzed intuitively through road and heat map visualization.
The rapid climatic changes being caused by global warming are resulting in abnormal weather conditions worldwide, which in some regions have increased the frequency of landslides. This study was aimed to analyze and compare the landslide susceptibility using the Frequency Ratio (FR), Statistical Index, Weight of Evidence, Certainty Factor, and Index of Entropy (IoE) at Woomyeon Mountain in South Korea. Through the construction of a landslide inventory map, 164 landslide locations in total were found, of which 50 (30%) were reserved to validate the model after 114 (70%) had been chosen at random for model training. The sixteen landslide conditioning factors related to topography, hydrology, pedology, and forestry factors were considered. The results were evaluated and compared using relative operating characteristic curve and the statistical indexes. From the analysis, it was shown that the FR and IoE models were better than the other models. The FR model, with a prediction rate of 0.805, performed slightly better than the IoE model with a prediction rate of 0.798. These models had the same sensitivity values of 0.940. The IoE model gave a specific value of 0.329 and an accuracy value of 0.710, which outperforms the FR model which gave 0.276 and 0.680, respectively, to predict the spatial landslide in the study area. The generated landslide susceptibility maps can be useful for disaster and land use planning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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