지적도는 중요한 공문서로 재산권에 영향을 미치며, 100년 이상 사용으로 인한 문제가 발생했다. 오래된 지적도면의 훼손, 마모, 재작성 과정의 오류 누적으로 정확성이 떨어졌고, 전산화 과정에서 이 오류들이 남아 도면 관리에 어려움을 겪고 있다. 전국 지적도‧임야도 정비사업이 진행 중이나, 수정에는 기술적, 법적 난제가 있다. 본 연구는 도면 유지보수의 기술적 측면을 다루며, 도곽접합을 선행하여 오류를 줄이고 정비율을 향상시키는 방법을 제안한다. 연구 결과 도곽접합을 선행할 경우, 평균 거리차이가 22.56cm에서 8.12cm로 감소하고 정비율이 10% 이상 상승함을 확인했다.
We study the existence of positive solutions of second order nonlinear separated boundary value problems of superlinear as well as sublinear type without imposing monotonicity restrictions on the problem. The type of problem investigated cannot be analyzed using the linearization about the trivial solution because either it does not exist (the sublinear case) or is trivial (the superlinear case). The results follow from a known fixed point theorem by noticing that the concavity of the solutions provides an important condition for the applicability of the fixed point result.
현재의 지적측량은 100년 전에 작성된 지적도를 현지 확인을 거치지 않고 전산화한 것을 사용하고 있으며, 도해지적이라는 특성으로 인하여 경계복원이 어렵다는 한계를 내포하고 있다. 이와 같은 특성과 지상경계표지의 부재로 인하여 토지소유자간 분쟁, 지적불부합지 발생 등의 많은 문제를 발생시키고 있다. 본 연구에서는 정확한 지적측량을 위하여 정확도와 오차에 대한 개념을 이해하고 현재의 지적측량 시행규칙에 규정된 정확도 문제에 대해 분석하였다. 또한 현재의 지적측량 규정을 다른 측량 규정과 비교 분석하여 지적측량 정확도 향상을 위한 개선방향을 제시하고자 한다. 연구 결과로 지적측량의 정확도와 오차에 관한 명확한 정의와 영구적인 지상경계점의 설치가 필요하며, 통일되고 일관적인 기준점 사용체계가 정립되어야 한다고 판단되었다. 또한 토지소유자 중심의 정확도가 제공되어야 하며 지적 측량 작업규정의 절차에 대한 구체적이고 세부적인 절차가 필요할 것으로 판단되었다.
본 논문에서는 3차원 영상 생성을 위한 깊이맵 추정 및 중간시점 영상합성 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 깊이맵의 시간적 상관도를 향상시키기 위해 깊이값을 추정하는 과정에서 기존의 정합 함수에 이전 프레임에서 추정한 깊이값을 고려하는 가중치 함수를 추가한다. 또한, 중간시점 영상을 합성하는 과정에서 발생하는 경계 잡음을 제거하는 방법을 제안한다. 중간시점 영상을 합성할 때, 비폐색 영역을 합성한 후 경계 잡음이 발생할 수 있는 영역을 비폐색 (disocclusion) 영역을 따라 구별한 다음, 잡음이 없는 참조 영상을 이용하여 경계 잡음을 처리한다. 컴퓨터 모의실험 결과를 통해 깊이맵의 시간적 상관도를 향상시켜서 사용자의 시각적 피로감을 줄일 수 있었고, 배경 잡음이 사라진 자연스러운 중간시점 영상을 생성할 수 있었다.
In this paper we propose Using Higher Order Neuron on the Supervised Learning Machine of the Kohonen Feature Map. The architecture of proposed model adopts the higher order neuron in the input layer of Kohonen Feature Map as a Supervised Learning Machine. It is able to estimate boundary on input pattern space because or the higher order neuron. However, it suffers from a problem that the number of neuron weight increases because of the higher order neuron in the input layer. In this time, we solved this problem by placing the second order neuron among the higher order neuron. The feature of the higher order neuron can be mapped similar inputs on the Kohonen Feature Map. It also is the network with topological mapping. We have simulated the proposed model in respect of the recognition rate by XOR problem, discrimination of 20 alphabet patterns, Mirror Symmetry problem, and numerical letters Pattern Problem.
Biotop map can be utilized for nature conservation and assessment of environmental impact for human activities in urban area. High resolution satellite images such as IKONOS and KOMPSAT1-EOC were interpreted to classify land use, hydrology, impermeable pavement ratio and vegetation for biotop mapping. Wildlife habitat map and detailed vegetation map obtained from former study results were used as ground truth data. Vegetation was investigated directly for the area where the detailed vegetation map is not available. All these maps were combined and the boundaries were delineated to produce the biotop map. Within the boundary, the characteristics of each polygon were identified, and named. This study investigates the possibility of biotop mapping using high resolution satellite remote sensing data together with field data with the goal of contributing to nature conservation in urban area.
Kim, Myung-Ki;Park, Jeong-Won;Choi, Jung-Hyun;Jung, Hyung-Sup
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.368-371
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2006
A coastline is the boundary between land and ocean masses. Knowledge of coastline is essential for autonomous navigation, geographical exploration, coastal erosion monitoring and modelling, water line change, etc. Many methods have been researched to extract coastlines from the synthetic aperture radar (SAR) and optic images. Most methods were based on the intensity contrast between land and sea regions. However, in these methods, a coastline detection task was very difficult because of insufficient intensity contrast and the ambiguity in distinguishing coastline from other object line. In this paper, we propose an efficient method for the delineation of coastline using interferometric coherence values estimated from ERS tandem pair. The proposed method uses the facts that a tandem pair of ERS is acquired from a time interval of an accurate day and that the coherent and incoherent values in coherence map are land and water, respectively. The coherence map was generated from ERS tandem pair, filtered by MAP filter, and divided into land and water by the determination of threshold value that is based on the bimodality of the histogram. Finally, a coastline was detected by delineating the boundary pixels. There was a good visual match between the detected coastline and the manually contoured line. The interferometric coherence map will be helpful to identify land and water regions easily, and can be used to many applications that are related with a coastline.
Interests in ecosystem services have increased and a number of attempts to perform a quantitative valuation on them have been undertaken. To classify the ecosystem types landcover classification maps are generally used. However, some forest types on landcover classification maps have a number of errors. The purpose of this study is to verify the forest types on the landcover map by using a variety of field survey data and to suggest an improved method for forest type classifications. Forest types are compared by overlaying the landcover classification map with the 4th forest type map, and then they are verified by using National Forest Inventory, 3rd National Ecosystem Survey and field survey data. Misclassifications of forest types are found on the forest on the forest type map and farm and other grassland on the landcover map. Some errors of forest types occur at Daegu, Busan and Ulsan metropolitan cities and Gangwon province. The results of accuracy in comprehensive classification show that deciduous forest is 76.1%; coniferous forest is 54.0%; and mixed forest is 22.2%. In order to increase the classification accuracy of forest types a number of remote sensing images during various time periods should be used and the survey period of NFI and the National Forest Inventory and National Ecosystem Survey should be consistent. Also, examining areas with wide forest patch should be prioritized during the field survey in order to decrease any errors.
차량 항법 시스템에서 맵 매칭(map matching) 방법은 데드 레코닝(dead reckoning) 기법으로 구한 차량의 위치가 지도상의 도로위에 일치하지 않는 경우에 이를 도로위에 매칭(matching) 시키기 위한 방법이다. 본 논문에서는 교차로 부근에서 차량의 회전을 감지함으로서 센서 및 수치지도자료에 기인하는 위치오류를 보정할 수 있는 새로운 맵 매칭 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 진행거리의 상대오차와 도로거리의 절대오차를 이용하여 교차로 지역의 범위를 설정하고, 설정된 지역에서 차량의 진행각을 감지하여 교차로에 연결된 각 도로에 대한 출발지점을 알아내고, 회전각과 진행각을 비교하여 새로운 위치를 알아내는 방법이다. 제안된 알고리즘의 효율성을 검증하기 위하여 거리센서로 속도센서를, 방향센서로서 광 자이로를 이용하여 휴대용 컴퓨터에 시스템을 구성하고, 대전지역을 시범지역으로 선정하여 알고리즘을 실험한 결과 그 유효성을 입증할 수 있었다.
The aim of this study is to seek application plans of National Ecosystem Survey database based on comparison and examination of feasible analysis methods for distribution characteristics of alien plants. In order to set up a correlation analysis method between alien plants and environmental factors, we had reviewed the 3rd National Ecosystem Survey guide book and consequently, two kinds of analysis method were tested. One was 1/25,000 scale map boundary based analysis and the other was representative mountain area based analysis. In this study we restricted the research area to select reliable surveyed database from whole "2011 National Ecosystem Survey flora database" according to two major criteria. First, an area defined by 1/25,000 scale map boundary and representative mountain area where the number of surveyed flora records should be within top 20%. Second, land cover map should also be built up inside that area. As a result, 25 map boundaries and 25 representative mountain areas were extracted to be analyzed. To limit a boundary for every representative mountain area we had analyzed distribution of environmental factors around that area by manual inspection with SPOT-5 remote sensed satellite image then designated 3km buffer zone from each alien plant location in that area. After then, naturalized index (NI) and urbanized index (UI) was calculated and correlations analysis was carried out. With the result of correlation analysis by map boundary only agricultural land area showed significant value of r (0.4~0.6, correlated) and the rest of factors did not. In the case of representative mountain area, the result showed that agricultural land, road and forest area showed significant value of r (0.6~0.8, highly correlated) which was corresponding to existing researches. Therefore, representative mountain area based method is preferable when using the alien plants database of National Ecosystem Survey for species distribution analysis. And also, considering the way of database utilization is strongly suggested at the first stage of survey planning for promoting active use of national ecosystem survey database.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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