Woo, Hee Sook;Kwon, Kwang Seok;Kim, Byung Guk;Yoon, Chun Joo;Kim, Young Rok
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.22
no.4
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pp.107-115
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2014
Visibility of the road influence the safe driving because it recognizes the obstacle on the road. In this paper, we propose a mobile data acquisition and processing system for evaluating road visibility at night. And it was converted efficiently with mobile images and archived for spatial analysis of road-visibilities at night. This was applied to the following techniques to the system. Low-power computing units, open an image processing library, GPU-based acceleration techniques and document database techniques, etc. And converting the RGB image to the YUV color system, which was integrated the brightness component and the spatial information. High performance Android devices were used to collect brightness data on roads and it was confirmed whether this prototype was to determine the spatial distribution of such acquisition and management systems for spatial-assessments of road visibility at night.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.48
no.4
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pp.86-97
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2011
This paper presents a novel algorithm to detect more accurate road lane with image sensor-based color classification and directional edge clustering. With treatment of road region and lane as a recognizable color object, the classification of color cues is processed by an iterative optimization of statistical parameters to each color object. These clustered color objects are taken into considerations as initial kernel information for color object detection and recognition. In order to improve the limitation of object classification using the color cues, the directional edge cures within the estimated region of interest in the lane boundary (ROI-LB) are clustered and combined. The results of color classification and directional edge clustering are optimally integrated to obtain the best detection of road lane. The characteristic of the proposed system is to obtain robust result to all real road environments because of using non-parametric approach based only on information of color and edge clustering without a particular mathematical road and lane model. The experimental results to the various real road environments and imaging conditions are presented to evaluate the effectiveness of the proposed method.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.4
no.2
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pp.1-10
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2001
The purpose of this study was to investigate factors and variables which have significant effects on landscape satisfaction of urban pedestrian road in Bun-dang new town and to suggest basic information for urban pedestrian road design. These works consist of two phase. First, we tested the Hye-Cheon college students' degree of landscape satisfaction for 37 spots of urban pedestrian road and then selected 10 sports slide by the Sturges' formula. Second, we analysed factors and variables on landscape satisfaction of urban pedestrian road using the semantic differential scale method and then processed using descriptive analysis, factor analysis and multiple linear regression analysis. The major findings of this study can be summarized as follows; 1) The difference of landscape adjectives between the highest score of landscape satisfaction slide and the lowest score landscape satisfaction slide were diversity of vegetation, plenty of the shade of a tree, naturalness and cleanness. 2) Diversity of vegetation, width of road, freedom of danger and diversity of environment can be significant variables of major effects on landscape satisfaction of urban pedestrian road by using the multiple linear regression analysis. 3) Factors covering the landscape satisfaction of urban pedestrian road have been found to be Environment of urban pedestrian road and Constitution of urban pedestrian road. By using the Varimaxs' rotation factor analysis for the number of factors' cumulative percentage has been obtained as 64%. 4) Environment of urban pedestrian road and Constitution of urban pedestrian road can be significant factors of major effects on landscape satisfaction of urban pedestrian road by using the multiple linear regression analysis. In conclusion, the landscape satisfaction factors and variables of urban pedestrian road need to be considered in plan or design the urban pedestrian road.
This paper proposes a method to segment urban scenes semantically based on location prior information. Since major scene elements in urban environments such as roads, buildings, and vehicles are often located at specific locations, using the location prior information of these elements can improve the segmentation performance. The location priors are defined in special 2D coordinates, referred to as road-normal coordinates, which are perpendicular to the orientation of the road. With the help of depth information to each element, all the possible pixels in the image are projected into these coordinates and the learned prior information is applied to those pixels. The proposed location prior can be modeled by defining a unary potential of a conditional random field (CRF) as a sum of two sub-potentials: an appearance feature-based potential and a location potential. The proposed method was validated using publicly available KITTI dataset, which has urban images and corresponding 3D depth measurements.
Recently, spatial information technologies using remotely sensed imagery and functionality of GIS (Geographic Information Systems) have been widely utilized to various types of transportation-related applications. In this study, extraction programs of some practical indices, to be effectively used in transportation reference planning problem, were designed and implemented as prototyped extensions in GIS development environment: traffic flow estimation (TFL/TFB), urban rural index (URI), and accessibility index (AI). In TFL/TFB, user can obtain quantitative results on traffic flow estimation at link/block using high-resolution satellite imagery. Whereas, URI extension provides urban-rural characteristics related to road system, being considered one of important factors in transportation planning. Lastly, AI extension helps to obtain accessibility index between nodes of road segments and surrounding district areas touched or intersected with the road network system, and it also provides useful information for transportation planning problems. This approach is regarded as one of RS-T (Remote Sensing in Transportation), and it is expected to expand as new application of remotely sensed imagery.
In this paper, a PMS(Pavement Management System) application is presented to control the LCC(Life Cycle Cost) of road pavement. The aim of this paper is to provide the decision makers with the planning information regarding maintenance strategies for efficient road pavement management. The validity of PMS application presented in this paper is investigated through case studies for conducted for 22 national highway road sections in Korea.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2004.10a
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pp.65-70
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2004
This study is to improve location Precision of forest road map which is base of forest road management. The forest road map is constructed using satellite imagery data and GPS route survey, and compared with existing FGIS digital forest road map. And we proposed application of LiDAR data for extracting forest roads.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.21
no.4
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pp.347-353
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2003
Lately, Digital Photogrammetry has been increasingly applied to various hightech industries and becomes one of more interesting focuses of study than ever. Thus, this study aims to develop a Road Horizontal Alignment Information System by means of digital photogrammetry. Data acquired from digital photographic techniques were processed using Delphi, an object oriented programming language to develop a computer aided program, that allows us to build the information on Road Horizontal Alignment(Beginning Point of Curve, Ending Point of Curve, Radius, Intersection Point). The developed program could maximize visualization for better analysis compared with traditional programs because it utilizes many image data. Comparing with data from traditional horizontal alignment extraction programs based on the principle of least square method, the data acquired by Horizontal Alignment Information and kinematic GPS showed out of the developed road information systems the improved accuracy of IP value up to about 2m in the direction of X, Y axes, where the accuracy of curve radius(R) becomes enhanced up to about 2.5 m.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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