The main goals of learning geometry include developing spatial ability and concepts on geometric objects based on understanding the attributes and relationships of them. While the instructions on geometric objects follow the concept development models, the ones on spatial ability are designed from the perspective of geometric transformation. However, there is a need for instructional materials to emphasizing the relationships among geometric concepts. This study hypothesizes that spatial ability stems from the intuitive understanding of geometric objects and the relational understanding on concepts, and it considers the isoperimetric problems as instructional materials to foster spatial ability.
According to the development of computer technology, especially in 3D graphics and visualization, the interest for 3D GIS has been increasing. Several commercial GIS softwares are ready to provide 3D function in their traditional 2D GIS. However, most of these systems are focused on visualization of 3D objects and supports few analysis functions. Therefore in this paper, we design not only a spatial operation processor which can support spatial analysis functions as well as 3D visualization, but also implement a prototype to operate them. In order to support interoperability between the existing models, the proposed spatial operation processor supports the 3D spatial operations based on 3D geometry object model which is designed to extend 2D geometry model of OGIS consortium, and supports index based on R$^*$-Tree. The proposed spatial operation processor can be applied in 3D GIS to support 3D analysis functions.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.18
no.6
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pp.237-242
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2018
Recently, media data is increasing due to the development of Internet and SNS. Since photographs and videos often have geo-tags, many techniques have been developed to analyze them. In order to process various kind of such as SNS, NoSQL has been covered. However, most NoSQL does not have enough computation and query about spatial data. Therefore, in this paper, we designed and implemented a system for adding spatial operators using MongoDB among the representative NoSQL. Through this study, it is confirmed that various operators can be used and it is expected that various services can be performed using operators.
This study focused on the a 20-year evaluation of the dynamism of critical thermal anomalies in Busan metropolitan area prompted by unusual infrastructural development and demographic growth rate. Archived Landsat thermal data derived-LST was the major input for UTFVI and hot spot analysis (Getis-Ord Gi*). Results revealed that the surface urban heat island-affected area has gradually expanded overtime from 23.32% to 32.36%; while the critical positive thermal anomalies (level-3 hotspots) have also spatially increased from 19.88% in 2000 to 23.56% in 2020, recording a net LST difference of > 5℃ between the maximum level-3 hotspot and minimum level-3 coldspot each year. It is been observed that thermal conditions of Busan have gradually deteriorated with time, which is potentially inherent in the rate of urban expansion. Thus, this work serves as an eye-opener to powers that be, to think and act constructively towards a sustainable thermal conform for city dwellers.
Sign language has completely different meaning depending on the direction of the hand or the change of facial expression even with the same gesture. In this respect, it is crucial to capture the spatial-temporal structure information of each movement. However, sign language translation studies based on Sign2Gloss2Text only convey comprehensive spatial-temporal information about the entire sign language movement. Consequently, detailed information (facial expression, gestures, and etc.) of each movement that is important for sign language translation is not emphasized. Accordingly, in this paper, we propose Spatial-temporal Keypoints Centered Sign2Gloss2Text Translation, named STKC-Sign2 Gloss2Text, to supplement the sequential and semantic information of keypoints which are the core of recognizing and translating sign language. STKC-Sign2Gloss2Text consists of two steps, Spatial Keypoints Embedding, which extracts 121 major keypoints from each image, and Temporal Keypoints Embedding, which emphasizes sequential information using Bi-GRU for extracted keypoints of sign language. The proposed model outperformed all Bilingual Evaluation Understudy(BLEU) scores in Development(DEV) and Testing(TEST) than Sign2Gloss2Text as the baseline, and in particular, it proved the effectiveness of the proposed methodology by achieving 23.19, an improvement of 1.87 based on TEST BLEU-4.
Purpose - This study analyzed the determinants of local unemployment rate in Korea using panel data from 16 metropolitan cities and provinces from 2000 to 2018. Design/methodology/approach - We use a dynamic spatial panel model that considers characteristics of the regional unemployment rate such as the common factors effect, spatial dependence, and serial correlations. Findings - The local unemployment rate is affected by the past and present values of the national unemployment rate. And it is significantly affected by the past local unemployment rate and the past neighboring unemployment rate because spatial dependence and serial correlations are clearly present. In addition, when the industrial structure diversity and labor productivity were high, the regional unemployment rate decreased, and when the education level was high, the regional unemployment rate increased. Research implications or Originality - In order to reduce regional unemployment rate, it is necessary to plan and establish regional customized industrial structure policies under the stance of diversification rather than specializing the regional industrial structure and accompany improvement of the quality of education with the number of years of education. In addition, the redistribution of labor from low labor productivity sectors to high labor productivity sectors through technology development will help to reduce the local unemployment rate.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.46
no.3
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pp.275-284
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2023
Land monitoring involves systematically understanding changes in land use, leveraging spatial information such as satellite imagery and aerial photographs. Recently, the integration of deep learning technologies, notably object detection and semantic segmentation, into land monitoring has spurred active research. This study developed a web service to facilitate such integrations, allowing users to analyze aerial and drone images using CNN models. The web service architecture comprises AI, WEB/WAS, and DB servers and employs three primary deep learning models: DeepLab V3, YOLO, and Rotated Mask R-CNN. Specifically, YOLO offers rapid detection capabilities, Rotated Mask R-CNN excels in detecting rotated objects, while DeepLab V3 provides pixel-wise image classification. The performance of these models fluctuates depending on the quantity and quality of the training data. Anticipated to be integrated into the LX Corporation's operational network and the Land-XI system, this service is expected to enhance the accuracy and efficiency of land monitoring.
This study developed education contents of measuring spatial dose with virtual reality simulation and applied to students majoring radiological science. The virtual reality(VR) contents with measuring spatial dose rate in the radiation controlled area was developed based on the simulation from pilot study. In this simulation, the tube voltage and tube current can be set from 60 to 120 kVp in 10 kVp steps and 10 to 40 mAs in 10 mAs increments, and the distance from source can be set from 30 to 400 cm continuously. Iron and lead shields can be placed between the source and the detector, and shielding thickness can be set by 1 mm increments ranging from 1 to 20 mm. We surveyed to students for evaluating improvement of understanding spatial dose rate between before and after education by VR simulation. The survey was conducted with 5 questions(X-ray exposure factors, effects by distance from the source, effects from using shield, depending on material and thickness of shield, concept and measuring of spatial dose rate) and all answers showed significant improvement. Therefore, this VR simulation content will be well used in education for spatial dose rate and radiation safety environments.
Kim, Geun Han;Jun, Chul Min;Jung, Hui Cheul;Yoon, Jeong Ho
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.24
no.4
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pp.89-96
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2016
By reviewing preceding studies of big data and spatial big data, spatial big data was defined as one part of big data, which spatialize location information and systematize time series data. Spatial big data, as one part of big data, should not be separated with big data and application methods within the system is to be examined. Therefore in this study, services that spatial big data is required to provide were suggested. Spatial big data must be available of various spatial analysis and is in need of services that considers present and future spatial information. Not only should spatial big data be able to detect time series changes in location, but also analyze various type of big data using attribute information of spatial data. To successfully provide the requirements of spatial big data and link various type of big data with spatial big data, methods of forming sample points and extracting attribute information were proposed in this study. The increasing application of spatial information related to big data is expected to attribute to the development of spatial data industry and technological advancement.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.1
no.2
s.2
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pp.5-20
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1999
Recently, the new software paradigm in information technology (IT) is the component-based development (CBD) technology that has brought as a result of the distributed computing environment (DCE). The CBD has reduced a program developing time and has been designed to make a distributed computing environment easier in the Internet and Intranet environments. These changes of software technology have influence on the geographic information system (GIS) and the CBD technology is highly needed as a point of view of the technique and policy of the geographic information system. In this paper, we designed and implemented an Enterprise Server for the efficient development and management of GIS components. Especially, the Enterprise Server was developed with the Enterprise JavaBeans Specification 1.1 that had been proposed as an industry standard by the Sun Microsystems. The Enterprise Server can allows users to manage the Unified Modeling Language (UML) and Design Patterns for the development of GIS components, develop a GIS component container which obeyed the Open Geodata Interoperability Specification (OpenGlS), manage spatial metadata through a spatial XML (eXtensible Markup Language) engine, and implement a TESTBED server for testing and verification of developed GIS components.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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