본 논문은 현재의 지적불부합지 탐색 방법이 지적경계의 현행화 과정 없이 이루어지는 것을 보완하기 위하여 지적경계 현행화 기반의 탐색 기법인 MMAS를 제안하고자 한다. MMAS는 지적측량 시 취득한 측정점 주변 고정물을 이용하여 지적경계를 현행화한 후 지적불부합지를 탐색하는 기법이다. MMAS 처리 순서는 우선 지적도와 지형도로부터 동일한 대상 영역을 추출하여 대상 영역에 존재하는 지적측량 시 취득한 측정점 주변 고정물과 이에 대응하는 수치지형도의 시설물 그리고 지적 필계점과 담장 경계점을 이용하여 대응쌍을 생성한다. 생성된 대응쌍을 기준으로 현행화를 수행하고, 마지막으로 현행화 후의 면적 오차를 계산하여 공차범위 내 포함 여부를 확인하여 잠재적 지적불부합 대상 필지를 분류한다. 제안 기법은 현재의 지적불부합지 탐색기법이 지적경계의 현행화가 배제된 토지(임야)대장 상의 면적만을 고려한 방법의 한계점을 보완하고, 현행화된 지적경계에 의한 좌표면적의 산출을 통해 지적불부합지 현황 조사의 범위를 잠재된 지적불부합지까지 확장하는데 의의가 있다. 제안 기법에 의해 잠재된 지적불부합지 필지를 탐색한 결과 지적경계의 현행화 이전의 결과보다 증가된 불부합 필지를 탐색할 수 있었다. 제안 기법은 현재 잠재되어 있는 지적불부합 필지를 탐색할 수 있는 방법이 없는 상황에서 지적재조사를 위한 지적불부합지 탐색에 적용 가능할 것으로 판단된다.
공공서비스는 공공의 생존적 수요 및 경제사회적 기회의 충족, 불공평한 소득격차 완화 등의 기능을 가진다. 공공서비스의 일종인 환경서비스는 환경보전을 위해 제공되는 서비스이며, 이 중 상ㆍ하수도 및 폐기물처리 등은 행정구역 단위로 계획, 공급되고 있어 지방정부의 경영능력, 규모 및 재정력에 의하여 서비스의 양과 질 그리고 비용 등 공급수준이 결정된다. (중략)
본 연구에서는 소비자단체의 공간적 분포와 그 특성을 살펴보고, 소비자단체의 발전 방안을 모색하는 데 필요한 근거 자료를 마련하고자 하였다. 이를 통해 지역을 기반으로 한 소비자단체가 소비자문제를 보다 효과적으로 해결할 수 있는 구체적인 방안을 제안할 수 있기 때문이다. 본 연구에서는 11개 소비자단체, 815개소 지부 및 지회 자료를 수집하여 국지적 자기상관과 공간시차모델을 활용하여 분석하였다. 첫째, 소비자단체의 공간적 분포는 지리적인 특성에 따른 패턴을 찾기 어려웠다. 둘째, 소비자단체는 인구와 사업체 수가 많고 면적이 큰 지역일수록 더 많이 분포하고 있는 것으로 나타났다. 셋째, 소비자단체의 공간적 분포는 소비자상담 건수와 비교할 때, 소비자단체의 수요와 공급 간 불일치가 발생한다는 것을 나타낸다. 후속 연구에서는 소비자단체의 활동에 관한 질적 자료를 보충하여 분석함으로써, 소비자단체의 구체적인 발전방안을 지속적으로 모색할 필요가 있다.
In this paper, we propose a new algorithm that can enhance the speed of template matching of hand vascular pattern person verification or recognition system. Various template matching algorithms have advantages in the matching accuracy, but most of the algorithms suffer from computational burden. To reduce the computational amount, with accuracy maintained, we propose following template matching scenario as follows. firstly, original hand vascular image is re-sampled in order to reduce spatial resolution. Secondly, reconstructed image is projected to vertical and horizontal direction, being converted to two one dimensional (1D) data. Thirdly, converted data is used to estimate spatial discrepancy between stored template image and target image. Finally, matching begins from where the estimated order is highest, and finishes when matching decision function is computed to be over certain threshold. We've applied the proposed algorithm to hand vascular pattern identification application for biometrics, and observed dramatic matching speed enhancement. This paper presents detailed explanation of the proposed algorithm and evaluation results.
SLI(Street-Level Imagery)와 벡터지도의 합성을 통해 두 데이터 간의 위치 편차를 제거한 후, SLI의 매개변수를 기반으로 두 데이터의 대응되는 건물영역을 찾을 수 있다. 그러나 합성 이후에도 여러 요인으로 인하여 건물영역이 완전히 일치하지는 않는다. 본 연구는 영상의 영역분할을 통해 두 데이터 간의 건물영역 일치도를 향상시키는 것을 목적으로 한다. 합성을 통해 생성한 벡터 지도의 건물 객체를 SLI 영상에 투영한 선을 영역분할의 초기 정보로 사용한다. 우선, 필터링, 분할(segmentation), 하늘영역 탐지를 통해 하늘 영상을 생성한다. 그리고 에지 검출자를 통해 건물 분리 후보선을 추출한 후, 색상 차이와 하늘정보를 함께 활용하여 건물 최적분리선을 추출함으로써 보다 정확한 건물영역으로 분할한다. 실제 데이터에 대한 실험 결과, 영역 분할을 통해 건물영역 일치 정확도가 83.3%에서 89.7%로 향상된 것을 확인하였다. 본 연구의 성과는 SLI 서비스를 강화하는데 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
컴퓨터 그래픽스나 기하 정보 분석 및 검색 등의 애플리케이션에서 일반적인 octree가 널리 사용된다. 그러나 거리장 등 공간에 분포하는 특정한 연속 정보를 샘플링하기 위한 목적으로 일반적인 octree를 적용할 경우 샘플링 데이터 중복과 샘플링 지점과 표현 단위의 불일치가 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해 dual octree가 제안된 바 있다. 본 논문에서는 dual octree가 일반적인 octree의 단점은 해결했으나 무한하게 분할을 수행하더라도 특정한 연속 영역에 액세스하지 못한다는 사실을 증명하고 이러한 모든 문제들을 해결할 수 있는 대안으로 Lefebvre와 Hoppe가 제안한 primal tree를 응용할 수 있음을 제시한다. 또한 트리 구조의 병렬화에 널리 사용되는 Morton code를 응용한 3차원 primal tree 검색 알고리즘을 제안한다.
Le, Xuan-Hien;Nguyen, Giang V.;Jung, Sungho;Lee, Giha
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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pp.148-148
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2022
Spatiotemporal precipitation data is one of the primary quantities in hydrological as well as climatological studies. Despite the fact that the estimation of these data has made considerable progress owing to advances in remote sensing, the discrepancy between satellite-derived precipitation product (SPP) data and observed data is still remarkable. This study aims to propose an effective deep learning model (DLM) for bias correction of SPPs. In which TRMM (The Tropical Rainfall Measuring Mission), CMORPH (CPC Morphing technique), and PERSIANN-CDR (Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks) are three SPPs with a spatial resolution of 0.25o exploited for bias correction, and APHRODITE (Asian Precipitation - Highly-Resolved Observational Data Integration Towards Evaluation) data is used as a benchmark to evaluate the effectiveness of DLM. We selected the Mekong River Basin as a case study area because it is one of the largest watersheds in the world and spans many countries. The adjusted dataset has demonstrated an impressive performance of DLM in bias correction of SPPs in terms of both spatial and temporal evaluation. The findings of this study indicate that DLM can generate reliable estimates for the gridded satellite-based precipitation bias correction.
Journal of information and communication convergence engineering
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제1권4호
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pp.169-173
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2003
The performance of modern mainframe computers keeps increasing due to the advances in the semiconductor technology. However, the quest for the faster computer has never been satisfied. To overcome the discrepancy in the supply and demand, we studied a high performance computer architecture utilizing a three-dimensional Holographic Data Storage Systems (HDSS) as a secondary storage system. The HDSS can achieve a high storage density by utilizing the third dimension. Furthermore, the HDSS can exploit the parallelism by processing the two-dimensional data in a single step. To compare the performance of the HDSS with the conventional hard disk based storage system, we modeled the HDSS using the DiskSim simulation engine and performed the simulation study. Results showed that the HDSS can improve the access time by 1.7 times.
This paper discuss the conditionally sampled actual wind pressure distributions causing peak quasi-static wind loads in the large span roofs using the wind pressures at many locations on dome models measured simultaneously in a wind tunnel. The actual extreme pressure distributions are compared itk load-response-correlation (LRC) method and the quasi-steady pressure distributions. Based on the results, the reason for the discrepancy in the LRC pressure distribution and the actual extreme pressure distribution are discussed. Futhermore, a brief discussion is made of the equivalent static wind load estimation for the large span roofs.
If the Universe is dominated by cold dark matter and dark energy as in the currently popular ${\Lambda}CDM$ cosmology, it is expected that large scale structures form gradually, with galaxy clusters of mass $M{\geq}10^{14}M_{\odot}$ appearing at around 6 Gyrs after the Big Bang (z ~ 1). Here, we report the discovery of 59 massive structures of galaxies with masses greater than a few times $10^{13}M_{\odot}$ at redshifts between z = 0.6 and 4.5 in the Great Observatories Origins Deep Survey fields. The massive structures are identified by running top-hat filters on the two dimensional spatial distribution of magnitude-limited samples of galaxies using a combination of spectroscopic and photometric redshifts. We analyze the Millennium simulation data in a similar way to the analysis of the observational data in order to test the ${\Lambda}CDM$ cosmology. We find that there are too many massive structures (M > $7{\times}10^{13}M_{\odot}$) observed at z > 2 in comparison with the simulation predictions by a factor of a few, giving a probability of < 1/2500 of the observed data being consistent with the simulation. Our result suggests that massive structures have emerged early, but the reason for the discrepancy with the simulation is unclear. It could be due to the limitation of the simulation such as the lack of key, unrecognized ingredients (strong non-Gaussianity or other baryonic physics), or simply a difficulty in the halo mass estimation from observation, or a fundamental problem of the ${\Lambda}CDM$ cosmology. On the other hand, the over-abundance of massive structures at high redshifts does not favor heavy neutrino mass of ~ 0.3 eV or larger, as heavy neutrinos make the discrepancy between the observation and the simulation more pronounced by a factor of 3 or more.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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