The purpose of this study is to diagnose problems in the regulation and management of Restricted Development Zone and to prepare a construction plan to convert it to a data-based monitoring system. Unlike other land-use zones, the Restricted Development Zone is a exceptional zone that prohibits all development activities other than the minimum maintenance and must be strictly controlled and managed by the local government. However, the current Restricted Development Zone management is distributed according to the conditions of each local government, and it is not possible to monitor changes in the entire Restricted Development Zone as shown in the survey results. In particular, in this study, by introducing an AI-based monitoring system, MOLIT sends the results of detecting changes across the country at regular time points(monthly and quarterly) to the local governments based on the same regulation standards, and the local governments can be trusted while inputting the regulation results into the system. To propose this methodology, first, a survey and interview were conducted with local government officials and experts. Second, we analyzed cases in which AI analysis was applied to local governments and proposed a plan to improve the efficiency of regulation work according to the introduction of the monitoring system. Third, a plan was prepared to establish a monitoring system based on the advancement of the management information system. This monitoring system can be expanded and applied to land that needs periodic regulation and management in the future, and this study tried to propose a methodology and policy for this.
Remotely sensed data have been used in various fields, such as disasters, agriculture, urban planning, and the military. Recently, the demand for the multitemporal dataset with the high-spatial-resolution has increased. This manuscript proposed an automatic image matching algorithm using a deep learning technique to utilize a multitemporal remotely sensed dataset. The proposed deep learning model was based on High Resolution Net (HRNet), widely used in image segmentation. In this manuscript, denseblock was added to calculate the correlation map between images effectively and to increase learning efficiency. The training of the proposed model was performed using the multitemporal orthophotos of the National Geographic Information Institute (NGII). In order to evaluate the performance of image matching using a deep learning model, a comparative evaluation was performed. As a result of the experiment, the average horizontal error of the proposed algorithm based on 80% of the image matching rate was 3 pixels. At the same time, that of the Zero Normalized Cross-Correlation (ZNCC) was 25 pixels. In particular, it was confirmed that the proposed method is effective even in mountainous and farmland areas where the image changes according to vegetation growth. Therefore, it is expected that the proposed deep learning algorithm can perform relative image registration and image matching of a multitemporal remote sensed dataset.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.14
no.4
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pp.77-89
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2020
Nowadays, urban townhouses are being developed in various forms according to the characteristics of different regions in consideration of the trends of the housing market. Misperceiving the needs of consumers or their characteristics as a house for living, however, they often end up becoming products that are not suitable for urban life or degraded on account of reckless regional development. It is so unfortunate that such trial and error keeps being repeated. Urban townhouses are advantageous because there is no such problem as either invasion of privacy or noise from neighbors, and it is possible to have one's own garden and enlarged parking space, obtain quality of grounding, and plan unique interior and exterior design. They are also equipped with the strengths of apartment houses as well, for example, the efficiency of joint control in crime and disaster prevention or security, architecture of diaphragm walls with the separation of gates, or the planning of common space like a central square or park. Therefore, there is a great chance that they can be developed as the types of urban housing. Accordingly, the purpose of this study is to establish the basic direction of developing housing products right as space for urban life and maximize the roles of urban townhouses. By understanding their spatial as well as functional elements as a house for living, this author aims to provide a guideline for housing product development to realize urban townhouses that can meet consumer needs.
Two kinds of temperature monitoring technology have been introduced in this study, which can measure coincidently temperatures at many points along a single length of cable. One is to use a thermal sensor cable comprizing of addressable thermal sensors. The other is to use an optic fiber sensor with Distributed Temperature Sensing (DTS) system. The differences between two technologies can be summarized as follows: A thermal sensor cable has a concept of "point sensing" that can measure temperature only at a predefined position. The accuracy and resolution of temperature measurement are up to the capability of the individual thermal sensor. On the other hand, an optic fiber sensor has a concept of "distributed sensing" because temperature is measured practically at all points along the fiber optic cable by analysing the intensity of Raman back-scattering when a laser pulse travels along the fiber. Thus, the temperature resolution depends on the measuring distance, measuring time and spatial resolution. The purpose of this study is to investigate the applicability of two different temperature monitoring techniques in technical and economical sense. To this end, diverse experiments with two techniques were performed and two techniques are applied under the same condition. Considering the results, the thermal sensor cable will be well applicable to the assessment of groundwater flow, geothermal distribution and grouting efficiency within about loom distance, and the optic fiber sensor will be suitable for long distance such as pipe line inspection, tunnel fire detection and power line monitoring etc.
Interaction methods and technologies for mutual exploration based on user behavior are evolving variously. Especially, in recent years, with the development of a wide range of sensors, they have developed from contact to non-contact methods. However, developers' senseless definitions of the interaction methods have made the exploration process quite complicated, which rather creates the hassle of users needing to learn the interaction guide defined by the developers before experiencing the exhibition contents. In this context, in order to make visitors smoothly communicate with exhibition contents, a preliminary study on easy interaction for users of various ages is needed, and in particular, research on improving the usability of user interaction is also essential when developing non-contact exhibition contents. So, in this study, a method to reduce the confusion between developers and users was sought by researching non-contact interaction that could be universally interacted with in the field of exhibition contents and proposing behavior designs. First, based on the narrative structure of cultural resources, existing studies were reviewed and the points of interactions as cultural contents were derived. Then the most efficient search process was selected among non-contact behaviors based on hand gestures that allow users to naturally guess and learn interaction methods. Furthermore, on the basis of the meaning of non-linear narrative-based interaction and the analysis results of spatial behavior elements, affordance behavior with high learning effect and efficiency was derived. Through this research process, an action that helps users to understand non-contact interaction naturally in the process of exploring exhibition-type cultural contents and to utilize non-contact interaction in the process of immersion in exhibition contents is proposed as a final model.
HA, Rim;SHIN, Hyung-Jin;Park, Geun-Ae;KIM, Seong-Joon
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.5B
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pp.495-504
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2008
Evapotranspiration (ET) is an important state variable while simulating daily streamflow in hydrological models. In the estimation of ET, for example, when using FAO Penman Monteith equation, the LAI (Leaf Area Index) value reflecting the conditions of vegetation generally affects considerably. Recently in evaluating the vegetation condition as a fixed quantity, the remotely sensed LAI from MODIS satellite data is available, and the time series values of spatial LAI coupled with land use classes are utilized for ET evaluation. Four years (2001-2004) of MODIS LAI was prepared for the evaluation of Penman Monteith ET in the continuous hydrological model, SLURP (Semi-distributed Land Use-based Runoff Processes). The model was applied for simulating the dam inflow of Chungju watershed ($6661.3km^2$) located in the upstream of Han river basin. For four years (2001-2004) dam inflow data and meteorological data, the model was calibrated and verified using MODIS LAI data. The average Nash-Sutcliffe model efficiency was 0.66. The 4 years watershed average Penman Monteith ETs of deciduous, coniferous, and mixed forest were 639.1, 422.4, and 631.6 mm for average MODIS LAI values of 3.64, 3.50, and 3.63 respectively.
Noh, Hyoseob;Kim, Byunguk;Lee, Minjae;Park, Yong Sung;Bang, Ki Young;Yoo, Hojun
Journal of Korea Water Resources Association
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v.56
no.spc1
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pp.1027-1036
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2023
Coastal topographic information is crucial in coastal management, but point measurment based approeaches, which are labor intensive, are generally applied to land and underwater, separately. This study introduces an efficient method enabling land and undetwater surveys using an unmanned aerial vehicle (UAV). This method involves applying two different algorithms to measure the topography on land and water depth, respectively, using UAV imagery and merge them to reconstruct whole coastal digital elevation model. Acquisition of the landside terrain is achieved using the Structure-from-Motion Multi-View Stereo technique with spatial scan imagery. Independently, underwater bathymetry is retrieved by employing a depth inversion technique with a drone-acquired wave field video. After merging the two digital elevation models into a local coordinate, interpolation is performed for areas where terrain measurement is not feasible, ultimately obtaining a continuous nearshore terrain. We applied the proposed survey technique to Jangsa Beach, South Korea, and verified that detailed terrain characteristics, such as berm, can be measured. The proposed UAV-based survey method has significant efficiency in terms of time, cost, and safety compared to existing methods.
Lymph nodes (LNs) are crucial sites where immune responses are initiated to combat invading pathogens in the body. LNs are organized into distinctive compartments by stromal cells. Stromal cell subsets constitute special niches supporting the trafficking, activation, differentiation, and crosstalk of immune cells in LNs. Fibroblastic reticular cells (FRC) are a type of stromal cell that form the three-dimensional structure networks of the T cell-rich zones in LNs, providing guidance paths for immigrating T lymphocytes. FRCs imprint immune responses by supporting LN architecture, recruiting immune cells, coordinating immune cell crosstalk, and presenting antigens. During inflammation, FRCs exert both spatial and molecular regulation on immune cells through their topological and secretory responses, thereby steering immune responses. Here, we propose a model in which FRCs regulate immune responses through a three-part scheme: setting up, supporting, or suppressing immune responses. FRCs engage in bidirectional interactions that enhance T cell biological efficiency. In addition, FRCs have profound effects on the innate immune response through phagocytosis. Thus, FRCs in LNs act as gatekeepers of immune responses. Overall, this study aims to highlight the emerging roles of FRCs in controlling both innate and adaptive immunity. This collaborative feedback loop mediated by FRCs may help maintain tissue function during inflammatory responses.
The recent advancements in Smart City and Digital Twin technologies have highlighted the critical role of integrating GIS and BIM in urban planning and construction projects. This integration ensures the consistency and accuracy of information, facilitating smooth information exchange. However, achieving interoperability requires standardization and effective project integration management strategies. This study proposes interoperability solutions for the integration of GIS and BIM for managing various projects. The research involves an in-depth analysis of the IFC schema and data structures based on the latest IFC4 version and proposes methods to ensure the consistency of reference point coordinates and coordinate systems. The study was conducted by setting the EPSG:5186 coordinate system, used by the National Geographic Information Institute's digital topographic map, and applying virtual shift origin coordinates. Through BIMvision, the results of the shape and error check coordinates' movement in the BIM model were reviewed, confirming that the error check coordinates moved consistently with the reference point coordinates. Additionally, it was verified that even when the coordinate system was changed to EPSG:5179 used by Naver Map and road name addresses, or EPSG:5181 used by Kakao Map, the BIM model's shape and coordinates remained consistently unchanged. Notably, by inputting the EPSG code information into the IFC file, the potential for coordinate system interoperability between projects was confirmed. Therefore, this study presents an integrated and systematic management approach for information sharing, automation processes, enhanced collaboration, and sustainable development of GIS and BIM. This is expected to improve compatibility across various software platforms, enhancing information consistency and efficiency across multiple projects.
Hong Seon Lee;Young Han Lee;Inha Jung;Ok Kyu Song;Sungjun Kim;Ho-Taek Song;Jin-Suck Suh
Journal of the Korean Society of Radiology
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v.81
no.1
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pp.21-40
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2020
Magnetic resonance imaging (MRI) is an essential modality for the diagnosis of musculoskeletal system defects because of its higher soft-tissue contrast and spatial resolution. With the recent development of MRI-related technology, faster imaging and various image plane reconstructions are possible, enabling better assessment of three-dimensional musculoskeletal anatomy and lesions. Furthermore, the image quality, diagnostic accuracy, and acquisition time depend on the MRI protocol used. Moreover, the protocol affects the efficiency of the MRI scanner. Therefore, it is important for a radiologist to optimize the MRI protocol. In this review, we will provide guidance on patient positioning; selection of the radiofrequency coil, pulse sequences, and imaging planes; and control of MRI parameters to help optimize the MRI protocol for the six major joints of the musculoskeletal system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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