With the ready access to the high resolution satellite image data, users of and areas covered by satellite image data are constantly on the rise world-widely. Korea will also be able to take full advantage of the satellite data once the Korea Multi-Purpose Satellite 1 (KOMPSAT-l) is successfully launched. Harmonizing satellite data production and application technology and users' needs, along with the guiding policy is essential for promoting satellite data use. Up to now, the Korean government has mainly concentrated on developing production technology for the satellite instruments. However, the imminent task of independent satellite data production demands a promotion policy for satellite data use. In this context, the policy is defined as an important medium for identifying the role and status of satellite image information at the national level and also preparing the legal as well as systematic foundation for producing, building, distributing, and packaging satellite data. The present paper aims to examine the role and status of the satellite data as well as their current status and problems in Korea in reference to the National Spatial Data Infrastructure, and finally to provide the policy directions to promote the satellite data use in public sector on the basis of the preceding analyses.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.224-224
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2015
The East Asia monsoon is one of the most complex atmospheric phenomena caused by Land-Sea thermal contrast. It plays essential role in fulfilling the water needs of the region but also poses stern consequences in terms of flooding and droughts. This study analyzed the influence of Global Sea Surface Temperature Anomalies (SSTA) on occurrence of droughts in the East Asia monsoon region ($20^{\circ}N-50^{\circ}N$, $103^{\circ}E-149^{\circ}E$). Standardized Precipitation Index (SPI) was employed to characterize the droughts over the region using 30-year (1978-2007) gridded rainfall dataset at $0.5^{\circ}$ grid resolution. Due to high variability in intensity and spatial extent of monsoon rainfall the East Asia monsoon region was divided into the homogeneous rainfall zones using cluster analysis method. Seven zones were delineated that showed unique rainfall regimes over the region. The influence of SSTA was assessed by using lagged-correlation between global gridded SSTA ($0.2^{\circ}$ grid resolution) and SPI of each zone. Sea regions with potential influence on droughts in different zones were identified based on significant positive and negative correlation between SSTA and SPI with a lag period of 3-month. The results showed that SSTA have the potential to be used as predictor variables for prediction of droughts with a reasonable lead time. The findings of this study will assist to improve the drought prediction over the region.
Reconstruction of the three-dimensional (3D) environment is a key aspect of augmented reality and augmented virtuality, which utilize and incorporate a user's surroundings. Such reconstruction can be easily realized by employing a Kinect device. However, multiple Kinect devices are required for enhancing the reconstruction density and for spatial expansion. While employing multiple Kinect devices, they must be calibrated with respect to each other in advance, and a marker is often used for this purpose. However, a marker needs to be placed at each calibration, and the result of marker detection significantly affects the calibration accuracy. Therefore, a user-friendly, efficient, accurate, and marker-less method for calibrating multiple Kinect devices is proposed in this study. The proposed method includes a joint tracking algorithm for approximate calibration, and the obtained result is further refined by applying the iterative closest point algorithm. Experimental results indicate that the proposed method is a convenient alternative to conventional marker-based methods for calibrating multiple Kinect devices. Hence, the proposed method can be incorporated in various applications of augmented reality and augmented virtuality that require 3D environment reconstruction by employing multiple Kinect devices.
Discretization errors are extremely challenging conundrums of discrete ordinates calculations for radiation transport problems with void regions. In previous work, we have presented a multi-collision source method (MCS) to overcome discretization errors, but the efficiency needs to be improved. This paper proposes a goal-oriented algorithm for the MCS method to adaptively determine the partitioning of the geometry and dynamically change the angular quadrature in remaining iterations. The importance factor based on the adjoint transport calculation obtains the response function to get a problem-dependent, goal-oriented spatial decomposition. The difference in the scalar fluxes from one high-order quadrature set to a lower one provides the error estimation as a driving force behind the dynamic quadrature. The goal-oriented algorithm allows optimizing by using ray-tracing technology or high-order quadrature sets in the first few iterations and arranging the integration order of the remaining iterations from high to low. The algorithm has been implemented in the 3D transport code ARES and was tested on the Kobayashi benchmarks. The numerical results show a reduction in computation time on these problems for the same desired level of accuracy as compared to the standard ARES code, and it has clear advantages over the traditional MCS method in solving radiation transport problems with reflective boundary conditions.
International conference on construction engineering and project management
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2009.05a
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pp.920-927
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2009
Many schedule delays and cost overruns in interior construction are caused by a lack of understanding in detailed and complicated interior works. To minimize these potential impacts in interior construction, a systematic approach for project managers to detect discrepancies at early stages and take corrective action through use of visualized data is required. This systematic implementation is still challenging: monitoring is time-consuming due to the significant amount of as-built data that needs to be collected and evaluated; and current interior construction progress reports have visual limitations in providing spatial context and in representing the complexities of interior components. To overcome these issues, this research focuses on visualization and computer vision techniques representing interior construction progress with photographs. The as-planned 3D models and as-built photographs are visualized in a 3D walk-through model. Within such an environment, the as-built interior construction elements are detected through computer vision techniques to automatically extract the progress data linked with Building Information Modeling (BIM). This allows a comparison between the as-planned model and as-built elements to be used for the representation of interior construction progress by superimposing over a 3D environment. This paper presents the process of representing and detecting interior construction components and the results for an ongoing construction project. This paper discusses implementation and future potential enhancement of these techniques in construction.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.63-63
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2021
Bed shear stress is important variable in river flow analysis. The bed shear stress has an effects on bed erosion, sediment transport, and mean flow characteristics. Quadratic formula to estimate bed shear stress is widely used, 𝜏=𝜌cfu|u| in which friction coefficient, cf, needs to be assigned to numerical models. The aim of this study is to estimate Chezy coefficient using bathymetry data measured by ADCP. Bed form geometry variables will be estimated form bed profile, then Chezy coefficient will be determined using estimated bed form geometry variables in order to set friction coefficient to numerical model. From the probability density function obtained from the bathymetry data, Chezy coefficient will be randomly generated since Chezy coefficient is not uniform over the space and it does not depend on spatial variables such as water depth and distance from river bank. Numerical test will be performed to find to demonstrate randomly extracted Chezy coefficient is appropriate. The result of this study is valuable in that the friction coefficient is estimated in consideration of the bed profile, and as a result, uncertainty of the friction coefficient can be reduced.
Tran, Si Van-Tien;Bao, Quy Lan;Nguyen, Truong Linh;Park, Chansik
International conference on construction engineering and project management
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2022.06a
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pp.1202-1208
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2022
Techniques based on computer vision are becoming increasingly important in construction safety monitoring. Using AI algorithms can automatically identify conceivable hazards and give feedback to stakeholders. However, the construction site remains various potential hazard situations during the project. Due to the site complexity, many visual devices simultaneously participate in the monitoring process. Therefore, it challenges developing and operating corresponding AI detection algorithms. Safety information resulting from computer vision needs to organize before delivering it to safety managers. This study proposes a framework for computer vision-aided construction safety monitoring using collaborative 4D BIM information to address this issue, called CSM4D. The suggested framework consists of two-module: (1) collaborative BIM information extraction module (CBIE) extracts the spatial-temporal information and potential hazard scenario of a specific activity; through that, Computer Vision-aid Safety Monitoring Module (CVSM) can apply accurate algorithms at the right workplace during the project. The proposed framework is expected to aid safety monitoring using computer vision and 4D BIM.
Citizens' demand for public CCTVs continues to rise, along with an increase in variouscrimes and social problems in cities. In line with the needs of citizens, the Seoul Metropolitan Government began installing CCTV cameras in 2010, and the number of new installations has increased by over 10% each year. As the large surveillance system represents a substantial budget item for the city, decision-making on location selection should be guided by reasonable standards. The purpose of this study is to improve the existing related models(such as public CCTV priority location analysis manuals) to establish the methodology foranalyzing priority regions ofSeoul-type public CCTVs and propose new mid- to long-term installation goals. Additionally, using the improved methodology, we determine the CCTV priority status of 25 autonomous districts across Seoul and calculate the goals. Through its results, this study suggests improvements to existing models by addressing their limitations, such as the sustainability of input data, the conversion of existing general-purpose models to urban models, and the expansion of basic local government-level models to metropolitan government levels. The results can also be applied to other metropolitan areas and are used by the Seoul Metropolitan Government in its CCTV operation policy
In aerospace and energy engineering, the reconstruction of three-dimensional (3D) temperature distributions is crucial. Traditional methods like algebraic iterative reconstruction and filtered back-projection depend on voxel division for resolution. Our algorithm, blending deep learning with computer graphics rendering, converts 2D projections into light rays for uniform sampling, using a fully connected neural network to depict the 3D temperature field. Although effective in capturing internal details, it demands multiple cameras for varied angle projections, increasing cost and computational needs. We assess the impact of camera number on reconstruction accuracy and efficiency, conducting butane-flame simulations with different camera setups (6 to 18 cameras). The results show improved accuracy with more cameras, with 12 cameras achieving optimal computational efficiency (1.263) and low error rates. Verification experiments with 9, 12, and 15 cameras, using thermocouples, confirm that the 12-camera setup as the best, balancing efficiency and accuracy. This offers a feasible, cost-effective solution for real-world applications like engine testing and environmental monitoring, improving accuracy and resource management in temperature measurement.
The COVID-19 pandemic has profoundly affected the world, inflicting nationwide lockdowns interrupting conventional schooling through schools, colleges and universities. Educational institutions are struggling to maintain learning continuity through remote learning solutions. Still, the students' perception of this 'new normal' mode and pace of learning needs to be examined to ensure the success of these efforts. This study aimed at examining the perception of higher education students in India and Croatia especially with respect to the association between cultural orientation and the e-learning. The period considered for the data collection was from March 2020 to September 2020. Correspondence analysis was attempted to create spatial maps to depict the respondent choices. Students from both the regions agreed to the high-power distance that existed in their cultures and considered the role of device and content to be an important dimension of e-learning for it to be effective, but the results also pointed out some differences in their choices on other culture dimensions as well as factors affecting e-learning which make this study unique and suggest in-depth future research for conclusive results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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