Satellite ground track display computer program is designed and implemented for the KOMPSAT-2 mission operations. Digitized world map and detailed Korean map is realized with zoom and pan capability. The program supports real-time ground trace and off-line satellite image planning on the world map. Satellite mission timeline is also displayed with the satellite ground track for the visualized mission operations. In this paper, the satellite ground track display is described in the aspect of the functional requirements, design, and implementation.
Harmonized World Soil Database (HWSD) including the global soil information has been implemented to the runoff analysis in many watersheds of the world. However, its accuracy can be a critical issue in the modeling because of the limitation the low resolution reflecting the physical properties of soil in a watershed. Accordingly, this study attempted to assess the effect of HWSD in modeling by comparing parameters of the rainfall-runoff model using HWSD with the detailed soil map. For this, Grid based Rainfall-runoff Model (GRM) was employed in the Hyangseok watershed. The results showed that both of two soil maps in the rainfall-runoff model are able to well capture the observed runoff. However, compared with the detailed soil map, HWSD produced more uncertainty in the GRM parameters related to soil depth and hydraulic conductivity during the calibrations than the detailed soil map. Therefore, the uncertainty from the limited information on soil texture in HWSD should be considered for better calibration of a rainfall-runoff model.
전국적으로 지적도면을 디지털 지적정리(세계측지계 변환)를 하려는 움직임 가운데 그 대상 중 우선적으로 도로, 하천과 같은 대규모 국 공유지로 논의되고 있어 이에 대한 방법론이 필요하게 되었다. 대규모 국 공유지의 디지털 지적정리를 위한 지적도면 정비방안을 중심으로 유사사례와 문헌 조사를 통하여 종합적으로 검토한 결과 세계측지계로 변환하기 전에 미리 지적도면의 정비가 필요하다. 그 정비내용은 도형 및 속성오류의 정비와 현황조사를 통해 필요한 부분은 분할 및 현황측량을 실시하고 군소필지와 지목불일치 해소를 위한 지목변경 및 합병정리가 필요함을 제시하였다. 대규모 국 공유지의 디지털 지적정리에 세계측지계 변환만으로는 지적도면의 부실성은 해소되지 못하며 근본적으로 지적도면의 체계적인 정비가 필요하다고 판단된다.
Background: Among various pollutants, fine particle (PM2.5, defined as particle less than 2.5 nm in aerodynamic diameter) shows the most consistent association with adverse health effects. There is scientific evidence documenting a variety of adverse health outcomes due to exposure to PM2.5. Objectives: This study aims to assess the health benefits of that would be achieved by meeting the World Health Organization's air quality guidelines for PM2.5 using AirQ+ and BenMAP. Methods: We estimated PM2.5 related health benefits in Korea from implementing the World Health Organization's air quality guidelines (annual average 5 ㎍/m3 and 10 ㎍/m3) and Korea's National Ambient Air Quality Standard (annual average 15 ㎍/m3). We used World Health Organization's AirQ+ and U.S. Environmental Protection Agency's Environmental Benefits Mapping and Analysis Program. Results: The annual number of avoided PM2.5 related premature deaths exceeding WHO guideline levels was assessed using both AirQ+ and BenMAP. We estimated that the health benefits of attaining the World Health Organization's air quality guidelines for PM2.5 (annual average 5 ㎍/m3) would suggest an annual reduction of 26,128 (95% confidence interval [CI]: 17,363~34,024) and 26,853 (95% CI: 18,527~34,944) premature deaths. Conclusions: Our study provided useful information to policy makers and confirms that the reduction of PM2.5 concentration would result in significant health benefits in Korea.
With the development and spread of 3D display, users can easily experience an augmented reality with 3D features. Therefore, the demand for content of an augmented reality is exponentially growing in various fields. A traditional augmented reality environment was generally created by CG(Computer Graphics) modelling production tools. However, this method takes too much time and efforts to create an augmented environment. To create an augmented environment similar to the real world, everything in the real world should be measured, gone through modeling, and located in an augmented environment. But the time and efforts spent in the creation don't produce the same environment as the real world, making it hard for users to feel the sense of reality. In this study, multi-scale 3D panorama content augmented system is suggested by using a depth-map. By finding matching features from images to add 3D features to an augmented environment, a depth-map is derived and embodied as panorama, producing high-quality augmented content system with a sense of reality. With this study, limits of 2D panorama technologies will be overcome and a sense of reality and immersion will be provided to users with a natural navigation.
Many control applications using Neural Network need a priori information about the objective system. But it is impossible to get exact information about the objective system in real world. To solve this problem, several control methods were proposed. Reinforcement learning control using neural network is one of them. Basically reinforcement learning control doesn't need a priori information of objective system. This method uses reinforcement signal from interaction of objective system and environment and observable states of objective system as input data. But many methods take too much time to apply to real-world. So we focus on faster learning to apply reinforcement learning control to real-world. Two data types are used for reinforcement learning. One is reinforcement signal data. It has only two fixed scalar values that are assigned for each success and fail state. The other is observable state data. There are infinitive states in real-world system. So the number of observable state data is also infinitive. This requires too much learning time for applying to real-world. So we try to reduce the number of observable states by classification of states with Self-Organizing Map. We also use neural dynamic programming for controller design. An inverted pendulum on the cart system is simulated. Failure signal is used for reinforcement signal. The failure signal occurs when the pendulum angle or cart position deviate from the defined control range. The control objective is to maintain the balanced pole and centered cart. And four states that is, position and velocity of cart, angle and angular velocity of pole are used for state signal. Learning controller is composed of serial connection of Self-Organizing Map and two Multi-layer Feed-Forward Neural Networks.
We describe a vision of historical analysis at the world scale, through the digital assembly of historical sources into a cloud-based database, where machine-learning techniques can be used to summarize the database into a time-integrated actor-to-actor complex network. Using this time-integrated network as a template, we then apply the method of automatic narratives to discover key actors ('who'), key events ('what'), key periods ('when'), key locations ('where'), key motives ('why'), and key actions ('how') that can be presented as hypotheses to world historians. We show two test cases on how this method works. To accelerate the pace of knowledge discovery and verification, we describe how historians would interact with these automatic narratives through an online, map-based knowledge aggregator that learns how scholars filter information, and eventually takes over this function to free historians from the more important tasks of verification, and stitching together coherent storylines. Ultimately, multiple coherent storylines that are not necessary compatible with each other can be discovered through human-computer interactions by the map-based knowledge aggregator.
국내 100여개 지역에서 측정된 460개 현지응력자료를 종합 분석하여 국내의 광역적 현지응력 분포 패턴을 분석하고, 심도-응력 및 심도-측압계수 관계식을 제시하였다. 이와 함께 한반도의 지질시대별 고응력장 변화와 최근의 지진 메카니즘에 의한 응력장 추정 결과를 통합하여, 한반도지역의 응력장 분포 패턴인 한국응력지도(Korea Stress Map)를 작성하였다. 세계의 심도-응력 관계식들과 비교를 통해, 본 연구에서 도출된 관계식의 적합성과 수 km 심도에의 유추 적용성을 확인하였다. 그리고 세계응력지도(World Stress Map)과 함께 동북아시아지역의 응력장 패턴을 분석하였다.
China in the sixteenth century was exposed to various problems, and the surrounding nations were growing as potential threats by building up their powers and forming an unstable political state by losing control of civilization in politics, economy, knowledge, ideas and ideas. Especially, Mateo Ricci's knowledge and ideas were enough to attract the Chinese knowledge society. However, the influx of Western astronomy and world maps was not only a substitute for the notion of heaven and earth of Chinese tradition, but it destroyed all the knowledge and ideology of China, the foundation of political power and knowledge power. It transformed China in the center of the world into China in some parts of the world. It also brought about a great change in the civilization map of culture and savagery. As a result, the relationship between 'center and periphery', 'civilization and barbarians' could not be established, and the title of Chinese as a unique and exclusive civilization could no longer be maintained.
Global localization is one of the essential issues for mobile robot navigation. In this study, an indoor global localization method is proposed which uses a Kinect sensor and a monocular upward-looking camera. The proposed method generates an environment map which consists of a grid map, a ceiling feature map from the upward-looking camera, and a spatial feature map obtained from the Kinect sensor. The method selects robot pose candidates using the spatial feature map and updates sample poses by particle filter based on the grid map. Localization success is determined by calculating the matching error from the ceiling feature map. In various experiments, the proposed method achieved a position accuracy of 0.12m and a position update speed of 10.4s, which is robust enough for real-world applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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