The aim of this study is to evaluate the effect of spatial resolutions on the accuracy to landslide susceptibility mapping. For this, landslide locations were identified in the Boun, Korea from interpretation of aerial photographs and field surveys. The topographic, soil, forest, geologic, linearment and land use data were collected, processed and constructed into a spatial database using GIS and remote sensing data. The 15 factors that influence landslide occurrence were extracted and calculated from the spatial database with 5m, 10m, 30m, 100m and 200m spatial resolutions. Landslide hazardous area were analysed and mapped using the landslide-occurrence factors by probability model, likelihood ratio, for the five cases spatial resolutions. The results of the analysis were verified using the landslide location data. In the cases of spatial resolution 5m, 10m and 30m, the verification results was similar, but in the cases of 100m and 200m the results worse than the others. Because the scale of input data was 1:5,000 ? 1:50,000, so the cases of 5m, 10m and 30m have similar accuracy but the cases of 100m and 200m have the lower accuracy. From this, there is an effect of spatial resolutions on accuracy and landslide susceptibility mapping the result is dependent on input map.
This paper describes the automated call routing for train ticket reservation aid system based on speech recognition. We focus on the task of automatically routing telephone calls based on user's fluently spoken response instead of touch tone menus in an interactive voice response system. Vector-based call routing algorithm is investigated and mapping table for key term is suggested. Korail database collected by KT is used for call routing experiment. We evaluate call-classification experiments for transcribed text from Korail database. In case of small training data, an average call routing error reduction rate of 14% is observed when mapping table is used.
Speech inversion (acoustic-to-articulatory mapping) is not a trivial problem, despite the importance, due to the highly non-linear and non-unique nature. This study aimed to investigate the performance of Deep Neural Network (DNN) compared to that of traditional Artificial Neural Network (ANN) to address the problem. The Wisconsin X-ray Microbeam Database was employed and the acoustic signal and articulatory pellet information were the input and output in the models. Results showed that the performance of ANN deteriorated as the number of hidden layers increased. In contrast, DNN showed lower and more stable RMS even up to 10 deep hidden layers, suggesting that DNN is capable of learning acoustic-articulatory inversion mapping more efficiently than ANN.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.10
no.3
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pp.175-181
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1993
In this paper, a practical method to generate task strategies applicable to chamferless and high-precision assembly, is proposed. The difficulties in devising reliable assembly strategies result from various forms of uncertainty such as imperfect knowledge on the parts being assembled and functional limitations of the assembly devices. In approach to cope with these problems, the robot is provided with the capability of learning the corrective motion in response to the force signal trrough iterative task execution. The strategy is realized by adopting a learning algorithm and represented in a binary tree type database. To verify the effectiveness of the proposed algorithm, a series of simulations and experiments are carried out under assimilated real production environments. The results show that the sensory signal-to-robot action mapping can be acquired effectively and, consequently, the chamferless assembly can be performed successfully.
In Public Switched Telephone Networks(PSTN) number portability is implemented by utilizing Intelligent Network(IN) functions for number mapping. And voice over IP(VoIP) and IP Multimedia Subsystem(IMS) networks can deploy number portability by using E.164 Number Mapping(ENUM). This paper discuss the possibility of using E.164 Number Mapping(ENUM) for number portability in voice over IP/IP Multimedia Subsystem and Public Switched Telephone Networks, eliminating the need for Number Portability Database(NPDB) for number portability routing data in Public Switched Telephone Networks.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2012.05a
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pp.151-152
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2012
Recently, there are growing interests in building LCCO2 Assessment to reduce carbon emissions. However, existing methods of assessment system include inefficiency in the process of CO2 calculation requiring considerable data input. Therefore, the purpose of this study is to develop an efficient building assessment system appropriate to material production in construction stage. To that end, quantity input technology was limited to data mapping. Also quantity calculation based on work breakdown structure and item codes consisted of hierarchical structure that is based on facet classification were analyzed. As a result, connectivity links of quantity calculation and CO2 functional units through item codes for data mapping, and assessment system including calculation and database parts were developed.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2002.05a
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pp.115-122
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2002
O-R 매핑툴을 이용하면 업체별로 상이하며 가변적인 요소를 포함하는 전자 상거래 시스템을 효과적으로 구현할 수 있다. 본 논문에서는 전자상거래 시스템을 위한 범용적 O-R Mapping Tool인 Object $Organizer{\;}^{TM}$를 소개하고, 이를 설계하고 구현하기 위해 이용된 접근법에 대해 설명한다. 기존의 0-R 매핑툴에 대한 분석을 통해 사용 편의성과 수행 성능을 개선할 수 있도록 설계하였으며 전자 상거래 시스템의 구현 방법에서 일반화될 수 있는 부분을 추출하기 위하여 개발 프로세스와 구현 방식을 분석하였다. 또한 전자 상거래 시스템의 요구 사항을 충분히 반영할 수 있는 애플리케이션도메인을 선정하여 현업의 구체적인 요구 사항을 효과적으로 처리 가능하도록 설계하였다. 본 논문은 전자 상거래 시스템에 범용적으로 사용될 수 있는 O-R 매핑툴의 구현 방향을 제시했으며 Object $Organizer{\;}^{TM}$를 통해 이를 구현하였다. O-R 매핑툴의 범용성을 확보하기 위해 기존의 제품을 분석하고 전자상거래 시스템의 구현 방법을 분석하고 일반화하였으며 실제 전자 상거래 애플리케이션을 구현해 봄으로써 Object $Organizer{\;}^{TM}$의 개발 효율성을 평가하였다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.9
no.4
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pp.302-306
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2021
Indoor localization is one of the basic elements of Location-Based Service, such as indoor navigation, location-based precision marketing, spatial recognition of robotics, augmented reality, and mixed reality. We propose a Voxel Labeling-based visual positioning system using object simultaneous localization and mapping (SLAM). Our method is a method of determining a location through single image 3D cuboid object detection and object SLAM for indoor navigation, then mapping to create an indoor map, addressing it with voxels, and matching with a defined space. First, high-quality cuboids are created from sampling 2D bounding boxes and vanishing points for single image object detection. And after jointly optimizing the poses of cameras, objects, and points, it is a Visual Positioning System (VPS) through matching with the pose information of the object in the voxel database. Our method provided the spatial information needed to the user with improved location accuracy and direction estimation.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.16
no.2
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pp.159-168
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1998
In traditional method, the establishment of database for current data of underground utilities would frequently occur a lot of losses in the time, economic effect and problems of accuracy because the procedure for the generations of transverse and vertical section mapping would be composed of many steps and the establishment of underground utility is inefficiently accomplished. The goals of this study are 1) to obtain digital information and data aquisition simultaneously by realtime in the field, 2) to develop the computer program of generation of transverse and vertical section mapping based on the plan for data transformation. As a result of this study, the establishment of database for underground utilities is able to save the time and improve economic effect and accuracy while minimizing errors in rewriting and acquiring data.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2006.05a
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pp.63-72
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2006
정보화 시대에 있어 급변하는 기술발전과 함께 인간의 문화적 욕구가 증대됨에 따라 3차원 공간정보에 대한 수요가 증가하고 있다. 하지만 현재 3차원 공간정보를 구축하는 과정은 일반적으로 수작업 또는 반자동에 의해 이루어지고 있다. 이는 데이터의 구축 및 표현에 많은 시간과 비용이 소요된다는 제약을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 3차원 symbol 라이브러리를 구축하여 분류된 객체에 부합되는 3차원 symbol을 자동으로 선택하며, 선택된 3차원 symbol을 파라메타를 이용하여 자동으로 mapping 하는 과정을 구축하였다. 이를 통해 3차원 공간데이터의 구축 및 표현에 요구되는 시간과 오류를 최소화할 수 있었다. 또한 LiDAR(Light Detection And Range) 데이터의 3차원 정보를 활용하여 symbol의 자동 mapping을 위한 파라메타들을 산출하였고, symbol의 분류를 위한 기본 데이터로 활용하였다. 구축된 알고리즘의 평가를 위하여 실재 데이터의 3차원 공간데이터베이스를 구축하였다. 구축된 데이터에 대해 symbol선택 및 자동 mapping 과정에 대한 오류 검사를 수행하였고, 더불어 구축된 3차원 데이터의 활용 가능성을 평가하였다. 그 결과 본 연구로부터 구축된 알고리즘들은 3차원 공간정보를 표현함에 있어 신속하고 안정적으로 기여할 수 있을 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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