Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.22
no.3
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pp.321-336
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2019
The ICT industry has developed into an industry that generates national competitiveness. The policy to support the ICT industry, initiated by the government, has been activated mainly on the Teheran Road of Gangnam-gu in Seoul. In this regard, this study examined the emergence background and formation factors of the new innovation district in the urban area of the Teheran Valley. In addition, this study examined the characteristics of the innovation district in the integrated urban and industrial parks with various facilities and institutions supporting the startup. This study examined the status of the Teheran Valley as an urban innovation district by dividing the indicators of the urban innovation district in the Teheran Valley into economic assets, spatial and physical assets, network assets, and human capital. It also examined the ICT technology leading the innovation and analyzed the implications for regional economic development.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.195-195
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2019
최근 센싱 기술과 정보화의 영향으로 하천에서 발생하는 다양한 정보들이 디지털화되어 저장되고 있으며, 이를 효율적으로 저장하고 관리하고자 하는 연구가 수행되고 있다. 특히, 과거에는 점, 선, 면으로 구성된 자료 위주로 구성되어 있어 수집된 자료를 주제별로 관리하는 레이어 형식으로 저장하여 자료를 표출하기 위한 목적으로 설계되었지만, 최근에는 영상자료, 시계열자료 등 기존의 자료와 다른 비구조적 형태의 자료가 발생함에 따라 하천 네트워크를 기반으로 한 하천공간정보를 관계형 구조로 설계하고 있다. 하천의 경우, 각 하천공간정보가 가지는 고유의 값을 활용하여 인접한 하천 네트워크를 구성하는 하천의 중심선 혹은 최심선을 기준으로 하천공간정보들을 관계성을 부여한다. 하지만 이러한 관계성은 자료의 저장, 관리, 제공에는 유리한 측면이 있지만 기하학적인 고려가 없기 때문에 공간정보로서 활용하기에는 한계가 존재한다. 쉽게 설명하면, 1차원 점에 해당하는 공간좌표는 가장 가까운 하천 네트워크를 대상으로 관계성 부여가 가능하지만, 2차원 선과 3차원 면에 해당하는 도형을 대표하는 위치가 공간적으로 많기 때문이다. 본 연구에서는 하천 네트워크 기반 공간정보가 관계성을 부여하되 하천공간정보가 가지는 기하하적 구조를 반영하기 위해 하천 네트워크를 중심으로 한 곡선좌표계 부여 방법을 제시하고자 한다. 하천은 실제로 연속적으로 변화하며, 곡선으로 이루어져 있기 때문에 공간적으로 직교좌표계를 활용하기 보다는 곡선좌표계를 활용하는 것이 더 적합한 것으로 알려져 있다. 실제로 많은 수치해석 모형에서는 곡선좌표계를 고려하여 수치해석을 수행하고 있으며, 도로나 교통 분야의 공간정보에서도 공간적 고려를 위해 곡선좌표계를 활용하는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 하천 중심선 혹은 최심선을 기준으로 흐름방향 거리를 S, 횡방향 거리를 N으로 설정하여 곡선좌표계를 정의하였으며, 직교좌표계와 곡선좌표계간의 좌표변환을 위해 이차원 변환방법인 투영변환을 활용하였다. 본 연구에서 제시된 방법을 활용할 경우, 하천 네트워크 기반 공간정보가 자료 간의 관계성을 유지하며, 기하하적 고려가 될 것으로 사료된다.
Smart space is a technology that supports humans by interacting with the surrounding environment. Smart space has a built-in dynamic intelligent environment. This paper proposes a framework that provides user-customized dynamic intelligent environments in smart spaces. In the existing research that provides user-customized intelligent services, users' interests are only explicitly analyzed, and smart spaces are not considered. Implicit interest analysis can suggest a service that may be of interest to users rather than explicit interest analysis, but it requires higher performance than explicit interest analysis. Smart spaces can obtain useful information by interacting with information in the space. The framework proposed in the study uses a proximity-based social network of things to fit into a smart space. In addition, the implicit interest analysis provides intelligent information for smart spaces using the social media information and spatial information objects. In addition, we propose a method to prevent performance degradation while maintaining accuracy in consideration of the characteristics of the smart space.
The purpose of this study is to shed light on the characteristics of the social relations of migrant workers in the Ansan area and the factors for the construction of those characteristics. The social relations of migrant workers in the Ansan area are affected by the Korean government's policy of EPS, a short-term rotation policy and its ban on the settlement of migrant workers. These workers are likely to form a temporary and bounded social relationship. The bounded social relationship of migrant workers to society is one of the major factors that put them in social poverty. Ethnic communities, support organizations for migrant workers, and local government agencies have assumed the task of helping build the network among migrant workers of various ethnic backgrounds as well as aiding their participation in local social activities. The status of a temporary resident is the prime reason for spatial exclusion and social poverty among migrant workers. To prevent the exacerbation of these phenomena, this study suggests that the government reconsider its short-term work permit policy for less skilled workers.
Background: Genus Sasa, dwarf bamboos, are considered to be species that lower biodiversity in the temperate forests of East Asia. Although they have a long interval, they, the monocarpic species, have a unique characteristic of large-scale synchronized flowering. Therefore, once they have flowered and then declined, it may be an opportunity for suppressed surrounding species. A previous study reported that Sasa borealis showed specialized flowering nationwide with a peak in 2015. However, this was based on data from a social network service and field survey at Mt. Jeombong. Therefore, we investigated S. borealis in the forests of five national parks in order to determine whether this rare synchronized flowering occurred nationwide, as well as its spatial distribution. Results: We found a total of 436 patches under the closed canopy of Quercus mongolica-dominated deciduous forests in the surveyed transects from the five national parks. Of these patches, 75% occupied a whole slope area, resulting in an enormous area. The patch area tended to be larger in the southern parks. Half (219 patches) of the patches flowered massively. Among them, 76% bloomed in 2015, which was consistent with the results of the previous report. The flowering rate varied from park to park with that of Mt. Seorak being the highest. The culms of the flowering patches were significantly taller (F = 93.640, p < 0.000) and thicker (F = 61.172, p < 0.000). Following the event, the culms of the flowering patches declined, providing a good opportunity for the suppressed plant species. The concurrent massive flowering of the mature patches was believed to be triggered by some stress such as a spring drought. Conclusion: We confirmed that the rare synchronized flowering of S. borealis occurred with a peak in 2015 nationwide. In addition, we explored that S. borealis not only monopolized an enormous area, but also dominated the floors of the late-successional Q. mongolica-dominated deciduous forests. This presents a major problem for Korean forests. As it declined simultaneously after flowering, there are both possibilities of forest regeneration or resettlement of S. borealis by massively produced seeds.
Optical remote sensing sensors provide visually more familiar images than radar images. However, it is difficult to discriminate sea ice types in optical images using spectral information based machine learning algorithms. This study addresses two topics. First, we propose a semantic segmentation which is a part of the state-of-the-art deep learning algorithms to identify ice types by learning hierarchical and spatial features of sea ice. Second, we propose a new approach by combining of semi-supervised and active learning to obtain accurate and meaningful labels from unlabeled or unseen images to improve the performance of supervised classification for multiple images. Therefore, we successfully added new labels from unlabeled data to automatically update the semantic segmentation model. This should be noted that an operational system to generate ice type products from optical remote sensing data may be possible in the near future.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.10a
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pp.835-837
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2016
In this research, Detect viewpoint of the user in other to obtain the coordinates and provided obtain a corresponding stereo images of different positions, Provide a system which can be observed remotely break the spatial limits. For system configuration Designed with a physical action such as left and right movement and rotation of the head is the largest factor in human viewpoint change. Therefore, this system is calculated to analyze user viewpoint, Control system for providing three-dimensional images obtained, It is implemented in network communication for data transmission, As the user observed the object in the same space even though free to observe a target at a remote location, Obtaining a stereo image that corresponds to the viewpoint providing a three-dimensional image, We implemented a system that provides the same visual effect and directly observed.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.18
no.5
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pp.49-63
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2019
Crowdedness management at subway platforms is essential to improve services, including the prevention of train delays and ensuring passenger safety. Establishing effective crowdedness mitigation measures for platforms requires accurate estimation of the congestion level. There are temporal and spatial constraints since crowdedness on subway platforms is assessed at certain locations every 1-2 years by hand counting. However, smart cards generate real-time big data 24 hours a day and could be used in estimating congestion. This study proposes a model based on data from transit cards to estimate crowdedness dynamically. Crowdedness was defined as demand, which can be translated into passengers dynamically moving along a subway network. The trajectory of an individual passenger can be identified through this model. Passenger flow that concentrates or disperses at a platform is also calculated every minute. Lastly, the platform congestion level is estimated based on effective waiting areas for each platform structure.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.3
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pp.384-390
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2020
The reverberation effect on the sound when producing movies or VR contents is a very important factor in the realism and liveliness. The reverberation time depending the space is recommended in a standard called RT60(Reverberation Time 60 dB). In this paper, we propose a scene recognition technique for automatic reverberation editing. To this end, we devised a classification model that independently trains color images and predicted depth images in the same model. Indoor scene classification is limited only by training color information because of the similarity of internal structure. Deep learning based depth information extraction technology is used to use spatial depth information. Based on RT60, 10 scene classes were constructed and model training and evaluation were conducted. Finally, the proposed SCR + DNet (Scene Classification for Reverb + Depth Net) classifier achieves higher performance than conventional CNN classifiers with 92.4% accuracy.
Kong, Hak-Yang;Park, Sung-Min;Shin, Young Kyu;Choi, Kwang Hee
Journal of The Geomorphological Association of Korea
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v.25
no.4
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pp.37-47
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2018
Coastal sand dunes have been regarded as natural defenses to protect hinterland from disasters such as storm surge and typhoons. However, many dunes are not well-deserved in South Korea because of imprudent land development or inappropriate measures after coastal erosion. Lately, beach nourishment and dune reinforcement are emphasized as the effective and environmentally sustainable solution for the coastal protection. They are regarded good strategies to keep landscapes for a time, with little side effects. However, there is little knowledge on the construction methods including proper design and time plans for the best results.In addition, the effects of dune reinforcement in the field should be tested.In thisstudy, we performed sand filling in an eroded dune scarp and surveyed topographic changes in the beach-dune system, which is located along Dasa-ri coast, Chungnam Province, South Korea. Using a network RTK-GPS and drone-based aerial photographs, we analyzed the temporal and spatial changes in the area, before and after the reinforcement. As a result, the dune reinforcement seems to be helpful to mitigates the coastal erosion and to prevent the coastline retreat at least for one year.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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