Since aerosol has a relatively short duration and significant spatial variation, satellite observations become more important for the spatially and temporally continuous quantification of aerosol. However, optical remote sensing has the disadvantage that it cannot detect AOD (Aerosol Optical Depth) for the regions covered by clouds or the regions with extremely high concentrations. Such missing values can increase the data uncertainty in the analyses of the Earth's environment. This paper presents a spatial gap-filling framework using a univariate statistical method such as DCT-PLS (Discrete Cosine Transform-based Penalized Least Square Regression) and FMM (Fast Matching Method) inpainting. We conducted a feasibility test for the hourly AOD product from AHI (Advanced Himawari Imager) between January 1 and December 31, 2019, and compared the accuracy statistics of the two spatial gap-filling methods. When the null-pixel area is not very large (null-pixel ratio < 0.6), the validation statistics of DCT-PLS and FMM techniques showed high accuracy of CC=0.988 (MAE=0.020) and CC=0.980 (MAE=0.028), respectively. Together with the AI-based gap-filling method using extra explanatory variables, the DCT-PLS and FMM techniques can be tested for the low-resolution images from the AMI (Advanced Meteorological Imager) of GK2A (Geostationary Korea Multi-purpose Satellite 2A), GEMS (Geostationary Environment Monitoring Spectrometer) and GOCI2 (Geostationary Ocean Color Imager) of GK2B (Geostationary Korea Multi-purpose Satellite 2B) and the high-resolution images from the CAS500 (Compact Advanced Satellite) series soon.
A new improved algorithm in edge location to subpixel accuracy using decent-based weight to spatial information is proposed in this paper and applied to automated visual inspection(AVI) system. An application of the new edge operator as an edge detector is also provided and compared with Tabatabai and Lyvers edge detectors. The existing algorithms located edger to subpixel accuracy using least-square or moment-based methods. The algorithms also use only spatial information or grey-level values to locate edges. However, the proposed algorithm consider the weighted sum of grey-levels values of each edge pattern. The results show that the proposed algorithm is relatively less biased and has smaller standard deviation than the edge operations developed by Tabatabai and Lyvers in the presence of noise.
The effect of rebirthing technique on the genetic algorithm (GA)-based size optimization is investigated. The GA mimics the principles of nature and it can gradually improve structural design through biological operations such as fitness, selection, crossover and mutation. However, premature optimum has been often detected in the generic GA with continuous design variable. Since then, the so-called rebirthing technique has been proposed to avoid this problem. However, the performance of the rebirthing technique has not been reported. Therefore, the size optimizations of spatial structures are tackled to investigate the performance of the rebirthing technique on the generic GA. From numerical results, it is well proved that the rebirthing technique is very effective to produce the optimum values regardless of the values of parameters used in the GA operations.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.860-863
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2006
Epipolar images have to be generated to stereo display aerial images or satellite images. Pushbroom sensor is used to acquire high resolution satellite images. These satellite images have curvilinear epipolar lines unlike the epipolar lines of frame images, which are straight lines. The aforementioned fact makes it difficult to generate epipolar images for pushbroom satellite images. If we assume a linear transition of the sensor having constant speed and attitude during image acquisition, we can generate epipolar images based on parallel projection model (2D Affine model). Recent high resolution images are provided with RPC values so that we can exploit these values to generate epipolar images without using ground control points and tie point. This paper provides a procedure based on the parallel projection model for generating epipolar images directly from a stereo IKONOS images, and experimental results.
Array comparative genomic hybridization (aCGH) has been used to detect chromosomal regions of amplifications or deletions, which allows identification of new cancer related genes. As aCGH, a large-scale spatial data, contains significant amount of noises in its raw data, it has been an important research issue to segment genomic DNA regions to detect its true underlying copy number aberrations (CNAs). In this study, we focus on applying a segmentation method to multiple data sets. We compare two different threshold values for analyzing aCGH data with CBS method [1]. The proposed threshold values are p-value or $Q{\pm}1.5IQR$ and $Q{\pm}1.5IQR$.
영상 보간은 기존에 존재하는 화소의 정보로 빈 화소를 계산하여 영상을 확대하는 방법이다. 자연 영상은 다양한 공간 주파수 성분을 포함하기 때문에 하나의 영상 보간 방법으로 다양한 주파수 성분에 대한 보간을 모두 수행하기에는 어려운 점이있다. 본 논문에서는 공간 주파수 특성을 가지는 다중 신경회로망 구조를 이용하여 영상을 보간하는 방법은 제안한다. 입력 영상은 국부 분산에 의해 공간 주파수에 따라 분리되어 공간 주파수 대역 별로 설정된 신경회로망을 통하여 보간 된다. 제안 방법은 deinterlacing에서의 적용성 때문에 관심이 커지고 있는 2배의 영상 보간에 적용되었다. 모의 실험에서 제안 방법은 기존의 알고리즘들뿐 아니라 단일 신경 회로망을 사용하는 방법보다 개선된 PSNR 성능을 보여주었다.
Smart City operates with the purpose of solving urban problems. The important thing in smart city operation is that spatial information must be managed at a high level. In addition, it has the characteristics of being managed by one platform. This study presented the core value dimension of smart city based on analysis of various domestic and overseas smart city operation cases. Smart cities are basically operated based on spatial information, and the higher the level of spatial information, the more smart city services can be connected and managed in an integrated manner. The performance dimension of smart city core values presented in the study includes prosperity, personalization, convenience, accuracy, sustainability, safety, environment, integration, etc., and there is a connectivity dimension, a concept that can be managed in an integrated manner. This study will be useful for empirical research on smart city performance dimension design and surveys based on case studies. It will also help field managers who develop, operate, and manage smart cities when quantifying performance dimensions.
The purpose of this study is to establish a walking energy weighted ERAM model that can predict the pedestrian volume by the connection structure of the vertical and horizontal spaces within a three-dimensional building. The process of building a walking-energy weighted ERAM model is as follows. First, the spatial graph was used to reproduce three-dimensional buildings with vertical and horizontal spatial connection structures. Second, the walking energy was measured on the spatial graph. Third, ERAM model was used to apply weights with spatial connection properties in random walking environment, and the walking energy weights were applied to the ERAM model to calculate the walk energy weighted ERAM values and visualize the distribution of pedestrian flow. To verify the validation of the established model, existing and proposed spatial analysis models were compared to real space. The results of this study are as follows : The model proposed in this study showed as much elaborated estimation of pedestrian traffic flow in real space as in traditional spatial analysis models, and also it showed much higher level of forecasting pedestrian traffic flow in real space than existing models.
Purpose - This study analyzed the determinants of local unemployment rate in Korea using panel data from 16 metropolitan cities and provinces from 2000 to 2018. Design/methodology/approach - We use a dynamic spatial panel model that considers characteristics of the regional unemployment rate such as the common factors effect, spatial dependence, and serial correlations. Findings - The local unemployment rate is affected by the past and present values of the national unemployment rate. And it is significantly affected by the past local unemployment rate and the past neighboring unemployment rate because spatial dependence and serial correlations are clearly present. In addition, when the industrial structure diversity and labor productivity were high, the regional unemployment rate decreased, and when the education level was high, the regional unemployment rate increased. Research implications or Originality - In order to reduce regional unemployment rate, it is necessary to plan and establish regional customized industrial structure policies under the stance of diversification rather than specializing the regional industrial structure and accompany improvement of the quality of education with the number of years of education. In addition, the redistribution of labor from low labor productivity sectors to high labor productivity sectors through technology development will help to reduce the local unemployment rate.
고해상도 전자기후도 기반의 농가맞춤 조기경보서비스를 구현하기 위해서는 실측기상자료가 없는 곳의 평년기후를 복원해야 한다. 일별 기상자료 복원에 드는 시간과 노력을 절약하기 위해 간이산출방식이 널리 사용되어 왔는데, 본 연구에서는 이렇게 간소화된 방식을 통해 제작된 평년 기후값이 어느 정도의 오차를 수반하는지를 분석하기 위하여, 평년기간(1981-2010)에 대한 일별 기상 값을 모두 복원하고, 이를 '시간적', '공간적' 간소화를 진행한 평년기후값과의 비교를 통해 기상위험의 예측 결과의 차이에 대해 분석하였다. 이를 위해 여러 재해관련 지수 중에서 많은 종류의 기상자료를 필요로 하는 농업가뭄지수를 이용하였으며, 섬진강 유역 일대의 10개 시군을 선정하였다. '시간'규모를 간소화한 평년 값은 30개년(1981-2010)에 대해 일별로 평균한 값을 이용하여 고해상도 분포를 제작하였으며, '공간'규모를 간소화 평년 값은 실험지역에 대하여 집수역 단위로 제작한 평년 값을 이용하였다. 먼저 '잔여수분지수'의 경우 '시간'규모 간소화 평년 값의 경우 과대 추정되었으며, '공간'규모 간소화 평년 값의 경우 과소 추정되는 경향을 나타냈다. 또한 2017년 1월부터 7월까지의 가뭄지수를 제작한 결과, 평년 자료 별로 가뭄의 정도를 모의한 결과에 차이가 있었으며, 지역적인 편차 또한 확인 되었다. 본 연구를 통하여 '간소화'된 제작방식을 통한 평년 기후 값이, 이를 이용해 재해위험을 산출한 결과에 영향을 미칠 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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