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송원호(Wonho Song),손홍규(Hong-Gyoo Sohn) 대한공간정보학회 2017 한국지형공간정보학회 학술대회 Vol.2017 No.5
본 연구에서는 구글맵을 기반으로 건물을 자동으로 추출하는 방법을 실험하였다. 구글맵의 영상에 따라 Canny 계수를 달리 적용하여 건물에 최적화되도록 좌표로 추출하였다. 추출된 벡터 지도(이하 ‘스케치맵’)는 도로와 건물의 경계가 혼재되어 있어 구분이 어려울 뿐 아니라 아주 작은 벡터들의 집합으로 다각형화 하기에 어려움이 있다. 여러 가지 실험결과 벡터를 단순화 시키는 알고리즘은 DouglasPeuckers 알고리즘이 가장 우수한 것으로 나타났다.
Development of A Novel Framework for Liquid Bulk Cargo Volume Analysis
Suhyeon Kim,Wonho Sohn,Dongcheol Lim,Junghye Lee 대한산업공학회 2019 대한산업공학회 추계학술대회논문집 Vol.2019 No.11
Port cargo volume analysis is a challenging task for researchers because of non-stationary and highly volatile data affected by external factors. Nevertheless, it is important to establish an analysis system for the port cargo volume as the analysis of the port cargo volume can provide information on the establishment of strategies for port planning and management. In this paper, we propose a new framework to analyze port cargo volume, which consists of three parts: item segmentation, exploratory data analysis, and time series forecasting specifically for liquid bulk cargo volume. We firstly create an item dictionary containing main keywords to characterize each item and then categorize items based on the dictionary. Next, we perform an exploratory data analysis to understand the volume characteristics of each subcategorized item. Lastly, we use representation learning- and deep learning-based time series techniques to forecast their port volume and compare the results with existing statistical models. Experimental results for the three steps show the usefulness of our novel framework in several aspects including forecasting accuracy. It is believed that our proposed method will be a helpful system for stakeholders in port logistics to have insights and to make better decisions.