Сео, Чжон, Ли и Ким

  1. РАЗРАБОТКА ГИБРИДНОГО ВЕКТОРИЗАЦИОННОГО ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЛЯ ЦИФРОВЫХ КАДАСТРАЛЬНЫХ КАРТ ...
  2. Аннотация
  3. 1. ВВЕДЕНИЕ
  4. 1.2 Объем и методология
  5. 2. ПРОБЛЕМЫ СУЩЕСТВУЮЩЕГО ВЕКТОРИЗАЦИОННОГО МЕТОДА
  6. 2.1 Метод ручного ввода
  7. 2.2 Метод оцифровки экрана
  8. 2.3 Автоматизированный метод ввода
  9. 3. РАЗРАБОТКА МЕТОДА ГИБРИДНОЙ ВЕКТОРИЗАЦИИ
  10. 3.1 Применение нового метода передискретизации
  11. 3.2 Линия прореживания
  12. 3.3 Алгоритм автоматического поиска строк.
  13. 3.4 Ввод и сохранение слоев
  14. 4. ТЕСТ ТОЧНОСТИ И ЭФФЕКТИВНОСТИ.
  15. 4.1 Сравнение этих методов векторизации
  16. 4.2 Точность векторизации
  17. 5. ЗАКЛЮЧЕНИЕ И ДАЛЬНЕЙШИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
  18. ПОДТВЕРЖДЕНИЕ
  19. РЕКОМЕНДАЦИИ
  20. CONTACT

РАЗРАБОТКА ГИБРИДНОГО ВЕКТОРИЗАЦИОННОГО ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЛЯ ЦИФРОВЫХ КАДАСТРАЛЬНЫХ КАРТ

Byoungjun SEO, Jaejoon JEONG, Jaebin LEE и проф. Yongil KIM, Корея

Ключевые слова :

Аннотация

Кадастровая карта - это базовые данные, которые предписывают номера участков, классификацию категорий земель, а также границы и права собственности на земельные участки. В Корее правительство пыталось оцифровывать кадастровые карты и вводило информацию об атрибутах кадастровых карт. Но проблемы эффективности были подняты, потому что кадастровые услуги в основном зависят от ручных работ. Кроме того, информация о цифрах на кадастровых картах не была оцифрована, так как возникли многочисленные проблемы в создании эффективных систем информации о земле.

В этом исследовании мы разработали программное обеспечение гибридной векторизации, чтобы усилить недостаток аналоговых методов и обеспечить точность кадастровых карт. Гибридная векторизация принимает метод оцифровки экрана в качестве прототипа и автоматизирует процедуру поиска пересечения линий с эффективностью. Следовательно, с точки зрения точности, нет никакой разницы с методом оцифровки экрана, потому что гибридный метод основан на оцифровке экрана. С точки зрения эффективности, мы можем вводить слои аккуратной линии через равные промежутки времени и деформированные слои аккуратной линии и сокращать время ввода данных.

1. ВВЕДЕНИЕ

1.1 История вопроса

Кадастровая карта - это базовые данные, которые определяют большое количество, классификацию категории земель, а также границы и права собственности на земельные участки. Кадастровые службы занимают около 80% административных дел, особенно в областной администрации. Эта услуга включает в себя информацию о местонахождении, ограничение утилит и управление ресурсами посылок.

Поскольку кадастровые услуги были достигнуты с помощью ручных работ, проблемы эффективности были подняты. Также были подняты проблемы точности и управления, потому что кадастровые карты, которые были созданы под властью японского империализма впервые, использовались до сих пор. Поэтому правительство попыталось оцифровать кадастровые карты. В соответствии с этой политикой информация об атрибутах земельных участков и участков лесных угодий оцифровывается с 1982 года. Однако при создании эффективных систем информации о земле возникло много трудностей, поскольку оцифровка кадастровых карт, представляющих собой графическую информацию, еще не осуществлена. завершено.

С 1978 года администрация Сеульской метрополии и корпорация по кадастровой съемке Кореи представили системы CGP / 1000 компании Computer Vision co. и провел реконструкцию кадастровых карт. Эта процедура имеет ограничение рабочего времени для оцифровки с помощью ручного ввода, при этом она гарантирует высокую точность. Для ввода кадастровой карты масштаба 1/600 требуется около одного дня. Следовательно, нам необходимо 57 лет для оцифровки 720 000 листов кадастровых карт, при условии, что 270 рабочих дней в году и что количество систем CGP / 1000 равно 50. Таким образом, мы можем сказать, что оцифровка всех кадастровых карт невозможна без внедрение новой методологии ввода.

Чтобы преодолеть недостатки ручного метода ввода, можно ввести оцифровку экрана и автоматический метод ввода. Достоинства этих методов в том, что исходные данные не изменяются, поскольку все процессы применяются к отсканированным кадастровым картам. Но метод оцифровки экрана не имеет преимущества в сокращении времени ввода по сравнению с методом ручного ввода, а метод автоматической векторизации имеет другой результат в количестве и положении векторов, чем в исходных данных. Кроме того, на это может повлиять состояние качества карты. Следовательно, эти два метода не могут быть эффективными инструментами для оцифровки кадастровых карт. Хотя были предприняты многочисленные попытки вызвать автоматизированную векторизацию для оцифровки кадастровых карт, автоматизированные методы векторизации не могли быть приняты, поскольку они не могли обеспечить точность, необходимую в кадастровых картах, и эти работы тесно связаны с правами собственности люди.

1.2 Объем и методология

В этом исследовании, учитывая характеристики, которые кадастровые карты не могут допустить для ошибки, мы разработали точные инструменты векторизации и методологию сокращения времени ввода для повышения эффективности работы. Поэтому инструменты векторизации основаны на оцифровке экрана для обеспечения результирующей точности, и мы разработали метод векторизации гибридного типа, который автоматизировал процедуру поиска точек пересечения с алгоритмом поиска линии, чтобы повысить эффективность работы. Мы разработали и реализовали алгоритм поиска линий, который наилучшим образом соответствует характеристикам, согласно которым все линии на кадастровых картах являются прямыми линиями, которые связывают точки, определенные фактическим полевым обследованием. И многие функции, которые могут обеспечить удобство в процедуре оцифровки экрана с оператором, были присоединены к инструменту векторизации.

Конституция этого документа заключается в следующем. Мы подняли проблемы существующих систем векторизации в разделе 2 и описали методологию разработки инструментов гибридной векторизации в разделе 3. В разделе 4 мы проверили точность и эффективность этого подхода. Наконец, заключение и дальнейшие исследования были представлены.

2. ПРОБЛЕМЫ СУЩЕСТВУЮЩЕГО ВЕКТОРИЗАЦИОННОГО МЕТОДА

Методы оцифровки кадастровых карт можно разделить на три категории. Это метод ручного ввода с использованием таблицы сопоставления, метод оцифровки экрана с использованием отсканированных кадастровых карт на экране ЭЛТ и метод автоматического ввода с использованием алгоритмов обнаружения линий. В следующих разделах описаны проблемы каждого метода.

2.1 Метод ручного ввода

По сравнению с другими методами, векторные продукты из метода ручного ввода с использованием картографических дигитайзеров гарантируют высокую точность. При чтении координат из таблицы оцифровки результирующая точность зависит от личности, степени мастерства и психического состояния оператора. Следовательно, результирующая точность может варьироваться. И есть ошибка, что температура и влажность операционного зала могут повлиять на листы карты, и эталонные координаты могут быть изменены. Кроме того, для оцифровки нужно так много времени, что эти методы неприменимы для оцифровки кадастровых карт.

2.2 Метод оцифровки экрана

Преимущество метода оцифровки экрана состоит в том, что исходные данные не меняются во время операций и что нет ограничений для устройств. Наконец, точность может быть гарантирована как метод ручного ввода. Но в этом методе оператор должен найти границы участков с помощью движущегося указателя на экране компьютера вручную, как в предыдущем методе. Если на отсканированной кадастровой карте имеются обширные участки или разрешение отсканированного изображения очень высокое, объем работ для оператора увеличивается. Следовательно, этот метод не может быть подходящим для векторизации кадастровых карт.

2.3 Автоматизированный метод ввода

Автоматизированная векторизация с использованием алгоритма поиска линий в основном используется в области управления картами и разработана для эффективной оцифровки уже существующих листов карты. Оцифровка листов карты, которые находятся в хорошем состоянии, может быть полностью автоматизирована, а неправильные местоположения и ввод векторов могут быть исправлены с помощью операции оцифровки на экране компьютера.

Рисунок 1. Результат векторизации с использованием полностью автоматического метода

Результат векторизации с использованием полностью автоматического метода

(А)

(Б)

(С)

Рисунок 2. Проблемы полностью автоматического метода

Хотя это может ускорить общие процессы, точность продуктов не может быть обеспечена, а уровень достоверности результатов от методов распознавания образов является низким. Кроме того, если состояние обслуживания листа карты не является хорошим, автоматические процессы не могут быть продолжены. Обычно процедура прореживания линии выполняется перед алгоритмом поиска строки. Эти результирующие векторы фокусируются на самой линии, но линии на кадастровой карте являются просто связью точек и не имеют собственного смысла. Следовательно, трудности в автоматизированных алгоритмах векторизации заключаются в том, что он не может найти значимые точки на кадастровых картах. <Рис. 1 и 2> показывает результат от коммерческого программного обеспечения векторизации. Из <Рис.1> мы можем видеть так много избыточных векторов, поэтому некоторые программы решили эти проблемы с помощью алгоритма обобщения (см. Рис. 2). Но этот процесс обычно не может правильно определить положение линий. На <рис. 2 (a)>, более толстая линия указывает на отсканированную линию, а более тонкая линия показывает вектор, который должен быть оцифрован. <Рис. 2 (b)> показывает примитивные результаты после выполнения коммерческого программного обеспечения и <Fig. 2 (c) и 2 (d)> показывает окончательный результат обобщающей процедуры. Как показано, все векторы на <рис. 2 (b), 2 (c) и 2 (d)> отличаются с векторами, показанными на <Fig. 2 (а)> по их номерам и расположению. Их несоответствие показано на рис. 2 (е)>.

3. РАЗРАБОТКА МЕТОДА ГИБРИДНОЙ ВЕКТОРИЗАЦИИ

В этом исследовании, учитывая эффективность векторизации и характеристики, которые кадастровые карты не допускают ошибки, мы разработали гибридные инструменты векторизации. Он был основан на оцифровке экрана и автоматизировал процедуру поиска точек пересечения с помощью алгоритма поиска линий, в противном случае оператор должен искать их неудобно (см. <Рис. 3 и 4>). Для этой цели мы разработали новый алгоритм поиска линий, приспособленный для векторизации кадастровых карт, и было добавлено много инструментов, чтобы избавить оператора от его дискомфорта. Microsoft Visual C ++ был использован для разработки программного обеспечения.

Рисунок 3. Порядок разработки программного обеспечения

Рисунок 4. Окно обработки

3.1 Применение нового метода передискретизации

Сканирование дает основные данные для всех процедур векторизации. Доступ к отсканированным кадастровым картам можно получить с помощью открытого меню независимо от его формата. В этой процедуре применяется наш новый метод передискретизации. При сканировании кадастровой карты с разрешением 400 точек на дюйм растровое изображение превышает 80007000 пикселей. Таким образом, в общем программном обеспечении для обработки изображений линии на кадастровой карте не видны в уменьшенном изображении. На <рис. 4>, слева - кадастровая карта с передискретизацией в пределах 600 пикселей. Поскольку он играет роль карты индекса в процедуре векторизации, мы применили новый метод повторной выборки, чтобы предоставить оператору четкие линии. <Рис. 5> показывает результат передискретизации изображения 110009000 пикселей. <Рис. 5 (a)> - результат использования нашего программного обеспечения, а <Рис. 5 (b)> - уменьшенное изображение обычного программного обеспечения для обработки изображений.

Рисунок 5. Применение нового метода повторной выборки

3.2 Линия прореживания

Алгоритмы утончения линий широко используются в таких областях, как идентификация символов и отпечатков пальцев, изготовление печатных плат и т. Д. Цель этого - минимизировать объем данных для автоматического распознавания образов на изображении.

При разработке программного обеспечения для векторизации процесс прореживания не требуется. Но результирующее изображение, созданное из алгоритма прореживания, дает больше шансов для точки, определяющей границы участков, быть ближе, чем результат без него. Таким образом, это может предложить удобство для пользователя.

Алгоритмы, используемые в этом исследовании, - это алгоритм параллельного прореживания, использующий взвешенное значение, устойчивый к шуму и обеспечивающий хорошее качество. В то время как другие алгоритмы прореживания имеют искаженные результаты вокруг точек пересечения, этот алгоритм имеет менее искаженные результаты вокруг точки пересечения и точек разрыва, которые представляют собой линейные объекты, используемые в основном в кадастровой карте.

Ниже приведены процедуры алгоритма прореживания, предложенные в этом исследовании.

  • Шаг 1. Определите вес каждого черного пикселя.
  • Шаг 2. Каждый из внешних пикселей имеет вес K. Если условие исключения выполняется, то оно исключается (включая случай, когда вес равен 9).
  • Шаг 3. Определите вес каждого черного пикселя.
  • Шаг 4. Внешние пиксели имеют каждый вес как K.
  • Шаг 5. Повторяйте шаги 3 и 4, пока не появятся черные пиксели, которые удовлетворяют условию устранения.
3.3 Алгоритм автоматического поиска строк.

Как упоминалось ранее, у метода ручного ввода есть проблема эффективности, а у полностью автоматического метода векторизации есть проблема, заключающаяся в том, что он не может гарантировать точность. Поскольку кадастровая карта связана с индивидуальным правом собственности, метод векторизации с использованием допустимых ошибок не может быть использован при векторизации. Кроме того, поскольку линии на кадастровой карте просто соединяют точки, линии не имеют смысла сами по себе. Только точки, то есть точки пересечения линий, являются элементом, составляющим участки. Поэтому, чтобы минимизировать допустимую ошибку, мы разработали метод гибридной векторизации.

Алгоритм автоматического поиска строки заключается в следующем.

  • Шаг 1. Введите вручную пунктирные точки и точки пересечения.
  • Шаг 2. Введите ориентировочные точки (направление векторизации) на линиях на кадастровых картах.
  • Шаг 3. Рассчитайте наклон между точками пересечения и ориентировочными точками или пунктирными точками. И определите форму шаблона, который будет использоваться.
  • Шаг 4. Если процесс прореживания линии не используется, центр линии контролируется так, чтобы он совпадал с центром шаблона. И пересчитать наклон индикативного направления шаблона.
  • Шаг 5. Переместите шаблон вдоль линии, используя направление, определенное на шаге 2, форму шаблона на шаге 3 и наклон на шаге 4. Если значение 0 существует на обеих сторонах шаблона, то оно считается в качестве точки разрыва или точки пересечения. И остановите продвижение шаблона, и дождитесь ввода пользователя.

На шаге 3 в соответствии с наклоном между пунктирной точкой или точкой пересечения и ориентировочной точкой правило определения формы шаблона является следующим. На <рис. 6>, центр координат - это точка, введенная пользователем. Если наклон имеет значение от -1 до 1, то мы используем шаблон вертикальной формы. Если наклон имеет значение больше 1 или меньше -1, то мы используем шаблон горизонтальной формы. Длина шаблона определяется по отсканированному разрешению. Чем выше разрешение (чем толще линия), тем больше длина шаблона.

Рисунок 6. Определение шаблона с использованием в алгоритме автоматического поиска строки

Шаг 4 - это этап, на котором шаблон правильно расположен на линии и пересчитывается направление поиска (см. <Рис. 7>). Во-первых, шаблон располагается на линии случайным образом. Рассчитайте смещение между центром шаблона и центром линии и переместите шаблон на величину смещения. Тогда центр шаблона должен совпадать с центром линии. Кроме того, наклон между этим центром и ранее введенной точкой является направлением движения шаблона. Если линия истончена, шаг 4 не требуется.

Если линия истончена, шаг 4 не требуется

Рисунок 7. Процедура автоматического поиска строки

На шаге 5 шаблон перемещается в соответствии с определенными правилами, и точка разрыва и точка пересечения автоматически обнаруживаются и отображаются на экране. При перемещении шаблона отслеживается, существует ли значение 0 в обеих крайностях в шаблоне или нет. Если значение 0 существует, то оно прекратит перемещение шаблона и покажет сообщение о том, что найдена точка разрыва и точка пересечения. <Рис. 8> показывает пример того, что шаблон остановлен.

Рисунок 8. Процедура определения точки пересечения с использованием автоматического поиска линии

Пользователь может ввести точную точку среди этих точек. Чтобы найти более точную точку, необходимо выполнить процедуру прореживания.

Преимущество этого алгоритма состоит в том, что ему требуется меньше вычислительного времени и он может обнаружить точку разрыва под острым углом, что невозможно сделать в полностью автоматическом процессе. Более того, векторизация возможна в том случае, если граница участков нарушена.

3.4 Ввод и сохранение слоев

Для компьютеризации кадастровых карт необходимо оцифровывать 7 слоев. (Gr: точка решетки, Jm: категория земли, Jp: номер партии, Li: граничная линия, Po: совпадающая контрольная точка, Qu: аккуратная линия) Но, слои, которые должны быть оцифрованы в программе векторизации, являются слоем пограничной линии и точной линейный слой.

Слой с аккуратной линией используется для исправления искажения кадастровой карты после выполнения векторизации. Аккуратная линия кадастровой карты состоит из 4 прямых линий. Но из-за искажения программы лист карты требует ввода данных пользователем на пикселе, соответствующем 3-4 см. Также мы использовали алгоритм обнаружения линий для обновления векторов в случае, если линия границы карты не является прямолинейной. Следовательно, количество входных векторов на одной стороне аккуратной линии равно 10.

Введенные векторные данные сохраняются в формате файла dxf и могут содержать информацию о слоях.

4. ТЕСТ ТОЧНОСТИ И ЭФФЕКТИВНОСТИ.

Рисунок 9. Отсканированная кадастровая карта и выходной dxf-файл

Чтобы проверить точность и эффективность разработанной программы в этом исследовании, метод векторизации с использованием разработанного программного обеспечения сравнивался с методом оцифровки экрана с использованием программы AutoCAD. Сравнение с полностью автоматическим методом векторизации невозможно, поскольку число векторов и точность автоматического метода векторизации были переменными.

Результат теста следующий. Компьютерная система оснащалась процессором Pentium II -233 МГц и 128 МБ оперативной памяти. Карта была отсканирована с разрешением 400 точек на дюйм, а размер отсканированной карты составлял 80006700 пикселей.

4.1 Сравнение этих методов векторизации

Поскольку эти методы в основном основаны на оцифровке экрана, проверка точности этих методов зависит от искренности и мастерства оператора, а не от самого метода. Поэтому мы только что провели сравнение между этими методами в аспекте эффективности.

<Таблица 1> показывает результат сравнения. Не было различий во входных слоях границ карты. Но, используя разработанное программное обеспечение, мы могли вводить граничные линии карты с одинаковым интервалом и эффективно вводить граничные линии карты, даже если граничные линии карты были искажены. И при вводе слоев граничных линий мы могли бы сэкономить время (примерно 30 минут), используя разработанное программное обеспечение. Это означает, что плата оператора может быть уменьшена. потому что указатель был расположен менее чем в 1-2 пикселях от центра линий границы участка.

Следовательно, нет проблем с точностью. И мы могли бы сэкономить 30 минут на обработку.

4.2 Точность векторизации

При компьютеризации кадастровой карты наиболее важной проблемой является ошибка между необработанными данными (кадастровая карта) и цифровыми данными (результат векторизации). Как и метод ветеринарии, выражение точности отличается. В методе ручного ввода использовалась техника визуальной интерпретации. Но когда мы используем растровый файл, отсканированный с листа кадастровой карты, точность должна быть проверена в трех аспектах, таких как следующие.

Таблица 1. Сравнение этих методов векторизации

Сравнение этих методов векторизации

  • точность между кадастровой картой и растровым файлом.
  • точность между растровым файлом и входным векторным файлом, использующим этот растровый файл.
  • точность между кадастровой картой и входным векторным файлом.

Среди них первое относится к точности сканера. Как правило, барабанный сканер лучше плоского сканера. Но барабанный сканер не может использоваться для оцифровки кадастровой карты, потому что кадастровая карта сделана из алюминиевой бумаги Кента или корейской бумаги. Кроме того, когда мы используем сканер с плоской кроватью, возникает проблема, заключающаяся в том, что размер сканера с плоской кроватью не соответствует размеру кадастровой карты. Но эти проблемы могут быть решены, потому что точность и размер сканера с плоской платформой в последнее время увеличились.

Во-вторых, аспект точности зависит от характера оператора, карьеры и т. Д. Поэтому точность не может быть проверена с этой точки зрения. Когда мы оцифровываем кадастровую карту с помощью разработанного программного обеспечения, толщина линий на кадастровой карте составляет примерно 3 пикселя. Если у нас будет ошибка при вводе центральной точки, ошибка в 1 пиксель будет иметь место в направлении x, y. Его можно рассчитать как расстояние на листе карты. Значение составляет 0,0898 (мм).

Это меньше, чем предел допустимой ошибки рисования (0,2 мм), который обычно используется при рисовании карты. Кроме того, оно меньше, чем разрешение автоматического инструмента рисования (0,1 мм) на цифровой карте. Следовательно, не будет проблем, если нет ошибки оператора.

Наконец, точность между кадастровой картой и векторным файлом определяется первой и второй точностью. Таким образом, если нет проблем с первой и второй точностью, не будет проблем с третьим аспектом точности.

5. ЗАКЛЮЧЕНИЕ И ДАЛЬНЕЙШИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Основная проблема оцифровки кадастровой карты заключается в том, как правильно и эффективно ввести кадастровую карту.

Методы для устранения слабого места метода ручного ввода - это метод оцифровки экрана и метод автоматического ввода. Сильной стороной этих двух методов не является преобразование необработанных данных, поскольку эти методы используются после сканирования кадастровой карты. Но метод оцифровки экрана не менее эффективен для сокращения времени ввода, чем метод ручного ввода. Метод автоматического ввода дает разные позиции и номера векторов, и иногда его трудно применять в зависимости от состояния карт. Таким образом, эти два метода не могут быть приняты для эффективной оцифровки кадастровой карты. В частности, была предпринята попытка использовать метод автоматического ввода в качестве инструмента для оцифровки кадастровой карты, но не удалось применить метод автоматического ввода, поскольку кадастровая карта связана с правом собственности и не может допустить ошибку ,

В этом исследовании мы разработали программное обеспечение гибридной векторизации, чтобы усилить недостаток аналоговых методов и обеспечить точность кадастровых карт. Гибридная векторизация приняла экранную оцифровку в качестве прототипа и автоматизировала процедуру поиска пересечения линий с эффективностью. Мы разработали и применили новый алгоритм поиска линий, подходящий для кадастровой карты, и добавили некоторые функции для удобства оператора при выполнении задачи оцифровки экрана.

В результате разработанного программного обеспечения было обнаружено, что в визуальной интерпретации отсутствуют векторизованные линии, которые превышают границы карты. То же самое, что и метод оцифровки экрана по точности. Кроме того, мы проверяем эффективность, сравнивая программное обеспечение, разработанное в этом исследовании, с методом оцифровки экрана с использованием программы AutoCad. В результате мы можем сэкономить 35 минут, используя это программное обеспечение.

Поскольку выходные данные этого программного обеспечения отформатированы в формате DXF, не включая топологию, дальнейшее изучение топологического продукта должно быть продолжено. Исходя из этого, мы можем эффективно использовать кадастровую карту и на ее основе построить интегрированную земельную информационную систему. Только если этот процесс завершен, мы можем эффективно использовать кадастровую карту в качестве базовой карты в ГИС.

ПОДТВЕРЖДЕНИЕ

Это исследование выполнено в рамках проекта «Разработка экспертной системы, которая включает в себя коррекцию расширения и усадки, проверку соответствия карт и проверки качества для компьютеризации кадастровой карты», спонсируемой Министерством науки и технологий Кореи.

РЕКОМЕНДАЦИИ

1. Министерство науки и технологий Кореи, 1998 г., Разработка экспертной системы, которая содержит поправки на расширение и усадку, исправления соответствия карт и проверки качества для компьютеризации кадастровой карты, стр. 79-81.

2. Корейская кадастровая съемочная корпорация, 1987, Исследование по пересмотру кадастровой карты, с. 46.

3. Бэк Сеунг-Чул, 1994, Исследование по воспроизведению кадастровой карты с помощью сканирования, магистерская работа, Университет Чонджу.

4. Научно-исследовательский институт компьютеров, информации и связи, Национальный университет Пусана, 1998 год, разработка программного обеспечения для векторизации печатных карт,

5. Сеульский институт развития, 1993, Исследование Сеула. Внедрение общегородских ГИС, Сеульский институт развития, 93-R-25.

6. Хан Нак-хи, Ри Фил-Кью, 1996, Алгоритм параллельного истончения с использованием взвешенного значения, Korea Journal of Cognitive Science, Vol.7, No.1, pp. 5-35.

CONTACT

Byoungjun Seo
Кандидат технических наук, научный сотрудник
Департамент гражданского, городского и гео-системостроения
Сеульский национальный университет
Шиллим Донг
Гванак Гу
Сеул
КОРЕЯ
Телефон + 82 2 880 7371
Факс + 82 2 889 0032
Эл. адрес: [email protected]

Джеджун Чжон
Кандидат технических наук, научный сотрудник
Департамент гражданского, городского и гео-системостроения
Сеульский национальный университет
Шиллим Донг
Гванак Гу
Сеул
КОРЕЯ
Факс + 82 2 889 0032
Эл. адрес: [email protected]

Джебин Ли
Аспирантура
Департамент гражданского, городского и гео-системостроения
Сеульский национальный университет
Шиллим Донг
Гванак Гу
Сеул
КОРЕЯ
Факс + 82 2 889 0032
Эл. адрес: [email protected]

Доц. Профессор Йонгил Ким
Департамент гражданского, городского и гео-системостроения
Сеульский национальный университет
Шиллим Донг
Гванак Гу
Сеул
КОРЕЯ
Факс + 82 2 889 0032
Эл. адрес: [email protected]

12 апреля 2001 г.

Эта страница поддерживается офис фиг , Последняя редакция 15-03-16.

Номера

Номерной фонд гостиницы насчитывает 173 номера различных категорий.

Забронировать отель можно прямо сейчас: Бронирование онлайн