Development of Network-Based Online GPS Baseline Processing System
Notice bibliographique
Résumé
측량을 비롯한 다양한 응용분야에서의 GPS 사용이 증가함에 따라 신속하고 정밀한 위치정보 취득에 대한 관심이 높아지고 있다. 이와 함께 현재 미국, 캐나다, 호주 등의 해외 여러 나라에서 인터넷을 기반으로 이메일과 FTP를 이용하여 사용자의 관측파일을 처리하는 자동화된 GPS 데이터 분석 시스템을 구축, 운영 중에 있다. 우리나라도 GPS 시장 확대와 더불어 일반 사용자의 접근이 비교적 용이하고 신속한 위치정보 제공이 가능한 웹을 기반으로 하는 자동 GPS 기선해석 시스템 구축이 필요하다. 본 연구에서 구축한 시스템은 인터넷을 기반으로 하여 시간과 장소에 구애받지 않고, 일반 사용자의 접근이 용이하도록 하였다. 과학기술용 자료처리 엔진을 이용하여 3개의 상시관측소를 네트워크 방식으로 자료처리를 실행하며, 결과는 보고서 형식으로 작성되어 사용자의 이메일로 전송된다. 본 시스템은 일반 사용자의 간편한 고정밀 GPS 자료처리를 가능하게 하며, 향후 대형 구조물 모니터링, 민간분야 공간정보 서비스 등 다양한 분야에 GPS를 적용하기 위한 기반이 될 것으로 기대된다. With the increased use of GPS in the field of various applications including surveying, the request for fast and precise positional information has increased. Several countries such as USA, Canada, and Australia have already been operating Internet-based automatic GPS data analysis system using e-mail and FTP. Expanding GPS market, it is necessary to establish automatic GPS baseline processing system that is accessible via Internet. The system developed in this study is operating on the web, and it allows the users to access easily regardless of time and place. The main processing engines are Bernese V5.0 and PAGES. They process user data with three GPS CORS(Continuously Operating Reference Station), and then send the report to the users through e-mail. This system allows users to process high accurate GPS data easily. It is expected that this system will be used for various GPS applications such as monitoring large-scale structures and providing spatial information services in private sector.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,006 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».