Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04c
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pp.250-252
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2003
패턴 인식 분야에서 다중 분류기 시스템은 여러 분류기의 결과들을 조합하여 전체 성능을 항상 시키는 시스템이다. 다중 분류기를 사용함으로써 단일 분류기 보다 더 나은 결과를 얻을 수 있음은 이미 널리 알려진 사실이다. 서로 다른 구조를 갖는 분류기들은 상호 보완적인 정보를 제공하기 때문에 각 분류기마다 입력 공간에 대해서 지역적으로 좋은 성능을 갖는다. 본 논문에서는 지역적으로 가장 좋은 성능을 보이는 분류기 선택 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 주어진 입력 공간에 비해 각 분류기들을 학습하는 과정에서 자기조직화지도를 생성하고 각 노드별로 평가함으로써 입력이 주어지면, 해당 노드에서 가장 성능이 좋은 분류기를 선택하여 전체 성능을 향상시키는 시스템이다.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.24
no.4
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pp.74-84
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1997
최근. 급격한 도시화 현상으로 인한 불투성 지표의 증가는 도시의 생태적 측면에 변화를 일으키고 있으며, 도시의 온난화 현상. 도시의 사막화 현상 등이 그 결과로 나타나고 있다. 특히, 분투수성 지표가 많은 도시에서는 그 수문학적 기능이 투수성 지표에 의존하고 있으며, 도시의 투수성 지표에는 오픈 스페이스와 주변의 생산녹지 등이 있다 이러한 관점에서 투수성 지표에 관한 연구가 필요함에도 불구하고 많지 않았고, 대부분 포인트별 연구였다. 본 연구는 도시 내의 수문기능 환경변화개선에 관한 기초자료로 동경의 대표적 도시공원인 코카네이 (소금정) 공원과 동경 근교의 치바현 (천엽현)위치한 치바(천엽)대학 부속 카시와 (상) 농장을 대상지로 선정 토양환경기능의 간접적 지표가 되는 토양경도를 나카야마식(산중식) 토양경도 계륵 사용하여 5120 Cm의 라인위에 10 Cm간격으로 512개씩 코카네이(소금정) 공원에서 9라인. 카시와(상) 농장에서 7라인을 공간별로 측정하고. 그 측정값을 다중비교검정과 Bartlett's 검정에 의하여 검정후에, 랜덤 데이타분석에 적합한 FFT(Fast Fourier Transform)를 사용하여 분석하였다 본 연구의 측정값을 다중비교검정과 Bartlett's 검정한 결과, 유의타가 없었고, 각 데이터를 분석한 결과. 공원의 9라인과 농장의 7라인은 분석 그래프의 유형에 의해 각각 2가지로 분류되었고, 전체적으로는 3가지로 분류할 수 있었다 특히 공원과 농장의 분석 그래프에서는 수평 방향으로의 변화에 대한 수직방향의 변화가 비슷한 스펙트럼이 공통적으로 나타났고. 각각 최대 값은 다르나 제1주기 부분에서는 답압과 같은 인위적인 요인에 의한 논은 수직방향의 스펙트럼 변화가 관찰되었다. 또한, 강우가 녹지의 경도변화에 미치는 가를 관찰하기 위하여 강우전과 강우후에 같은 라인(Line1과 Line2)을 측정하여 분석한 결과, 측정값의 평균에서는 차이를 보였으나. 주기의 변화는 거의 없었다. 전체적으로 분석 그래프에서는 공간별로 스펙트럼의 수평방향에 대한 수직방향의 변화량의 차이는 보였으나 비슷한 주기를 나타냈고, 가작의 유형은 공원의 녹지공간(lawn-area)과 나지공간(bare-area)으로, 농장을 녹지공간(lawn-area)과 경작공간(field-area)으로 분류할 수있었다. 종합적으로 녹지를 지질학적 구조의 고유한 특징이 아닌. 답압 등과 같은 인위적인 요인에 따른 속성들에 의하여 나타나는 스펙트럼의 분석을 통하여 녹지공간(lawn-area). 나지공간(bare-area)그리고, 경작공간(field-area)으로 분류할 수 있었다..
Classification of spatial units into meaningful sets is an important procedure in spatial analysis. It is crucial in characterizing and identifying spatial structures. But traditional classification methods such as cluster analysis require an exact database and impose a clear-cut boundary between classes. Scrutiny of realistic classification problems, however, reveals that available infermation may be vague and that the boundary may be ambiguous. The weakness of conventional methods is that they fail to capture the fuzzy data and the transition between classes. Fuzzy subsets theory is useful for solving these problems. This paper aims to come to the understanding of theoretical foundations of fuzzy spatial analysis, and to find the characteristics of fuzzy classification methods. It attempts to do so through the literature review and the case study of urban classification of the Cities and Eups of Kyung-Nam Province. The main findings are summarized as follows: 1. Following Dubois and Prade, fuzzy information has an imprecise and/or uncertain evaluation. In geography, fuzzy informations about spatial organization, geographical space perception and human behavior are frequent. But the researcher limits his work to numerical data processing and he does not consider spatial fringe. Fuzzy spatial analysis makes it possible to include the interface of groups in classification. 2. Fuzzy numerical taxonomic method is settled by Deloche, Tranquis, Ponsard and Leung. Depending on the data and the method employed, groups derived may be mutually exclusive or they may overlap to a certain degree. Classification pattern can be derived for each degree of similarity/distance $\alpha$. By takina the values of $\alpha$ in ascending or descending order, the hierarchical classification is obtained. 3. Kyung-Nam Cities and Eups were classified by fuzzy discrete classification, fuzzy conjoint classification and cluster analysis according to the ratio of number of persons employed in industries. As a result, they were divided into several groups which had homogeneous characteristies. Fuzzy discrete classification and cluste-analysis give clear-cut boundary, but fuzzy conjoint classification delimit the edges and cores of urban classification. 4. The results of different methods are varied. But each method contributes to the revealing the transparence of spatial structure. Through the result of three kinds of classification, Chung-mu city which has special characteristics and the group of Industrial cities composed by Changwon, Ulsan, Masan, Chinhai, Kimhai, Yangsan, Ungsang, Changsungpo and Shinhyun are evident in common. Even though the appraisal of the fuzzy classification methods, this framework appears to be more realistic and flexible in preserving information pertinent to urban classification.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.404-404
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2011
최근 기상변동성 증가와 극치수문사상의 발생빈도 증가로 인한 기상재해가 빈번하게 일어나고 있다. 이러한 기상현상으로 인한 재해의 예방을 위해서 사전에 위험을 인지하고 그 규모를 예측할 수 있는 여러 기법들이 기상레이더 또는 수치예보자료 등을 이용하여 개발 및 적용되고 있다. 이 과정에서 해결해야 할 여러 문제점들이 있는데, 우선 수치예보자료 또는 기상레이더자료를 종관기상관측소 및 자동기상관측지점의 지상관측 강수량과 연계하여 평가하는 과정이 필요하고, 현재시점에 형성되어 있는 강우장의 공간 이동 예측 기법이 확보되어야 할 것이다. 전북지역은 게릴라성 집중호우가 빈번한 산악형 강수와 산지유역의 급한 하천경사가 맞물려 인명 및 재산피해가 매년 발생하고 있으며, 과거 돌발홍수가 발생한 사례가 있어 이상기후 및 기후변화로 인한 홍수 위험도가 커질 것으로 전망되고 있다. 본 연구는 전라북도의 기상재해 예측모형 개발을 위한 사전 분석과정으로 전라북도지역에서 관측된 기존의 대규모 강수사상을 이용한 강수사상의 특성 분류 및 관측소간 공간상관성을 분석하는데 목적을 두고 있다. 강수사상의 특성분류를 통해 강수 발생형태에 따른 기상학적 영향인자, 강수의 발생량 및 이동특성 예측의 정도를 향상시킬 수 있으며, 분류 기법으로 SVM(support vector machine)을 이용한 자동분류를 적용한다. 또한 관측소간 공간상관성 분석을 위하여 각 관측소 강수량간의 조건부 확률을 이용한다. 예로써 부안관측소에 강수가 발 생했을 때, 부안관측소의 강수량 조건에 의한 전주관측소 강수량 확률을 다음과 같이 구성할 수 있다. �揚滑斂�수량�咀刮활�수량��. 공간상관성 분석과정에서 관측소간 강수 이동시간에 따른 강수 발생 시간의 차이 또한 고려하며, 과거 기상관측 자료의 분석을 통해 전라북도지역의 관측소간 강수발생의 공간적 상관성을 규명하고, 단기예측 모델 개발을 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다. 또한, 기후변화시나리오에 의한 미래 강수량의 지역적 상세화 과정에도 본 연구를 통한 결과를 이용할 수 있을 것이라 판단된다.
리만 기하학에서 중요한 문제중의 하나는 주어진 곡률부호를 가지는 다양체를 분류하는 것이다. 그렇게 하기 위해서는 곡률과 위상과의 상호 관계를 밝히는 것이 중요하다. 특히 양의 곡률을 가지는 공간을 분류하는 것은 어려운 문제로 알려져 있으며 위상적 성질에 대해서도 알려진 것은 매우 적다. 본 논문에서는 지금까지 알려진 양의 곡률을 가지는 공간들을 살펴 보고 그들 공간들에 대한 일반적인 정리들과 호프의 문제를 소개하고자 한다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.22
no.1
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pp.81-86
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2012
In this paper, we proposed a new design methodology of a pattern classification rule based on the local linear discriminant analysis expanded from the generic linear discriminant analysis which is used in the local area divided from the whole input space. There are two ways such as k-Means clustering method and the differential evolutionary algorithm to partition the whole input space into the several local areas. K-Means clustering method is the one of the unsupervised clustering methods and the differential evolutionary algorithm is the one of the optimization algorithms. In addition, the experimental application covers a comparative analysis including several previously commonly encountered methods.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.8
no.2
s.16
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pp.23-33
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2000
On this study, Among the classification methods of land cover using satellite imagery, we compared the classification accuracy of Neural Network Classifier and that of Maximum Likelihood Classifier which has the characteristics of parametric and non-parametric classification method. In the assessment of classification accuracy, we analyzed the classification accuracy about testing area as well as training area that many analysts use generally when assess the classification accuracy. As a result, Neural Network Classifier is superior to Maximum Likelihood Classifier as much as 3% in the classification of training data. When ground reference data is used, we could get poor result from both of classification methods, but we could reach conclusion that the classification result of Neural Network Classifier is superior to the classification result of Maximum Likelihood Classifier as much as 10%.
RPA (Recursive Partition Averaging) method was proposed in order to improve the storage requirement and classification rate of the Memory Based Reasoning. That algorithm worked well in many areas, however, the major drawbacks of RPA are it's pattern averaging mechanism. We propose an adaptive OHC algorithm which uses the FPD(Feature-based Population Densimeter) to increase the classification rate of RPA. The proposed algorithm required only approximately 40% of memory space that is needed in k-NN classifier, and showed a superior classification performance to the RPA. Also, by reducing the number of stored patterns, it showed a excellent results in terms of classification when we compare it to the k-NN.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.17
no.4
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pp.81-86
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2009
This research is a part of the Intelligent Urban Facility Management project of the Korean Land Spatialization Group (KGSL). First, this study started from the investigation of existing u-City service model in order to drive essential components and considerations for the urban facilities management system. Considering the driven conclusions, this study finally proposed the new classification system of urban facilities management service model and the adequate application method in u-City.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2009.11a
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pp.321-322
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2009
본 논문에서는 문서분류를 위하여 SVD(Singular Value Decomposition)을 이용한 효율적인 특징 선택 방법을 제안한다. 분류기 알고리즘은 문서를 효과적으로 분류할 수 있지만 분류기에 입력되는 특징공간이 너무 크다는 단점이 있다. SVD를 이용하면 입력 데이터의 차원을 줄여줄 수 있으며 문서와 문서 사이의 관계성을 내포하는 벡터공간을 만들 수 있다. 따라서 SVD를 이용하면 문서분류의 시간과 효율을 동시에 증가시킬 수 있다. 본 논문에서는 실험을 통하여 SVD을 이용한 문서분류 시스템이 입력데이터에 대한 차원을 감소시키면서 훌륭한 분류 결과를 얻을 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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