• Journal of Cadastre & Land InformatiX
• /
• v.50 no.1
• /
• pp.75-85
• /
• 2020

This study examines machine learning cross-validation to utilized create ROI for classification of land cover. The study area located in Sejong and one KOMPSAT-3A image was used in this analysis: procedure on October 28, 2019. We used four bands(Red, Green, Blue, Near infra-red) for learning cross validation process. In this study, we used K-fold method in cross validation and used SVM kernel type with cross validation result. In addition, we used 4 kernels of SVM(Linear, Polynomial, RBF, Sigmoid) for supervised classification land cover map using extracted ROI. During the cross validation process, 1,813 data extracted from 3,500 data, and the most of the building, road and grass class data were removed about 60% during cross validation process. Based on this, the supervised SVM linear technique showed the highest classification accuracy of 91.77% compared to other kernel methods. The grass' producer accuracy showed 79.43% and identified a large mis-classification in forests. Depending on the results of the study, extraction ROI using cross validation may be effective in forest, water and agriculture areas, but it is deemed necessary to improve the distinction of built-up, grass and bare-soil area.

• Journal of Korean Society of Transportation
• /
• v.22 no.3 s.74
• /
• pp.127-135
• /
• 2004

교차로 안전성 진단과 관련된 기존의 연구는 교차로 상에서 발생한 사고 자료에 기초하여 교차로 기하구조 요소, 교통량 및 신호운영방법 등과 관련된 요인을 변수로 사용하여 교통사고건수 예측모형 개발에 관한 연구가 대부분이다. 그러나, 분석하고자 하는 대상 교차로의 사고건수 예측모형을 개발하기 위해 필요한 교통사고 자료의 경우 단 기일에 걸쳐 획득되지 않으며 몇 년간의 사고 자료를 요구할 수도 있다. 이러한 자료를 이용하더라도 사고 발생 기간동안 교차로 사고에 영향을 미치는 요인(교차로 운영방법, 기하구조 등)이 변화될 수도 있다는 문제점을 지닌다. 이와 같은 이유로 교차로 안전성을 진단하는데 있어 기존 교통사고 자료는 언제나 절대적인 자료가 될 수 없다. 이에 대한 보완책으로, 3일에서 5일정도의 조사 자료만으로도 안전성 진단이 가능한 상충자료를 이용하여 교차로 안전성 진단을 할 수 있다. 본 연구는 기존사고 자료를 이용하여 사고 발생에 기인하는 여러 변수들을 교통사고심각도와의 상관관계를 분석하고, 상관관계가 높은 변수를 이용하여 신경망 사고심각도 예측모형을 개발하였으며, 모형 검증을 위해 다중회귀사고심각도 예측모형을 개발하여 비교 평가한 결과 신경망 사고심각도 예측모형의 예측력이 우수한 것으로 나타났다. 현장에서 조사된 상충자료를 신경망 사고심각도 예측모형에 적용하여 상충이 사고로 연결 될 경우 사고심각도를 예측하였으며, 예측된 사고심각도에 가중치를 부여하여 대상 교차로 위험우선순위를 결정한 결과 사고비용에 기초한 위험우선순위 결정법과 같은 순위의 결과를 도출하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.10a
• /
• pp.538-540
• /
• 2003

본 논문은 한.중 교차언어 검색을 위한 효과적인 질의 확장에 대해 기술하고 있다. 한.중 교차언어 검색은 한국어 질의로 중국어 문서를 검색하는 것이고 본 논문에서는 대역어 사전을 이용하여 한국어 질의를 중국어 질의로 변환하는 방식을 사용한다. 질의 확장을 위한 방법으로 중국어 시소러스인“동의사사림”을 사용하였다. 그리고 동의어들과 주변 단어간의 상호 정보를 비교함으로서 재현률과 정확률을 높였다. 실험을 통하여 검증한 결과 사전만 사용하여 변환하는 방법에 비하여 검색 성능이 향상되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2011.05a
• /
• pp.321-321
• /
• 2011

최근 기상이변으로 인하여 예측이 어려운 게릴라성 집중호우 등의 증가로 재해 및 재난이 빈번하게 발생하고 있으며, 특히 도시지역에서의 홍수피해로 막대한 인명과 재산피해가 발생하고 있다. 도시지역내로 유입되는 홍수는 다양한 형태와 크기를 가지는 건물과 도로의 배치에 의해 크게 영향을 받으며, 매우 복잡한 흐름특성을 나타내는 것으로 알려져 있다. 도시지역이 조밀한 건물군으로 구성되어 있을 경우 홍수의 대부분은 도로와 교차점을 통해 흐르므로 도시지역 내에서 홍수로 인한 피해를 저감하기 위해서는 도로 교차로에서의 홍수파의 전파특성을 분석하는 것이 중요하다. 교차로는 세 개 또는 네 개의 도로가 대칭 또는 비대칭으로 연결되어 있으며, 일반적으로 교차로에서의 흐름은 유입되는 유량이 상대적으로 적고 도로의 경사가 비교적 완만한 경우 상류 특성을 나타내나 이와 반대일 경우에는 상류 및 사류가 공존하는 복잡한 수면형을 나타낸다. 본 연구에서는 도지지역 내 도로 교차점에서 유입경사 변화에 따른 도로 교차부에서의 흐름특성을 수치모의 결과와 수리실험 결과와 비교하였다. Case 1은 수로의 유입경사가 3%일 경우 도로 교차로에서 수위 및 흐름특성을 수치모의결과와 비교한 결과 조도계수가 0.0086일 경우 RMSE 값은 X축에서는 0.0023, Y축에서는 0.0042로 수로중심에서의 수심분포가 잘 일치 하였으며, 흐름특성 또한 수치모의결과와 잘 일치하는 경향을 보였다. Case 2에서는 검증결과를 바탕으로 유입경사가 3%와 5%일 경우 도로와 교차점에서의 흐름특성을 수치적 방법을 통해 분석하였으며, 유입경사가 변화함에 따른 수면흐름특성을 모의하였다.

• Journal of Korean Society of Transportation
• /
• v.26 no.4
• /
• pp.161-172
• /
• 2008

The level of service (LOS) evaluation method of the Highway Capacity Manual (HCM) is limited to intersections with pre-timed signal operation, while advanced real-time traffic control systems have been expending in the field. This paper proposes a preliminary framework for LOS analysis at isolated intersections controlled by COSMOS, the real-time traffic control systems robustly utilizing the degree of saturation as basic inputs. The proposed LOS evaluation framework was devised with a pilot model developed to estimate the average cycle length and green times of COSMOS. The validation test showed that the proposed framework was able to accurately project the LOS, which was separately evaluated based upon field data.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
• /
• v.43 no.1
• /
• pp.313-332
• /
• 2009

Cross-language text categorization(CLTC) can classify documents automatically using training set from other language. In this study, collections appropriated for CLTC were extracted from KTSET. Classification performance of various CLTC methods were compared by SVM classifier using machine translation. Results showed that the classification performance in the order of poly-lingual training method, training-set translation and test-set translation. However, training-set translation could be regarded as the most useful method among CLTC, because it was efficient for machine translation and easily adapted to general environment. On the other hand, low performance was shown to be due to the feature reduction or features with no subject characteristics, which occurred in the process of machine translation of CLTC.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
• /
• 1998.10a
• /
• pp.245-251
• /
• 1998

좌회전 제어네는 크게 좌회전을 금지하는 적극적인 제어에서 좌회전 신호와 좌회전 차선의 디자인 및 차선 설정과 같은 비교적 소극적인 제어가 있다. 기존의 좌회전에 관한 많은 연구는 대부분 후자의 소극적인 제어를 통한 제어효과를 파악하는데 주로 관심을 두었다. 좌회전금지의 효과분석 방법론에는 크게 교차로 및 링크(Link)와 네트워크(Network)의 두가지 차원의 접근 방법이 있다. 교차로 및 링크(Link) 차원의 분석은 TRANSYT 7F, PASSER IV 등과 같은 가로망에서 신호시간을 최적화하는 모형과 NETSIM, COSIM과 같이 조건에 따라 실제 차량의 행태를 모사하는 시뮬레이션 모형 등에서 좌회전 신호현시를 주거나, 주지 않음으로써 전후의 변화를 관찰, 분석에 이용할 수 있다. 그러나, 이러한 접근방법은 개별교차로에서 현시운영에 따른 효과를 분석하기에는 용이할 지 모르나, 좌회전 금지에 따라 전환된 교통량을 합리적으로 처리하는데 문제를 가지고 있다. 이에 반해 네트워크(Network) 차원의 분석은 좌회전 금지에 따른 거시적 수요변화를 파악하여, 좌회전금지에 따라 전환된 교통량을 합리적으로 수용 할 수 있으며, 교차로 및 링크(Link) 차원의 분석기법과의 결합을 통해 개별교차로에서 현시운영에 따른 효과도 어느정도 예견할 수 있을 것으로 예상되지만, 이에 관련한 여구가 전무한 형편이다. 본 연구의 목적은 네트워크(Network) 차원에서 좌회전 금지에 따른 효과 분석 모형을 정립하고, 가상 네트워크에 적용 그 유효성을 검증하여, 지역 네트워크의 개별교차로에서 좌회전 금지의 도입에 대한 의사결정의 기준을 마련하는데 있으며, 이를 위한 구체적 연구 내용은 다름과 같다. 첫째, 순간 동작 사용자 최적 통행배정모형의 구조 및 특성 파악. 둘째, 기존 가로망 표현기법의 구조 및 특성파악. 셋째, 좌회전 금지에 따른 효과 분석을 위한 순간 동적 사용자 최적 통행배정모형의 구축. 넷째, 좌회전 금지에 따른 효과 분석을 위한 가로망 표현기법의 개발. 다섯째, 가상 네트워크에서 구축된 모형을 통한 교차로에서 좌회전 금지 효과분석

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
• /
• v.25 no.5
• /
• pp.41-48
• /
• 2020

Recently, as the demand for the mobile platform market in the virtual/augmented/mixed reality field is increasing, experiential content that gives users a real-world felt through a virtual environment is drawing attention. In this paper, as a method of tracking a tracker for user location estimation in a virtual space movement platform for motion capture of trainees, we present a method of estimating 3D coordinates of the 3D cross covariance through the coordinates of the markers projected on the image. In addition, the validity of the proposed algorithm is verified through rigid body tracking experiments.

• Journal of Korea Port Economic Association
• /
• v.30 no.4
• /
• pp.151-168
• /
• 2014

The purpose of this paper is to show the brief efficiency and clustering measurement way by using the game cross-efficiency model which is newly introduced in this paper for 13 container ports during 3 years(2009, 2010, and 2013) with 3 input variables(depth, total area, and number of crane) and 1 output variable(container TEU). The main empirical results are as follows. First, the average rankings of game cross-efficiency model are Ningbo, Hongkong, Shanghai, Dubai, Singapore, Qingdao, Kaosiung, Busan, Tokyo, Incheon, Nagoya, Manila, Gwangyang ports in order. Second, according to ANOVA analysis, three models show the similar results in terms of the efficiency rankings. Third, in the clustering analysis using dendrogram, group A(Shangahi and Busan), group B(Ningbo and Nagoya), and group C(Incheon and Manila) show the common clustering ports during 3 or 2 years. The policy implication of this paper is that Korean port policy planner should introduce the game cross-efficiency method when measuring the individual port efficiency. Also port authority should consider the merits of the clustering ports for improving the port management and operations.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
• /
• v.9 no.7
• /
• pp.221-228
• /
• 2020

Part-of-Speech (POS) tagged corpus is a collection of electronic text in which each word is annotated with a tag as the corresponding POS and is widely used for various training data for natural language processing. The training data generally assumes that there are no errors, but in reality they include various types of errors, which cause performance degradation of systems trained using the data. To alleviate this problem, we propose a novel method for detecting errors in the existing POS tagged corpus using the classifier of XGBoost and cross-validation as evaluation techniques. We first train a classifier of a POS tagger using the POS-tagged corpus with some errors and then detect errors from the POS-tagged corpus using cross-validation, but the classifier cannot detect errors because there is no training data for detecting POS tagged errors. We thus detect errors by comparing the outputs (probabilities of POS) of the classifier, adjusting hyperparameters. The hyperparameters is estimated by a small scale error-tagged corpus, in which text is sampled from a POS-tagged corpus and which is marked up POS errors by experts. In this paper, we use recall and precision as evaluation metrics which are widely used in information retrieval. We have shown that the proposed method is valid by comparing two distributions of the sample (the error-tagged corpus) and the population (the POS-tagged corpus) because all detected errors cannot be checked. In the near future, we will apply the proposed method to a dependency tree-tagged corpus and a semantic role tagged corpus.