This research is to the establishment of a conceptual framework that supports road characteristic classification from a new point of view in order to complement of the existing road functional classification and examine of traffic pattern. The road characteristic classification(RCC) is expected to use important performance criteria that produced a policy guidelines for transportation planning and operational management. For this study, the traffic data used the permanent traffic counters(PTCs) located within the national highway between 2002 and 2006. The research has described for a systematic review and assessment of how exploratory factor analysis should be applied from 12 explanatory variables. The optimal number of components and clusters are determined by interpretation of the factor analysis results. As a result, the scenario including all 12 explanatory variables is better than other scenarios. The four components is produced the optimal number of factors. This research made contributions to the understanding of the exploratory factor analysis for the road characteristic classification, further applying the objective input data for various analysis method, such as cluster analysis, regression analysis and discriminant analysis.
Kim, Byongkuk;Jang, Seungjin;Son, Inhwan;Kim, Joonseok
Journal of the Society of Disaster Information
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v.14
no.2
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pp.194-202
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2018
Purpose: It is necessary to set up a standardized method for classifying mixed soil layer that contains sand, gravel and boulder for engineering purposes. Method: Different size of soils was classified mixed soil layer by suggests unified soil classification method. Results: This paper suggests unified soil classification model for different size of soils where many authorities have their own system. Conclusion: Soil stratum classification method using appearing frequencies of gravels and weight ratio of boulders could be used to judgement in many cases.
Most classification accuracy measures for optimal threshold are divided into two types: one is expressed with cumulative distribution functions and probability density functions, the other is based on ROC curve and AUC. Unal (2017) proposed the index of union (IU) as an accuracy measure that considers two types to get them. In this study, ten kinds of accuracy measures (including IU) are divided into six categories, and the advantages of the IU are studied by comparing the measures belonging to each category. The optimal thresholds of these measures are obtained by setting various normal mixture distributions; subsequently, the first and second type of errors as well as the error sums corresponding to each threshold are calculated. The properties and characteristics of the IU statistic are explored by comparing the discriminative power of other accuracy measures based on error values.The values of the first type error and error sum of IU statistic converge to those of the best accuracy measures of the second category as the mean difference between the two distributions increases. Therefore, IU could be an accuracy measure to evaluate the discriminant power of a model.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.24
no.10B
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pp.1921-1936
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1999
In this paper, we analyze the blocking artifact in block transform-coded images and propose a classification algorithm which classifies each horizontal and vertical block boundary into four regions of EQ, BA, EE, and AE according to the characteristics of the blocking artifact. We also compare the performance of several blocking artifact reduction methods which can reduce blocking artifact in block transform-coded images well. As the blocking artifact reduction methods, the LOT, Kim's wavelet transform-based method, Yang's POCS, Paek's POCS, and Jang's CM have been selected. Experimental results show that each horizontal and vertical block boundary classified by using the proposed classification algorithm yields different characteristics of discontinuities due to the blocking artifact according to the classified region. It is also shown that the blocking artifact reduction methods using wavelet transform yield better performance over the other methods.
Provenance discrimination of sixty four obsidian artifacts found in the Korean Peninsular has been carried out using major elements, minor elements and magnetic properties. Most of obsidians in this study were classified into the subalkaline series based on the contents of $Al_2O_3,\;CaO,\;and\;Na_2O+K_2O$ in samples. Provenance & obsidians were classified into three major groups using major elements and minor elements analyse. This result suggests that there are no correlations among the three groups whose provenances are different. Although the magnetic properties of obsidians do not yield clear groupings according to the archaeological site, the bivariate plot for the magnetic susceptibility and the saturation isothermal remanent magnetization shows a rough correlation with the results of major and minor elements analyses.
The land cover over Korean peninsula was classified using a multi-temporal NOAA/AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) data. Four types of phenological data derived from the 10-day composited NDVI (Normalized Differences Vegetation Index), maximum and annual mean land surface temperature, and topographical data were used not only reducing the data volume but also increasing the accuracy of classification. Self organizing feature map (SOFM), a kind of neural network technique, was used for the clustering of satellite data. We used a decision tree for the classification of the clusters. When we compared the classification results with the time series of NDVI and some other available ground truth data, the urban, agricultural area, deciduous tree and evergreen tree were clearly classified.
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.12
no.4
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pp.496-507
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2006
A hybrid approach integrating both high-resolution and hyperspectral data sets was used to map vegetation cover of a coastal lowland area in the Hawaii Volcanoes National Park. Three common grass species (broomsedge, natal redtop, and pili) and other non-grass species, primarily shrubs, were focused in the study. A 3-step, hybrid approach, combining an unsupervised and a supervised classification schemes, was applied to the vegetation mapping. First, the IKONOS 1-m high-resolution data were classified to create a binary image (vegetated vs. non--vegetated) and converted to 20-meter resolution percent cover vegetation data to match AVIRIS data pixels. Second, the minimum noise fraction (MNF) transformation was used to extract a coherent dimensionality from the original AVIRIS data. Since the grasses and shubs were sparsely distributed and most image pixels were intermingled with lava surfaces, the reflectance component of lava was filtered out with a binary fractional cover analysis assuming that tile total reflectance of a pixel was a linear combination of the reflectance spectra of vegetation and the lava surface. Finally, a supervised approach was used to classify the plant species based on tile maximum likelihood algorithm.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.407-407
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2012
우리나라 뿐 아니라 전 세계적으로 지구온난화에 따른 기후변화에 의해 홍수 및 이상가뭄이 빈발하고 있다. 또한 산업화와 도시화에 따른 물수요 및 각종 오폐수의 증가로 수질오염도 심화되어 물 사용의 한계를 느끼게 되는 심각한 상황을 맞이하고 있다. 특히 우리나라는 1990년 이후 남부지역을 중심으로 겨울에서 봄철까지의 만성적인 가뭄 횟수가 증가하고 여름철에는 태풍과 집중호우가 빈번하게 발생함으로써, 가뭄 및 홍수로 인한 피해가 늘어나고 있는 실정이다(한국수자원공사, 2002). 이러한 상황에서 가뭄은 홍수에 비해 체계적인 종합대책 마련이 미비한 실정이다. 가뭄은 불가피성과 반복성을 가진 자연 현상이므로 가뭄 발생 전 사전대비계획과 가뭄발생시 가뭄관리체계 구축을 통해 그 피해를 최소화해야 한다. 또한 가뭄의 특성상 다른 자연재해와는 달리 진행속도가 느리므로 사전에 대처할 수 있는 시간적 여유가 있다. 따라서 가뭄 진행상황의 모니터링을 통해 신속한 대처와 피해경감 효과를 기대할 수 있다. 본 연구에서는 대상지역의 가뭄심도를 평가하여 가뭄상황에 대처하고자 우리나라에 적합한 가뭄 분류기준을 제시하였다. 관측년수 30년 이상의 강우자료를 확보한 61개 지점에 대해 1973년부터 37년 치의 월강우량 자료를 사용하였고 현 정부기관에서 사용되고 있는 가뭄상황단계를 그대로 활용하여 본 연구에서도 통일화된 가뭄 구간을 총 4등급으로 구분하였다. 한국수자원공사에서 제시한 주요가뭄발생현황을 참고하여 우리나라에 맞는 가뭄심도의 분류기준을 가뭄 발생의 누가 확률 98-100%를 예외적인 가뭄(Exceptional Drought), 94-98%를 극심 가뭄(Extreme Drought), 90-94%는 심한 가뭄(Severe Drought), 86-90%는 보통 가뭄(Moderate Drought)으로 구분하였다. 각 지점의 가뭄지수(SPI, PDSI)를 내림차순으로 작성하여 가뭄심도 분류기준에 맞는 가뭄지수의 정량적 값을 산정하였다. SPI와 PDSI의 가뭄심도 분류 결과와 실제 가뭄을 비교하기 위해 년 단위 비교와 월 단위 비교를 분석한 결과, 년 단위 비교와 SPI의 월 단위 비교는 각 지역의 가뭄지수 평가가 대부분 일치하게 나타났으나 같은 기간의 PDSI의 월 단위 비교는 실제 기록과 분석치가 일치하지 않았다. 이는 이들 지수의 상호보완에 대한 추후 연구의 필요성을 보여주는 것으로 판단된다.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.29
no.6D
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pp.685-691
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2009
The purpose of this paper is to classify the traffic condition in freeway by the impacts of road weather. The factor analysis showed that weather factors, which are considered as influential, are identified as weather condition (rain or clear), temperature and sight distance with RWIS and VDS data in Seohae bridge used. The result of ANOVA shows that weather is dividedinto clear and rainy; temperature into below and equal or above $5^{\circ}C$ and sight distance into below or equal or above 10km. Based on those factors, the freeway traffic condition has been classified as five different types. The flow-speed model for each traffic conditions was proposed, which was not significant due to the lack of smaple data. Although not sufficient, the methodology to categorize traffic situation model presented in this paper may shed light on the idea for the future and can be used for proper traffic management for each weather condition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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