• Title/Summary/Keyword: 전 분류

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High resolution satellite image classification enhancement using restortation of buildin shadow and occlusion (건물 그림자와 폐색 보정을 통한 고해상도 위성영상의 분류정확도 향상)

  • Kim, Hye-Jin;Han, You-Kyung;Choi, Jae-Wan;Kim, Yong-Il
    • Proceedings of the KSRS Conference
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    • 2009.03a
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    • pp.13-17
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    • 2009
  • 고해상도 위성영상의 분류 기술은 최근 가장 활발히 연구되고 있는 분야 중 하나로 텍스쳐(texture), NDVI, PCA 영상 등 다양한 전처리 정보들을 추출하고 이를 멀티스펙트럴 밴드와 조합하여 분류 정확도를 높이는 기술을 개발하는 연구들이 주를 이루고 있다. 고해상도 위성영상에서 건물의 그림자와 옆벽면의 폐색 지역은 개체 추출 및 분류를 방해하는 주된 요인이 되며, 다양한 형태와 분광특성을 갖는 개개의 건물은 자동 분류 과정을 통해 제대로 식별되지 않는다는 한계를 갖는다. 이에 본 연구에서는 KOMPSAT-2 단영상으로부터 효율적으로 건물 정보 및 토지피복을 분류하기 위하여, 추출된 건물 정보를 바탕으로 건물의 그림자와 폐색지역을 보정한 후 비건물 지역에 대한 분류를 수행하여 분류 정확도를 높이고자 하였다. 우선 삼각벡터구조 기반의 반자동 인터페이스를 이용하여 건물의 3차원 모델 및 그림자 영역을 추출하고 이로부터 추출된 그림자 영역을 효과적으로 보정하기 위해 반복 선형회귀 연산을 이용한 그림자 보정을 수행한 후 inpainting 기법을 건물 폐색영역 복원에 적용하여 영상의 품질을 향상시켰다. 이러한 과정을 통해 도심 지역의 영상 분석에 있어 가장 큰 오차를 일으키는 인공물의 그림자와 폐색에 의한 오차를 최소화한 후 분류에 적용하여 이를 보정 전 영상을 이용한 분류 결과와 비교하였다.

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A Review of the Methodology for Sophisticated Data Classification (정교한 데이터 분류를 위한 방법론의 고찰)

  • Kim, Seung Jae;Kim, Sung Hwan
    • Journal of Integrative Natural Science
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    • v.14 no.1
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    • pp.27-34
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    • 2021
  • 전 세계적으로 인공지능(AI)을 구현하려는 움직임이 많아지고 있다. AI구현에서는 많은 양의 데이터, 목적에 맞는 데이터의 분류 등 데이터의 중요성을 뺄 수 없다. 이러한 데이터를 생성하고 가공하는 기술에는 사물인터넷(IOT)과 빅데이터(Big-data) 분석이 있으며 4차 산업을 이끌어 가는 원동력이라 할 수 있다. 또한 이러한 기술은 국가와 개인 차원에서 많이 활용되고 있으며, 특히나 특정분야에 집결되는 데이터를 기준으로 빅데이터 분석에 활용함으로써 새로운 모델을 발견하고, 그 모델로 새로운 값을 추론하고 예측함으로써 미래비전을 제시하려는 시도가 많아지고 있는 추세이다. 데이터 분석을 통한 결론은 데이터가 가지고 있는 정보의 정확성에 따라 많은 변화를 가져올 수 있으며, 그 변화에 따라 잘못된 결과를 발생시킬 수도 있다. 이렇듯 데이터의 분석은 데이터가 가지는 정보 또는 분석 목적에 맞는 데이터 분류가 매우 중요하다는 것을 알 수 있다. 또한 빅데이터 분석결과 통계량의 신뢰성과 정교함을 얻기 위해서는 각 변수의 의미와 변수들 간의 상관관계, 다중공선성 등을 고려하여 분석해야 한다. 즉, 빅데이터 분석에 앞서 분석목적에 맞도록 데이터의 분류가 잘 이루어지도록 해야 한다. 이에 본 고찰에서는 AI기술을 구현하는 머신러닝(machine learning, ML) 기법에 속하는 분류분석(classification analysis, CA) 중 의사결정트리(decision tree, DT)기법, 랜덤포레스트(random forest, RF)기법, 선형분류분석(linear discriminant analysis, LDA), 이차선형분류분석(quadratic discriminant analysis, QDA)을 이용하여 데이터를 분류한 후 데이터의 분류정도를 평가함으로써 데이터의 분류 분석률 향상을 위한 방안을 모색하려 한다.

Analysis on Characteristics of Defects before Inspection for Apartment Use (공동주택 사용검사 전 하자 특성 분석)

  • Lee, Sang-Hyo;Han, Man-Cheon;Kim, Jae-Jun;Lee, Jeong-Seok
    • Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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    • v.21 no.5
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    • pp.167-178
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    • 2020
  • The purpose of this paper is to establish a defect classification system for defects before inspection and to derive the pattern and characteristics of defects before inspection by examining about 3,110 defect items for 133 apartment buildings. The study analysis revealed a relatively high rate of defects before inspection that occurred in finishing work. Second, defects occurred such as cracking of external wall, which is a very important defect. However, defects before inspection were relatively rare on the external wall. Finally, defects before inspection occurred during waterproofing in the common area or garage. It is necessary to establish a reasonable basis or countermeasure to resolve differences between stakeholders as various issues may arise in the course of a dispute, as a result of identifying the details of defects within the top 20 of the defectives.

A Study of Civil Unmanned Aerial System Category Classification (민간 무인항공기시스템 카테고리 분류에 관한 연구)

  • Ahn, Hyojung
    • Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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    • v.43 no.7
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    • pp.657-667
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    • 2015
  • With development of technology and increase of commercial demand for unmanned aerial system(UAS), the related regulation has been prepared and complemented with the advanced countries such as Unite States and European Union(EU). However it is difficult for regulation to cover all areas of UASs practically since UASs have been developed in a variety of configurations and performance depending on their purpose. Therefore the reasonable criteria for the classification of UASs and their category should be suggested before development of the regulation. For this reason, many countries have been studying the standard for UASs classification and International Civil Aviation Organization(ICAO) makes an effort to prepare the international standards. In this paper, the new classification scheme which can complement domestic regulation is suggested based on investigation of the global trend of UAS classification and their researches.

Flow Characteristics of Two-Dimensional Turbulent Stepped Wall Jet (2次元 亂流 Stepped Wall Jet 의 流動特性)

  • 부정숙;김경천;박진호;강창수
    • Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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    • v.9 no.6
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    • pp.732-742
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    • 1985
  • Measurements of mean velocity and turbulence characteristics are obtained with a linearized constant temperature hot-wire anemometer in a two-dimensional turbulent jet discharging parallel to a flate. Wall static pressure distribution is also measure. The Reynolds number based on the jet nozzle width (D) is about 42,000 and the step height is 2.5D. The reattachment length is found to be 7.5D by using both wool tuft and oil methods. Upstream of the reattachment point, there exist double coherent structures and mean velocity, Reynolds stresses and triple product profiles are asymmetric about jet center line due to the influence of streamline curvature and recirculating flow region. Near the reattachment point, wall static pressure and turbulence quantities change its shape rapidly because of the large eddies by the solid wall. Especially, turbulence intensity has a maximum value in the reattachment regin, then decreases slowly in the redeveloping wall jet ragion. Downstream of X/D=14, a single large scale eddy structure is formed. Far downstream affer the reattachment(X/D.geq.18) mean velocity profile, the decay of maximum velocity and the variation of jet half width are nearly similar to those of plane wall jet, but the Reynolds stresses are higher than those of the latter.

Development on Classification Standard of Drought Severity (가뭄심도 분류기준의 개선방안 제시)

  • Kwon, Jin-Joo;Ahn, Jae-Hyun;Kim, Tae-Woong
    • 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.

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Various Quality Fingerprint Classification Using the Optimal Stochastic Models (최적화된 확률 모델을 이용한 다양한 품질의 지문분류)

  • Jung, Hye-Wuk;Lee, Jee-Hyong
    • Journal of the Korea Society for Simulation
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    • v.19 no.1
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    • pp.143-151
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    • 2010
  • Fingerprint classification is a step to increase the efficiency of an 1:N fingerprint recognition system and plays a role to reduce the matching time of fingerprint and to increase accuracy of recognition. It is difficult to classify fingerprints, because the ridge pattern of each fingerprint class has an overlapping characteristic with more than one class, fingerprint images may include a lot of noise and an input condition is an exceptional case. In this paper, we propose a novel approach to design a stochastic model and to accomplish fingerprint classification using a directional characteristic of fingerprints for an effective classification of various qualities. We compute the directional value by searching a fingerprint ridge pixel by pixel and extract a directional characteristic by merging a computed directional value by fixed pixels unit. The modified Markov model of each fingerprint class is generated using Markov model which is a stochastic information extraction and a recognition method by extracted directional characteristic. The weight list of classification model of each class is decided by analyzing the state transition matrixes of the generated Markov model of each class and the optimized value which improves the performance of fingerprint classification using GA (Genetic Algorithm) is estimated. The performance of the optimized classification model by GA is superior to the model before the optimization by the experiment result of applying the fingerprint database of various qualities to the optimized model by GA. And the proposed method effectively achieved fingerprint classification to exceptional input conditions because this approach is independent of the existence and nonexistence of singular points by the result of analyzing the fingerprint database which is used to the experiments.

A Comparative Study on Divisions of Christianity in KDC, DDC & LCC (KDC, DDC, LCC의 기독교 문헌분류 전개에 관한 연구)

  • 김명옥
    • Journal of Korean Library and Information Science Society
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    • v.34 no.1
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    • pp.287-311
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    • 2003
  • This comparative study is on divisions of religion, subdivisions of religion, standard subdivisions, and divisions of Christianity in the KDC 4th ed., DDC 21h ed., & LCC 3th ed. It selects the subjects as \circled1 Christianity theology, \circled2 Jesus Christ, \circled3 The Bible, \circled4 Devotional literature & life, \circled5 Evangelism, education; pastoral theology, \circled6 Ecclesiastical theology, \circled7 Worship, sacrament, \circled8 Denominations which are the divisions of Christianity in KDC 4th ed. It wants to be devoted fer the development of the schedules for Christianity.

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Taxonomic Review on Hydrangea macrophylla (Thunb.) Ser. and H. serrata f. acuminata (Siebold & Zucc.) E.H.Wilson (산수국과 수국의 분류학적 재검토)

  • Kang, Shin-Ho;Chung, Kyong-Sook
    • Proceedings of the Plant Resources Society of Korea Conference
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    • 2019.10a
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    • pp.22-22
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    • 2019
  • 수국속(Hydrangea L.)은 APG IV분류체계에 따르면 국화군(Asterids), 층층나무목(Cornales), 수국과(Hydrangeaceae)에 속하는 식물로서 동아시아, 북아메리카 동부 지역을 중심으로 분포하며 전 세계에 23여종이 알려져 있다. 한국산 수국속은 Nakai가 H. hortensia var. acuminata의 분포를 기록함으로써 시작되었다. 이후 Nakai는 산수국을 H. acuminata로 재처리, 다시 H. serrata var. acuminata로 변경하였다. 한편 산수국은 분류학적 위치에 대한 이견이 있다. Wilson은 수국과 산수국을 가까운 유연관계를 가지는 독립된 분류군으로 분류하였지만, Makino는 산수국을 수국의 아종인 H. marcrophylla subsp. serrta로 기재하는 등 산수국과 수국의 동정과 계급설정에 혼란이 있는 가운데, 최근 천연물 hydrangenol을 활용한 건강기능식품 개발에서 사용가능 재료의 한계를 설정하기 위한 산수국과 수국에 대한 종 설정 연구도 요구되고 있다. 따라서 본 연구에서는 nrDNA ITS, trnL-F, trnC-ycf6의 3개 구간의 DNA sequence와 NCBI (National Center for Biotechnology Information)를 참고한 분자생물학적 분석결과와 외부형태학적 재검토 결과를 통하여 H. marcrophylla를 종(Species)으로서의 분류학적 위치 지지하며 또한 수국과 산수국을 가까운 유연관계를 가지는 독립된 분류군으로 분류한 의견을 지지하는 결과를 도출하였다. 향후 hydrangenol 활용의 기초정보로 활용되기를 기대한다.

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The impact of functional brain change by transcranial direct current stimulation effects concerning circadian rhythm and chronotype (일주기 리듬과 일주기 유형이 경두개 직류전기자극에 의한 뇌기능 변화에 미치는 영향 탐색)

  • Jung, Dawoon;Yoo, Soomin;Lee, Hyunsoo;Han, Sanghoon
    • Korean Journal of Cognitive Science
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    • v.33 no.1
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    • pp.51-75
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    • 2022
  • Transcranial direct current stimulation (tDCS) is a non-invasive brain stimulation that is able to alter neuronal activity in particular brain regions. Many studies have researched how tDCS modulates neuronal activity and reorganizes neural networks. However it is difficult to conclude the effect of brain stimulation because the studies are heterogeneous with respect to the stimulation parameter as well as individual difference. It is not fully in agreement with the effects of brain stimulation. In particular few studies have researched the reason of variability of brain stimulation in response to time so far. The study investigated individual variability of brain stimulation based on circadian rhythm and chronotype. Participants were divided into two groups which are morning type and evening type. The experiment was conducted by Zoom meeting which is video meeting programs. Participants were sent experiment tool which are Muse(EEG device), tdcs device, cell phone and cell phone holder after manuals for experimental equipment were explained. Participants were required to make a phone in frount of a camera so that experimenter can monitor online EEG data. Two participants who was difficult to use experimental devices experimented in a laboratory setting where experimenter set up devices. For all participants the accuracy of 98% was achieved by SVM using leave one out cross validation in classification in the the effects of morning stimulation and the evening stimulation. For morning type, the accuracy of 92% and 96% was achieved in classification in the morning stimulation and the evening stimulation. For evening type, it was 94% accuracy in classification for the effect of brain stimulation in the morning and the evening. Feature importance was different both in classification in the morning stimulation and the evening stimulation for morning type and evening type. Results indicated that the effect of brain stimulation can be explained with brain state and trait. Our study results noted that the tDCS protocol for target state is manipulated by individual differences as well as target state.