• Journal for History of Mathematics
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• v.18 no.2
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• pp.95-106
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• 2005

This paper is investigated conception and methodology of data selection, cleaning, integration, transformation, reduction, selection and application of data mining techniques, and model evaluation during procedure of the knowledge discovery in database (KDD) based on Mathematics. Statistical role and methodology in KDD is studied as branch of Mathematics. Also, we investigate the history, mathematical background, important modeling techniques using statistics and information, practical applied field and entire examples of data mining. Also we study the differences between data mining and statistics.

• Journal of The Geomorphological Association of Korea
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• v.19 no.3
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• pp.37-49
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• 2012

The objective of this paper is to propose a methodology for surface sediments classification in tidal flats that can combine ground survey data with high-resolution remote sensing data by multivariate kriging. Unlike conventional methodologies that have classified remote sensing data by using pre-classified sediment components, a new classification methodology presented in this paper first generates sediment component fraction maps and then classifies the sediments on a final stage. For generating sediment component fractions, regression kriging, as one of multivariate kriging algorithms, is applied to integrate ground survey data and remote sensing data. First, trend components of sand, silt, and clay are derived through regression analysis of ground survey data and spectral information from remote sensing data. Then, residuals at sample locations are computed and interpolated to generate residual components in the study area. Finally, the sediment component fractions are computed by adding the residuals to the trend components and are classified on a final stage. A case study at the Baramarae tidal flats with KOMPSAT-2 imagery is carried out to evaluate the classification capability of the proposed classification methodology. Through the case study, the proposed methodology showed the best classification accuracy, compared with the conventional classification methodologies. Especially, much improvement of classification accuracy for fine-grained sediments were also obtained. Therefore, it is expected that the presented classification methodology would be an effective one for surface sediments classification in tidal flats.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2009.03a
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• pp.296-300
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• 2009

가상현실이나 인터넷 웹지도 서비스와 같이 3차원의 실세계를 시스템 상에 그대로 재현(reconstruction)하기 위해서는 정교하고 세밀한 3차원 도시모델이 필수적이다. 이러한 3차원 도시모델의 자동생성은 원격탐사 및 사진측량 분야에서 많은 연구가 수행되고 있다. 이러한 연구들은 다양한 센서 데이터와 기 구축되어 있는 GIS자료를 이용하여 건물, 도로, 지형 등의 도시모델을 자동으로 생성하고자 한다. 그러나 대부분의 연구에서 추출한 각 기본요소(primitives)-평면패치(planar patches), 에지(edges), 모서리(corners)에 대한 국부적인 정제(refinement)는 수행하였으나, 생성한 건물 모델에 대한 광역적인 조정을 통한 정규화에 대한 연구는 미비한 상태이다. 본 연구에서는 다양한 데이터로부터 생성된 B-rep (boundary representation) 형태의 건물 모델에 대하여 기하학적인 제약요소(constraints)를 이용한 정규화(regularization) 방법론을 제시하고자 한다. 제안하는 방법은 건물의 Domain Knowledge에 기반하여 도출한 건물을 구성하는 기본요소(primitives)간의 인접성, 직교성, 평행성, 교차성 등의 다양한 제약조건을 이용하여 광역적으로 조정한다. 시뮬레이션 데이터에 적용한 결과의 분석을 통해 제안된 정규화 방법을 통해 오차가 포함된 건물모델이 보다 정형화된 형태로 조정되었음을 확인하였다.

• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.15 no.1
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• pp.23-32
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• 2012

The comparison between time-lapse seismic datasets is the most popular method in the reservoir monitoring. The method of extracting the changes only due to the change in the reservoir is the essential technique in the comparison of time-lapse seismic datasets. In the paper, the conventional cross-equalization approaches and an enhanced optimized approach have been tested and compared each other. As conventional approaches, the bandwidth equalization and phase rotation methods have been tested in frequency, time and mixed domains, respectively and their results were compared each other. In order to overcome the limit of the conventional approaches, which loses high frequency components, a new constrained optimum filtering method was proposed and experimented. The new constrained filtering method has shown the improvement in broadening the bandwidth of the components of reservoir changes by acquiring optimized match filter.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.496-496
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• 2017

위성을 이용한 원격탐사 기술이 발전하고 다양한 산출물이 나타남에 따라 수자원 및 하천관리에서의 원격탐사기술의 활용의 폭이 넓어지고 있다. 특히, 위성에서 관측할 수 있는 다양한 정보들을 이용하여 수자원 및 하천관리에 사용하려하는 연구가 활발히 진행되고 있으며, 기본적인 가시영상 이외에도 적외영상, 초분광영상, 수위정보, 레이더 반사도 등을 활용하여 수문량을 추정하려는 시도가 이루어져왔다. 원격탐사의 대표적인 장비인 위성은 광범위한 정보를 쉽게 취득할 수 있지만 위성마다 탑재된 센서에 따라 획득할 수 있는 자료가 서로 다르고, 산출물의 시공간 해상도에 따라 자료의 질이 결정된다. 본 연구에서는 원격탐사영상을 이용한 하천유량추정기법을 수립하기 위해 통제된 실험하천 규모에서 드론을 이용하였다. 실험은 대한민국 안동에 위치한 한국건설기술연구원 하천실험센터에서 수행되었으며, DJI Phantom 3 standard 드론을 활용하여 영상을 획득하였다. 하천유량추정의 방법론은 운동량 방정식과 Manning 유속공식을 활용한 하폭기반 유량추정 기법을 수립하였다. 1차 실험은 하천유량을 증가시키고 감소시키는 동시에 드론을 이용하여 하천을 촬영함으로써 하폭의 변화와 동시에 유량의 변화를 추정할 수 있는지 확인하였다. 2차 실험에서는 배수효과가 존재하는 조건에서 드론영상을 이용한 하천유량을 산정하고 보정계수를 산정하였다. 본 연구에서 수립된 하천유량추정기법은 위성영상을 이용한 하천유량 추정에 활용할 수 있으리라 기대한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.03a
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• pp.115-123
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• 1999

산업계 전반에 걸친 오랜 정보시스템 운용의 결과로 대용량의 데이터들이 축적되고 있다. 이러한 데이터로부터 유용한 지식을 추출하기 위해 여러 가지 데이터 마이닝 기법들이 연구되어왔다. 특히 데이터 웨어하우스의 등장은 이러한 데이터 마이닝에 있어 필요한 데이터 제공 환경을 제공해 주고 있다. 그러나 전문가의 적절한 판단과 해석을 거치지 않은 데이터 마이닝의 결과는 당연한 사실이거나, 사실과 다른 가짜이거나 또는 관련성 없는(trivial, spurious and irrelevant)내용만 무수히 쏟아낼 수 있다. 그러므로 데이터 마이닝의 결과가 비록 통계적 유의성을 가진다 하더라도 그 정당성과 유용성에 대한 검증과정과 방법론의 정립이 필요하다. 데이터 마이닝의 가장 어려운 점은 귀납적 오류를 없애기 위해 사람이 직접 그 결과를 해석하고 판단하며 아울러 새로운 탐색 방향을 제시해야 한다는 것이다. 본 논문에서는 데이터 마이닝 기법 중 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명가능성 여부의 판단을 통해 검증하는 기법을 제안하며, 이를 통해 얻어진 검증된 지식을 토대로 일반화를 통한 새로운 가설을 생성하여 데이터 웨어하우스로부터 연관규칙을 검증하는 일련의 아텍쳐(architecture)를 제시하고다 한다. 먼저 데이터 마이닝 결과에 대한 설명의 필요성을 제시하고, 데이터 웨어하우스와 데이터 마이닝 기법들에 대한 간략한 설명과 연관규칙탐사에 대한 정의 및 방법을 보이고, 대상 영역에 대한 데이터 웨어하우스으 스키마를 보였다. 다음으로 도메인 지식(domain knowledge)과 연관규칙탐사를 통해 얻어진 결과를 표현하기위한 지식표현 방법으로 Relational Predicate Logic을 제안하였다. 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명하기 위한 방법으로는 연관규칙탐사로 얻어진 연관규칙에 대해 Relational Predicate Logic으로 표현된 도메인 지식으로서 설명됨을 보이게 한다. 또한 이러한 설명(explanation)을 토대로 검증된 지식을 일반화하여 새로운 가설을 연역적으로 생성하고 이를 연관규칙탐사를 통해 검증한 후 새로운 지식을 얻는 반복적인 Explanation-based Data Mining Architecture를 제시하였다. 본 연구의 의의로는 데이터 마이닝을 통한 귀납적 지식생성에 있어 귀납적 오류의 발생을 도메인 지식을 통해 설명가능 함을 보임으로 검증하고 아울러 이러한 설명을 통해 연역적으로 새로운 가설지식을 생성시켜 이를 가설검증방식으로 검증함으로써 귀납적 접근과 연역적 접근의 통합 데이터 마이닝 접근을 제시하였다는데 있다.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 2000.09a
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• pp.41-53
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• 2000

Electrical resistivity survey is widely applied to the dam seepage problems. Main purpose of the resistivity survey is to delineate the inhomogeneity in the dam. In this study, two- (2-D) and three-dimensional (3-D) resistivity survey methodology and corresponding interpretations of the data have been analyzed using 3-D resistivity modeling results. Since resistivity structures beneath the dam and its shape are 3-D in nature, we could get more accurate image of the dam structures using 3-D survey compared to 2-D survey even though we cannot employ the grid-shape survey layout.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.32 no.3
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• pp.235-244
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• 2016

In large-area crop classification with MODIS data, a mixed pixel problem caused by the low resolution of MODIS data has been one of main issues. To mitigate this problem, this paper proposes a hierarchical classification algorithm that selectively classifies the specific crop class of interest by using their spectral characteristics. This selective classification algorithm can reduce mixed pixel effects between crops and improve classification performance. The methodological developments are illustrated via a case study in Jilin city, China with MODIS Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Near InfRared (NIR) reflectance datasets. First, paddy fields were extracted from unsupervised classification of NIR reflectance. Non-paddy areas were then classified into corn and bean using time-series NDVI datasets. In the case study result, the proposed classification algorithm showed the best classification performance by selectively classifying crops having similar spectral characteristics, compared with traditional direct supervised classification of time-series NDVI and NIR datasets. Thus, it is expected that the proposed selective hierarchical classification algorithm would be effectively used for producing reliable crop maps.

• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.25 no.4
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• pp.252-265
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• 2022

Subsurface velocity is critical for the accurate resolution geological structures. The estimation of acoustic impedance is also critical, as it provides key information regarding the reservoir properties. Therefore, researchers have developed various inversion approaches for the estimation of reservoir properties. The Markov chain Monte Carlo method, which is a stochastic method, has advantages over the deterministic method, as the stochastic method enables us to attenuate the local minima problem and quantify the uncertainty of inversion results. Therefore, the Markov chain Monte Carlo inversion method has been applied to various kinds of geophysical inversion problems. However, studies on the Markov chain Monte Carlo inversion are still very few compared with deterministic approaches. In this study, we reviewed various types of reversible jump Markov chain Monte Carlo applications and explained the key concept of each application. Furthermore, we discussed future applications of the stochastic method.

• Economic and Environmental Geology
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• v.57 no.5
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• pp.593-608
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• 2024

As surface resources are continually developed and depleted, there is an increasing need to explore deeper ore bodies. Simultaneously, global demand for eco-friendly energy sources increases due to decarbonization policies, intensifying competition among nations to secure critical mineral resources. Geochemical exploration is based on the behavior of specific elements derived from mineral deposits and should be conducted with consideration of numerous geological variables. The characteristics of elemental concentration around ore bodies, which can be observed in media such as natural water, river sediments, soil, rock, vegetation, and geogas, provide clues for predicting the distribution of undiscovered ore bodies. For this reason, it is essential to identify the types of indicator elements that can be used for exploration depending on the mineralization type, and to establish a systematic geological exploration methodology based on the behavior of elements around mineralized ore bodies. Furthermore, applying Al technology to these geochemical characteristics would aid to exploration for critical mineral resources.