IEC 60079-10-1 edition 2.0, the global standard for hazardous area classification, was newly revised in 2015. There are many differences compared to the previous edition 1.0 version, first released in 2008, so it has caused confusion in the industry. In case of edition 1.0, the hazardous area extent can be derived through the mathematical formula, but in case of edition 2.0, there was the problem that the exact hazardous area extent was not known because of the mathematical formula of the plot for applying the hazardous area extent was not presented. In this study, we converted the plot introduced in edition 2.0 to CAD format and derived the plot as the mathematical equations. Through this, we suggest the hazardous area extent formula of three states (heavy gas, diffusive, jet). As the IEC committee did not provide the mathematical formula of the hazardous area extent according to the release characteristic, it is impossible to apply the exact hazardous area extent. In this study, a mathematical approach was derived for the plot introduced in edition 2.0, which can reduce the confusion of the applying hazardous area extent.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제13권1호
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pp.12-18
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2013
Motor imagery classification in electroencephalography (EEG)-based brain-computer interface (BCI) systems is an important research area. To simplify the complexity of the classification, selected power bands and electrode channels have been widely used to extract and select features from raw EEG signals, but there is still a loss in classification accuracy in the state-of- the-art approaches. To solve this problem, we propose a discriminative feature extraction algorithm based on power bands with principle component analysis (PCA). First, the raw EEG signals from the motor cortex area were filtered using a bandpass filter with ${\mu}$ and ${\beta}$ bands. This research considered the power bands within a 0.4 second epoch to select the optimal feature space region. Next, the total feature dimensions were reduced by PCA and transformed into a final feature vector set. The selected features were classified by applying a support vector machine (SVM). The proposed method was compared with a state-of-art power band feature and shown to improve classification accuracy.
우리나라 지형 여건 상 도로나 철도의 시공에는 터널이 포함되는 경우가 많다. 이 경우 터널의 미시추 구간에 대한 암반분류 도출에는 물리탐사가 유력한 수단이 된다. 탄성파 속도에 근거한 암반분류는 터널의 계획고가 깊을 경우 지표 및 시추공을 동시에 이용하는 대심도 토모그래피 기법이 적합하나 대심도 토모그래피 결과는 현재 국내에서 적용되고 있는 암반분류 기준으로 하면 통상 실제보다 암질을 양호하게 평가하는 경향이 있다. 본 연구에서는 암반상태와 탄성파 속도와의 상관관계를 보다 합리적으로 결정하기 위한 방법의 일환으로 셈블런스에 근거한 탄성파 기준속도비를 이용하는 암반분류방법을 제안하고 아울러 현장자료를 이용하여 그의 적용성을 고찰하였다.
Recently, usage of UAV (Unmanned Aerial Vehicle) has increased in agricultural part. This study was conducted to classify onion and garlic using supervised classification of a fixed-wing UAV (Model : Ebee) images for evaluation of possibility about estimation of onion and garlic cultivation area using UAV images. Aerial images were obtained 11~12 times from study sites in Changryeng-gun and Hapcheon-gun during farming season from 2015 to 2016. The result for accuracy in onion and garlic image classification by R-G-B and R-G-NIR images showed highest Kappa coefficients for the maximum likelihood method. The result for accuracy in onion and garlic classification showed high Kappa coefficients of 0.75~0.97 from DOY 105 to DOY 141, implying that UAV images could be used to estimate onion and garlic cultivation area.
Technology is developed from the efficient interaction with other technology files while building up its own research field. This study analyzes the structure of solar cell research area and describes its paths of the technology development in terms of interdisciplinary diversity using the Co-Classification method during 1979-2009. As a results, 1,380 studies are determined as the interdisciplinary among the 2,605 studies. It shows that 52.98% of the solar cell researches have interdisciplinary relationships with two or more research fields. In addition, we show that the research area of solar cell technology is composed by Material Science, Multidisciplinary and Energy & Fuel, Physics, Applied, Chemistry, Physical from the Co-Classification matrix and network analysis. It means the complexity of the technological knowledge production increased with the concept of interdisciplinary. The results can be used for the planning of the efficient solar cell technology development.
This paper mainly introduces the methods of extracting landslide information using ALOS(Advanced Land Observing Satellite) images and GIS(Geographical Information System) technology. In this study, we classified images using three different methods which are the unsupervised the supervised and the PCA(Principal Components Analysis) for extracting landslide information based on characteristics of ALOS image. From the image classification results, we found out that the quality of classified image extracted with PCA supervised method was superior than the other images extracted with the other methods. But the accuracy of landslide information extracted from this image classification was still very low as the pixels were very similar between the landslide and safety regions. It means that it is really difficult to distinguish those areas with an image classification method alone because the values of pixels between the landslide and other areas were similar, particularly in a region where the landslide and other areas coexist. To solve this problem, we used the LSM(Landslide Susceptibility Map) created with ArcView software through weighted overlay GIS method in the areas. Finally, the developed LSM was applied to the image classification process using the ALOS images. The accuracy of the extracted landslide information was improved after adopting the PCA and LSM methods. Finally, we found that the landslide region in the study area can be calculated and the accuracy can also be improved with the LSM and PCA image classification methods using GIS tools.
A case study was conducted in Taean region to seek a more detailed macrotidal beach classification than existing beach classification models (Masselink and Short, 1993). Seepage and ridge & runnel were used for classification. On 20 beaches, 68 transects were surveyed 5 times using VRS-GPS. Cross-section area from the transect profiles, mean grain size from sediment analysis, significant wave height from Swan-wave modeling and beach embaymentization from aerial photograph analysis were used to identify the characteristics of the individual types. The transects were classified into 5 types in Taean region; Type 1: low tidal terrace, Type 2: low tidal terrace & ridge, Type 3: dissipative, Type 4: seasonal ridge, and Type 5: ridge & runnel. Generally, seepage was related to coarse sediment size and ridge & runnel was related to high significant wave height. Each type has different characteristics and there was a tendency between the types. The low tidal terrace type had coarse sediments, because this type is excluded from the littoral cell. In this study, the ridge and runnel type could be applied to the classification because the study area is limited only to the macrotidal environment in Taean region.
이 연구에서는 토지 피복 분류를 위한 다중 해상도 자료 융합의 적용성을 평가하였다. 여기서 다중 해상도 자료 융합 모델로는 spatial time-series geostatistical deconvolution/fusion model (STGDFM)을 적용하였다. 연구 지역은 미국 Iowa 주의 일부 농경 지역으로 선정하였으며, 대상 지역의 규모를 고려해 다중 해상도 자료 융합의 입력 자료로 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 및 Landsat 영상을 사용하였다. 이를 바탕으로 STGDFM 적용해 Landsat 영상이 결측된 시기에서 가상의 Landsat 영상을 생성하였다. 그리고 획득한 Landsat 영상과 함께 STGDFM의 융합 결과를 입력 자료로 사용해 토지 피복 분류를 수행하였다. 특히 다중 해상도 자료 융합의 적용성 평가를 위해 획득한 Landsat 영상만을 이용한 분류 결과와 Landsat 영상 및 융합 결과를 모두 이용한 분류 결과를 비교 평가하였다. 그 결과, Landsat 영상만을 이용한 분류 결과에서는 대상 지역의 주요 토지 피복인 옥수수와 콩 재배지에서 혼재 양상이 두드러지게 나타났다. 또한 건초 및 곡물 지역과 초지 지역 등 식생 피복 간의 혼재 양상도 큰 것으로 나타났다. 반면 Landsat 영상 및 융합 결과를 이용한 분류 결과에서는 옥수수와 콩 재배지의 혼재 양상과 식생 피복 간의 혼재 양상이 크게 완화되었다. 이러한 영향으로 Landsat 영상 및 융합 결과를 이용한 분류 결과에서 분류 정확도가 약 20%p 향상되었다. 이는 STGDFM을 통해 MODIS 영상이 갖는 시계열 분광 정보를 융합 결과에 반영하면서 Landsat 영상의 결측을 보완할 수 있었고, 이러한 시계열 분광 정보가 분류 과정에 결합되면서 오분류를 크게 줄일 수 있었던 것으로 판단된다. 본 연구 결과를 통해 토지 피복 분류에 다중 해상도 자료 융합이 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.
PURPOSES : Ambiguous decision on whether rural or urban area for road design can increase the construction cost and restrict the land use of surrounding area. However, administrative classification on rural and urban area is not directly related to road design because of this classification is not based on the engineering viewpoint, so method which can explain the road design context is required. METHODS : Method which enables to identify the area for road design is suggested based on the deceleration expected to be experienced by drivers who use the road section concerned. Deceleration rate corresponding to the area such as rural or urban suggested in Road Design Guideline is used as the criteria to identify the area by comparing this value with the estimated deceleration rate at the road section concerned. Speed profile method is utilized to derive the deceleration rate, and speed estimation way for reflecting both road geometry and intersection is suggested using stopping sight distance concept. RESULTS : The procedure of the method application is suggested, and the design example utilizing the method is provided. CONCLUSIONS : The method is expected to be used to identify the area for road design with engineering viewpoint, and design consistency among the roads with similar driving environment can be made.
Urban growth management is essential for sustainable urban growth. Monitoring physical urban built-up area is a task of great significance to manage urban growth. Detecting urbanized area is essential for monitoring urbanized area. Although image classifications using satellite imagery are among the conventional methods for detecting urbanized area, they requires very tedious and hard work, especially if time-series remote sensing data have to be processed. In this paper, we propose an effective urbanized area detecting method based on normalized difference vegetation index (NDVI) and normalized difference built-up index (NDBI). To verify the proposed method, we extract urbanized area using two methods; one is conventional supervised classification method and the other is the proposed method. Experiments shows that two methods are consistent with 98% in 1998, 99.3% in 2000, namely the consistency of two methods is very high. Because the proposed method requires no more process without band operations, it can reduce time and effort. Compared with the supervised classification method, the proposed method using vegetation indices can serve as quick and efficient alternatives for detecting urbanized area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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