The advantage of the remote sensing is extraction the information of wide area rapidly. Such advantage is the resource and environment are quick and efficient method to grasps accurately method through the land cover classification of wide area. Accordingly this study is used to the high-resolution (6.6m) Electro-Optical Camera (EOC) panchromatic image of the first Korea Multi-Purpose Satellite 1 (KOMPSAT-1) and the multi-spectral Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) image data(36 bands).We accomplished FCM classification technique with MLC technique to be general land cover classification method in the content of research. And evaluated the accuracy assessment of two classification method.
The objective is to find the classification criteria between urban and rural, and to classify the urban and rural area all the country in Korea. For the research objectives, reviews of related literature and statistical yearbooks were used for finding criteria and analysing data. Through reviewing the literature, some indicators were selected in views of rurality and urbanity, and gathered the data from statistical yearbooks. And factor analysis was used to find first and second factor for classifying region. Six factors as a city surrounding(36%), non-farmer household population ratio(28.1%), cultivated acreage(12.48%), agricultural production surrounding (12.40%), the farm family number change(5.58%) and household number rise and fall(5.54%) were finding. And rurality factors were cultivated acreage, agricultural production surrounding, the farm family number change and household number rise and fall, and urbanity factors were city surrounding and non-farmer household population ratio. Based on the first and second factor loaded amount, four type regional classification was followed.
In modern high performance engineering applications, the structural integrity of materials and structures are quite often evaluated using fracture mechanics. This evaluation in turn requires information on the flaw geometry (location, type, shape, size, and orientation). The ultrasonic nondestructive evaluation (NDE) method is one technique that is commonly used to provide such information. Flaw classification (determination of the flaw type ) and flaw sizing (prediction of the flaw shape, orientation and sizing parameters) are very important issues for quantitative ultrasonic NDE. In this paper new approaches to both classification and sizing of flaws are described together with extensive review of previous works on both topics. In the area of flaw classification, a methodology is developed which can solve classification problems using probabilistic neural networks, and in the area of flaw sizing, a time-of-flight equivalent (TOFE) sizing method is presented. The techniques proposed here are in a form that can be used directly in many practical applications to quantitative estimates of the flaw's significance.
As to the synthetical estimation of land covering parameters or the compounded land covering classification for multi-resolution satellite data, former researches mainly adopted linear or nonlinear regression models to describe the regression relationship of land covering parameters caused by the degradation of spatial resolution, in order to improve the retrieval accuracy of global land covering parameters based on 1;he lower resolution satellite data. However, these methods can't authentically represent the complementary characteristics of spatial resolutions among different satellite data at arithmetic level. To resolve the problem above, a new compounded land covering classification method at arithmetic level for multi-resolution satellite data is proposed in this .paper. Firstly, on the basis of unsupervised clustering analysis of the higher resolution satellite data, the likelihood distribution scatterplot of each cover type is obtained according to multiple-to-single spatial correspondence between the higher and lower resolution satellite data in some local test regions, then Parzen window approach is adopted to derive the real likelihood functions from the scatterplots, and finally the likelihood functions are extended from the local test regions to the full covering area of the lower resolution satellite data and the global covering area of the lower resolution satellite is classified under the maximum likelihood rule. Some experimental results indicate that this proposed compounded method can improve the classification accuracy of large-scale lower resolution satellite data with the support of some local-area higher resolution satellite data.
An algorithm for fault detection and classification method for wide-area protection in Korean transmission systems is proposed. The modeling of 345-kV and 765-kV Korean power system transmission networks using the Electro Magnetic Transient Program - Restructured Version (EMTP-RV) is presented and the algorithm for fault detection and classification in transmission lines is developed. The proposed algorithm uses the Wavelet Transform (WT) and Singular Value Decomposition (SVD). The Singular value of Approximation coefficient (SA) and part Sum of Detail coefficient (SD) are introduced. The characteristics of the SA and SD at the fault conditions are analyzed and used in the algorithm for fault detection and classification. The validation of the proposed algorithm is verified by various simulation results.
The smart factory has spread to small and mid-size enterprises (SMEs) under the leadership of the government. Smart factory consists of a work area, an operation management area, and an industrial control system (ICS) area. However, each site is combined with the IT system for reasons such as the convenience of work. As a result, various breaches could occur due to the weakness of the IT system. This study seeks to discover the items and vulnerabilities that SMEs who have difficulties in information security due to technology limitations, human resources, and budget should first diagnose and check. First, to compare the existing domestic and foreign smart factory vulnerability classification systems and improve the current classification system, the latest smart factory vulnerability information is collected from NVD, CISA, and OWASP. Then, significant keywords are extracted from pre-processing, co-occurrence network analysis is performed, and the relationship between each keyword and vulnerability is discovered. Finally, the improvement points of the classification system are derived by mapping it to the existing classification system. Therefore, configuration and maintenance, communication and network, and software development were the items to be diagnosed and checked first, and vulnerabilities were denial of service (DoS), lack of integrity checking for communications, inadequate authentication, privileges, and access control in software in descending order of importance.
Museums after '70's shows remarkable development in public area as well as exhibiiton area. One of the main changes in recent museums is to extend the concept of circulatin area, which regarded solely as a corridor connecting exhibition areas, as a multiple function area with various service facilities. This study aims to outline atypological classification of exhibition area considering with circulation area in museum. On the base of two principal types of exhibition area, that is room type vs open plant type, 30 representative worldwide museums are analyzed and four different types are identified as a result. 1) Loop type as a rotating structure of serial exhibition rooms 2) Cluster type which produce complicated circulation with rooms lied one upon another 3) Centrum type which is specially available to multistory exhibition area 4) Loft type with maximum flexibi쇼 and accessbility.
Landsat TM자료를 이용하여 전라남도 전역에 대한 토지피복분류를 실시하므로서 광역 분석시 자주 발생하게되는 서로 다른 두 path 데이타의 통합 분석기법을 제시하였다. path가 다를 경우 관측일이 다르므로 개별적 분석후 통합하였으며, 이 과정에서 두 scene간의 분류가능 항목의 변화 및 자료 중복지역의 처리문제 등이 대두되었다. 또한 광역 분석시 위도차에 따른 데이타값의 변화로 인하여 분류항목 및 training field의 선정이 어려웠다. 본 연구에서는 수차례의 시행착오를 통하여 이러한 문제에 대한 해결방안을 제시하였으며, 분류 정확도 향상을 위한 Bayesian 최대우도법 및 majority 필터링의 효율성을 입증하였다.
This research was classified mountain areas with high ecological, environmental and resource value among the macro scaled terrain that can be checked at the space scale of less than 1:1,000,000 and analyzed the topographical characteristics. It has been confirmed that the mountains of the Korean peninsula belong to the groups IV, V, VI(classification by Kapos et al.(2000)) as a result of applying the quantitative standards for designation of mountain areas to the global mountain system. The area of mountains calculated using high resolution DEM is equivalent to 48% of the area of the Korean peninsula, and the result is quite different from the general idea of which 70% is the mountain area of the Korean peninsula. The mountain areas show the distribution of geomorphons, that is different from the plains and the hills and also, it shows the differences between the mountains of the groups IV~ VI classified according to the altitude. As a result of analyzing the relations among type pattern, slope, and relief, specific geomorphons are concentrated at $10^{\circ}$ and $20^{\circ}$ and it shows the possibility to classify the mountainous areas into two groups based on the result that the distribution of landform patterns are bimodal in the relation to the amount of relief.
분광혼합분석 결과로 얻어지는 각 물체의 점유비율을 활용하면 보다 세밀한 분류가 가능하다. 이는 복잡한 도심지역의 피복분류 뿐만 아니라 혼효림이 많은 한반도 임상분류에 적합한 분류기법이 될 수 있다. 효과적인 임상분류를 위해서는 무엇보다 적절한 endmember의 추출이 선행되어야 하는데, 기존에 주로 사용되었던 기하학적 방법(geometric endmember selection)은 분광특성이 유사한 산림지역에 적합하지 않다. 본 연구에서는 영상에서 직접 순수한 화소를 추출하는 기법 중의 하나인 IEA(Iterative Error Analysis)와 침엽수와 활엽수의 분광특성을 이용하여 실험지역을 대표할 수 있는 각각의 endmember를 자동으로 추출하였다. CASI(Compact Airborne Spectrographic Imager) 영상의 두 지역에 대하여 분광혼합분석을 이용한 분류를 수행한 결과, 분류 정확도는 각각 86%와 90%로, 제안한 기법이 실험대상지역을 대표하는 침엽수와 활엽수의 endmember를 적절하게 추출한 것으로 나타났다. 분광혼합분석 기법을 이용한 보다 효과적인 분류를 위해서 분류항목 외 기타물질을 endmember로 고려하는 연구가 필요할 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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