• 대한원격탐사학회지
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• 제37권4호
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• pp.719-731
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• 2021

This study proposes a two-stage hybrid classification model for crop classification using multi-temporal remote sensing images; the model combines feature embedding by using an autoencoder (AE) with a convolutional neural network (CNN) classifier to fully utilize features including informative temporal and spatial signatures. Long short-term memory (LSTM)-based AE (LAE) is fine-tuned using class label information to extract latent features that contain less noise and useful temporal signatures. The CNN classifier is then applied to effectively account for the spatial characteristics of the extracted latent features. A crop classification experiment with multi-temporal unmanned aerial vehicle images is conducted to illustrate the potential application of the proposed hybrid model. The classification performance of the proposed model is compared with various combinations of conventional deep learning models (CNN, LSTM, and convolutional LSTM) and different inputs (original multi-temporal images and features from stacked AE). From the crop classification experiment, the best classification accuracy was achieved by the proposed model that utilized the latent features by fine-tuned LAE as input for the CNN classifier. The latent features that contain useful temporal signatures and are less noisy could increase the class separability between crops with similar spectral signatures, thereby leading to superior classification accuracy. The experimental results demonstrate the importance of effective feature extraction and the potential of the proposed classification model for crop classification using multi-temporal remote sensing images.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.1637-1645
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• 2017

Target/Nontarget classification can be divided into the study of shape estimation of the target analysing reflected echo signal and of type classification of the target using acoustical features. In active sonar system, the feature vectors are extracted from the signal reflected from the target, and an classification algorithm is applied to determine whether the received signal is a target or not. However, received sonar signals can be distorted in the underwater environments, and the spatio-temporal characteristics of active sonar signals change according to the aspect of the target. In addition, it is very difficult to collect real sea-trial data for research. In this paper, target/non-target classification were performed using real sea-trial data. Feature vectors are extracted using MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients), filterbank energy in the Fourier spectrum and wavelet domain. For the performance verification, classification experiments were performed using backpropagation neural network classifiers.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제32권4호
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• pp.384-391
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• 2016

In this study, regions infected by pine wilt disease were extracted by using object-based classification method (OB-infected region), and the characteristics of special distribution about OB-infected region were figured out. Scale 24, Shape 0.1, Color 0.9, Compactness 0.5, and Smoothness 0.5 was selected as the objected-based, optimal weighted value of OB-infected region classification. The total accuracy of classification was high with 99% and Kappa coefficient was also high with 0.97. The area of OB-infected region was approximately 90 ha, 16% of the total area. The OB-infected region in Age class V and VI was intensively distributed with 97% of the total. Also, The OB-infected region in Middle and Large DBH class was intensively distributed with 99% of the total. In terms of the topographic characteristics of OB-infected region, the damages occurred approximately 86% below the altitude of 200 m, and occurred 91% with a slope less than 10 degree. The damage occurred a lot in low hilly mountain and undulating slope. In addition, the accessibility to road and residential area from OB-infected region was less than 300 m in large part. Overall, it was figured out that artificial effect is stronger than natural effect with regard to the spread of pine wilt disease.

• 한국지형학회지
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• 제24권1호
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• pp.63-76
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• 2017

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.

• 대한안전경영과학회지
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• 제26권1호
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• pp.63-74
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• 2024

The objectives of this study is to classify evacuation types, derive the characteristics of 4 types, develop and discover evacuation routes within the performance hall space, and present the statistical classification results of the evacuation classification model by classification type. To achieve this purpose, the characteristics of each evacuation type's four types are applied through a network reliability analysis method and utilized for institutional improvement and policy. This study applies for the building law, evacuation and relief safety standards when establishing a performance hall safety management plan, and reflects it in safety-related laws, safety standards, and policy systems. Statistical data by evacuation type were analyzed, and measurement characteristics were compared and analyzed by evacuation types. Evaluate the morphological similarity and reliability of evacuation types according to door width and passage length and propose the install position of evacuation guidance sign boards. The results of this study are expected to be used as basic data to provide operation strategies for safety facility evacuation information sign boards according to evacuation route classification types when taking a safety management plan. The operation strategy for the evacuation sign boards installation that integrates employee guidance and safety training is applied to the performance hall safety management plan. It will contribute to establishing an operational strategy for performance space safety when constructing performance facilities in the future.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.57-64
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• 2007

One of the cause of insulation failure in power cable is well known by electrical treeing discharge. This is occurred for imposed continuous stress at cable. And this event is related to safety, reliability and maintenance. In this paper, throughout analysis of partial discharge(PD) distribution when occurring the electrical tree, is studied for the purpose of knowing of electrical treeing discharge characteristics according to defects. Own characteristic of tree will be differently processed in each defect and this reason is the first purpose of this paper. To acquire PD data, three defective tree models were made. And their own data is shown by the phase-resolved partial discharge method (PRPD). As a result of PRPD, tree discharge sources have their own characteristics. And if other defects (void, metal particle) exist internal power cable then their characteristics are shown very different. This result Is related to the time of breakdown and this is importance of cable diagnosis. And classification method of PD sources was studied in this paper. It needs select the most useful method to apply PD data classification one of the proposed method. To meet the requirement, we select methods of different type. That is, neural network(NN-BP), adaptive neuro-fuzzy inference system and PCA-LDA were applied to result. As a result of, ANFIS shows the highest rate which value is 98 %. Generally, PCA-LDA and ANFIS are better than BP. Finally, we performed classification of tree progress using ANFIS and that result is 92 %.

• 디자인학연구
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• 제19권1호
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• pp.317-328
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• 2006

지금까지 사용성과 관련된 웹 이용행위에 대한 예측이나 분석은 사용자의 인구통계학적 특성이나 사용정황의 특성만으로 주로 설명되어 왔다. 그러나 그러한 특성만이 행위를 유발하늑 요인으로 볼 수 있는지, 그렇지 않다면 어떠한 요인이 있으며 또한 그러한 요인들은 행위에 어떠한 특성을 유발할 것인지에 대한 의문으로 본 연구를 진행하였다. 이는 사용자 중심의 사용자인터페이스(UI)디자인에서 사용자 특성을 정의하는데 중요한 요소로 활용되었던 사용자정보(User Profile)를 사용에 있어서의 특정유형과의 상관관계를 포함하는 사용자정보(User Profile)로 확장시킴으로써 구체적인 사용자인터페이스(UI)디자인에 적용될 수 있도록 하기 위함이다. 연구내용은 첫째, 다양한 미디어에 따른 사용자를 이해하고 기존의 사용자 분류 방법을 고찰한다. 둘째, 웹 이용행태에 따른 사용자 분류를 위한 사용자 분류변수 및 변수 측정 척도를 마련하고 사례 연구를 통해 사용자 행위 특성을 추출하여 특성에 따른 사용자를 분류한다. 셋째, 실험을 통해 수집된 데이터를 바탕으로 분류된 사용자 집단의 사용자정보(User Profile)의 특성을 밝혀 사용자정보(User Profile)의 특성이 유발하는 행위의 요인을 규명하기 위해 행위 특성과 사용자정보(User Profile)의 특성을 맵핑시켰다. 이를 통해 사용자의 이용행태에 따른 특성이 사용자정보(User Profile)특성 중 사용자의 일반 정보와 사용정황 뿐 아니라 개인성향이나 매체 사용태도와 성격유형 등도 영향을 끼칠 수 있다는 가능성을 발견할 수 있었다. 실험 설계상의 몇 가지의 문제점들이 발견되었으나 이를 개선하고 보완한다면 좀 더 명확한 사용행위에 따른 사용자정보(User Profile)특성을 추출할 수 있을 것이다. 따라서 사용자정보(User Profile) 특성으로도 사용자의 행위 유형을 예측할 수 있어 사용자 분류를 활용한 사용자인터페이스(UI)디자인의 가능성을 확대시킬 수 있을 것이다.

• 한국비블리아학회지
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• 제27권3호
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• pp.25-50
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• 2016

기록관리학이 독자적인 학문영역으로 발전해가고 있다. 하지만 KDC를 비롯한 기존의 문헌분류표에서는 분류 항목 배열이 기록관리학의 특성을 제대로 반영하지 못하여 분류항목의 전개가 불합리한 부분이 있으며, 주제영역별 세목전개의 재배치가 필요하다. 따라서 이 연구에서는 기록관리학의 학문 특성에 따라 주제영역을 기록관리 일반, 기록관리 법 정책, 기록물의 수집 선별 평가, 기록물의 조직, 기록정보서비스, 기록물 관리 및 보존, 기록관 운영, 기록관리 기관 등 8개 영역으로 설정하고, 현대 주요 문헌분류표인 KDC, DDC, NDC, UDC, LCC의 분류체계를 분석한 후, "대한민국 국가서지"의 기록관리학 분야 유별 자료현황 및 주제어 분석 결과를 반영하여 KDC 기록관리학 분야의 분류체계 수정 전개 방안을 제시하였다. 기록관리학 관련 주제영역 8개 분야의 내용은 KDC 028로 통합할 수 있도록 변경하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제40권2호
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• pp.27-46
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• 2009

현재 우리나라에는 어린이도서관과 어린이도서의 특성을 반영하여 개발된 표준적인 어린이도서 분류법이 없어, 어린이도서관 실무자뿐만 아니라 이용자들이 많은 불편과 어려움을 감수하고 있다 이 연구는 이러한 현실을 고려하여 어린이도서관에서 보편적으로 적용 가능한 어린이도서 분류법을 개발하고자 시도되었다. 이를 위해 어린이도서에 대한 범주를 조사한 후 어린이도서관 자료의 유별 현황을 분석하고, 이를 바탕으로 어린이도서 분류법을 개발하였다. 이 연구에서 개발된 어린이도서 분류법은 KDC를 기본으로 하여 어린이도서관을 위해 새로이 설계된 형태로, 분류항목 설정과 주제별 전개수준에 있어 어린이도서관과 어린이도서의 특성을 최대한 반영하여 개발하였다는데 그 의의가 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.31-41
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• 2016

하이퍼스펙트럴 영상을 이용하여 토지피복 분류를 정확히 수행하기 위해서는 전처리 작업으로서 대기보정을 거쳐야 한다. 항공 하이퍼스펙트럴 영상에 대하여 대기보정을 실시하고 대기보정 유 무에 따른 해수, 갯벌, 식생, 아스팔트, 콘크리트 등의 토지피복 항목별 분광반사율 특성을 비교하여 대기보정의 뚜렷한 효과를 확인할 수 있었다. 대기보정 후의 영상에 대하여 최대우도법, 분광각맵퍼법 등의 화소기반 감독분류기법으로 각각 토지피복 분류를 행하고 그 결과를 비교하였다. 분광각맵퍼법의 경우 임계각 $0.4^{\circ}$에서 노이즈를 최소화하면서 해수영역을 가장 양호하게 분류해 낼 수 있었다. 같은 개체라도 다양한 분광특성을 나타내는 하이퍼스펙트럴 영상의 경우 연안지역에서는 종래의 화소기반 분류기법보다는 축척, 분광 정보, 형태, 결 등을 종합적으로 고려하는 객체기반 분류기법이 더 우월할 것으로 사료된다.