• 한국측량학회:학술대회논문집
• /
• 한국측량학회 2007년도 춘계학술발표회 논문집
• /
• pp.383-387
• /
• 2007

The improved accuracy of the Land Cover/Land Use Map constructed using Hyperspectal Satellite Image and the possibility of real time classification of Land Use using optimal Band Selective Factor enable the change detection from automatic classification using the existed Land Cover/Land Use Map and the newly acquired Hyperspectral Satellite Image. In this study, the effective analysis techniques for automatic generation of training regions, automatic classification and automatic change detection are proposed to minimize the expert's interpretation for automatic update of the Land Cover/Land Use Map. The proposed algorithms performed successfully the automatic Land Cover/Land Use Map construction, automatic change detection and automatic update on the image which contained the changed region. It would increase applicability in actual services. Also, it would be expected to present the effective methods of constructing national land monitoring system.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2000년도 춘계종합학술대회
• /
• pp.402-405
• /
• 2000

본 논문에서는 근육의 움직임에 의해 유발되는 전기적 신호인 근전도(EMC) 신호를 신경회로망을 통해 분류하여 인체의 움직임을 파악하는 방법을 제안한다 신호분류를 위한 신경회로망으로 학습에 의해 스스로 출력뉴런을 구성하는 SOM을 사용하였으며, 실험과 시뮬레이션을 통해 제안한 방식의 효과를 확인하였다.

• 전자공학회논문지SC
• /
• 제38권4호
• /
• pp.31-36
• /
• 2001

본 논문에서는 근육의 움직임에 의해 유발되는 전기적 선호인 근전도(EMG) 신호를 신경회로망을 통해 분류하여 인체의 움직임을 파악하는 방법을 제안한다. 신호분류를 위한 신경회로망으로 학습에 의해 스스로 출력뉴런을 구성하는 SOM을 사용하였으며， 기존의 방식과 다르게 전처리 과정 없이 신호자세를 SOM의 입력으로 사용하여 패턴을 분류하는 간단한 방식이다. 실험과 시뮬레이션을 통해 제안한 방식의 유용성을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제27권1호
• /
• pp.69-79
• /
• 2022

본 연구에서는 이미지 물질의 표면의 특성을 나타내는데 사용되는 노말 맵(normal map) 이미지를 생성하고, 이를 활용하여 원본 물질 이미지의 분류 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다. 우선, (1) 이미지 내에서 물질의 표면 특성을 반영하고 있는 노말 맵을 생성하기 위해서 Generator로 Attention-R2 Gate를 적용한 U-Net을 사용하고, 생성된 노말 맵과 원본 노말 맵의 유사도를 Reconstruction loss로 활용한 Pix2Pix 기반의 방법을 사용하였다. 그 다음으로 (2) 앞서 만들어진 노말 맵 이미지를 분류 네트워크의 Attention Gate에 적용하여 원본 물질 이미지를 분류의 정확도를 개선할 수 있는 네트워크를 제안한다. 그리고 Pixar Dataset을 이용하여 생성된 노말 맵에 대해서, Ground Truth에 해당하는 노말 맵 사이의 유사도를 평가한다. 이 때, 유사도 측정 방식에 따라 다르게 적용된 reconstruction loss function의 결과를 비교한다. 또한 물질 이미지 분류에 대한 평가를 위해서 MINC-2500과 FMD 데이터셋을 기준으로 제안된 방법과 선행연구의 비교 실험을 통해 보다 정확하게 구분할 수 있음을 확인하였다. 본 논문에서 제안된 방법은 이미지 내에서 물질을 파악하는 할 수 있는 다양한 이미지 처리 및 네트워크 구축에 기반이 될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
• /
• 한국소음진동공학회 2007년도 춘계학술대회논문집
• /
• pp.872-876
• /
• 2007

Road traffic noise map is effective method to save cost and time for environmental noise assessment. Generally, noise is calculated by using theoretical equation of noise prediction, and the calculated result can be influenced by various input factors. Especially, domestic vehicle classification method for traffic flow and heavy vehicle percentage is different from that of foreign countries. Thus, this can cause effect on the noise prediction results. In this study, noise prediction results by using domestic vehicle classification method are compared with those by foreign methods.

• 한국소음진동공학회논문집
• /
• 제22권2호
• /
• pp.193-197
• /
• 2012

Road traffic noise map is effective method to save cost and time for environmental noise assessment. Generally, noise is calculated by using theoretical equation of noise prediction, and the calculated result can be influenced by various input factors. Especially, domestic vehicle classification method for traffic flow and heavy vehicle percentage is different from that of foreign countries. Thus, this can cause effect on the noise prediction results. In this study, noise prediction results by using domestic vehicle classification method are compared with those by foreign methods.

• 한국컴퓨터정보학회지
• /
• 제14권1호
• /
• pp.265-271
• /
• 2006

F-HMIPv6(Fast-Hierarchical Mobile IP version 6) 네트워크에서는 단말의 이동을 관리하기 위해 MAP(Mobility Anchor Point)를 사용한다. 현재는 매크로 핸드오프 발생 시 단말로부터 가장 멀리 떨어져있는 MAP을 선택하는 기법을 사용하고 있다. 그러나 이 경우 하나의 큰 MAP으로 전체 부하가 몰리는 문제와 이동 단말과 MAP간의 긴 거리로 인해 통신 비용이 증가하는 문제가 있다. 이 연구에서는 단말의 이동속도와 패킷 전송률을 고려하여 통신 비용을 최소화 하는 비용 효율적인 MAP을 선택 기법을 제안한다. 이를 위해 통신 비용을 바인딩 업데이트 비용과 데이터 패킷 전달 비용으로 구분하고 이 통신 비용을 최소화하는 MAP의 크기를 수식으로 표현한다.

• 로봇학회논문지
• /
• 제5권4호
• /
• pp.339-348
• /
• 2010

One of the requirements for autonomous vehicles on off-road is to move stably in unstructured environments. Such capacity of autonomous vehicles is one of the most important abilities in consideration of mobility. So, many researchers use contact and/or non-contact methods to determine a terrain whether the vehicle can move on or not. In this paper we introduce an algorithm to classify terrains using visual information(one of the non-contacting methods). As a pre-processing, a contrast enhancement technique is introduced to improve classification of terrain. Also, for conducting classification algorithm, training images are grouped according to materials of the surface, and then Bayesian classification are applied to new images to determine membership to each group. In addition to the classification, we can build Traversability map specified by friction coefficients on which autonomous vehicles can decide to go or not. Experiments are made with Load-Cell to determine real friction coefficients of various terrains.

• 한국농공학회논문집
• /
• 제65권6호
• /
• pp.15-22
• /
• 2023

In this study, We conduct a comparative study of deep learning-based classification of agricultural field attributes using Tagged Image File (TIF) and Enhanced Compression Wavelet (ECW) images. The goal is to interpret and classify the attributes of agricultural fields by analyzing the differences between these two image formats. "FarmMap," initiated by the Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs in 2014, serves as the first digital map of agricultural land in South Korea. It comprises attributes such as paddy, field, orchard, agricultural facility and ginseng cultivation areas. For the purpose of comparing deep learning-based agricultural attribute classification, we consider the location and class information of objects, as well as the attribute information of FarmMap. We utilize the ResNet-50 instance segmentation model, which is suitable for this task, to conduct simulated experiments. The comparison of agricultural attribute classification between the two images is measured in terms of accuracy. The experimental results indicate that the accuracy of TIF images is 90.44%, while that of ECW images is 91.72%. The ECW image model demonstrates approximately 1.28% higher accuracy. However, statistical validation, specifically Wilcoxon rank-sum tests, did not reveal a significant difference in accuracy between the two images.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제11권4호
• /
• pp.10-21
• /
• 2008

본 연구는 국립산림과학원에서 개발된 GIS 기반 산림기능평가 프로그램을 활용하여 국유림 산림경영계획을 위한 임 소반단위 산림기능구분도 작성을 목적으로 연구를 수행하였다. 산림기능구분방법은 프로그램을 이용하여 Grid 단위 기능별 잠재력을 평가한 후 소반단위 기능 잠재력의 최대값을 찾아 기능평가도를 작성하고 기능우선순위에 따라 산림기능구분도를 작성하였다. 산림경영계획 수립에 필요한 최종 산림기능구분도는 우선적으로 지속가능한 산림자원관리지침의 법정림을 구분하고 다음으로 지방 산림청 자체기준에 따라 구분하였으며, 나머지 산림은 산림경영계획 담당자가 우선순위 산림기능구분도를 참고하여 구분한 결과들을 중첩하여 작성하였다. 연구결과 산림기능평가 프로그램을 이용한 Grid 단위의 기능별 잠재력평가를 통해 임 소반단위로 산림기능을 평가함으로서 국유림 산림경영계획 수립시 필요한 자료를 제공하여 합리적인 산림경영계획 수립을 가능하게 하였으며, 지속가능한 산림자원관리지침과 지방산림청 자체기준에 따라 기능을 구분할 수 있는 방법을 개발하였기 때문에 국유림 산림경영계획작성에 필요한 산림기능구분도를 보다 손쉽게 작성할 수 있었다.