• 제목/요약/키워드: Co-classification

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Co-creation 실행 단계에 따른 Value Co-creation 유형 : 지역브랜드를 중심으로 (Value Co-creation Types according to Co-creation Execution Phase : Focusing on Regional Brand)

  • 류안영;손원준
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제24권3호
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    • pp.481-493
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    • 2021
  • Regional brands are recognized for their importance as one of the local public relations policies, but only the methods promoted by local government officials and outside experts are revealing limitations in self-reliance and sustainability. In order for a regional brand to succeed, it is necessary to develop and manage a brand that fits the characteristics of the region together with various stakeholders including residents. In this study, it was confirmed that regional brand evaluation indicators may vary depending on the stage of co-creation in the design process for regional brand development, and the type of value co-creation was determined through a classification method using the results of the evaluation index. According to the results of the study, the type of value co-creation that fits the local situation and characteristics can be derived by adjusting the stage of co-creation execution in the design process.

적외선 카메라를 이용한 복사량 계측 및 교정 연구 (Measure Radiation and Correct Radiation in IR camera Image)

  • 정준호;김재협
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제20권4호
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    • pp.57-67
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    • 2015
  • 적외선 카메라를 이용하여 물체를 탐지하여 분류하는 개념은 군 운용 장비에 많이 적용되고 있다. 물체를 탐지하는 기술은 오래 전부터 연구되어 왔으며, 현재는 서브픽셀 단위로 물체를 탐지 할 수 있는 기술까지 발전해 왔다. 하지만 탐지된 물체를 분류하는 기술은 많은 연구가 필요하다. 본 논문에서는 적외선 카메라를 이용하여 물체(Target, Artillery, Missile등)의 복사량을 측정하고 이를 바탕으로 물체를 분류하는 방법을 제시하였다. 제시된 물체 분류 방법을 검증하기 위해 블랙바디를 이용한 실험으로 복사량을 측정하여 입증하였다. 또한 정확한 복사량 측정을 위해 측정 시 발생할 수 있는 오차는 모델링을 이용한 교정을 통하여 보정되었다. 점표적 및 면표적에 대한 복사세기의 이론적 배경을 기반으로 복사량 계측 후 복사량에 대한 모델링을 표준화 하였다. 본 연구를 기반으로 표준화된 모델은 대상물체를 실측하여 교정된 복사량과 비교하여 물체분류에 적용할 수 있다.

FUNCTION ORIENTED VE ALTERNATIVES EVALUATION PROCEDURE USING FUNCTION CLASSIFICATION

  • Jong-Hyeob Kim;Chang-Taek Hyun;Taehoon Hong
    • 국제학술발표논문집
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    • The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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    • pp.1195-1200
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    • 2009
  • Two important concepts in VE are "function" and "cost." Cost can be expressed quantitatively. Unlike cost, the function can only be expressed qualitatively. Thus, to accurately evaluate the performance in VE analysis, it is required that the functional aspect should be considered a qualitative one. This study suggests a procedure of function oriented evaluation which can evaluate function enhancement of a VE proposal more logically and objectively. To conduct this study, problems were induced via case analysis, and solutions were found. In addition, the existing simple evaluation procedures were corrected, and a function enhancement evaluation procedure via function classification was suggested. For function classification, the use of the concepts, which were "intended function" and "additionally obtained function," was suggested. Function oriented evaluation procedure to VE proposals which is suggested in this study is expected to be a great help in treating valuable functions through VE job plan.

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고정익 UAV를 이용한 고해상도 영상의 토지피복분류 (Land Cover Classification of High-Spatial Resolution Imagery using Fixed-Wing UAV)

  • 양승룡;이학술
    • 한국재난정보학회 논문집
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    • 제14권4호
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    • pp.501-509
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    • 2018
  • 연구목적: UAV기반의 사진측량은 기존 항공촬영에 비해 비용이 절감될 뿐만 아니라 원하는 시간과 장소에 대한 고해상도의 데이터를 취득하기 용이하기 때문에, 공간정보 분야에서도 UAV를 활용한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 UAV 기반의 고해상도 영상을 활용하여 토지피복 분류를 수행하고자 하였다. 연구방법: 고해상도 영상의 획득을 위하여 RGB카메라를 사용하였으며, 추가적으로 식생지역을 정확하게 분류하기 위해서 다중분광 카메라를 사용하여 동일 지역을 추가 촬영하였다. 최종적으로 RGB 및 다중분광 카메라를 이용하여 생성된 정사영상, DSM(Digital Surface Model), NDVI(Normalized Difference Vegetation Index), GLCM(Gray-Level Co-occurrence Matrix)을 이용하여 대표적인 감독분류기법인 RF(Random Forest)방법을 이용해 총 7개 클래스에 대해 토지피복분류를 수행하였다. 연구결과: 분류정확도 평가를 위해 오차행렬을 기반으로 한 정확도 평가를 실시하였으며, 정확도 평가 결과 RGB 영상만을 이용한 감독분류결과와 비교하여 제안 방법이 해당 지역의 클래스를 효과적으로 분류할 수 있음을 확인하였다. 결론: 본 연구에서 제안한 정사영상, 다중분광영상, NDVI, GLCM을 모두 추가한 경우 기존의 정사영상만을 이용하였을 때 보다 높은 정확도를 나타냈다. 추후 연구로는 추가적인 입력자료의 개발을 통해 분류 정확도를 향상시키고자 한다.

딥러닝 모델 기반 위성영상 데이터세트 공간 해상도에 따른 수종분류 정확도 평가 (The Accuracy Assessment of Species Classification according to Spatial Resolution of Satellite Image Dataset Based on Deep Learning Model)

  • 박정묵;심우담;김경민;임중빈;이정수
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_1호
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    • pp.1407-1422
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    • 2022
  • 본 연구는 분류(classification)기반 딥러닝 모델(deep learning model)인 Inception과 SENet을 결합한 SE-Inception을 활용하여 수종분류를 수행하고 분류정확도를 평가하였다. 데이터세트의 입력 이미지는 Worldview-3와 GeoEye-1 영상을 활용하였으며, 입력 이미지의 크기는 10 × 10 m, 30 × 30 m, 50 × 50 m로 분할하여 수종 분류정확도를 비교·평가하였다. 라벨(label)자료는 분할된 영상을 시각적으로 해석하여 5개의 수종(소나무, 잣나무, 낙엽송, 전나무, 참나무류)으로 구분한 후, 수동으로 라벨링 작업을 수행하였다. 데이터세트는 총 2,429개의 이미지를 구축하였으며, 그중약 85%는 학습자료로, 약 15%는 검증자료로 활용하였다. 딥러닝 모델을 활용한 수종분류 결과, Worldview-3 영상을 활용하였을 때 최대 약 78%의 전체 정확도를 달성하였으며, GeoEye-1영상을 활용할 때 최대 약 84%의 정확도를 보여 수종분류에 우수한 성능을 보였다. 특히, 참나무류는 입력 이미지크기에 관계없이 F1은 약 85% 이상의 높은 정확도를 보였으나, 소나무, 잣나무와 같이 분광특성이 유사한 수종은 오분류가 다수 발생하였다. 특정 수종에서 위성영상의 분광정보 만으로는 특징량 추출에 한계가 있을 수 있으며, 식생지수, Gray-Level Co-occurrence Matrix (GLCM) 등 다양한 패턴정보가 포함된 이미지를 활용한다면 분류 정확도를 개선할 수 있을 것으로 판단된다.

국내 지반조건이 고려된 지진 방재기술 확립 방안;지반분류 방법 개선 방안을 중심으로 (Development of Earthquake Prevention Technique Considering Geotechnical Site Characteristics of Korea)

  • 김동수;윤종구;김경택;조성하
    • 한국지반공학회:학술대회논문집
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    • 한국지반공학회 2005년도 지반공학 공동 학술발표회
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    • pp.154-162
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    • 2005
  • In this paper, site response analyses were performed based on equivalent linear technique using the shear wave velocity profiles of 162 sites collected around the Korean peninsula. The site characteristics, particularly the shear wave velocities and the depth to the bedrock, are compared to those in the western United States. The results show that the site-response coefficients based on the mean shear velocity of the top 30m ($V_{S30}$) suggested in the current code underestimates the motion in short-period ranges and overestimates the motion in mid-period ranges. Also the current Korean code based on UBC is required to be modified considering site characteristics in Korea for the reliable estimation of site amplification. From the results of numerical estimations, new regression curves were derived between site coefficients ($F_a$ and $F_v$) and the fundamental site periods, and site coefficients were grouped based on site periods in the regions of shallow bedrock. The standard deviations of the proposed method was reasonable compared to site classification based on $V_{S30}$. Finally, new site classification system is recommended based on site periods for regions of shallow bedrock depth in Korea.

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특허 동시분류 네트워크 분석을 활용한 BIM 기술구조와 핵심기술 분석 (Analysis of BIM Technology Structure and Core Technology Using Patent Co-classification Network Analysis)

  • 박유나;이혜진;이석형;최희석
    • 한국BIM학회 논문집
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    • 제10권2호
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    • pp.1-11
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    • 2020
  • BIM(Building Information Modeling) is a salient technology for influential innovation in the construction industry. The patent network analysis is useful for suggesting the direction of technology development and exploring the research and development field. Therefore, the purpose of this study is to analyze the BIM technology structure and core technologies according to the convergence of BIM technology and market expansion. In this study, social network analysis was conducted by establishing a co-classification IPC network for the United States BIM patent. In particular, the characteristics of the major technical areas in the BIM technology network were identified through centrality analysis. G06F017/00, digital computing or data processing method, is a core technology field in the BIM network. Arrangements, apparatus or systems for transmission of digital information, H04L029/00 is an influential technology across the network. B25J009/00 for program controlled manipulators is an intermediary technology field and G06T019/00, manipulating 3D models or images for computer graphics, is an important field for technological development competitiveness.

Development of Plantar Pressure Measurement System and Personal Classification Study based on Plantar Pressure Image

  • Ho, Jong Gab;Kim, Dae Gyeom;Kim, Young;Jang, Seung-wan;Min, Se Dong
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제15권11호
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    • pp.3875-3891
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    • 2021
  • In this study, a Velostat pressure sensor was manufactured to develop a plantar pressure measurement system and a C#-based application was developed to monitor and collect plantar pressure data in real time. In order to evaluate the characteristics of the proposed plantar pressure measurement system, the accuracy of plantar pressure index and personal classification was verified by comparing with MatScan, a commercial plantar pressure measurement system. As a result, the output characteristics according to the weight of the Velostat pressure sensor were evaluated and a trend line with the reliability of r2 = 0.98 was detected. The Root Mean Square Error(RMSE) of the weighted area was 11.315 cm2, the RMSE of the x coordinate of Center of Pressure(CoPx) was 1.036 cm and the RMSE of the y coordinate of Center of Pressure(CoPy) was 0.936 cm. Finally, inaccuracy of personal classification, the proposed system was 99.47% and MatScan was 96.86%. Based on the advantage of being simple to implement and capable of manufacturing at low cost, it is considered that it can be applied to various fields of measuring vital signs such as sitting posture and breathing in addition to the plantar pressure measurement system.

IoT개념을 활용한 중증도 분류 시스템에 관한 연구 (Research of IoT concept implemented severity classification system)

  • Kim, Seungyong;Kim, Gyeongyong;Hwang, Incheol;Kim, Dongsik
    • 한국재난정보학회 논문집
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    • 제14권1호
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    • pp.28-35
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    • 2018
  • 본 연구에서는 재난현장 또는 일상에서 발생할 수 있는 다수사상자의 중증도 분류를 신속하고 정확하게 수행하기 위한 시스템을 설계하여 구현하였으며, 중증도 분류 알고리즘의 정확도뿐만 아니라 사용자 편의성 등 현장의 요구사항을 적극 반영하였다. 개발된 e-Triage System은 IoT개념을 활용하여 다양한 중증도 분류 알고리즘을 적용하였으며, 기존의 중증도 분류표의 단점을 극복하기 위하여 NFC 모듈 등 전자적 요소를 반영한 e-Triage Tag를 구현하였다. 앱으로 구현된 중증도 분류 알고리즘을 사용하여 신속하고 정확한 환자의 평가가 가능함을 입증하였고, 시인성을 위해 전자 중증도 분류 결과를 4가지 LED램프로 표출하였으며, 2차 분류를 통해 RTS 점수를 FND(Flexible Numeric Display)로 표출하였다.

EVALUATION OF SPEED AND ACCURACY FOR COMPARISON OF TEXTURE CLASSIFICATION IMPLEMENTATION ON EMBEDDED PLATFORM

  • Tou, Jing Yi;Khoo, Kenny Kuan Yew;Tay, Yong Haur;Lau, Phooi Yee
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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    • pp.89-93
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    • 2009
  • Embedded systems are becoming more popular as many embedded platforms have become more affordable. It offers a compact solution for many different problems including computer vision applications. Texture classification can be used to solve various problems, and implementing it in embedded platforms will help in deploying these applications into the market. This paper proposes to deploy the texture classification algorithms onto the embedded computer vision (ECV) platform. Two algorithms are compared; grey level co-occurrence matrices (GLCM) and Gabor filters. Experimental results show that raw GLCM on MATLAB could achieves 50ms, being the fastest algorithm on the PC platform. Classification speed achieved on PC and ECV platform, in C, is 43ms and 3708ms respectively. Raw GLCM could achieve only 90.86% accuracy compared to the combination feature (GLCM and Gabor filters) at 91.06% accuracy. Overall, evaluating all results in terms of classification speed and accuracy, raw GLCM is more suitable to be implemented onto the ECV platform.

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