• 대한원격탐사학회지
• /
• 제34권1호
• /
• pp.45-74
• /
• 2018

Landslide is a natural hazard that threats lives and properties in many areas around the world. Landslides are difficult to recognize, particularly in rainforest regions. Thus, an accurate, detailed, and updated inventory map is required for landslide susceptibility, hazard, and risk analyses. The inconsistency in the results obtained using different features selection techniques in the literature has highlighted the importance of evaluating these techniques. Thus, in this study, six techniques of features selection were evaluated. Very-high-resolution LiDAR point clouds and orthophotos were acquired simultaneously in a rainforest area of Cameron Highlands, Malaysia by airborne laser scanning (LiDAR). A fuzzy-based segmentation parameter (FbSP optimizer) was used to optimize the segmentation parameters. Training samples were evaluated using a stratified random sampling method and set to 70% training samples. Two machine-learning algorithms, namely, Support Vector Machine (SVM) and Random Forest (RF), were used to evaluate the performance of each features selection algorithm. The overall accuracies of the SVM and RF models revealed that three of the six algorithms exhibited higher ranks in landslide detection. Results indicated that the classification accuracies of the RF classifier were higher than the SVM classifier using either all features or only the optimal features. The proposed techniques performed well in detecting the landslides in a rainforest area of Malaysia, and these techniques can be easily extended to similar regions.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
• /
• 제8권4호
• /
• pp.239-247
• /
• 2008

In a resource-limited wireless communication environment, various approaches to meet the ever growing application requirements in an efficient and transparent manner, are being researched and developed. Amongst many approaches, cross layer technique is by far one of the significant contributions that has undoubtedly revolutionized the way conventional layered architecture is perceived. In this paper, we propose a Universal Cross Layer Framework based on vertical layer architecture. The primary contribution of this paper is the functional architecture of the vertical layer which is primarily responsible for cross layer interaction management and optimization. The second contribution is the use of optimization cycle that comprises awareness parameters collection, mapping, classification and the analysis phases. The third contribution of the paper is the decomposition of the parameters into local and global network perspective for opportunistic optimization. Finally, we have shown through simulations how parameters' variations can represent local and global views of the network and how we can set local and global thresholds to perform opportunistic optimization.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제16권3호
• /
• pp.383-388
• /
• 2006

축산폐수는 축사가 대부분 상수원보다 상류지역에 산재하고 있어 이를 효과적으로 관리하기 어려우나, 연속 회분식 반응기(Sequencing Batch Reactor, SBR)는 장치가 간단하고 경제성이 우수하여 축산폐수처리에서 효율적으로 적용될 수 있다. 본 연구에서는 DO(Dissolved Oxygen)과 ORP(Oxidation-Reduction Potential)을 이용하여 지식기반 고장진단 시스템을 제안하였다. 실시간으로 얻어진 ORP, DO값들을 전처리하여, [ORP], [DO]외에 [ORP DO]합성data와 ORP, DO의 특징벡터의 합에서 얻어진 fusion data의 총 4개의 data set을 이용하여 각각에 대한 진단과 분류성능을 검토하였다. 이 값을 이용하여 FCM (fuzzy C-mean) 클러스터링 한 후, K-PCA과 LDA로 차원축소시켜 특징벡터를 추출하였다. 그리고 Hamming distance로 test data와 특징벡터의 거리를 계산하여 각 class를 F1에서 F8까지 분류하였다. 그 결과 데이터를 그대로 이용하는 것 보다 차분데이터형태로 이용하는 것이 우수했으며 그 중 fusion 데이터의 결과가 다른 것들보다 향상된 결과를 보였다. 그리고 K-PCA와 LDA를 결합한 결과가 다른 방법에 비해 우수한 결과를 보였으며 fusion method를 이용한 최고인식율은 98.02%를 나타내었다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제16권1호
• /
• pp.1-11
• /
• 2000

시계열 자료의 분석은 분광대에 기초한 분석과는 달리 생태계의 동적특성 연구에 자주 이용되어왔다. 그러나 시계열 자료의 처리가 갖는 문제점과 대륙이나 전세계를 대상으로한 광역자료가 갖는 문제점에 대하여 해결방안을 제시한 연구는 미미하다. 이 연구에서는 광역 시계열 자료 분석의 특징들을 살펴본 후, 지역간 식생성장패턴의 차이와 검정자료 화보의 어려움을 지적하였다 이들 문제에 대한 해결방안으로 위도별 화상분할기법과 불변화소의 이용법을 제시하였다. 사례연구로 아시아지역의 일부를 대상으로 1982년에서 1993년까지의 AVHRR 자료를 이용하여 화상분류를 실시하였다. 불변화소들은 한 시점의 검정자료 정보를 다른 시점으로 확대 적용을 가능케하여, 다른 시점에 대해서도 충분한 양의 검정자료 정보를 확보할 수 있었으며, 위도별 화상분할을 통하여 지역간 식생성장패턴의 차이를 연구에 포함시킬 수 있었다. 퍼지화상분류를 통한 사례연구는 또한 인구밀집 지역에서의 삼림의 감소와 경작지의 증가 추세를 보여주었으며, 인구 희소지역에서의 반대패턴을 보여주었다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제16권2호
• /
• pp.75-87
• /
• 2013

본 연구에서는 정부의 연안용도해역제 법제화에 따른 실질적인 용도해역 분류에 필요한 GIS 기반의 연안해역 적성평가 모형을 개발하였다. 먼저 본 연구에서는 연안지역과 관련된 여러 가지 법규, GIS 데이터베이스 그리고 활용시스템을 조사하였다. 또한 용도해역 적성평가 지표들을 계산하기 위한 GIS 분석 모델은 격자자료 모델을 선정하였으며, 물리적 특성을 비롯한 해역 및 공간적 입지특성을 구성하는 지표들을 계산하기 위한 격자 기반의 분석 기법을 제시하였다. 지표들의 임계치는 연안관련 법규와 토지적성평가에서 제안된 기준들을 이용하여 제시하였으며, 특히 GIS 자료의 특성을 반영하기 위해 퍼지함수와 같은 연속적인 형태의 산정 기법을 제시하였다. 그리고, 본 연구에서는 표준화점수를 이용하여 적성등급을 구분하고, 이로부터 보전관리우선해역, 이용관리우선해역 그리고 계획관리우선해역을 지정하는 모형을 개발하였다. 본 연구에서 제시된 연안 용도해역 적성평가 모형이 실무에 적용될 때, 대상지역의 공간적 범위와 GIS 데이터베이스를 고려한다면 매우 효과적인 업무 수행이 가능해질 것으로 판단된다.