This study selects factors affecting form type of hospital architecture by considering studies and references on hospital architecture type in korea and other countries in general. Also this study classifies general hospitals chronologically and analyzes type change of general hospitals in relation with periodic change of healthcare environment. Through this, this study aims to analyze chronological change of general hospitals' form type and provide the current of hospital architecture's general type. The form type classification of this study is classification according to the form of ward, classification according to the relationship between ward and D.T.D(Diagnostic and Treatment department), classification according to the relationship between O.P.D(Out Patient department) and D.T.D, classification according to the rate of centralization, classification according to the circulation system. The form type of ward changed from plate type to tower type, and the circulation system of ward changed from middle corridor to double corridor, the number of Team Nursing chaged from 1 to 2 in 1990. On the other hand the chage of others classifications took place from 1990' to 2010'. It is judged that this overall change is appeared by a change from an inpatien-oriented system to an outpatient-oriented system followed by an increase in number of outpatients, an increase in amenities in ground floor and adoption of healing environment for patients and visitors.
Outdoor mobile robots are faced with various terrain types having different characteristics. To run safely and carry out the mission, mobile robot should recognize terrain types, physical and geometric characteristics and so on. It is essential to control appropriate motion for each terrain characteristics. One way to determine the terrain types is to use non-contact sensor data such as vision and laser sensor. Another way is to use contact sensor data such as slope of body, vibration and current of motor that are reaction data from the ground to the tire. In this paper, we presented experimental results on terrain classification using contact sensor data. We made a mobile robot for collecting contact sensor data and collected data from four terrains we chose for experimental terrains. Through analysis of the collecting data, we suggested a new method of terrain feature extraction considering physical characteristics and confirmed that the proposed method can classify the four terrains that we chose for experimental terrains. We can also be confirmed that terrain feature extraction method using Fast Fourier Transform (FFT) typically used in previous studies and the proposed method have similar classification performance through back propagation learning algorithm. However, both methods differ in the amount of data including terrain feature information. So we defined an index determined by the amount of terrain feature information and classification error rate. And the index can evaluate classification efficiency. We compared the results of each method through the index. The comparison showed that our method is more efficient than the existing method.
본 연구에서는 수정이방성복원 후 지역확장분할 영상분류의 분류오류를 Markov Random Field(MRF) 기반 분류자를 사용하여 개선시킬 것을 제안하고 있다. 제안 접근법은 지역확장분할 분류에 의해 생성된 결과에서 분류오류의 발생 가능성이 높은 경계지역을 정의하고 경계지역내의 화소들에 대해 재분류를 수행하여 수정하는 것이다. 재분류를 위한 MRF 기반 분류자는 지역확장분할 분류에 의해 추정된 클래스 수와 클래스 특성 값을 기반으로 하여 분류를 수행하는 반복적인 기법이다. 모의자료에 대한 실험은 제안 기법이 분류 정확성을 향상시킴을 보여주었다 그러나 실제적으로 많은 탐사지역의 피복형태는 매우 복잡한 구조를 갖고 있으므로 일반적 MRF 기반 기법의 사용은 원격탐사 영상의 정확한 분석을 이끌어 내지 못할 수 있으므로 본 연구는 다중 분류자를 사용하는 다단계 경계지역 수정기법을 제안한다. 한반도의 실제 원격탐사 영상자료에 대한 적용결과는 다단계 기법의 효과성을 잘 보여주고 있다. 다단계 반복적 경계지역 내 분류수정은 분석지역에 존재하는 자세한 구조를 보존하는 한편 지역적 명확한 구분의 분류결과를 생성한다.
This study aims to compare supervised classification methods with phenology-based approaches, specifically pixel-based and segment-based methods, for accurate crop mapping in agricultural landscapes. We utilized Sentinel-2A imagery, which provides multispectral data for accurate crop mapping. 31 normalized difference vegetation index (NDVI) images were calculated from the Sentinel-2A data. Next, we employed phenology-based approaches to extract valuable information from the NDVI time series. A set of 10 phenology metrics was extracted from the NDVI data. For the supervised classification, we employed the maximum likelihood (MaxLike) algorithm. For the phenology-based approaches, we implemented both pixel-based and segment-based methods. The results indicate that phenology-based approaches outperformed the MaxLike algorithm in regions with frequent rainfall and cloudy conditions. The segment-based phenology approach demonstrated the highest kappa coefficient of 0.85, indicating a high level of agreement with the ground truth data. The pixel-based phenology approach also achieved a commendable kappa coefficient of 0.81, indicating its effectiveness in accurately classifying the crop types. On the other hand, the supervised classification method (MaxLike) yielded a lower kappa coefficient of 0.74. Our study suggests that segment-based phenology mapping is a suitable approach for regions like South Korea, where continuous cloud-free satellite images are scarce. However, establishing precise classification thresholds remains challenging due to the lack of adequately sampled NDVI data. Despite this limitation, the phenology-based approach demonstrates its potential in crop classification, particularly in regions with varying weather patterns.
지진 발생시 지반조건에 의하여 지반운동에 영향을 받으며 내진설계시 지반특성을 고려한 부지응답특성 평가를 수행해야한다. 국내 내진설계기준의 설계지진력을 결정하는 부분은 미국내진설계기준(UBC-1997)을 차용하여 사용하고 있다. 국내 지반특성과 다른 미국의 지반특성에 적합하게 만들어진 기준을 그대로 사용하는 경우 과다 또는 과소 설계의 원인이 될 수 있다. 따라서 국내지반특성에 적합한 설계응답스펙트럼의 개선이 중요하다. 그래서 본 연구에서는 국내 도시지역의 158개 지반을 선정하여 미국 서부지역의 지반 특성과 비교하고 부지응답을 수행하였다. 158개의 지반을 내진설계기준에서 제시하는 분류방법을 이용하여 분류하였을 때 $S_B$에 해당하는 지반이 37개, $S_C$은 107개, 지반 $S_D$은 14개로 분류되었다. 각 분류된 지반과 7개의 입력지진파를 토대로 해석을 수행하였으며, 내진설계기준과 비교 분석 결과, 국내 설계응답스펙트럼은 국내의 도시지역의 지반특성에 비하여 단주기 영역의 증폭을 과소평가하고 장주기 영역의 증폭을 과대평가하는 것으로 나타났다. 158개의 해석대상부지 중에서 77%정도를 차지하는 지반 $S_C$, $S_D$의 결과에서 설계응답스펙트럼과 큰 차이가 발생한다는 것은 국내 내진설계기준에 제시되어있는 증폭계수를 국내 지반특성에 적합하도록 재산정 할 필요성이 있다는 것을 보여준다.
지반 함몰 위험성에 대한 지질학적 인자는 매우 다양하다. 어떠한 지질학적 요인 또는 외부적인 영향에 의해 영향을 받을 수 있으며 동일한 지질학적 요인 내에서도 여러 가지 다른 물성값에 의해 지반함몰 영향인자가 결정될 수 있다. 다수의 논문 및 연구사례를 검토 한 결과 크게 7가지 범주의 지반함몰 요인이 있음을 알 수 있었다. 공동의 존재 여부에 따라 상재하중의 심도 및 두께가 지반침하에 영향을 줄 수 있고, 토사와 암반으로 구성된 지반에서는 그 경계면의 심도와 배향이 지배적 요소이다. 이 중 토사지반에서는 좀 더 다양한 영향인자로 구성이 되어있는데 토사의 종류, 전단강도, 상대밀도 및 다짐도, 건조단위중량, 함수비, 액성한계가 그것이다. 암반지반에서는 암석의 종류와 주 단열과의 거리 및 RQD가 영향인자로 구성될 수 있으며 수리지질학적 측면에서 접근했을 경우 강우 강도, 하천과의 거리와 심도, 투수계수 및 지하수위 변동이 영향을 줄 수 있다. 외부적인 요소도 지반함몰에 영향을 줄 수 있는데 굴착심도와 흙막이 벽과의 거리, 굴착공사 시 지하수 처리공법, 하수관로 등 인공시설물 존재 유무 등이 이에 해당된다. 최근 도심지의 지하구조물 건설에서 지반함몰 요소를 평가하는 것은 필수적일 것으로 예상된다. 본 연구에서 분석한 지반함몰 영향인자가 지반함몰위험 평가에 도움이 되기를 기대한다.
최근 도심지에서는 지반침하가 지속적으로 발생하여 시민의 안전을 위협하고 있다. 상하수도관, 통신관 등 각종 지하시설물이 도로 밑에 매설되어 있다. 지반침하의 원인으로는 도심지에 매설되어 있는 각종 시설물의 노후화와 급격한 도시화로 인한 지하 난개발로 인한 것으로 보고되고 있다. 특히 지반침하의 가장 큰 원인은 하수관로의 노후화로 알려져 있다. 이와 관련된 기존 연구로는 하수관로의 대표적인 몇 가지 요인을 선정하여 통계분석을 통해 지반침하 위험을 예측하는 연구가 진행되었다. 본 연구에서는 OO시의 하수관 특성과 지반침하 데이터를 이용하여 데이터셋을 구축하고, OO시의 하수관 특성과 지반함몰 발생 위치 데이터로 구축된 데이터셋으로 기계학습을 통한 하수관 특성에 따른 지반함몰 발생 분류 모델들을 비교하여 적절한 모델을 선정하고자 하였으며, 선정된 모델에서 도출된 지반함몰에 영향을 미치는 하수관 특성별 중요도를 산정하고자 하였다.
Nowadays the aerial photos is using to get the information around our spatial environment and it increases by geometric progression in many fields. The aerial photos need in a simple object such as cartography and ground covey classification and also in a social objects such as the city plan, environment, disaster, transportation etc. However, the shadow, which includes when taking the aerial photos, makes a trouble to interpret the ground information, and also users, who need the photos in their field tasks, have restriction. This study, for removing the shadow, uses the single image and the image without the source of image and taking situation. Also, this study present clustering algorism based on HIS color model that use Hue, Saturation and Intensity, especially this study used I(intensity) to extract shadow area from image. And finally by filtering in Fourier frequency domain creates the intrinsic image which recovers the 3-D color information and removes the shadow.
Currently high resolution satellite imagery has been used in lots of fields of terrain analysis, ocean development, change detection, cartography, classification, environmental monitoring, earth resource observation, meteorological observation as well as military The accuracy of the 3-D modeling of SPOT-5 stereopair images using these ground control points is about 5m in planimetric distance error and about 2m in height error. This study demonstrates the available ground control points for North Korea, of which accuracy is as good as to generate the digital map at the scale of 1:25,000.
In this study, crosshole seismic test, donwhole seismic test, SPT uphole test, and suspension PS logging (SPS logging) were conducted and the shear wave velocities of these tests were compared. The test demonstrated the following result: Downhole tests showed similar results compared to those of crosshole tests, which is known to be relatively accurate. SPS logging showed reliable results in the case of no casing, i.e. in the rock mass, while, in the case of soil ground, its values were lower or higher than those of other tests. SPT-uphole tests showed similar results in the soil ground and upper area of rock mass compared to other methods. However, reliable results could not be obtained from these tests because SPT sampler could not penetrate into the rock mass for the tests.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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