International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.6
no.1
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pp.10-14
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2006
Many clustering methods have been studied. For the most part of these methods may be needed to determine the number of clusters. But, there are few methods for determining the number of population clusters objectively. It is difficult to determine the cluster size. In general, the number of clusters is decided by subjectively prior knowledge. Because the results of clustering depend on the number of clusters, it must be determined seriously. In this paper, we propose an efficient method for determining the number of clusters using hybrid' self organizing map and new criterion for evaluating the clustering result. In the experiment, we verify our model to compare other clustering methods using the data sets from UCI machine learning repository.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.13
no.1
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pp.147-155
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2010
Landcover information of access-denied area was extracted from low-medium and high resolution satellite image. Training for supervised classification was performed to refer visually by landcover map which is made and distributed from The Ministry of Environment. The classification result was compared by relating data of FACC land classification system. As we rasterize digital military map with same pixel size of satellite classification, the accuracy test was performed by image to image method. In vegetation case, ancillary data such as NDVI and image for seasons are going to improve accuracy. FACC code of FDB need to recognize the properties which can be automated.
To monitor the environment and determine the source of a pollutant gradient using a multiple robot swarm, we propose a hybrid algorithm that combines two bio-inspired algorithms mimicking chemotaxis and pheromones of bacteria. The algorithm is implemented in virtual robot agents in a simulator to evaluate their feasibility and efficiency in gradient maps with different sizes. Simulation results show that the chemotaxis controller guided robot agents to the locations with higher pollutant concentrations, while the pheromone marked in a virtual field increased the efficiency of the search by reducing the visiting redundancy. The number of steps required to reach the target point did not increase proportionally as the map size increased, but were less than those in the linear whole-map search method. Furthermore, the robot agents could function with simple sensor composition, minimum information about the map, and low calculation capacity.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.4
no.3
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pp.378-383
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1998
A FOV, that stands for "Field Of View", refers to the maximum area where a camera could be wholly seen. If a FOV of CCD camera cannot the cover overall inspection area, the overall inspection area should be divided into sub-areas of size FOV. In this paper, we propose a new neural network-based FOV generation method by using a newly modified self-organizing map(SOM) which has multiple structure based on a self-organizing map, and uses new training rule that is composed of the movement, creation and deletion terms. Then, experiment results using real PCB indicate the superiority of the method developed in this study to the existing sequential method.al method.
The remote sensing image server provides advanced image serving capabilities for geospatial image. Wide seamless image mosaics of Landsat 5 over GMS countries, which exceed a 15 GB or more in size per image, can integrate with other GIS map servers. The approach of two improvement algorithms leads to speed up the response time while preserving the data quality. This system does not only provide images on the web, but also provide GIS layers to WMS client map servers. The advantage of this approach is its efficiency lower cost in terms of cost, time and updating to obtain and utilize remote sensing image.
Temperature is one of the main issues in climate change, and the urban heat island effect in highly developed urban areas is an important issue that we need to deal with. This study analyzed the extent of the cooling effects of urban green spaces. The study used a surface temperature map of Seoul. It found that the cooling effects of green space was observed within limited distances, although it varied a little depending on the parks investigated. The cooling effect distance ranged from 240m to 360m, averaging about 300m. It also found the size of an urban green space does not make much difference in cooling the surrounding areas. Although further investigation with diverse urban areas should be conducted on this matter, the results did imply that many small green spaces in the neighborhood are more effective than a single big green space in mitigating the heat island effects of cities.
Self-organizing map (SOM), a unsupervised learning neural network, has been developed by T. Kohonen since 1980's. Main application areas were pattern recognition and text retrieval. Because of that, it has not been spread to statisticians until late. Recently, SOM's are frequently drawn in data mining fields. Kohonen's SOM, however, needs improvements to become a statistician's standard tool. First, there should be a good guideline as for the size of map. Second, an enhanced visualization mode is wanted. In this study, principal components self-organizing map (PC-SOM), a modification of Kohonen's SOM, is proposed to meet such needs. PC-SOM performs one-dimensional SOM during the first stage to decompose input units into node weights and residuals. At the second stage, another one-dimensional SOM is applied to the residuals of the first stage. Finally, by putting together two stages, one obtains two-dimensional SOM. Such procedure can be easily expanded to construct three or more dimensional maps. The number of grid lines along the second axis is determined automatically, once that of the first axis is given by the data analyst. Furthermore, PC-SOM provides easily interpretable map axes. Such merits of PC-SOM are demonstrated with well-known Fisher's iris data and a simulated data set.
The service handling the map data in the mobile device including navigation, LBS, Telematics, and etc., becomes various. The size of map data which is stored and managed in the mobile device is growing and reaches in several GB. The conventional navigation system has used the read-only PSF (physical storage format) in order to enhance the performance of system by maximum in the mobile device which has limited resources. So though a little part of the map data is changed the whole data must be updated. In general, it takes several ten minutes to write the 2 GB map data to a flash memory of mobile device. Therefore, we have developed the mobile spatial DBMS (database management system) to solve the problem which is that the partial map data couldn't be updated in the conventional navigation system. And we suggest the policy to guarantee the performance of the navigation system which is implemented using the spatial mobile DBMS and verify this by experiment.
This paper proposes a moving object extraction method using the contrast map and salient points. In order to make the contrast map, we generate three-feature maps such as luminance map, color map and directional map and extract salient points from an image. By using these features, we can decide the Attention Window(AW) location easily The purpose of the AW is to remove the useless regions in the image such as background as well as to reduce the amount of image processing. To create the exact location and flexible size of the AW, we use motion feature instead of pre-assumptions or heuristic parameters. After determining of the AW, we find the difference of edge to inner area from the AW. Then, we can extract horizontal candidate region and vortical candidate region. After finding both horizontal and vertical candidates, intersection regions through logical AND operation are further processed by morphological operations. The proposed algorithm has been applied to many video sequences which have static background like surveillance type of video sequences. The moving object was quite well segmented with accurate boundaries.
East China Sea (ECS) is known to be supplied with large amounts of sediments form Huanghe, Changjiang and various rivers in Korea. Many studies have been conducted to identify the effects of rivers and deposition process of ECS, but no consensus has been reached. In this study, clay minerals, rare earth elements (REEs) and grain size were analyzed to study the provenance and sedimentation environment of core 99MAP-P63 in ECS. Clay mineral contents of 99MAP-P63 are abundant in order of illite, chlorite, kaolinite, and smectite. The provenance of 99MAP-P63 sediments using clay minerals is interpreted as the Changjiang regardless of depth. As a result of REEs analysis, 99MAP-P63 sediments are very similar to Chinese rivers sediments. Therefore, the provenance of 99MAP-P63 is Changjiang, and the influence of Korean river seems to be insignificant. 99MAP-P63 sediments are generally classified as sandy silt, but the top of the core is divided into sand with a sand contents of 85 %. Compared with surrounding cores, sandy silt sediments arecorresponded to the low stand stage when sea-level was low, and the sediments were thought to have been supplied directly through the paleo-Changjiang. Sandy sediments in uppermost of core are corresponded to transgressive stage. Although distance from estuary was increased due to sea-level rise, it was possible to supply coarse sediments due to high bottom stress, and the paleo-Changjiang sediments deposited in study area were re-deposited.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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