High resolution satellite image analysis has been recognized as an effective technique for monitoring local land-cover and atmospheric changes. In this study, a new high resolution map for land-cover was generated using both high-resolution IKONOS image and conventional land-use mapping. Fuzzy classification method was applied to classify land-cover, with minimum operator used as a tool for joint membership functions. In separateness analysis, the values were not great for all bands due to discrepancies in spectral reflectance by seasonal variation. The land-cover map generated in this study revealed that conifer forests and farm land in the ground and tidal flat and beach in the ocean were highly changeable. The kappa coefficient was 0.94% and the overall accuracy of classification was 95.0%, thus suggesting a overall high classification accuracy. Accuracy of classification in each class was generally over 90%, whereas low classification accuracy was obtained for classes of mixed forest, river and reservoir. This may be a result of the changes in classification, e.g. reclassification of paddy field as water area after water storage or mixed use of several classification class due to similar spectral patterns. Seasonal factors should be considered to achieve higher accuracy in classification class. In conclusion, firstly, IKONOS image are used to generated a new improved high resolution land-cover map. Secondly, IKONOS image could serve as useful complementary data for decision making when combined with GIS spatial data to produce land-use map.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.9
no.2
s.42
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pp.37-46
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2005
To date, many viable smart base isolation systems have been proposed and investigated. In this study, a novel friction pendulum system (FPS) and an MR damper are employed as the isolator and supplemental damping device, respectively, of the smart base isolation system. A fuzzy logic controller (FLC) is used to modulate the MR damper because the FLC has an inherent robustness and ability to handle non linearities and uncertainties. A genetic algorithm (GA) is used for optimization of the FLC. The main purpose of employing a GA is to determine appropriate fuzzy control rules as well to adjust parameters of the membership functions. To this end, a GA with a local improvement mechanism is applied. This method is efficient in improving local portions of chromosomes. Neuro fuzzy models are used to represent dynamic behavior of the MR damper and FPS. Effectiveness of the proposed method for optimal design of the FLC is judged based on computed responses to several historical earthquakes. It has been shown that the proposed method can find optimal fuzzy rules and the GA optimized FLC outperforms not only a passive control strategy but also a human designed FLC and a conventional semi active control algorithm.
In the future network such as Internet of Things (IoT), the number of computing devices are expected to grow exponentially, and each of the things communicates with the others and acquires information by itself. Due to the growing interest in IoT applications, the broadcasting in Opportunistic ad-hoc networks such as Machine-to-Machine (M2M) is very important transmission strategy which allows fast data dissemination. In distributed networks for IoT, the energy efficiency of the nodes is a key factor in the network performance. In this paper, we propose a fuzzy logic based probabilistic multi-hop broadcast (FPMCAST) algorithm which statistically disseminates data accordingly to the remaining energy rate, the replication density rate of sending node, and the distance rate between sending and receiving nodes. In proposed FPMCAST, the inference engine is based the fuzzy rule base which is consists of 27 if-then rules. It maps input and output parameters to membership functions of input and output. The output of fuzzy system defines the fuzzy sets for rebroadcasting probability, and defuzzification is used to extract a numeric result from the fuzzy set. Here Center of Gravity (COG) method is used to defuzzify the fuzzy set. Then, the performance of FPMCAST is evaluated through a simulation study. From the simulation, we demonstrate that the proposed FPMCAST algorithm significantly outperforms flooding and gossiping algorithms. Specially, the FPMCAST algorithm has longer network lifetime because the residual energy of each node consumes evenly.
In this paper, we present the model-based fuzzy controller for container cranes which effectively performs set-point tracking control of trolley and anti-swaying control under system parameter and disturbance changes. The first part of this paper focuses on the development of Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy modeling in a nonlinear container crane system. Parameters of the membership functions are adjusted by a RCGA to have same dynamic characteristics with nonlinear model of a container crane. In the second part, we present a design methodology of the model-based fuzzy controller. Sub-controllers are designed using LQ control theory for each subsystem in fuzzy model and then the proposed controller is performed with the combination of these sub-controllers by fuzzy IF-THEN rules. In the results of simulation, the fuzzy model showed almost similar dynamic characteristics compared to the outputs of the nonlinear container crane model. Also, the model-based fuzzy controller showed not only the fast settling time for the change in parameter and disturbance, but also stable and robust control performances without any steady-state error.
In this study, we suggested a new approach method forecasting distribution demand of urban rail transit usign fuzzy control, with intend to reflect irregularity and various functional relationship between trip length and distribution demand. To establish fuzzy control model and test this model, the actual trip volume(production, attraction and distribution volume) and trip length (space distance between a departure and arrival station) of Daegu subway line 1 were used. Firstly, usign these data we established a fuzzy control model, nd the estimation accuracy of the model was examined and compared with that of generalized gravity model. The results showed that the fuzzy control model was superior to gravity model in accuracy of estimation. Therefore, wwe found that fuzzy control was able to be applied as a effective method to predict the distribution demand of urban rail transit. Finally, to increase the estimation precision of the model, we expect studies that define membership functions and set up fuzzy rules organized with neural networks.
Features of geological lineaments generally play an important role at the data interpretation concerned geological processes, mineral exploration or natural hazard risk estimation. However, there are intrinsically discordances between lineaments-related features extracted from surficial geological syrvey and those from satellite imagery;nevertheless, any data set contained those information should not be considred as less meaningful within their own task. For the purpose of effective utilization task of extracted lineaments, the mathematical scheme, based on fuzzy set theory, for practical integration of various types of rasterized data sets is studied. As a real application, the geological map named Homyeong sheet(1:50,000) and the Landset TM imageries covering same area were used, and then lineaments-related data sets such as lineaments on the geological map, lineaments extracted from a false-color image composite satellite, and major drainage pattern were utilized. For data fusion process, fuzzy membership functions of pixel values in each data set were experimentally assigned by percentile, and then fuzzy algebraic sum operator was tested. As a result, integrated lineaments by this well-known operator are regarded as newly-generated reasonable ones. Conclusively, it was thought that the implementation within available GISs, or the stand-alone module for general applications of this simple scheme can be utilized as an effective scheme can be utilized as an effective scheme for further studies for spatial integration task for providing decision-supporting information, or as a kind of spatial reasoning scheme.
Kim, Chae-Ri;Kim, Ji-An;Kim, Yong-Min;Lee, Ye-Ji;Kong, Ki-Sok
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.21
no.5
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pp.53-60
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2021
The number of visually impaired and blind people is increasing, but braille translation textbooks for them are insufficient, which violates their rights to education despite their will. In order to guarantee their rights, this paper develops a learning system, HunMinJeomUm, that helps them access textbooks, documents, and photographs that are not available in braille, without the assistance of others. In our system, a smart phone app and web pages are designed to promote the accessibility of the blind, and a braille kit is produced using Arduino and braille modules. The system supports the following functions. First, users select documents or pictures that they want, and the system extracts the text using OCR. Second, the extracted text is converted into voice and braille. Third, a membership registration function is provided so that the user can view the extracted text. Experiments have confirmed that our system generates braille and audio outputs successfully, and provides high OCR recognition rates. The study has also found that even completely blind users can easily access the smart phone app.
The current study aims to identify the heterogeneous changes of functional disabilities in old age rather than to identify an average longitudinal pattern and to explore the effect of health status and social status as risk factors in functional disability trajectories. The sample consisted of a representative sample of community dwellers aged 65 and older from the Korean Longitudinal Study of Ageing (2006 - 2012) was the focus of the study. Latent Class Growth Analysis was used to identify the functional disability trajectory groups. Variables regarding health status and social status changes by class were identified using multinomial logistic regression. The results showed various change patterns in functional disability, which include independent (78%), stable high (4.4%), steeply increasing (7.1%), slightly increasing (5.5%), and moderate to low (4.7%). Aggravation in depressive symptoms and cognitive functions as well as decline in social participations and social engagements were significant predictors of membership in increasing group of functional disability. The findings provide important initial empirical information to target clinical practice and have implications in the importance of conducting research on groups with different characteristics.
The The government has recently announced its mid- to long-term plans for promoting art. With the advent of the 4th industrial revolution, contemporary art contents that are integrated with Intelligent Information Technologies such as Artificial Intelligence (AI), Virtual Reality (VR), and Big Data are being introduced, and social interest in humanities and creative convergence is rising. In addition, the industrialization of the art market is expanding amid the rising popularity of art among the general public and the growing interest of art as an investment replacement system, along with the strengthening of the creative personality education of our Education Ministry. Therefore, it is necessary to establish a strategy for transparency and revitalization of the art market by providing comprehensive information such as search functions, analysis data, and criticism by writer and price. This paper has established an information system plan for the establishment of an online supply system for art transaction information, providing auction transaction information for art market, providing report and news for art market, providing public relations platform, and providing art market analysis service and membership relationship management service. To this end, the future model was established through environmental analysis and focus analysis of the art market, and strategic tasks and implementation plans were established accordingly.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.29
no.5
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pp.462-469
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2023
In this study, we propose a method for evaluating the risk of collision between ships to support determination on the risk of collision in a situation in which ships encounter each other and to prevent collision accidents. Because several uncertainties are involved in the navigation of a ship, must be considered when evaluating the risk of collision. We apply the Dempster-Shafer theory to manage this uncertainty and evaluate the collision risk of each target vessel in real time. The distance at the closest point approach (DCPA), time to the closest point approach (TCPA), distance from another vessel, relative bearing, and velocity ratio are used as evaluation factors for ship collision risk. The basic probability assignments (BPAs) calculated by membership functions for each evaluation factor are fused through the combination rule of the Dempster-Shafer theory. As a result of the experiment using automatic identification system (AIS) data collected in situations where ships actually encounter each other, the suitability of evaluation was verified. By evaluating the risk of collision in real time in encounter situations between ships, collision accidents caused by human errora can be prevented. This is expected to be used for vessel traffic service systems and collision avoidance systems for autonomous ships.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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