이 연구에서는 다중시기 SAR 영상으로부터 3D 웨이블렛 변환을 통해 추출된 특징 정보를 이용하여 토지피복 분류를 수행하였고 그 적용가능성을 평가하였다. 분류를 하기 전 단계로 3차원 웨이블렛 변환기반 특징을 추출하였고, 이후 토지 피복 분류에 사용하였다. 비교를 목적으로 특징추출 단계가 들어가지 않는 원본 영상과 주성분분석 기반 특징들의 분류를 함께 수행하였다. 성능 검증을 위해 당진에서 촬영된 다중시기 Radarsat-1호 영상을 사용하였고 토지피복은 논, 밭, 산림, 수계, 도심지가 포함된 5개의 클래스로 구분하였다. 토지피복 식별 능력 분석에 따르면 밭과 산림은 매우 유사한 특성을 보이기 때문에 두 클래스를 구분하는 것은 매우 어렵다. 3차원 웨이블렛 기반 특징을 사용하는 경우, 도심지를 제외하고 모든 클래스의 분류 정확도가 향상되었다. 특히 밭과 산림의 정확도가 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 향상은 다중시기자료를 시간과 공간적으로 동시에 분석하는 3차원 웨이블렛 변환 과정에 기인한 것으로 판단된다. 이 결과로부터 3차원 웨이블렛 변환이 영상으로부터 특징을 추출하는데 이용 가능하다는 것을 확인할 수 있었고, 추후에 다른 센서나 다른 연구지역으로 추가 실험을 수행할 예정이다.
There is a growing concern in the United Stares over the environmental and human health implications associated with heavy use of water, pesticides, and inorganic ferilizers in maintaining picture perfect golf courses. There is also a growing awareness that a beautiful course is not necessarily a healthy course. The following discussion reviews the interrelationship of turfgrass and the soil that supports it and provides basic information on currently available alternatives to turf management practices that feature intensive application of inorganic fertilizers. water and pesticides. Soil is a dynamic natural environment in which microorganisms play an important role. Soil contains a large mass of microorganisms which produce thousands of enzymes that can catalyze the transformation and degradation of many organic molecules. (In top soil under optimum conditions may contain 10 billion cells per gram of soil.). Turfgrass and the soil which supports it are interdependent. The natural organic cycle as applied to turf and soil begins with healthy vigorous grass plants storing up the sun's energy in green plant tissues as chemical energy. Animals obtain energy by eating plants and when plants and animals die, their wastes are returned to the soil and provide "food" for soil microorganisms. In the next step of the organic cycle soil microorganisms break down complex plant tissues into more basic forms and make the nutrients available to grass roots. Finally, growing plants extract the available nutrients from the soil. By free operation of this organic cycle, natural grasslands have some of the most fertile soils on earths.
This study examines how the interaction between soil and a wind turbine's supporting system affects the optimal design. The supporting system resting on an elastic soil foundation consists of a steel conical tower and a concrete circular raft foundation, and it is subjected to wind loads. The material cost of the supporting system is aimed to be minimized employing various metaheuristic optimization algorithms including teaching-learning based optimization (TLBO). To include the influence of the soil in the optimization process, modified Vlasov and Gazetas elastic soil models are integrated into the optimization algorithms using the application programing interface (API) feature of the structural analysis program providing two-way data flow. As far as the optimal designs are considered, the best minimum cost design is achieved for the TLBO algorithm, and the modified Vlasov model makes the design economical compared with the simple Gazetas and infinitely rigid soil models. Especially, the optimum design dimensions of the raft foundation extremely reduce when the Vlasov realistic soil reactions are included in the optimum analysis. Additionally, as the designated design wind speed is decreased, the beneficial impact of soil interaction on the optimum material cost diminishes.
The optimal designs of groundwater problems of contaminant containment and cleanup using linear programming and genetic algorithm are provided. In the containment problem, genetic algorithm shows the superior feature to linear programming. In cleanup problem, genetic algorithm makes reasonable optimal design. Un this study, it is demonstrated through numerical experiments that genetic algorithm can be applied to remedial designs of groundwater problems.
This article summarises the traditional method of soil-structure interaction based on the modulus of subgrade reaction and shows its weakness. In order to avoid these weakness, a new soil-structure interaction model is proposed. This model considers the soil as a set of connected springs which enables interaction between springs. Its use is as simple as the traditional model but allows to define the soil properties independently from the structural properties and the loading conditions. Thus, the definition of the modulus of subgrade reaction is unnecessary as each component is defined by its own modulii (Young's modulus and shear modulus). The non-linear soil behaviour for the shear stress versus distortion is also incorporated in the model. This feature allows to pinpoint the arching effect in the ground and shows how the stresses concentrate on stiff materials. Based on these principles, three dimensional program has been developed in order to solve the difficult problem of soil improvement by inclusions (stiff or soft). Also the possibility to take into account a flexible mat and/or a subgrade layer has been implemented. Equations used in the model are developed and a parametric study of the necessary data used in the program is presented. In particular, the Westergaard modulus notion and the arching effect are analysed.
Selection of the most informative molecular descriptors from the original data set is a key step for development of quantitative structure activity/property relationship models. Recently, mutual information (MI) has gained increasing attention in feature selection problems. This paper presents an effective mutual information-based feature selection approach, named mutual information maximization by replacing collinear variables (MIMRCV), for nonlinear quantitative structure-property relationship models. The proposed variable selection method was applied to three different QSPR datasets, soil degradation half-life of 47 organophosphorus pesticides, GC-MS retention times of 85 volatile organic compounds, and water-to-micellar cetyltrimethylammonium bromide partition coefficients of 62 organic compounds.The obtained results revealed that using MIMRCV as feature selection method improves the predictive quality of the developed models compared to conventional MI based variable selection algorithms.
유출계수(Runoff Curve Number, CN)란 강수량으로부터 대상유역의 유출량과 우수 잠재능(stormwater potential) 평가에 이용하는 수문학 변수로, 미국 자연자원 보존국(Natural Resources Conservation Service; NRCS)이 제안한 방법이다. 유출계수를 평가하기 위해서는 토지피복, 토양형, 토양 습윤 조건에 대한 정보를 조합하여 분석해야 한다. 본 연구의 목적은 미국 North Carolina의 Raleigh와 Cary시를 관통하는 Walnut Creek 유역 서부지역의 토지 피복도를 제작하여, 이 유역의 유출계수를 산정하는 것이다. 이를 위해서, 첫째 위의 불투수면 레이어와 정사항공사진을 기초자료로, ArcGIS와 Feature Analyst를 이용하여 서부 Walnut Creek 유역의 토지피복도를 제작하였다. 둘째, 제작된 토지 피복도와 본 유역의 수문학적 토양 분류체계도(Hydrologic Soil Group Map)를 중첩하여 이 유역의 유출계수도를 제작하였다.
작물 수확량 예측은 토양, 비, 기후, 대기 및 이들의 관계와 같은 다양한 측면으로 인해 다국적 식사와 강력한 수요에 필수적이며, 기후 변화는 농업 생산량에 영향을 미친다. 본 연구에서는 온도, 강수량, 습도 등의 데이터 세트를 운영한다. 현재 연구는 농부와 농업인을 지원하기 위해 다양한 분류기를 사용한 기능 선택에 중점을 두고 있다. 특징 선택 접근법을 활용한 작물 수확량 추정은 96% 정확도를 나타내었다. 특징 선택은 기계학습 모델의 성능에 영향을 미친다. 현재 그래프 분류기의 성능은 81.5%를 나타내며, 특징 선택이 없는 Random Forest 회귀 분석은 78%의 정확도를 나타냈다. 또한, 특징 선택이 없는 의사결정 트리 회귀 분석은 67%의 정확도를 유지하였다. 본 논문은 제시된 10가지 알고리즘을 대상으로 특징 선택 중요성에 대한 실험결과를 나타내었다. 이러한 결과는 작물 분류 연구에 적합한 모델을 선택하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.
일반적으로 도로의 하부인 노상층은 불포화토 상태로 존재하기 때문에 함수비의 변동을 예측하기 위해서는 불포화 함수특성곡선(soil-water characteristic curve)의 추정은 필수적이다. 따라서, 국내 대표적인 노상토인 다짐된 화강풍화계열 노상토를 대상으로 함수특성을 정량화하기 위하여 pressure plate 장치를 활용하여 건조 및 습윤 이력과정의 실험을 각각 수행한 후 이를 토대로 불포화토 함수특성에 대한 해석을 수행하였다. 실험결과, 화강 풍화 노상토의 함수비를 좌우하는 흡수력이 건조와 습윤 과정에 있어 서로 다른 수치를 나타내었고 흡수력에 따른 불포화 투수계수와 습윤용적 그리고 확산 등의 흐름특성을 통하여 이력(hysteresis)을 확인하였다. 이를 토대로 도로하부의 연중흡수력을 추정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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