객체기반 영상분류를 위한 영상분할에 있어서 중요한 요소로는 분할축척(Scale), 분광 정보(Color), 공간 정보(Shape) 등이 있으며 공간 정보에 해당하는 공간 변수는 평활도(Smoothness)와 조밀도(Compactness)가 있다. 이들 가중치의 선택이 최종적으로 객체기반 영상분류의 결과를 좌우하게 된다. 본 연구는 객체기반 영상분류의 준비 과정이라 할 수 있는 영상분할에 있어서 다양한 가중치를 적용을 통하여 영상을 분할하였다. 영상분할을 위해 적용한 가중치는 10, 20, 30의 분할축척(Scale)과 분광 정보(Color)와 공간 정보(Shape)간의 가중치 조합, 공간 변수인 평활도(Smoothness)와 조밀도(Compactness)간의 가중치 조합을 사용하였다. 각 가중치 조합을 통하여 분할된 영상의 분석은 Moran's I 와 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)을 이용하여 분석하였다. 각 객체간의 상관관계 분석을 위하여 Moran's I를 계산하였으며 분류된 지역의 동질성을 분석하기 위하여 객체 면적을 고려한 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)값을 계산하였다. Moran's I 가 낮은 값을 가질수록 객체 간의 공간상관관계가 낮아지므로 이웃 객체간의 이질성은 높아지며 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)이 낮은 값을 가질수록 지역간의 동질성은 높아지게 된다. Moran's I 와 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)의 조합을 통하여 객체기반 영상분류 시 가장 높은 분류 정확도가 예상되는 밴드별 영상분할 가중치를 얻을 수 있다.
Since the significance of the living room has been stressed as the space for family gathering, the weight of an ornamental console among the living room furniture is being increased. A console is an excellent small-sized furniture to highlight the spatial characteristics by being placed in front of the plane wall, which is left as an empty space or between doors. Therefore, this study aims to defined a console and to understand the issues raised on it by analyzing the domestic and international data that are addressed until today. Meanwhile, various consoles in the market today were analyzed through catalogues, data derived from internet, and literature sources on furniture to conduct the processes of idea sketch, rendering, design confirmation, design draft, and computer rendering (3D). As for the design concept of a console, modern design equipped with practicability and ornamental is adopted in the form of a combined console table and flower vase. In terms of economic feasibility and versatility, the design is developed to allow the console use by removing the glass pipe depending on needs and in case of using a flower vase, small flower can be decorated using a glass pipe for the ornamental effect.
In this study, we examined the new ensemble training approach to reduce the systematic error and improve prediction skill of wind by using the Short-range Ensemble prediction system (SENSE), which is the mesoscale multi-model ensemble prediction system. The SENSE has 16 ensemble members based on the MM5, WRF ARW, and WRF NMM. We evaluated the skill of surface wind prediction compared with AWS (Automatic Weather Station) observation during the summer season (June - August, 2006). At first stage, the correction of initial state for each member was performed with respect to the observed values, and the corrected members get the training stage to find out an adaptive weight function, which is formulated by Root Mean Square Vector Error (RMSVE). It was found that the optimal training period was 1-day through the experiments of sensitivity to the training interval. We obtained the weighted ensemble average which reveals smaller errors of the spatial and temporal pattern of wind speed than those of the simple ensemble average.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.8
no.4
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pp.275-280
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2015
In this paper, we studied for modified MUSIC algorithm of direction of arrival (DOA)estimation. Modified MUSIC algorithm search optimal covariance matrix using singular value decomposition and Bayes method, and desired signals are estimated by updating weight. In order to estimation of desired signals, we used sub spatial method of MUSIC algorithm. General MUSIC algorithm can estimate a desired signal in case of non-correlation signal. But, general MUSIC algorithm in case of correlation signal can not estimate a desired signals and resolution is decreased. Though simulation in case of correlation signal, we analyze to compare proposed MUSIC algorithm with general MUSIC algorithm.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.1
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pp.364-380
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2016
The most popular approach in object classification is based on the bag of visual-words model, which has several fundamental problems that restricting the performance of this method, such as low time efficiency, the synonym and polysemy of visual words, and the lack of spatial information between visual words. In view of this, an object classification based on weakly supervised E2LSH and saliency map weighting is proposed. Firstly, E2LSH (Exact Euclidean Locality Sensitive Hashing) is employed to generate a group of weakly randomized visual dictionary by clustering SIFT features of the training dataset, and the selecting process of hash functions is effectively supervised inspired by the random forest ideas to reduce the randomcity of E2LSH. Secondly, graph-based visual saliency (GBVS) algorithm is applied to detect the saliency map of different images and weight the visual words according to the saliency prior. Finally, saliency map weighted visual language model is carried out to accomplish object classification. Experimental results datasets of Pascal 2007 and Caltech-256 indicate that the distinguishability of objects is effectively improved and our method is superior to the state-of-the-art object classification methods.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.14
no.5
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pp.549-560
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1989
In this paper, the method of determining the initial weighting vlaues fuctioning as a filter under the Directional Constrained Minimization of Power(DCMP) algorithm is presented. By analyzing the sideband beamformer with the Finite Impulse Response (FIR) filter concepts, the constraints of any desired directions are obtained and the initial weighing values with fast adaptation time are formulated from those constraints. By applying this proposed initial weighting values to the DCMP and the spatial averaging processor, the interference of a desired direction and the coherent noises are eliminated at the same time. The improvement of this method compared with the existing algorithm is confirmed by computer simulation.
The reliability of using diagnostic binary ratios of particulate carcinogenic polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) as chemical tracers for source characterisation was assessed by collecting PM10 samples from various air quality observatory sites in Thailand. The major objectives of this research were to evaluate the effects of day and night on the alterations of six different PAH diagnostic binary ratios: An/(An + Phe), Fluo/(Fluo + Pyr), B[a]A/(B[a]A + Chry), B[a]P/(B[a]P + B[e]P), Ind/(Ind + B[g,h,i]P), and B[k]F/Ind, and to investigate the impacts of site-specific conditions on the alterations of PAH diagnostic binary ratios by applying the concept of the coefficient of divergence (COD). No significant differences between day and night were found for any of the diagnostic binary ratios of PAHs, which indicates that the photodecomposition process is of minor importance in terms of PAH reduction. Interestingly, comparatively high values of COD for An/(An + Phe) in PM10 collected from sites with heavy traffic and in residential zones underline the influence of heterogeneous reactions triggered by oxidising gaseous species from vehicular exhausts. Therefore, special attention must be paid when interpreting the data of these diagnostic binary ratios, particularly for cases of low-molecular-weight PAHs.
Kim, Choong-Seo;Yi, Seung-Youn;Lee, Yeon-Kyung;Hwang, Byung-Kook
The Plant Pathology Journal
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v.16
no.1
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pp.9-18
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2000
Using differential display techniques, a new acidic pathogenesis-related (PR) protein-1 cDNA (GMPRla) gene was isolated from a cDNA library of soybean (Glycinemax L.Merr, cultivar Jangyup) hypocotyls infected by Phytophthora sojae f. sp. glycines. The 741 bp of fulllength GMPRla clone contains an open reading frame of 525 nucleotides encoding 174 amino acid residues (pI 4.23) with a putative signal peptide of 27 amino acids in the N-terminus. Predicted molecular weight of the protein is 18,767 Da. The deduced amino acid sequence of GMPRla has a high level of identity with PR-1 proteins from Brassica napus, Nicotiana tabacum, and Sambucus nigra. The GMPRla mRNA was more strongly expressed in the incompatible than the compatible interaction. The transcript accumulation was induced in the soybbean hypocotyls by treatment with ethephon or DL-$\beta$-amino-n-butyric acid, but not by wounding. In situ hybridization data showed that GMPRIa mRNAs were usually localized in the vascular bundle of hypocotyl tissues, especially phloem tissue. Differences between compatible and incompatible interactions in the timing of GMPRla mRNA accumulation were remarkable, but the spatial distribution of GMPRla mRNA was similar in both interactions. However, more GMPRla mRNA was accumulated in soybean hypocotyls at 6 and 24 h after inoculation.
In the present work, high-speed video images of the ground take-off flight of a live butterfly were captured and their dynamic motions during the first full-stroke were analyzed. To capture the dynamic images of the take-off motion, the experimental setup consisted of a high-speed camera, a Xenon lamp as a light source and a transparent chamber of $15^W{\times}15^L{\times}17^H$$cm^3$ in physical size. The ambient temperature and supplementary lighting devices were precisely controlled. The weight and wing span of the butterfly tested in this study was 104 mg and 63.14 mm, respectively. The ground take-off images were captured with 4000 fps with a spatial resolution of (1024${\times}$512) pixels. The period of the first full-stroke was 80.5ms and the flapping speed of downstroke was 2 times faster than that of upstroke. As a result, butterflies used the fling and near-clap motion to generate lifting force and an interesting take-off behavior of early pronation and downstroke was observed.
Water quality modelling is an ideal tool of simulating physical, chemical and biological changes occurring in water systems. It has been utilized in a number of GIS-based water quality management and analysis applications. However, there is a need of a decision making process to translate the modelling result into an understandable form thereby implement the modelling results to the real world. This paper outlines a new water quality index called the QUAL2E's water quality index (QWQI) based on the water quality modelling using QUAL2E. The development mainly includes four steps: variable selection, sub-index development, weight assignment and sub-index aggregation. An experiment of applying the index and GIS to the Sapgyo River in Korea was implemented. Different from other water quality indices for general water uses, the index is specifically used for the simulated water quality indicators. The index can provide a simple and easy-to-understand decision support. Furthermore, interfacing with GIS, the decision analysis can be performed within a spatial environment. However, more study needs to be made in the future including the improvement of aggregation function.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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