• Journal of Information Processing Systems
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• 제7권4호
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• pp.717-732
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• 2011

Classification in biomedical applications is an important task that predicts or classifies an outcome based on a given set of input variables such as diagnostic tests or the symptoms of a patient. Traditionally the classification algorithms would have to digest a stationary set of historical data in order to train up a decision-tree model and the learned model could then be used for testing new samples. However, a new breed of classification called stream-based classification can handle continuous data streams, which are ever evolving, unbound, and unstructured, for instance--biosignal live feeds. These emerging algorithms can potentially be used for real-time classification over biosignal data streams like EEG and ECG, etc. This paper presents a pioneer effort that studies the feasibility of classification algorithms for analyzing biosignals in the forms of infinite data streams. First, a performance comparison is made between traditional and stream-based classification. The results show that accuracy declines intermittently for traditional classification due to the requirement of model re-learning as new data arrives. Second, we show by a simulation that biosignal data streams can be processed with a satisfactory level of performance in terms of accuracy, memory requirement, and speed, by using a collection of stream-mining algorithms called Optimized Very Fast Decision Trees. The algorithms can effectively serve as a corner-stone technology for real-time classification in future biomedical applications.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권2호
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• pp.163-174
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• 2006

분산 센서 네트워크에서 대용량 스트림 데이타를 제한된 네트워크, 전력, 프로세서를 이용하여 모든 센서 데이타를 전송하고 분석하는 것은 어렵고 바람직하지 않다. 그러므로 연속적으로 입력되는 데이타를 사전에 분류하여 특성에 따라 선택적으로 데이타를 처리하는 데이타 분류 기법이 요구된다. 이 논문에서는 다차원 센서에서 주기적으로 수집되는 스트림 데이타를 슬라이딩 윈도우 단위로 데이타를 분류하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 전처리 단계와 분류단계로 구성된다. 전처리 단계는 다변량 스트림 데이타를 포함한 각 슬라이딩 윈도우 입력에 대해 데이타의 변화 특성에 따라 문자 기호를 이용하여 다양한 이산적 문자열 데이타 집합으로 변환한다. 분류단계는 각 윈도우마다 생성된 이산적 문자열 데이타를 분류하기 위해 표준 문서 분류 알고리즘을 이용하였다. 실험을 위해 우리는 Supervised 학습(베이지안 분류기, SVM)과 Unsupervised 학습(Jaccard, TFIDF, Jaro, Jaro Winkler) 알고리즘을 비교하고 평가하였다. 실험결과 SVM과 TFIDF 기법이 우수한 결과를 보였으며, 특히 속성간의 상관 정도와 인접한 각 문자 기호를 연결한 n-gram방식을 함께 고려하였을 때 높은 정확도를 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권2호
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• pp.207-218
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• 2014

하천을 복원하거나 정비하는데 있어서 중요한 하천의 실태를 파악하는데, 하천 피복상태 정보는 매우 중요하다. 본 연구의 목적은 하천의 피복상태 정보를 효율적이고 경제적으로 획득하기 위해 고해상도 항공정사영상의 효과적인 분류를 위한 감독분류 방법을 시험하고 하천토지피복지도 작성을 위한 최적 분류 방법을 검증하였다. 항공 정사영상의 CIR 영상과 RGB 영상을 이용한 하천토지피복 분석과정은 하천토지피복분류 항목 선정, 감독분류, 정확도 평가 및 분류지도 작성의 순서로 수행하였다. 분류 항목은 수역, 도로, 건물, 초지, 산림, 나지, 밭의 7가지 항목을 선정하였다. 감독 분류 알고리즘으로는 최대우도분류, 최소거리분류, 평행육면체분류, 마하라노비스거리분류 기법을 적용하였다. 감독분류의 분류정확도를 개선하기 위해 필터링과 훈련지역의 왜도 검증을 수행한 결과 CIR 영상을 이용한 최대우도분류 기법이 가장 높은 정확도를 보였다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제15권5호
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• pp.103-114
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• 2012

The purpose of this research is classifying stream into different types depending on various factor from the perspective of stream corridor restoration and using it as basic data, which are used to consider efficient management and planning for the healthy stream according to the characteristic by types. In this study, 130 points of location of the Nakdong river basin which consist of various geographic factors have been chosen and hierarchical cluster analysis has been carried out in these points by using biological and physiochemical factors whose health can be considered to be predicted and evaluated. As a result of cluster analysis, there were three divided types. Type A whose biology and water quality are considered the best was the highest in forest area percentage so that it was classified into natural stream. Type B was classified into a rural region stream with a mixture of urban and agricultural region. Type C, with the most damaged water quality and biology health had the most urban region surface area and was named as urban region stream. Moreover, an overall restoration strategy according to characteristic by stream types was set. By the results of correlation analysis on factors, water quality showed a high correlation with biological properties and was affected by surrounding land usage. In evaluation of streams, it proves the need to consider not only other habitat's geographical and biological factors but also the water quality and land usage factors. There needs to be further research on stream ecosystem functionality factors and structural aspects by using a more objective and total evaluation result in selecting additional index and various other specific classification methods by stream types and its restoration strategies.

• 농촌계획
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• 제30권1호
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• pp.57-66
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• 2024

This study aimed to develop a precise vegetation cover classification model for small streams using the combination of drone remote sensing and support vector machine (SVM) techniques. The chosen study area was the Idong stream, nestled within Geosan-gun, Chunbuk, South Korea. The initial stage involved image acquisition through a fixed-wing drone named ebee. This drone carried two sensors: the S.O.D.A visible camera for capturing detailed visuals and the Sequoia+ multispectral sensor for gathering rich spectral data. The survey meticulously captured the stream's features on August 18, 2023. Leveraging the multispectral images, a range of vegetation indices were calculated. These included the widely used normalized difference vegetation index (NDVI), the soil-adjusted vegetation index (SAVI) that factors in soil background, and the normalized difference water index (NDWI) for identifying water bodies. The third stage saw the development of an SVM model based on the calculated vegetation indices. The RBF kernel was chosen as the SVM algorithm, and optimal values for the cost (C) and gamma hyperparameters were determined. The results are as follows: (a) High-Resolution Imaging: The drone-based image acquisition delivered results, providing high-resolution images (1 cm/pixel) of the Idong stream. These detailed visuals effectively captured the stream's morphology, including its width, variations in the streambed, and the intricate vegetation cover patterns adorning the stream banks and bed. (b) Vegetation Insights through Indices: The calculated vegetation indices revealed distinct spatial patterns in vegetation cover and moisture content. NDVI emerged as the strongest indicator of vegetation cover, while SAVI and NDWI provided insights into moisture variations. (c) Accurate Classification with SVM: The SVM model, fueled by the combination of NDVI, SAVI, and NDWI, achieved an outstanding accuracy of 0.903, which was calculated based on the confusion matrix. This performance translated to precise classification of vegetation, soil, and water within the stream area. The study's findings demonstrate the effectiveness of drone remote sensing and SVM techniques in developing accurate vegetation cover classification models for small streams. These models hold immense potential for various applications, including stream monitoring, informed management practices, and effective stream restoration efforts. By incorporating images and additional details about the specific drone and sensors technology, we can gain a deeper understanding of small streams and develop effective strategies for stream protection and management.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권6B호
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• pp.615-625
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• 2008

본 연구에서는 금강유역의 제1지류인 지천과 섬진강유역의 제1지류인 요천에 대해서 하천분류를 실시하고 하도진화모형의 적용성을 검토하였다. Rosgen과 한국건설기술연구원에서 제안된 하천분류방법을 적용하여 하천분류를 수행하였고, Schumm 등 (1984)에 의해서 연구 제안된 하도진화모형 결과를 바탕으로 지천과 요천 연구구간의 하도진화단계를 비교 검토하였다. Rosgen 하천분류 적용결과에 따르면 지천과 요천의 경우, 전체적으로 자갈이 혼재하는 산지하천의 특성을 보이고 있다. 하도진화모형 적용결과 지천 및 요천의 현재 하천상태는 Schumm 등 (1984)에 의해서 제시된 하도진화과정에 따르면 유사공급과 유사이송능력 사이에 평형이 발생하여 동적 평형상태가 이루어지고 있다. 본 연구의 결과는 치수사업의 계획, 하천복원 사업, 바람직한 하도계획 등에 필요한 기초자료를 제공할 것으로 생각된다.

• 산업공학
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• 제22권2호
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• pp.126-134
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• 2009

As product quality and yield are essential factors in semiconductor manufacturing, monitoring the main manufacturing steps is a critical task. For the purpose, FDC(Fault detection and classification) is used for diagnosing fault states in the processes by monitoring data stream collected by equipment sensors. This paper proposes an FDC model based on decision tree which provides if-then classification rules for causal analysis of the processing results. Unlike previous decision tree approaches, we reflect the structural aspect of the data stream to FDC. For this, we segment the data stream into multiple subregions, define structural features for each subregion, and select the features which have high relevance to results of the process and low redundancy to other features. As the result, we can construct simple, but highly accurate FDC model. Experiments using the data stream collected from etching process show that the proposed method is able to classify normal/abnormal states with high accuracy.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권8호
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• pp.713-727
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• 2018

본 연구는 국내 하천의 고유성을 반영할 수 있는 물리적 환경평가 체계를 개발하는 것이다. 하천유형 분류, 평가구간 선정, 평가 항목 및 지표에 대하여 종합적으로 요약하였다. 하천의 물리적 구조는 하천 유수력에 의한 반응의 결과이므로 하도경사, 하상재료의 입경 및 하도지형의 특성에 따라 하천을 3가지 유형으로 분류하였다. 평가구간은 각 하천 유형의 대표적인 특징인 step 또는 여울출현 간격, 사행도에 따라 저수로 폭의 10배와 25배 기준으로 선정하였다. 평가지표는 하도 안정성, 흐름 상태, 횡단면 형상, 하안 안정성, 하도개수 및 하천횡단구조물과 같은 공통지표와 유효 서식지, 하상 매몰도, 흐름의 다양성 및 step과 여울 출현빈도와 같은 하천 유형별 특성지표로 구성되어 있다. 적용성 검토를 위하여 개발된 평가체계를 9개의 하천에 적용하고 그 결과를 제시하였다.

• 한국물환경학회지
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• 제30권3호
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• pp.319-328
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• 2014

Dorang - the Korean term for headwater streams - occupy a large portion of the total stream length in a basin, and contribute significantly towards the quantitative and qualitative characteristics, and the ecosystem, of the main river. The Ministry of Environment of South Korea has supported the investigation of the status of Dorang in the nation's four major basins, since 2007. Without a widely accepted academic or legal definition of Dorang, however, there are limits to understand the distribution of Dorang at the national scale and to systematically compile a Dorang database. This paper, through a review of the stream classification system and Korean legal system delineating streams, defines Dorang as 1st and 2nd order streams according to the Strahler ordering method, in a 1:25,000 geographical scale. Analysis of the Geum River basin, with this definition, reveals that the total length of Dorang is 20,622.4 km (73.6% of total stream length), and the number of Dorang catchments is 23,639 (71.3% of the basin area). Further analysis of the geomorphological characteristics of Dorang catchments shows that the average total stream length is 1.1 km, average catchment length is 1.2 km, average drainage area is $0.4km^2$, and average drainage density is 3.08/km.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제8권4호
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• pp.179-193
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• 2021

본 연구에서는 하천환경 평가체계에서 가장 우선적으로 이루어지는 하천 유형화 및 세구간 설정 작업을 위해 위성영상의 활용방안을 검토하였다. 국내 하천 환경 평가체계의 경우 하천 유형화 결과에 따라 저수로 폭의 10배 또는 20배를 기준으로 평가 세구간을 설정하기를 제안한다. 연구수행을 위해 청미천 본류를 대상으로 하천 관련 기본자료들을 이용하여 하천 유형화 작업을 수행하였으며, 이후 위성영상에 최적분류법을 적용하여 토지피복분류를 수행하였다. 위성영상의 경우 10 m 해상도의 개방형 자료인 Sentiel-2를 이용하였으며, 다양한 유량 조건을 고려하기위해 총 4개의 위성영상자료를 이용하였다: 2018년 2월 2일 (일유량 = 2.39 m³/s), 5월 23일 (일유량 = 15.51 m³/s), 6월 2일 (일유량 = 3.88 m³/s), 7월 7일 (일유량 = 33.61 m³/s). 토지피복분류 결과로부터 저수로 폭을 획득하였으며, 결과를 통해 하천환경평가를 위한 세구간을 설정하였다. 세구간 설정 결과는 하천 환경 물리적 지표 중 소의 다양성, 사행도, 하천횡단 형상, 하천횡단구조물에 대한 평가를 통해 검토되었다. 본 연구를 통해 하천환경 평가시스템을 위한 세구간 설정에 위성영상을 활용하는 경우 유량 조건에 대한 충분한 고려가 필요할 것으로 판단된다.