• 제목/요약/키워드: Temporal accuracy

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식생 모니터링을 위한 다중 위성영상의 시공간 융합 모델 비교 (Comparison of Spatio-temporal Fusion Models of Multiple Satellite Images for Vegetation Monitoring)

  • 김예슬;박노욱
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제35권6_3호
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    • pp.1209-1219
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    • 2019
  • 지속적인 식생 모니터링을 위해서는 다중 위성자료의 시간 및 공간해상도의 상호 보완적 특성을 융합한 높은 시공간해상도에서의 식생지수 생성이 필요하다. 이 연구에서는 식생 모니터링에서 다중 위성자료의 시공간 융합 모델에 따른 시계열 변화 정보의 예측 정확도를 정성적, 정량적으로 분석하였다. 융합 모델로는 식생 모니터링 연구에 많이 적용되었던 Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model(STARFM)과 Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model(ESTARFM)을 비교하였다. 예측 정확도의 정량적 평가를 위해 시간해상도가 높은 MODIS 자료를 이용해 모의자료를 생성하고, 이를 입력자료로 사용하였다. 실험 결과, ESTARFM에서 시계열 변화 정보에 대한 예측 정확성이 STARFM보다 높은 것으로 나타났다. 그러나 예측시기와 다중 위성자료의 동시 획득시기의 차이가 커질수록 STARFM과 ESTARFM 모두 예측 정확성이 저하되었다. 이러한 결과는 예측 정확성을 향상시키기 위해서는 예측시기와 가까운 시기의 다중 위성자료를 이용해야 함을 의미한다. 광학영상의 제한적 이용을 고려한다면, 식생 모니터링을 위해 이 연구의 제안점을 반영한 개선된 시공간 융합 모델 개발이 필요하다.

Human Motion Recognition Based on Spatio-temporal Convolutional Neural Network

  • Hu, Zeyuan;Park, Sange-yun;Lee, Eung-Joo
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제23권8호
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    • pp.977-985
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    • 2020
  • Aiming at the problem of complex feature extraction and low accuracy in human action recognition, this paper proposed a network structure combining batch normalization algorithm with GoogLeNet network model. Applying Batch Normalization idea in the field of image classification to action recognition field, it improved the algorithm by normalizing the network input training sample by mini-batch. For convolutional network, RGB image was the spatial input, and stacked optical flows was the temporal input. Then, it fused the spatio-temporal networks to get the final action recognition result. It trained and evaluated the architecture on the standard video actions benchmarks of UCF101 and HMDB51, which achieved the accuracy of 93.42% and 67.82%. The results show that the improved convolutional neural network has a significant improvement in improving the recognition rate and has obvious advantages in action recognition.

공간 및 시간준위 보간 특성곡선법의 비교연구 (A Comparative Study on Spatial and Temporal Line Interpolation of Characteristic Method)

  • 백중철;배덕효
    • 물과 미래
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    • 제29권1호
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    • pp.203-212
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    • 1996
  • 특성곡선이 통과하는 인접 시간준위에서의 3개 격자점을 이용한 시간준위 Lagrange 보간기법을 개발하여, 기존의 시간준위 보간기법인 Reachback 기법과 두가지 공간 보간기법, 즉 Upwind 기법과 3개의 공간 격자점을 이용한 공간 2차 보간기법과 함께 두가지 형태의 오염원 이송문제에 각각 적용 하므로써 공간 및 시간준위 보간기법에 의한 수치해의 정확도를 비교, 분석하였다. 본 연구결과에 의하면 동일한 차수의 보간기법을 비교할 경우, 공간보간 기법보다 시간 보간기법을 이용하면 수치분산 또는 수치진동이 적은 보다 정확한 수치해를 구할 수 있는 것으로 나타났다. 한편, 본 연구에서 제시한 기법은 기존 시간준위 보간기법에 의한 해의 장점을 포함하면서 정확도를 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다.

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공간 및 시간 정확도 향상을 위한 최적의 삽간영역 구성에 관한 연구 (A Study of Optimal Mesh Interface Region Generation to Improve Spatial and Temporal Accuracy)

  • 조금원
    • 한국전산유체공학회지
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    • 제8권3호
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    • pp.41-49
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    • 2003
  • The spatial accuracy becomes first-order when second-order conservation schemes including the non-conservative interpolation in general Chimera method are used. To ensure the solution accuracy, the discontinuities must be located away from the overlapped regions, and the length of overlapped region also must be proportional to the grid spacing. In this paper, a proposed method, cut-paste algorithm, is used to satisfy above constraints. The cut-paste algorithm can generate the optimal mesh inteface region automatically, To validate the spatial and temporal accuracy due to the non-conservative interpolation, inviscid and viscous problems are tested.

고해상도 다중시기 위성영상을 이용한 밭작물 분류: 마늘/양파 재배지 사례연구 (Field Crop Classification Using Multi-Temporal High-Resolution Satellite Imagery: A Case Study on Garlic/Onion Field)

  • 유희영;이경도;나상일;박찬원;박노욱
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제33권5_2호
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    • pp.621-630
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    • 2017
  • 이 논문에서는 고해상도 다중시기 위성영상을 이용한 밭작물 재배지 분류 가능성을 확인하기 위해 마늘과 양파 주산지를 대상으로 분류를 수행하였다. 마늘과 양파의 생육주기에 맞춰 영상을 수집하고 단일시기와 다양한 다중시기 자료의 조합으로 분류를 시도하였다. 단일시기 자료의 경우 파종이 모두 끝난 시기인 12월과 작물이 활발히 자라기 시작하는 3월 영상을 이용하였을 때 높은 분류 정확도를 보였다. 한편, 단일시기 자료 보다는 다중시기 자료를 이용하였을 때 더 높은 분류 정확도를 보였는데 자료의 수가 많은 것이 무조건 높은 분류 정확도를 반영하지는 않았다. 오히려 파종 시기 또는 파종 직후의 영상은 분류 정확도를 떨어뜨리는 역할을 하였고 마늘과 양파의 성장기인 3, 4, 5월 영상을 동시에 이용하여 분류하였을 때 가장 높은 분류 정확도를 얻었다. 따라서, 다중시기 위성영상을 이용하여 마늘과 양파를 분류하기 위해서는 작물 주요 성장기의 영상 확보가 매우 중요하다는 것을 확인할 수 있었다.

다중 시기 SAR 자료를 이용한 토지 피복 구분을 위한 특징 추출과 융합 (Feature Extraction and Fusion for land-Cover Discrimination with Multi-Temporal SAR Data)

  • 박노욱;이훈열;지광훈
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제21권2호
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    • pp.145-162
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    • 2005
  • SAR 자료의 분류에서 토지 피복 구분 분류 정확도의 향상을 위해 이 논문은 다중 시기 SAR 자료를 이용한 분류에서의 특징 추출과 정보 융합 방법론을 제시하였다. 다중 시기 SAR 센서의 산란 특성을 고려하여 평균 후방 산란계수, 시간적 변이도와 긴밀도를 특징으로서 추출하였다. 이렇게 추출된 특징의 효율적인 응합을 위해 Dempster-Shafer theory of evidence(D-S 이론)와 퍼지 논리를 적용하였다. 특히 D-S 이론의 적용시 특징 기반 mass function 할당을 제안하였고, 퍼지 논리의 적용시 다양한 퍼지 결합 연산자의 결과를 비교하였다. 다중 시기 Radarsat-1 자료에의 적용 결과, 추출된 특징들은 서로 상호 보완적인 정보를 제공할 수 있으며 수계, 논과 도심지를 효율적으로 구분할 수 있었다. 그러나 산림과 밭은 구분이 애매한 경우가 나타났다. 정보 융합 방법론 측면에서, D-S 이론과 퍼지 Max와 Algebraic Sum 연산자를 제외한 다른 퍼지 연산자는 서로 유사한 분류 정확도를 나타내었다.

Spatiotemporal Location Fingerprint Generation Using Extended Signal Propagation Model

  • Kim, Hee-Sung;Li, Binghao;Choi, Wan-Sik;Sung, Sang-Kyung;Lee, Hyung-Keun
    • Journal of Electrical Engineering and Technology
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    • 제7권5호
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    • pp.789-796
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    • 2012
  • Fingerprinting is a widely used positioning technology for received signal strength (RSS) based wireless local area network (WLAN) positioning system. Though spatial RSS variation is the key factor of the positioning technology, temporal RSS variation needs to be considered for more accuracy. To deal with the spatial and temporal RSS characteristics within a unified framework, this paper proposes an extended signal propagation mode (ESPM) and a fingerprint generation method. The proposed spatiotemporal fingerprint generation method consists of two algorithms running in parallel; Kalman filtering at several measurement-sampling locations and Kriging to generate location fingerprints at dense reference locations. The two different algorithms are connected by the extended signal propagation model which describes the spatial and temporal measurement characteristics in one frame. An experiment demonstrates that the proposed method provides an improved positioning accuracy.

시공간 슬라이딩윈도우기법을 이용한 데이터스트림의 인과관계 결합질의처리방법 (Causality join query processing for data stream by spatio-temporal sliding window)

  • 권오제;이기준
    • Spatial Information Research
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    • 제16권2호
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    • pp.219-236
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    • 2008
  • 센서로부터 획득되는 데이터 스트림은 스트림 데이터 간의 인과관계와 같은 다양한 유용한 정보를 포함한다. 센서 스트림에 대한 인과관계 조인질의는 스트림으로부터 인과관계의 (원인, 결과) 쌍을 찾아내는 것이다. 하지만 센서로부터 DSMS로 데이터가 전송될 때 발생하는 지연과 제한된 윈도우 크기로 인해 일부의 인과관계 결과 쌍이 손실될 수 있다. 본 논문에서는 먼저 데이터 스트림에서 인과관계 조인질의를 처리할 때 고려해야할 시간적, 공간적 그리고 시공간적 관점에 대해 관찰하고 이러한 관찰들을 고려한 다양한 슬라이딩 윈도우 처리 방법들을 제안한다. 제안된 방법들의 성능은 다양한 실험들을 통해 평가되어지는데 실험 결과들은 본 논문에서 제안된 방법들이 기존의 FIFO 방법에 비해 인과관계 질의 처리 결과가 더 정확함을 보여준다.

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심음 기반의 심장질환 분류를 위한 새로운 시간영역 특징 (New Temporal Features for Cardiac Disorder Classification by Heart Sound)

  • 곽철;권오욱
    • 한국음향학회지
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    • 제29권2호
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    • pp.133-140
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    • 2010
  • 연속 심음신호로부터 추출한 새로운 시간영역에서의 특징들을 추가하여 심장질환 분류의 성능을 개선한다. 기존에 사용되고 있는 켑스트럼 영역 특징인 멜주파수 켑스트럼 계수 (MFCC)에 심음 포락선, 심잡음 확률벡터, 심잡음 진폭값 변동으로 구성된 새로운 3종류의 시간영역 특징을 추가한다. 심장 질환 분류 및 검출 실험에서, 시간영역 특징의 분류 정확도에 대한 기여도를 평가하고 순차적 특징선택 방식을 이용하여 시간영역 특징을 선택한다. 선택된 특징들은 다층 퍼셉트론(MLP), support rector machine (SVM), extreme learning machine (ELM)와 같은 신경회로망 패턴 분류기에 대하여 의미있고 일관되게 분류 정확도를 개선함을 보여준다.

중첩격자계에서 교차영역 구성에 따른 시간/공간 정확도에 관한 연구 (Study of Spatial and Temporal Accuracy Estimation Related with Mesh Interafce Region on Overlapped Grids)

  • 조금원;권장혁;이승수
    • 한국전산유체공학회:학술대회논문집
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    • 한국전산유체공학회 1999년도 추계 학술대회논문집
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    • pp.95-107
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    • 1999
  • The spatial error due to the non-conservative interpolation become first-order when second-order conservative schemes are used, discontinuities are located away from the overlapped regions, and if the length of the overlapped region is not proportional to the grid spacing. Therefore, the solution accuracy is ensured if two domains overlap each other with a fixed grid point and the interpolation is occurred in smooth flow regions. To validate the spatial and temporal accuracy due to the non-conservative interpolation, inviscid and viscous problems are tested.

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