• 대한교통학회지
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• 제27권6호
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• pp.79-88
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• 2009

본 연구는 차종분류기법을 개발하여, 가장 일반적인 교통정보 수집장치인 루프검지기에 피에조타입의 축검지센서를 추가 설치하여 2006년 하반기 국토해양부에서 제시하고 있는 "통합12종 교통량조사 차종분류가이드"에 따라 차종을 12종으로 자동분류하고, 분류시 오분류를 최소화하는 방안을 목적으로 한다. 차종의 세분류를 위해 차종분류인자를 차량의 길이, 축간거리, 축형식, 각 축별 윤거, 윤형식으로 두고, 각 분류인자의 판독을 위해 루프센서와 축검지센서를 조합한 차종분류시스템을 구성하였다. 본 차종분류시스템에서는 원더링 기법을 적용하였다. 원더링 기법은 차량의 좌우 각 차륜의 횡방향 주행 패턴을 분석하는 것으로서 주행차량의 윤거, 윤형식 등이 판독가능하다. 본 시스템을 이용하여 약 한달간 실증분석을 실시하였으며, 총 교통량 762,420대를 자동분류한 결과 12종 분류로 분류되지 못한 차량이 47대로 전체의 0.006%로 나타났으며, 이는 분류결과를 통계적으로 활용함에 있어서 무시할 수 있는 정도의 높은 수준의 분류율을 나타내는 것이다. 본 시스템을 이용하여 실제 공용도로에서 확보한 신뢰성 높은 차종분류 데이터는 도로의 계획 및 설계, 도로 운영 등에 폭넓게 이용할 수 있으며, 도로 교통계획과 관리계획 수립을 위한 기초적 정보를 제공할 수 있다. 또한 도로 및 교통분야의 다양한 연구에 활용할 수 있는 중요한 자료가 될 것이다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제13권1호
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• pp.67-72
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• 2013

Cloud detection and analysis from satellite images has been a topic of research in many atmospheric and environmental studies; however, it still is a challenging task for many reasons. In this paper, we propose a new method for cloud-type classification using fuzzy logic. Knowing that visible-light images of clouds contain thickness related information, while infrared images haves height-related information, we propose a two-layered fuzzy logic based on the input source to provide us with a relatively clear-cut threshold in classification. Traditional noise-removal methods that use reflection/release characteristics of infrared images often produce false positive cloud areas, such as fog thereby it negatively affecting the classification accuracy. In this study, we used the color information from source images to extract the region of interest while avoiding false positives. The structure of fuzzy inference was also changed, because we utilized three types of source images: visible-light, infrared, and near-infrared images. When a cloud appears in both the visible-light image and the infrared image, the fuzzy membership function has a different form. Therefore we designed two sets of fuzzy inference rules and related classification rules. In our experiment, the proposed method was verified to be efficient and more accurate than the previous fuzzy logic attempt that used infrared image features.

• 농촌계획
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• 제13권1호
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• pp.41-50
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• 2007

Recently, it is demanded to study about landscape. Landscape is an environment factor for improving life, a social resource for establishing image and identity of the area and also a tourist resource for earning profit. With this importance, landscape planning is being performed by local governments. However, classification for a rule about landscape planning is not prepared yet. For this purpose, classification of landscape is definitely required. Therefore, this article focuses on presenting method of classification Natural and Rural Landscape. We used Arcview 3.2 to draw watershed of the site, and calculated the percent of landform. We also took a picture which explain the landscape and made a survey of classifying the landscape. Due to this study, we were able to frame an algorithm of the landscape classification. This will contribute to classify the landscape type. This study needs more specific researches because it was supposed to target the entire Gyeonggi-Do however it only covered several regions. Through this results, it would be expected to develop the map of landscape character.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권9호
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• pp.403-413
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• 2022

Classification and analysis are improved factors for the realtime automation system. In the field of agriculture, the cultivation of different paddy crop depends on the atmosphere and the soil nature. We need to analyze the moisture level in the area to predict the type of paddy that can be cultivated. For this process, Ensemble Modulation Pattern system and Block Probability Neural Network based classification models are used to analyze the moisture and temperature of land area. The dataset consists of the collections of moisture and temperature at various data samples for a land. The Ensemble Modulation Pattern based feature analysis method, the extract of the moisture and temperature in various day patterns are analyzed and framed as the pattern for given dataset. Then from that, an improved neural network architecture based on the block probability analysis are used to classify the data pattern to predict the class of paddy crop according to the features of dataset. From that classification result, the measurement of data represents the type of paddy according to the weather condition and other features. This type of classification model assists where to plant the crop and also prevents the damage to crop due to the excess of water or excess of temperature. The result analysis presents the comparison result of proposed work with the other state-of-art methods of data classification.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2007년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.183-186
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• 2007

Hyperspectral remote sensing data contain plenty of information about objects, which makes object classification more precise. Over the past several years, different algorithms for the classification of hyperspectral remote sensing images have been developed. In this study, we proposed method based on absorption band extraction and Gravity type model to solve hyperspectral image classification problem. In contrast to conventional methods that are based on correlation techniques, this method is simple and more effective. The proposed approach was tested to evaluate its effectiveness. The evaluation was done by comparing the results of preexiting SFF(Spectral Feature Fitting) classification method. The evaluation results showed the proposed approach has a good potential in the classification of hyperspectral images.

• 대한인간공학회지
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• 제23권3호
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• pp.13-24
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• 2004

Anthropometric data is a fundamental resource in developing ergonomic products and workplaces. However, designers often experience difficulty in searching anthropometric data relevant to the design due to the technicality of anthropometric terminologies, ambiguity in the description of measurement method for some anthropometric variables, and inefficiency of existing search methods for anthropometric data. The present study suggests a method to develop a classification system of anthropometric variables for systematic, efficient search of anthropometric data. The proposed method first classifies anthropometric variables according to body segment and type of variable, and then arranges anthropometric variables of the same body segment and variable type by comparing the heights of their reference points. The proposed classification method was applied to establish a classification system of 66 anthropometric variables that were selected for an automotive interior design. Then the established anthropometric classification system was utilized to design a search interface of a web-based anthropometric data retrieval system.

• The Korean Journal of Pain
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• 제27권1호
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• pp.16-22
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• 2014

Psychosomatic disorders are defined as disorders characterized by physiological changes that originate partially from emotional factors. This article aims to discuss the psychosomatic disorders of the oral cavity with a revised working type classification. The author has added one more subset to the existing classification, i.e., disorders caused by altered perception of dentofacial form and function, which include body dysmorphic disorder. The author has also inserted delusional halitosis under the miscellaneous disorders classification of psychosomatic disorders and revised the already existing classification proposed for the psychosomatic disorders pertaining to dental practice. After the inclusion of the subset (disorders caused by altered perception of dentofacial form and function), the terminology "psychosomatic disorders of the oral cavity" is modified to "psychosomatic disorders pertaining to dental practice".

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.323-329
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• 2015

In this paper we applied pattern recognition approach to detect audio forgery. Classification of the microphone types and models can help determining the authenticity of the recordings. Canonical correlation analysis was applied to extract feature for microphone classification. We utilized the linear dependence between two near-silence regions. To utilize the advantage of multi-feature based canonical correlation analysis, we selected three commonly used features to capture the temporal and spectral characteristics. Using three different microphones, we tested the usefulness of multi-feature based characteristics of canonical correlation analysis and compared the results with single feature based method. The performance of classification rate was carried out using the backpropagation neural network. Experimental results show the promise of canonical correlation features for microphone classification.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제5권6호
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• pp.539-545
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• 2004

자연어 질의를 입력하고 문서로부터 질의에 대한 정답을 추출하여 제공하는 질의응답 시스템에서는 사용자의 질의 의도를 파악하여 질의 유형을 분류하는 과정이 매우 중요하다. 본 논문에서는 질의 유형을 분류하기 위해 복잡한 분류 규칙이나 대용량의 사전 정보를 이용하지 않고 질의의 의도를 나타내는 어휘들을 추출하고 인접 명사들의 의미 정보를 이용하여 질의 및 정답 유형을 결정할 수 있는 방법을 제안한다. 또 동의어 정보와 접미사 정보를 이용하고, 의문사가 생략된 경우 어휘 의미 정보를 이용하여 질의 유형 분류기의 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다.

• 한국조경학회지
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• 제37권2호
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• pp.78-89
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• 2009

본 연구의 목적은 도시경관계획의 효율적 실행수단 확보 차원에서 도시경관 유형화를 위한 기초자료를 구축하는데 있다. 이를 위해 국내 주요 학술지 논문과 경관계획 보고서 중 경관유형과 분류기준을 구체적으로 제시한 기존 연구를 분석하고, 이를 토대로 현행 도시계획의 근간이 되는 용도지역지구제에서 활용 가능한 도시경관 유형화 분류기준을 제시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 분석과 평가 관점의 경관유형화 방식은 생태학적 접근과 형식미학적 접근에 기반하여 경관요소들의 특성을 분석하며 이를 토대로 경관을 유형화하는 것이 큰 특징이라고 할 수 있다. 둘째, 우리나라 경관계획에서 보여지는 경관유형은 분석을 위한 경관유형과 계획을 위한 경관유형의 혼용에 의해 논리적인 경관유형 분류체계가 확립되지 않았으며, 이로 인해 경관관리대상에 대한 명확한 규정이 없다는 것이다. 이는 결국 경관관리를 위한 경관제어요소와 관리방안에 대한 구체적인 지침 부족으로 연결되고 있다. 본 연구에서는 경관계획 과정상의 효용성을 고려하여 활용 가능한 경관유형 분류기준을 크게 경관구성의 1차적 기준과 2차적 기준으로 제시하였다. 1차적 기준은 지형과 용도지역지구, 경관자원의 성격, 경관요소가 있고 2차적 기준은 경관계획 대상지 외부에서 경관을 구성하는 조망점, 조망점과 경관대상과의 거리, 도시공간의 형태적 특성 등으로 구분할 수 있다. 이를 이용한 도시경관 유형화는 도시 전반에 대한 경관관리가 가능하게 할 것이며, 향후 도시경관유형을 토대로 한 용도지역지구의 운용에 있어 기초자료로 활용될 수 있으리라 판단된다.