The needs for drawing up of biotope map is rapidly spreaded over each local government recently in Korea, according as enhancing of interest about biotope, which is recognized to practical instrument for concretely being able to considering natural environment and ecosystem on all sorts of development plan. However, there are not yet the standard suggestion on biotope types and classification systems and biotope classification criteria. Therefore, each other methodologies are applied to each of local autonomies. First, under such critical mind the biotope types and classification systems were drafted by a review on biotope types, biotope classification systems, and biotope classification criteria of the preceded case studies until now at the inside and outside of the country. And then the purpose of this study is to derive biotope types and biotope classification systems applicable to the whole Korean region through continual feed back such as field surveys in selected representative areas and consultations. As a result of reviewing the case examples, first, the biotope classification systems were mixed two steps system with three steps system and those were composed mostly of the structure of two steps: large and small. Second, land-use, soil pavement ratio, green cover ratio, and vegetation usually were applied to the biotope classification criteria. This study suggests that the biotope classification system is consisted of four steps system: large(biotope class), medium(biotope group), small(biotope type) and detail(sub-biotope type), and the biotope types are classified into 13 types of large step, 45 types of medium step and 127 types of small step. However, this study suggests that the new biotope types on small step or detail step should be continually supplemented with the foundation of classification system proposed in this study because the biotope type classification should consider regional characteristics.
This is the study about the meteorological satellite cloud image classification by objective methods. For objective cloud classification, linear discriminant analysis was tried. In the linear discriminant analysis 27 cloud characteristic parameters were retrieved from GMS infrared image data. And, linear cloud classification model was developed from major parameters and cloud type coefficients. The model was applied to GMS IR image for weather forecasting operation and cloud image was classified into 5 types such as Sc, Cu, CiT, CiM and Cb. The classification results were reasonably compared with real image.
Purpose: The lateral orbital wall fractures have been previously classified by some authors. As there are some limitations in applying in their own classifications, we hope to present a refined classification system of the lateral orbital wall fracture and to identify the correlation between the specific type of the fracture and clinical diagnosis. Methods: The facial bone CT scans and medical records of 78 patients with the lateral orbital wall fractures were reviewed in a retrospective manner. The classification is based on the CT scan. In type I, the fracture and its segments are away from the lateral rectus muscle and in type II, they are next to or slightly pushing the muscle in axial CT scan. In type III, the fracture segments compress and displace the longitudinal axis of the muscle or the optic nerve in axial view of CT scan. Type IV fracture includes multiple fractures found around the orbital apex or optic canal in coronal view of CT scans of the type I and type II fractures. Results: The most common fracture pattern was type I(43.6%), followed by type IV(29.5%), type II(20.5%), and type III(6.4%). As diplopia and restriction of extraocular muscles were found in type I and II fractures, severe ophthalmic complications such as superior orbital fissure syndrome, orbital apex syndrome, and traumatic optic neuropathy were found in type III and IV fractures almost exclusively. Conclusion: We propose an easy classification system of the lateral orbital wall fracture which correlates closely with ophthalmic complications and may help to make further treatment plan. In Type III and IV fractures, severe ophthalmic complications may ensue in higher rates, so early diagnosis and treatment should be performed.
Disaster management system should be built for minimizing damage factor that affects to construction facility from natural disaster. It could be classified by three categories such as disaster prevention, damage survey and recovery phases. For an integrated disaster management system, a disaster information classification system(DICS) is necessary for the reasonable disaster information management. This study suggests an integrated DICS that includes disaster type classification, facility type classification and information type classification for disaster management service. The applicability of suggested DICS is verified by railway facility and the research result could be used as a basic information system for national disaster management system.
Jo, Nam-Hoon;Han, Ki-Won;Song, Sung-Jin;Lee, Hyang-Beom
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.56
no.7
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pp.1224-1230
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2007
In this paper, we study the classification of defects at steam generator tube in nuclear power plant using eddy current testing (ECT). We consider 4 defect patterns of SG tube: I-In type, I-Out type, V-In type, and V-Out type. Through numerical analysis program based on finite element modeling, 400 ECT signals are generated by varying width and depth of each defect type. In order to improve the classification performance, we propose new feature extraction technique. After extracting new features from the generated ECT signals, multi-layer perceptron is used to classify the defect patterns. Through the computer simulation study, it is shown that the proposed method achieves 100% classification success rate while the previous method yields 91% success rate.
Over the past few years, a considerable number of methods have been proposed and applied for the classification of photoplethysmography (PPG). Most of the previous studies, however, focused on the qualitative description of the pulse type according to specific disease and thus provided ambiguous criteria to interpreters. In order to screen out this problem, we present a quantitative method for the pulse type classification including the second derivative of photoplethysmography (SDPTG). In the PPG signal, we have classified the signal as 4 types using the position and the presence of the dicrotic wave. In addition, we have categorized the SDPTG signal as 7 types using the position and the presence of "c" and "d" wave and the sign of "c" wave. In order to check the efficacy of the proposed pulse type classification rule, we collected pulse signals from 155 subjects with different ages and sex. From the correlation analysis, Class 1(p<0.01) and Class 2(p<0.01) in the PPG signal are significantly correlated with ages. In a similar manner Class A(p<0.01), Class C(p<0.05), Class D(p<0.01), and Class F(p<0.01) in the SDPTG signal are considerably correlated with the ages. From these observations, and some earlier ones [4], [5], we can conclude that since the newly proposed method has objectivity and clarity in pulse type classification, this method can be used as an alternative of previous classification rules including similar age-related characteristics.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.22
no.4
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pp.253-265
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2016
We propose an obstacle classification method using multi-decision factors and decision sections based on Single 2D LiDAR. The existing obstacle classification method based on single 2D LiDAR has two specific advantages: accuracy and decreased calculation time. However, it was difficult to classify obstacle type, and therefore accurate path planning was not possible. To overcome this problem, a method of classifying obstacle type based on width data was proposed. However, width data was not sufficient to enable accurate obstacle classification. The proposed algorithm of this paper involves the comparison between decision factor and decision section to classify obstacle type. Decision factor and decision section was determined using width, standard deviation of distance, average normalized intensity, and standard deviation of normalized intensity data. Experiments using a real autonomous vehicle in a real environment showed that calculation time decreased in comparison with 2D LiDAR-based method, thus demonstrating the possibility of obstacle type classification using single 2D LiDAR.
International conference on construction engineering and project management
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2022.06a
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pp.230-237
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2022
It is difficult to predict industrial accidents in the construction industry because many accident factors, such as human-related factors and environment-related factors, affect the accidents. Many studies have analyzed the severity of injuries and types of accidents; however, there were few studies on the prediction of injured body parts. This study aims to develop a classification model to predict the part of the injured body based on accident-related factors. Construction accident cases from June 2018 to July 2021 provided by the Korea Construction Safety Management Integrated Information were collected through web crawling and then preprocessed. A naïve Bayes classifier, one of the supervised learning algorithms, was employed to construct a classification model of the injured body part, which has four categories: 1) torso, 2) upper extremity, 3) head, and 4) lower extremity. The predictor variables are accident type, type of work, facility type, injury source, and activity type. As a result, the average accuracy for each injured body part was 50.4%. The accuracy of the upper extremity and lower extremity was relatively higher than the cases of the torso and head. Unlike the other classifications, such as spam mail filtering, a naïve Bayes classifier does not provide a good classification performance in construction accidents. The reasons are discussed in the study. Based on the results of this study, more detailed guidelines for construction safety management can be provided, which help establish safety measures at the construction site.
Purpose: We have classified blepharoptosis into the categories including pseudoptosis in Koreans and compared with other previous studies. Methods: Total of 250 patients(398 eyes) who underwent surgery for blepharoptosis from 1987 to 2006 were studied. By classification of Beard, patients were categorized into congenital, acquired and pseudo blepharoptosis and later they were reclassified by their etiologies. Also addition of pseudoptosis to the classification of Frueh, blepharoptosis were categorized into neurogenic type, myogenic type, aponeurotic type, mechanical type and pseudoptosis. And we divided these cases by the degree of blepharoptosis, levator function and the operation methods. Results: Out of the 250 patients, 175 patients were congenital type, 49 were acquired type and 26 were pseudoptosis. According to the mechanistic classification, 177 myogenic type, 30 aponeurotic, 7 mechanic, 8 neurogenic and 28 pseudoptosis were categorized. Regarding severity of blepharoptosis, there were 29.2% of mild, 40% of moderate, and 30.8% of severe cases. Out of the 398 cases, in terms of the operation methods, there were 39 aponeurosis plication, 184 levator resection, 5 Muller tucking, 60 Orbicularis oculi muscle flap, 66 frontalis transfer, and 21 blepharoplasty. Conclusion: The cause and degree of ptosis, and levator function are very important when considering the amount of resected muscle. There were only a few studies about blepharoptosis classification including pseudoptosis category. Therefore, through this study, we can investigate the relationship between the pseudoptosis and the others. This study could be useful for the making future management plans of blepharoptosis in Korean patients.
Kim, Nam-Shin;Jung, Song-Hie;Lim, Chi-Hong;Choi, Chul-Hyun;Cha, Jin-Yeol
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.23
no.5
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pp.99-112
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2020
This study aims to propose biotope field datasheet and biotope type classification based on habitat-based by analyzing the German biotope system. The German system began in 1976 and has established a habitat-based national biotope classification system. On the other hand, Korea institutionalized in 2018 to build a classification system based on land use and land cover, which is a classification system that does not fully reflect ecosystem in Korea. Germany operates 44 biotope classification systems and 40 biotope field datasheet. Korea uses a single biotope field datasheet regardless of the biotope type. This classification system may not reflect the characteristics of Korea's biotope ecological habitat. The biotope classification system of Korea was proposed by dividing it into five categories: mountain ecology, freshwater ecology, land ecology, coastal ecology, and development area to reflect ecosystem habitat. The biotope type was designed as a system of large-classification-middle-small classification and subdivided into medium-classification and subdivided in each biotope system. The major classifications were classified into 44 categories according to the mountainous biotope(11), freshwater biotope(8), terrestrial biotope (12), coastal biotope(6), and development biotope(7). Unlike Germany, Korea's biotope field datasheet was proposed in five ways according to the classification of major ecosystem types. The results of this study are expected to contribute to the policy suggestion and the utilization of ecosystem conservation because the biotope classification system is classified to reflect the characteristics of ecosystem habitats.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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