This paper proposes a new algorithm for cloudy area detection using K-Means and GHA (Generalized Hebbian Algorithm). K-Means is one of simple classification algorithm, and GHA is unsupervised neural network for data compression and pattern classification. Proposed algorithm is based on block based image processing that size is l6$\times$l6. Experimental results shows good performance of cloudy area detection except blur cloudy areas.
An unsupervised region based image segmentation algorithm implemented with a pyramid structure has been developed. Rather than depending on thraditional local splitting and merging of regions with a similarity test of region statistics, the algorithm identifies the homogenous and boundary regions at each level of pyramid, then the global parameters of esch class are estimated and updated with values of the homogenous regions represented at the level of the pyramid using the mixture distribution estimation. The image is then classified through the pyramid structure. Classification results obtained for both simulated and SPOT imagery are presented.
This study utilized a spatial region growing segmentation and a classification using fuzzy membership vectors to detect the changes in the images observed at different dates. Consider two co-registered images of the same scene, and one image is supposed to have the class map of the scene at the observation time. The method performs the unsupervised segmentation and the fuzzy classification for the other image, and then detects the changes in the scene by examining the changes in the fuzzy membership vectors of the segmented regions in the classification procedure. The algorithm was evaluated with simulated images and then applied to a real scene of the Korean Peninsula using the KOMPSAT-l EOC images. In the expertments, the proposed method showed a great performance for detecting changes in land-cover.
Multi-temporal approaches using sequential data acquired over multiple years are essential for satisfactory discrimination between many land-cover classes whose signatures exhibit seasonal trends. At any particular time, the response of several classes may be indistinguishable. A harmonic model that can represent seasonal variability is characterized by four components: mean level, frequency, phase and amplitude. The trigonometric components of the harmonic function inherently contain temporal information about changes in land-cover characteristics. Using the estimates which are obtained from sequential images through spectral analysis, seasonal periodicity can be incorporates into multi-temporal classification. The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) was computed for one week composites of the Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) imagery over the Korean peninsula for 1996 ~ 2000 using a dynamic technique. Land-cover types were then classified both with the estimated harmonic components using an unsupervised classification approach based on a hierarchical clustering algorithm. The results of the classification using the harmonic components show that the new approach is potentially very effective for identifying land-cover types by the analysis of its multi-temporal behavior.
Jung, Se Hoon;Kim, Jong Chan;Kim, Cheeyong;You, Kang Soo;Sim, Chun Bo
Journal of Korea Multimedia Society
/
v.21
no.7
/
pp.779-786
/
2018
In this paper, we are applied a nerve network to allow for the reflection of data learning methods in their overall forms by using cluster data rather than data learning by the stages and then selected a nerve network model and analyzed its variables through learning by the cluster. The CkLR algorithm was proposed to analyze the reaction variables of clustering outcomes through an approach to the initialization of K-means clustering and build a model to assess the prediction rate of clustering and the accuracy rate of prediction in case of new data inputs. The performance evaluation results show that the accuracy rate of test data by the class was over 92%, which was the mean accuracy rate of the entire test data, thus confirming the advantages of a specialized structure found in the proposed learning nerve network by the class.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
/
v.28B
no.11
/
pp.852-858
/
1991
An adaptive hierarchical classifier(AHCL) for Korean character recognition using a neural net is designed. This classifier has two neural nets: USACL (Unsupervised Adaptive Classifier) and SACL (Supervised Adaptive Classifier). USACL has the input layer and the output layer. The input layer and the output layer are fully connected. The nodes in the output layer are generated by the unsupervised and nearest neighbor learning rule during learning. SACL has the input layer, the hidden layer and the output layer. The input layer and the hidden layer arefully connected, and the hidden layer and the output layer are partially connected. The nodes in the SACL are generated by the supervised and nearest neighbor learning rule during learning. USACL has pre-attentive effect, which perform partial search instead of full search during SACL classification to enhance processing speed. The input of USACL and SACL is a directional edge feature with a directional receptive field. In order to test the performance of the AHCL, various multi-font printed Hangul characters are used in learning and testing, and its processing its speed and and classification rate are compared with the conventional LVQ(Learning Vector Quantizer) which has the nearest neighbor learning rule.
This study attempted classification through deep learning-based image training for land cover classification in river spaces which is one of the important data for efficient river management. For this purpose, land cover classification analysis with the RGB image of the target section based on the category classification index of major land cover map was conducted by using the learning outcomes from the result of labeling. In addition, land cover classification of the river spaces was performed by unsupervised and supervised classification from Sentinel-2 satellite images provided in an open format, and this was compared with the results of deep learning-based image classification. As a result of the analysis, it showed more accurate prediction results compared to unsupervised classification results, and it presented significantly improved classification results in the case of high-resolution images. The result of this study showed the possibility of classifying water areas and wetlands in the river spaces, and if additional research is performed in the future, the deep learning based image train method for the land cover classification could be used for river management.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
/
v.41
no.2
/
pp.65-76
/
2004
Today, most documents are electronically produced and their paleography is digitalized by imaging, resulting in a tremendous number of electronic documents in the shape of images. Therefore, to process these document images, many methods of document structure analysis and recognition have already been proposed, including font classification. Accordingly, the current paper proposes a font classification method for document images that uses non-negative matrix factorization (NMF), which is able to learn part-based representations of objects. In the proposed method, spatially total features of font images are automatically extracted using NMF, then the appropriateness of the features specifying each font is investigated. The proposed method is expected to improve the performance of optical character recognition (OCR), document indexing, and retrieval systems, when such systems adopt a font classifier as a preprocessor.
Lee, Sang Hee;Park, Jae Hyeon;Lee, Joon Woo;Kim, Je Su
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
/
v.4
no.2
/
pp.36-44
/
2001
The main purpose of this study was to classify forest vegetation effectively using Landsat Thematic Mapper data(June, 1994) in mountainous region. The research area was the Mt. Wolak Experimental Forest of Chungbuk National University, near Chungju and Jecheon city, Chungcheongbuk-do. To classify forest vegetation effectively, Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) was used to reduce topographic effects. This NDVI was modified and transformed to the value of 0 to 255, and then the modified values were combined with other Landsat Thematic Mapper bands. To classify forest and land cover types, unsupervised classification method was used. The results of this study are summarized as follows. 1. Combinations of band "3, 5, NDVI" in Landsat Thematic Mapper data showed a good separation with high accuracy. The expected classification accuracy was 95.1% in Landsat Thematic Mapper data. 2. The Land Cover types were classified into six groups : coniferous forest, deciduous forest, mixed forest, paddy and grass, non-forest, and other undetectable areas. As these classified results were compared with the reconnaissance survey and aerial black and white infrared photographs, the overall classification accuracy was 76.5% in Landsat Thematic Mapper data. 3. The portion of non-forest in Mt. Wolak area was 1.9%. The percentages of coniferous, deciduous and mixed forests were 30.9%, 35.7% and 26.4%, respectively. 4. As these classified results were compared with other reference data, the percentages of coniferous, deciduous and mixed forests increased, but the portion of non-forest was exceedingly diminished. These differences are thought to be from the different research method and the different season of received Landsat Thematic Mapper data.
Through the ISODATA method of unsupervised classification, the micro-landform of Julpo-Bay tidal flat was classified into mudflat, mixedflat, and sandflat using Landsat TM image. Each showed an apparent differences in its topographical characteristics and grain size composition. Mudflat occupied innermost part of the tidal flat, sandflat located closest to the entrance of the bay and mixed flat in the center is. For example, mudlflats are formed with flat faces and tidal channel. Topographically, mudflat consist of tidal channels and flat intermediate surface. Its average relief of them is about 2 meter. Meanwhile, sandflat comprised very flat landform with well-developed ripple marks of less than 10cm average relief. And Mixed flat stood in between. In addition, Out of 7 bands of Landsat TM images, band 5 and 7 provided the highest power level for discrimination between micro-landforms of the tidal flat. Band 4 showed a clear boundary between the land and tidal flat, and band 3 did its share by showing well a boundary between the sea surface and the tidal flat.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.