• 대한원격탐사학회지
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• 제38권4호
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• pp.375-386
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• 2022

The city of Khartoum, the capital of Sudan, was heavily damaged by the flood of the Nile in 2020. Classification using satellite images can define the damaged area and help emergency response. As Synthetic Aperture Radar (SAR) uses microwave that can penetrate cloud, it is suitable to use in the flood study. In this study, Random Forest classifier, one of the supervised classification algorithms, was applied to the flood event in Khartoum with various sizes of the training dataset and number of images using Sentinel-1 SAR. To create a training dataset, we used unsupervised classification and visual inspection. Firstly, Random Forest was performed by reducing the size of each class of the training dataset, but no notable difference was found. Next, we performed Random Forest with various number of images. Accuracy became better as the number of images in creased, but converged to a maximum value when the dataset covers the duration from flood to the completion of drainage.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 2008년도 춘계 학술발표회 초청강연 및 논문집
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• pp.1466-1483
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• 2008

This paper discusses the development of an up-to-date computerized CPT (Cone Penetration Test) based soil engineering classification system to provide geotechnical engineers with a handy tool for their daily design activities. Five CPT soil engineering classification systems are incorporated in this effort. They include the probabilistic region estimation and fuzzy classification methods, both developed by Zhang and Tumay, the Schmertmann, the Douglas and Olsen, and the Robertson et al. methods. In the probabilistic region estimation method, a conformal transformation is used to determine the soil classification index, U, from CPT cone tip resistance and friction ratio. A statistical correlation is established between U and the compositional soil type given by the Unified Soil Classification System (USCS). The soil classification index, U, provides a soil profile over depth with the probability of belonging to different soil types, which more realistically and continuously reflects the in-situ soil characterization, which includes the spatial variation of soil types. The CPT fuzzy classification on the other hand emphasizes the certainty of soil behavior. The advantage of combining these two classification methods is realized through implementing them into visual basic software with three other CPT soil classification methods for friendly use by geotechnical engineers. Three sites in Louisiana were selected for this study. For each site, CPT tests and the corresponding soil boring results were correlated. The soil classification results obtained using the probabilistic region estimation and fuzzy classification methods are cross-correlated with conventional soil classification from borings logs and three other established CPT soil classification methods.

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제17권6호
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• pp.71-81
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• 2008

The purposes of this research are to correctly understand the relationship between a visual communication structure and a semantic communication structure when integrating and changing various architectural visual information. This study will classify various diagrams, which have been actively applied to the works of Rem Koolhaas and MVRDV when designing architecture, and based on the classification, it will analyze how the expression viewpoints inherent in the diagrams are changed and applied to processing and changing architectural visual information. The transformal usage of the visual information of architectural diagrams is classified into an analysis-centered processing method and a concept-centered processing method, and the characteristics of their usage are analyzed. The former shows an observer-centered expression viewpoint which effectively delivers an architect's analyzed architectural information or intent to a customer or an observer. It also allows an easy perception of the analyzed data, and uses qualitative expression viewpoints. The method combines systematic expression viewpoints, which value a relationship with visual information, and various architectural visual information; uses the combined expression viewpoints as one diagram for delivering various information simultaneously and for changing visual information. The latter shows author-centered subjective expression viewpoints, which are different from reproduction-centered fixed expression viewpoints. This method uses arbitrary expression viewpoints that overly extort, change or manipulate visual information. It shows simultaneous expression viewpoints that integrate various architectural visual information via omniscient expression viewpoints, such as reversing or projecting the points of viewing subjects, which human beings cannot perceive.

• 한국측량학회지
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• 제30권4호
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• pp.397-404
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• 2012

농업과 관광이 주요 산업인 제주지역은 소득 증대를 위해 노지재배에서 시설재배로의 전환이 활발하게 진행되고 있으므로 하우스재배지에 대한 지속적인 현황 파악이 필요하다. 이에 본 연구에서는 고해상도 위성영상을 이용하여 하우스재배지 탐지를 위한 효과적인 영상분류 방법을 제시하고자 하였다. Formosat-2 위성영상을 대상으로 감독분류와 규칙기반분류 방법을 적용하여 하우스재배지를 분류하였으며, 두 가지 결과를 연계하여 하우스재배지 탐지를 위한 정확도 향상 방안을 모색하였다. 각 분류 방법별 결과는 육안 탐지 결과와의 비교를 통해 정확도를 산출하였다. 연구 결과, 감독분류 방법 중 마하라노비스 거리법이 가장 높은 탐지 결과를 얻을 수 있었으며 감독분류 결과와 규칙기반분류 결과의 연계 시 탐지 정확도가 향상됨을 확인하였다. 향후 감독분류 결과와 규칙기반분류 결과의 연계 과정에 대한 추가적인 연구가 이루어진다면 하우스재배지의 효율적인 탐지가 가능할 것으로 기대된다.

• 사상체질의학회지
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• 제17권2호
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• pp.46-51
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• 2005

1. Objectives The purpose of this study is to objectify the diagnosis of Sasang Constitution. Using the methods of this study, it will improve to classificate Sasang Constitution. 2. Methods 1) Automatic feature extraction of human frontal faces for Sasang Constitution classification. 2) Color feature extraction of human frontal faces (1)Erosion filtering (skin-white, the other-black) (2) Median median 3. Results and Conclusions Observing a person's shape has been the major method for Sasang Constitution classification, which usually has been dependent upon doctor's intuition as of these days. We are developing an automatic system which provides objective basic data for Sasang Constitution classification. For this, in this paper, firstly, the signal processing techniques are applied to automatic feature extraction of human frontal faces for Sasang Constitution classification. The experiment is conducted to verify the effectiveness of the proposed system.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.61-67
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• 2017

본 논문에서는 딥러닝의 회선신경망을 이용한 실제 소셜 네트워크 상의 이미지 분류가 얼마나 효과적인지 알아보기 위한 실험을 수행하고, 그 결과와 그를 통해 알게 된 교훈에 대해 소개한다. 이를 위해 ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge(ILSVRC)의 2012년 대회와 2015년 대회에서 각각 우승을 차지한 AlexNet 모델과 ResNet 모델을 이용하였다. 평가를 위한 테스트 셋으로 인스타그램에서 수집한 이미지를 사용하였으며, 12개의 카테고리, 총 240개의 이미지로 구성되어 있다. 또한, Inception V3모델을 이용하여 fine-tuning을 실시하고, 그 결과를 비교하였다. AlexNet과 ResNet, Inception V3, fine-tuned Inception V3 이 네 가지 모델에 대한 Top-1 error rate들은 각각 49.58%, 40.42%, 30.42% 그리고 5.00%로 나타났으며, Top-5 error rate들은 각각 35.42%, 25.00%, 20.83% 그리고 0.00%로 나타났다.

• 디자인학연구
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• 제16권1호
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• pp.5-14
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• 2003

디지털 기술의 발달로 한글글꼴을 다루는 사용자가 증가하고 글꼴 선택의 기준 또한 다양해지면서 전통적인 형태를 벗어난 다양한 한글 글꼴들이 많이 개발되어 사용되고 있다. 그러나 현행 글꼴분류체계는 이러한 글꼴들을 비교분석하고 글꼴 사용의 가이드라인을 제시하기에 부족한 실정이다. 본 연구에서는 한글글꼴개발 및 활용을 지원하는 방안으로 글꼴분류체계의 다양화를 제시하고 다음과 같은 다각도의 분류기준을 제시한다. 첫째, 모임글자라는 한글글꼴의 근본적인 특징을 반영하고 한글 기계화에 큰 변수로 작용하는 한글의 구조에 기반한 글꼴구조분류, 둘째, 공감각적이고 멀티미디어적 정보전달이 일반화되어 가는 실정에 맞추어 감성 이미지어와 글꼴의 시각적 이미지를 연관시키는 글꼴이미지분류, 마지막으로 매체별로 가독성과 주시성 등을 고려하여 글꼴의 용도를 제시하는 글꼴용도분류를 제안한다. 멀티미디어 시대에 완성도 높고 다양한 글꼴의 개발과 문자정보의 부가가치를 높이는 적절하고도 효과적인 글꼴의 활용을 지원하기 위해서는 한글 글꼴의 특징과 사용환경에 기반하여 앞에 제시한 바와 같은 다각도의 분류체계를 세우고 이를 활용한 유기적인 글꼴데이터베이스를 구축하는데 적극적인 투자와 기술적인 지원이 필요하다. 이는 결과적으로 양질의 다양한 한글글꼴의 개발과 이의 활용도를 높일 수 있으리라 기대된다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제11권1호통권38호
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• pp.1-11
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• 1999

본 논문에서는 강구조물의 제작 및 시공에서 용접이음부의 고품질을 확보하기 위하여 강구조물 용접이음부 외부결함의 자동검출에 관한 화상처리 알고리즘을 개발한다. 개발 알고리즘은 광학계의 적절한 배치에 의해 얻어지는 4매의 입력화상을 이용하여 기존의 기법에서 검출할 수 없었던 용접이음부 외부결함을 검출할 수 있음을 보인다. 용접 외부결함이 존재하는 시험편을 제작하고 실험을 통하여 개발 알고리즘의 유용성을 확인하였다. 또한 검출된 용접외부결함의 분류 결과를 육안검사 결과와 비교하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.420-432
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• 2014

In detection of moving objects from video sequences, an essential process for intelligent visual surveillance, the cast shadows accompanying moving objects are different from background so that they may be easily extracted as foreground object blobs, which causes errors in localization, segmentation, tracking and classification of objects. Most of the previous research results about moving cast shadow detection and removal usually utilize color information about objects and scenes. In this paper, we proposes a novel cast shadow removal method of moving objects in gray level video data for visual surveillance application. The proposed method utilizes observations about edge patterns in the shadow region in the current frame and the corresponding region in the background scene, and applies Laplacian edge detector to the blob regions in the current frame and the corresponding regions in the background scene. Then, the product of the outcomes of application determines moving object blob pixels from the blob pixels in the foreground mask. The minimal rectangle regions containing all blob pixles classified as moving object pixels are extracted. The proposed method is simple but turns out practically very effective for Adative Gaussian Mixture Model-based object detection of intelligent visual surveillance applications, which is verified through experiments.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권10호
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• pp.1386-1394
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• 2022

As consumption of high-quality fruits increases and sales and packaging units become smaller, the demand for automatic fruit grading systems is increasing. Compared to other crops, the quality of fruit is determined by visual characteristics such as shape, color, and scratches, rather than just physical size and weight. Accordingly, this study presents a CNN model that can effectively extract and classify the visual features of fruits and a perceptron that classifies fruits using physical features, and proposes a stacking ensemble model that can effectively combine the classification results of these two neural networks. The experiments with AI Hub public data show that the stacking ensemble model is effective for grading fruits. However, the ensemble model does not always improve the performance of classifying all the fruit grading. So, it is necessary to adapt the model according to the kind of fruit.