• 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.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권5호
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• pp.1597-1610
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• 2022

At present, the main method of high-speed train chassis detection is using computer vision technology to extract keypoints from two related chassis images firstly, then matching these keypoints to find the pixel-level correspondence between these two images, finally, detection and other steps are performed. The quality and accuracy of image matching are very important for subsequent defect detection. Current traditional matching methods are difficult to meet the actual requirements for the generalization of complex scenes such as weather, illumination, and seasonal changes. Therefore, it is of great significance to study the high-speed train image matching method based on deep learning. This paper establishes a high-speed train chassis image matching dataset, including random perspective changes and optical distortion, to simulate the changes in the actual working environment of the high-speed rail system as much as possible. This work designs a convolutional neural network to intensively extract keypoints, so as to alleviate the problems of current methods. With multi-level features, on the one hand, the network restores low-level details, thereby improving the localization accuracy of keypoints, on the other hand, the network can generate robust keypoint descriptors. Detailed experiments show the huge improvement of the proposed network over traditional methods.

• 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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• 한국우주과학회 2009년도 한국우주과학회보 제18권2호
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• pp.38.3-39
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• 2009

Equatorial Plasma Bubble (herafter, EPB) is a common feature in low-latitude F-region during the night time. Since EPB causes significant impacts on the satellite communication and navigation systems, its accurate forecast is highly demanded by the GNSS users. Thus, further understanding of these features and their configuration is a challenging issue in space weather studies. The day-to-day variability of the plasma bubble activity was investigated by analyzing the TIMED/GUVI, ROCSAT-1, DMSP, and CHAMP satellite data. The pre-reversal enhancement (PRE) is known as the most important single parameter for the onset of plasma bubbles but we do not know yet to what extent the day-to-day variability of the bubble activity can be attributed to the PRE. We obtained the magnitude of the PRE from ROCSAT-1 and the occurrence of bubbles in relation to the PRE was investigated by using the coincident observations of EPBs from TIMED/GUVI, DMSP, and CHAMP. By conducting one-to-one comparison of the PRE characteristics with the EPB occurrence we examined the role of the PRE in the onset of EPBs.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권5호
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• pp.1141-1162
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• 2024

Humidity is an important parameter in meteorology and is closely related to weather, human health, and the environment. Due to the limitations of the number of observation stations and other factors, humidity data are often not as good as expected, so high-resolution humidity fields are of great interest and have been the object of desire in the research field and industry. This study presents a novel super-resolution algorithm for humidity fields based on the Wasserstein generative adversarial network(WGAN) framework, with the objective of enhancing the resolution of low-resolution humidity field information. WGAN is a more stable generative adversarial networks(GANs) with Wasserstein metric, and to make the training more stable and simple, the gradient cropping is replaced with gradient penalty, and the network feature representation is improved by sub-pixel convolution, residual block combined with convolutional block attention module(CBAM) and other techniques. We evaluate the proposed algorithm using ERA5 relative humidity data with an hourly resolution of 0.25°×0.25°. Experimental results demonstrate that our approach outperforms not only conventional interpolation techniques, but also the super-resolution generative adversarial network(SRGAN) algorithm.

• 한국인공지능학회지
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• 제12권3호
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• pp.1-7
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• 2024

In this paper, we propose an innovative super-resolution technique to address the issue of reduced accuracy in license plate recognition caused by low-resolution images. Conventional vehicle license plate recognition systems have relied on images obtained from fixed surveillance cameras for traffic detection to perform vehicle detection, tracking, and license plate recognition. However, during this process, image quality degradation occurred due to the physical distance between the camera and the vehicle, vehicle movement, and external environmental factors such as weather and lighting conditions. In particular, the acquisition of low-resolution images due to camera performance limitations has been a major cause of significantly reduced accuracy in license plate recognition. To solve this problem, we propose a Single Image Super-Resolution (SISR) model with a parallel structure that combines Multi-Scale and Attention Mechanism. This model is capable of effectively extracting features at various scales and focusing on important areas. Specifically, it generates feature maps of various sizes through a multi-branch structure and emphasizes the key features of license plates using an Attention Mechanism. Experimental results show that the proposed model demonstrates significantly improved recognition accuracy compared to existing vehicle license plate super-resolution methods using Bicubic Interpolation.

• 대한토목학회논문집
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• 제34권5호
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• pp.1639-1644
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• 2014

SAR 센서는 마이크로파를 이용한 능동센서로 기상조건에 상관없이 영상을 취득할 수 있다는 장점이 있어, 국토관리 및 재해 모니터링 등에 활발히 활용되고 있다. 주기적으로 취득되는 SAR 영상을 효과적으로 활용하기 위해서는 자동화된 영상 정합기법이 필요하지만 영상의 촬영 시간 및 기하에 따라 다른 양상의 기하조건을 가진 취득됨에 따라 충분한 정합 정확도를 기대하기 어렵다. 이에 본 연구에서는 기울기 속성을 추가한 MI (Mutual Information) 기법과 FMT (Fourier-Mellin Transform)기법, SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) 기법을 임의의 변위와 회전 공차를 적용하고, 해상도를 변화시킨 TerraSAR-X 영상에 적용하여 그 결과를 비교하였다. 비교 결과, MI 기법의 경우엔 서로 상이한 기하에서 촬영된 영상에 적용하였을 때에도 일정 크기의 영상소가 다수 분포할 경우 0~2 픽셀 수준의 정확도를 지닐 수 있는 반면, FMT 기법의 경우에는 같은 사물에 대해서도 그 영상소 값이 서로 상이하여 정합 오차가 수십에서 수백 픽셀로 나타났다. 또한 SIFT 기법의 경우에도 영상 정합을 위한 공액점의 정확도가 0~17 % 수준으로 매우 낮아 서로 상이한 기하조건으로 취득된 SAR 영상에 적용이 어려울 것으로 나타났다.

• 한국조경학회지
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• 제43권3호
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• pp.101-113
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• 2015

본 연구는 바람통로의 세밀도와 편이성을 향상시켜 도시 녹지계획 활용도를 높이는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 유체역학적 거칠기 특성을 나타내는 거칠기길이($z_0$)로부터 바람통로 네트워크 추출기법을 제안하였다. 지적필지 단위로 산출된 $z_0$에 IDW, Spline, Kriging 내삽기법을 적용해 표면이 연속적인 수치거칠기길이모델(DZoM)을 생성한 후 수계망 추출 기법을 적용해 바람통로 네트워크를 산출하였다. 내삽기법 적용 결과들을 비교하여 가장 적합한 내삽 기법을 정하고 산출된 바람통로와 토지피복 및 지표온도의 공간적 관계를 분석하였다. 연구결과 DZoM 산출기법 중 Kriging 기법의 적용성이 IDW 및 Spline 기법보다 우수한 것으로 나타났다. Kriging 기법을 이용하여 선형 추출한 바람통로 네트워크(Type B)와 Landsat-7 ETM+에서 산출한 여름철과 겨울철 야간 지표온도 분포를 비교한 결과는 공간적 일치도가 높았다. 주목할 부분으로 산출된 바람통로의 흐름이 도시의 야간 열 부하들을 완화하는 것으로 보인다. 추출된 바람통로 네트워크 사상들(features)에 대한 엄밀한 평가와 개선이 수행된다면 녹지계획 실무에 효과적으로 활용될 수 있을 것이다. 이를 위해서는 (1) 거칠기길이 개선, (2) 녹지계획 목적에 맞는 바람통로의 해석 및 편집, (3) 분절된 바람통로 네트워크 연결, (4) 관련 자료의 상세한 구축 및 무결성 확보 등이 선행되어야 할 것이다. 제안된 바람통로 네트워크의 녹지계획 적용을 위해 향후 연구범위를 수도권으로 확장할 계획이다.

• 한국지구과학회지
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• 제45권2호
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• pp.111-120
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• 2024

운량은 천체 관측을 지속하는 데에 중요한 요소 중 하나이다. 과거에는 관측자가 날씨를 직접 판단할 수밖에 없었으나, 원격 및 자동 관측 시스템의 개발로 관측자의 역할이 상대적으로 줄어들었다. 또한 구름의 다양한 형태와 빠른 이동 때문에 자동으로 운량을 판단하는 것은 쉽지 않다. 이 연구에서는 기계학습 기반의 파이썬 모듈인 "cloudynight"을 밀양아리랑우주천문대의 전천 영상에 적용하여 운량을 모니터링하는 프로그램을 개발하였다. 전천 영상을 하위 영역으로 나누어 각 39,996개 영역의 16개의 특징을 학습하여 기계학습 모델을 생성하였다. 검증 표본에서 얻은 F1 점수는 0.97로, 기계학습 모델이 우수한 성능을 가짐을 보여준다. 운량("Cloudiness")은 전체 하위 영역 개수 중 구름으로 식별 된 하위 영역 개수의 비율로 계산하며, 운량이 지난 30분 동안 0.6을 초과할 때 관측을 중단하도록 자동 관측 프로그램 규칙을 정하였다. 이 규칙을 따를 때, 기계학습 모델이 운량을 오판하여 관측에 영향을 미치는 경우는 거의 발생하지 않았다. 본 기계학습 모델을 통하여, 밀양아리랑우주천문대 0.7 m 망원경의 성공적인 자동 관측을 기대한다.

• 한국지역지리학회지
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• 제10권3호
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• pp.497-510
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• 2004

본 연구는 우리나라 대표적인 연행기로 알려져 있는 열하일기 내용 가운데 "도하록(渡河錄)", "감경잡식(監京雜識)", "일신수필(馹迅隨筆)"의 세편을 대상으로 지리적 인식측면에서 접근한 첫 연구이다. 연구목적은 18세기 후반 저명한 실학자인 박지원의 눈을 통한 중국(당시 청나라)의 자연지리적 문화지리적 지역지리적 인식은 어떠했나를 살피고자 했다. 청나라에 대한 기후와 날씨, 산세에 대한 인식과 압록강, 백두산, 안시성, 발해, 평양 등의 지명 유래설명을 통해 연암의 해박하고 정확한 자연지리적 인식을 알 수 있다. 청나라 다양한 계층의 사람들과 그들 복장에 대한 묘사를 통해 문화지리적 인식을 알 수 있고, 요동시가지와 산해관을 둘러보면서 서술한 지역지리적 인식은 지리학자의 날카로운 눈을 연상케 한다. 박지원의 열하일기를 통해 본 청나라의 지리적 인식을 통해, 당시의 청조(淸朝)는 조선사회의 문화, 제도를 크게 앞선 선진지역임을 확인할 수 있고, 따라서 연암은 실학적 사고를 통해 앞선 문물을 배우고 소화시켜 우리 것을 선진화시킬 것을 강조하고 있다.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제11권1호
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• pp.113-120
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• 2011

지붕구조의 개폐가 가능한 체육시설 및 복합시설은 대공간구조물의 장점을 잘 나타내고 있으며 대공간구조물의 전천후 사용이 가능하도록 하였다. 개폐식 지붕구조는 구조형식, 마감재료, 개폐방식에 따라서 매우 다양하며 개폐방식에 따라서 중첩방식, 수평이동방식, 주름접기방식 등으로 구분할 수 있다. 특히 중첩방식이나 수평이동방식에 의한 지붕구조의 움직임은 주행하중, 충격하중, 관성력 및 제동력과 같은 동적하중이 구조물에 가해질 수 있으므로 이에 대한 대공간구조물의 진동해석이 필요할 것으로 사료된다. 지붕구조의 움직임에 의한 주행하중은 이동질량 또는 이동하중으로 적용할 수 있으나 비교적 움직임이 느린 개폐식 지붕구조에 의한 동적하중은 아동하중으로 적용하는 것이 타당하다. 따라서 본 논문에서는 지붕구조의 개폐로 야기되는 이동하중에 대한 새로운 적용방법을 제안하고 이를 이용하여 개폐식 지붕의 개폐속도에 따른 대공간구조물의 진동해석을 수행하였다. 본 논문에서 제안된 등가 이동하중은 지붕구조 개폐에 의한 대공간구조물의 진동해석에 있어서 매우 용이하게 활용할 수 있다.