• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.238-241
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• 2000

A fingerprint core-point detection algorithm is presented in this paper. Core-point is useful for fingerprint classification and also for the fingerprint verification since it giver a reference to a fingerprint. Traditional methods of finding the core-point is introduced. These methods are the method using poincare index and the method using sine component of ridge directions. The proposed method is modified algorithm of the latter using the poincare index. The experimental results show that the proposed algorithm achieves almost the same accuracy with faster speed.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.551-556
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• 2011

This research presents an implementation strategy of Process Capability Index (PCI) according to the types of process characteristics. The types of process feature are classified as four perspectives of variation range, time period, error position, and process stage. The paper examines short-term or long-term PCI, within or between variation, position of precision or accuracy, and inclusion of measurement or calibration stage. Moreover, the study proposes normality test of unilateral PCI.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.493-502
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• 2021

최근 기온변화 및 오염원 증가에 따른 수온 상승으로 수계 내에 부영양화가 진행되어 녹조가 다수 발생하고 있으며, 이러한 녹조의 발생과 감시를 위하여 위성영상을 이용한 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만 선행연구에서는 단일 지수만을 활용한 녹조탐지로 지역 수계의 광학적 특성을 고려하기 어려운 문제점 및 중·저해상도 위성영상을 활용하여 대규모의 녹조탐지를 수행함에 따라, 좁은 폭인 강에서의 녹조탐지에는 정확도가 떨어진다는 한계점이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 Sentinel-2 위성의 고해상도 영상을 활용하여 NDVI, SEI, FGAI 단일지수 및 본 연구에서 개발한 두 개의 혼합지수들을 녹조탐지에 활용하였다. 본 연구에서는 녹조탐지 알고리즘의 정확도 평가를 위해 POD, FAR, PC 값을 활용하였으며, FGAI와 SEI를 혼합한 지수가 전체 정확도 PC에서 98.29%로 제일 높은 정확도를 보였다.

• 대한안전경영과학회지
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• 제11권2호
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• pp.117-126
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• 2009

We develop methods for propagating and analyzing EPCI(Extended Process Capability Index) by using the error type that classifies into accuracy and precision. EPCI developed in this study can be applied to the three combined processes that consist of production, measurement and calibration. Little calibration work discusses while a great deal has been studied about SPC(Statistical Process Contol) and MSA(Measurement System Analysis). EPCI can be decomposed into three indexes such as PPCI(Production Process Capability Index), PPPI(Production Process Performance Index), MPCI(Measurement PCD, and CPCI(Calibration PCI). These indexs based on the type of error classification can be used with various statistical techniques and principles such as SPC control charts, ANOVA(Analysis of Variance), MSA Gage R&R, Additivity-of-Variance, and RSSM(Root Sum of Square Method). As the method proposed is simple, any engineer in charge of SPC. MSA and calibration can use efficientily in industries. Numerical examples are presentsed. We recommed that the indexes can be used in conjunction with evaluation criteria.

• Structural Monitoring and Maintenance
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• 제1권1호
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• pp.89-110
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• 2014

Structural Health Monitoring (SHM) is an effective alternative to conventional inspections which are time-consuming and subjective. SHM can detect damage early and reduce maintenance cost and thereby help reduce the likelihood of catastrophic structural events to infrastructure such as bridges. After reviewing the Damage Index Method (DIM), an Iterative Damage Index Method (IDIM) is proposed to improve the accuracy of damage detection. These two damage detection techniques are compared based on damage on two structures, a simply supported beam and a pedestrian bridge. Compared to the traditional damage detection algorithm, the proposed IDIM is shown to be less arbitrary and more accurate.

• 대한원격탐사학회지
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• 제31권1호
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• pp.11-20
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• 2015

This study aimed to investigate the canopy growth conditions and the accuracy of phenological stages of paddy rice using ground-based remote sensing data. Plant growth variables including Leaf Area Index (LAI) and canopy reflectance of paddy rice were measured at the experimental fields of Chonnam National University, Gwangju, Republic of Korea during the crop seasons of 2011, 2012, and 2013. LAI values were also determined based on correlations with Vegetation Indices (VIs) obtained from the canopy reflectance. Three phenological stages (tillering, booting, and grain filling) of paddy rice could be identified using VIs and a spatial index (NIR versus red). We found that exponential relationships could be applied between LAI and the VIs of interest. This information, as well as the relationships between LAI and VIs obtained in the present study, could be used to estimate and monitor the relative growth and development of rice canopies during the growing season.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제59권1호
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• pp.187-207
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• 2016

Practical ambient excitations of engineering structures usually do not comply with the stationary-white-noise assumption in traditional operational modal analysis methods due to heavy traffic, wind guests, and other disturbances. In order to eliminate spurious modes induced by non-white noise inputs, the improved stochastic subspace identification based on a delay index is proposed in this paper for a representative kind of stationary non-white noise ambient excitations, which have nonzero autocorrelation values near the vertical axis. It relaxes the stationary-white-noise assumption of inputs by avoiding corresponding unqualified elements in the Hankel matrix. Details of the improved stochastic subspace identification algorithms and determination of the delay index are discussed. Numerical simulations on a four-story frame and laboratory vibration experiments on a simply supported beam have demonstrated the accuracy and reliability of the proposed method in eliminating spurious modes under non-white noise ambient excitations.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제14권4호
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• pp.501-509
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• 2018

연구목적: UAV기반의 사진측량은 기존 항공촬영에 비해 비용이 절감될 뿐만 아니라 원하는 시간과 장소에 대한 고해상도의 데이터를 취득하기 용이하기 때문에, 공간정보 분야에서도 UAV를 활용한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 UAV 기반의 고해상도 영상을 활용하여 토지피복 분류를 수행하고자 하였다. 연구방법: 고해상도 영상의 획득을 위하여 RGB카메라를 사용하였으며, 추가적으로 식생지역을 정확하게 분류하기 위해서 다중분광 카메라를 사용하여 동일 지역을 추가 촬영하였다. 최종적으로 RGB 및 다중분광 카메라를 이용하여 생성된 정사영상, DSM(Digital Surface Model), NDVI(Normalized Difference Vegetation Index), GLCM(Gray-Level Co-occurrence Matrix)을 이용하여 대표적인 감독분류기법인 RF(Random Forest)방법을 이용해 총 7개 클래스에 대해 토지피복분류를 수행하였다. 연구결과: 분류정확도 평가를 위해 오차행렬을 기반으로 한 정확도 평가를 실시하였으며, 정확도 평가 결과 RGB 영상만을 이용한 감독분류결과와 비교하여 제안 방법이 해당 지역의 클래스를 효과적으로 분류할 수 있음을 확인하였다. 결론: 본 연구에서 제안한 정사영상, 다중분광영상, NDVI, GLCM을 모두 추가한 경우 기존의 정사영상만을 이용하였을 때 보다 높은 정확도를 나타냈다. 추후 연구로는 추가적인 입력자료의 개발을 통해 분류 정확도를 향상시키고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제25권2호
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• pp.145-154
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• 2009

고해상도 위성영상이 갖는 공간 객체의 복잡성과 다양성에 의해 기존 중 저해상도 영상에서 사용하던 분류 방식을 고해상도 영상에 그대로 적용하기에는 한계가 있다. 이러한 문제를 극복하기 위하여 영상의 공간적인 특성을 추가적으로 추출하여 분광정보와 결합하여 분류를 수행하는 방식의 연구가 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 고해상도 영상의 분류정확도를 개선하기 위하여 새로운 공간 개체(spatial feature)인 SSI(Shape-Size Index)를 제안하는데 있다. SSI feature는 영역 확장(Region Growing) 기반의 영상 분할(Image Segmentation)을 수행한 후, 세그먼트 내에 공간 속성값을 할당하여 공간정보를 추출한다. 추출된 공간정보를 고해상도 영상의 다중분광 밴드와 결합하여 Support Vector Machine(SVM)을 이용한 분류를 수행하였다. SSI를 구성하는데 필요한 두 매개변수인 분할변수와 가중치변수의 최적값을 얻기 위해서 고해상도 위성영상인 KOMFSAT-2와 QuickBird-2에 반복적으로 적용하였다. 결과적으로 고해상도 영상의 공간특성을 표현하는데 적합한 매개변수를 통하여 도출된 SSI와 고해상도 분광 밴드를 결합하여 분류를 수행한 결과가 분광밴드만을 이용하여 분류를 수행한 결과에 비해 높은 분류정확도를 도출함을 확인하였다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제26권3호
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• pp.317-328
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• 2009

위성의 상대운동 모델은 두 위성 사이의 상대적인 운동을 기술하며, 위성편대비행 연구의 기본이 된다. 이 연구에서는 선형 및 비선형 상대운동 모델들의 정확도를 산출하고 이를 비교 분석하였다. 우선 모델의 정확도를 나타내는 '모델링 오차 지수(Modeling Error Index)'를 정의하였다. 다양한 주위성 궤도의 이심률과 두 위성 사이의 거리에 대해 모델링 오차 지수를 계산하여, 여러 궤도환경에 따른 기존의 여러 가지 상대운동 모델들의 정확도를 산출하였다. 여러 가지 상대운동 방정식들의 모델링 오차 지수는 주위성의 이심률의 크기, J2 섭동 고려 여부, 위성들의 상대 거리의 크기에 따라 달라진다. 이 연구에서 사용한 상대운동 모델의 정확도는 편대비행 동역학모델의 오차를 나타내므로, 이 연구 결과를 이용해서 주어진 편대비행 임무에 알맞은 모델을 선택하는 것이 가능하다.