해양폐기물은 위치에 따라서 해안폐기물, 부유폐기물, 침적폐기물로 분류한다. 환경 문제에 대한 인식이 높아지면서 눈에 보이는 쓰레기들 외에 해양침적쓰레기에 대한 관리 및 수거가 필요하다. 우리나라 삼면의 바다 중 서해의 해양침적폐기물 종류별 분포 특성을 파악한 연구이다. 연구를 통해 폐합성수지, 고철, 폐타이어, 기타 순으로 많은 양이 나타난 것을 알 수 있었다. 특히, 서해 바다의 폐합성수지 심각성에 대해 보여주는 결과로 이로 인해 머지않아 해양생태계 뿐만 아니라 우리의 삶에도 막대한 영향을 미칠 것으로 보인다. 본 연구를 통하여 쉽게 알지 못하는 서해 침적쓰레기의 종류와 분포에 대해 인식하게 되고, 향후 수거활동에 도움이 되는 기초연구 자료로 활용될 수 있다.
본 연구는 위성영상을 이용하여 객체기반 토지피복 분류도를 구축하고 공간통계기법을 통하여 토지피복의 분류항목별 분포패턴을 파악하였다. 객체기반 분류는 분광정보, 질감정보, 분광정보와 질감정보의 조합에 의하여 각각의 토지피복 분류도를 구축하였으며, 정확도 평가를 통하여 최적의 토지피복 분류도를 선정하였다. 또한, 토지피복의 분류항목별 공간적 분포패턴을 파악하기 위하여 핫스팟 분석을 실시하여 정량화하였다. 객체기반 분류를 위한 최적의 가중치는 Scale 52, Shape 0.4, Color 0.6, Compactness 0.5, Smoothness 0.5로 선정하였다. 토지피복 분류도는 분광정보와 질감정보의 조합을 사용하였을 때, 전체 분류정확도가 가장 높았으며, 특히 밭과 시설재배지, 나지의 경우 분광정보만을 사용하였을 때 보다 정확도가 약 12% 이상 증가하였다. DMZ일원의 분류항목별 면적비율은 산림 > 논 > 교통시설 > 초지 > 밭 > 나지 > 건물 > 수역 > 시설재배지 순으로 높았으며, 특히, 양구군의 밭과 교통시설은 민간인통제선 이북지역, 철원군의 밭, 인제군의 산림과 교통시설은 민간인통제선 이남지역에서 주로 분포하는 것으로 나타났다. 분류항목별 분포 패턴의 경우, 농업과 관련된 논, 밭, 시설재배지의 핫스팟(hot spot)은 철원군의 평야 지역과 양구군의 분지 지역에 집중 분포하였다. 나지, 수역, 건물, 도로의 핫스팟 지역은 농업과 관련된 핫스팟 지역과 분포 패턴이 유사한 반면, 산림과 초지의 핫스팟 지역과는 분포 패턴이 상이하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권9호
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pp.3762-3781
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2020
Infrared pedestrian target recognition is a vital problem of significant interest in computer vision. In this work, a novel infrared pedestrian target recognition method that uses heterogeneous features with multi-kernel transfer learning is proposed. Firstly, to exploit the characteristics of infrared pedestrian targets fully, a novel multi-scale monogenic filtering-based completed local binary pattern descriptor, referred to as MSMF-CLBP, is designed to extract the texture information, and then an improved histogram of oriented gradient-fisher vector descriptor, referred to as HOG-FV, is proposed to extract the shape information. Second, to enrich the semantic content of feature expression, these two heterogeneous features are integrated to get more complete representation for infrared pedestrian targets. Third, to overcome the defects, such as poor generalization, scarcity of tagged infrared samples, distributional and semantic deviations between the training and testing samples, of the state-of-the-art classifiers, an effective multi-kernel transfer learning classifier called MK-TrAdaBoost is designed. Experimental results show that the proposed method outperforms many state-of-the-art recognition approaches for infrared pedestrian targets.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제10권1호
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pp.233-241
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1999
본 논문에서는 공정평균을 관리하기 위한 관리도로서 지수가중 이동평균(EWMA)관리도를 고려하였다. 기존의 표본평균에 기초한 관리도의 비로버스트성 (non-robustness)에 근거하여 공정평균의 로버스트 추정량인 M-추정량에 기초한 지수가중 이동평균 관리도를 제안하였다. 제안된 관리도의 성능을 기존의 관리도와 비교해 보기 위하여 다양한 상황에서 모의실험을 행하였으며, 실험결과 제안된 관리도의 우수성이 입증되었다.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제8권2호
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pp.6-17
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2020
Word similarity is often measured to enhance system performance in the information retrieval field and other related areas. This paper reports on an experimental comparison of values for word similarity measures that were computed based on 50 intentionally selected words from a Reuters corpus. There were three targets, including (1) co-occurrence-based similarity measures (for which a co-occurrence frequency is counted as the number of documents or sentences), (2) context-based distributional similarity measures obtained from a latent Dirichlet allocation (LDA), nonnegative matrix factorization (NMF), and Word2Vec algorithm, and (3) similarity measures computed from the tf-idf weights of each word according to a vector space model (VSM). Here, a Pearson correlation coefficient for a pair of VSM-based similarity measures and co-occurrence-based similarity measures according to the number of documents was highest. Group-average agglomerative hierarchical clustering was also applied to similarity matrices computed by individual measures. An evaluation of the cluster sets according to an answer set revealed that VSM- and LDA-based similarity measures performed best.
Prediction of customer failure rates plays an important role for establishing appropriate management policies and improving the profitability for industries. For these reasons, many LCD (Liquid crystal display) manufacturing industries have attempted to construct prediction models for customer failure rates. However, most traditional models are based on the parametric approaches requiring the assumption that the data follow a certain probability distribution. To address the limitation posed by the distributional assumption underpinning traditional models, we propose using parameter-free data mining models for predicting customer failure rates. In addition, we use various information associated with product attributes and field return for more comprehensive analysis. The effectiveness and applicability of the proposed method were demonstrated with a real dataset from one of the leading LCD companies in South Korea.
본 논문에서는 말뭉치로부터의 분포 정보를 이용하여, 의미 중의성을 지닌 한국어 동사의 의미를 분별하고자 한다. 분포 정보란 말뭉치내에서 목적어-서술어 관계에 있는 명사와 동사의 분포를 의미한다. 이 분포 정보는 명사 분포와 동사 분포로 나누어 생각할 수 있는데, 본 논문에서는 이 두가지 분포 정보를 사용함으로써 명사 분포만을 이용하였을 때 나타나는 자료 부족 현상을 등사 분포 정보를 이용하여 보완하였다. 분포 정보간의 유사도 계산은 정보 이론에서 사용하는 상대 엔트로피를 이용한다. 품사가 태깅된 50만 단어의 한국어 말뭉치로부터 분포 정보들을 추출하여 한국어 동사 10개에 대해 실험하였다.
Watermark detection plays a crucial role in multimedia copyright protection and has traditionally been tackled using correlation-based algorithms. However, correlation-based detection is not actually the best choice, as it does not utilize the distributional characteristics of the image being marked. Accordingly, an efficient watermark detection scheme for DWT coefficients is proposed as optimal for non-additive schemes. Based on the statistical decision theory, the proposed method is derived according to Bayes' decision theory, the Neyman-Pearson criterion, and the distribution of the DWT coefficients, thereby minimizing the missed detection probability subject to a given false alarm probability. The proposed method was tested in the context of robustness, and the results confirmed the superiority of the proposed technique over conventional correlation-based detection method.
This paper proposes a method to determine vehicle driving state using the driving characteristics index. This index is a quantitative value to classify the driving state of a vehicle with its velocity and heading angle in that instant. It can classify driving state into straight driving, lane changing driving and curve driving in real time. In addition, the number of positional information is movably set up by designed region of interest. The proposed index is expressed on the stable driving states. Each driving state has characteristic tendency, and is compared with index distributional areas. The proposed method is verified by the actual driving experiment on the KATECH proving ground.
한국산 섬서구메뚜기속(Atractomorpha)의 분류학적 검토를 통해 섬서구메뚜기(Atractomorpha lata (Motschulsky, 1866))와 분홍날개섬서구메뚜기(신칭)(A. sinensis Bolivar, 1905) 두 종을 확인하였다. 이 중 분홍날개섬서구메뚜기는 한반도 남단의 섬 제주도와 가거도로부터 처음 보고되는 한국 미기록종이다. 두 종을 비교하여 동정할 수 있는 검색표, 기재, 사진 및 분포 정보를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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