Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.12
no.2
s.29
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pp.53-59
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2004
In this paper, we investigated a method for feature-based classification to develop a software which is suitable for the classification of high resolution satellite imagery. We developed algorithms for image segmentation and fuzzy-based classification required for feature-based classification and designed user interfaces to support interaction with user, considering various elements required for the feature-based classification. Evaluation of the software was accomplished using real image. Classification results were compared and analysed with eCognition software which is unique commercial software for feature-based classification. The classification results from both softwares showed essentially same results and the developed software showed better result in the processing speed.
In this paper, we investigated a method for feature - based classification to develop software which is suitable to the classification of high resolution satellite imagery . So, we developed related algorithm and designed user interfaces of convenience, considering various elements require for the feature - based classification. The software was tested with eCognition software which is unique commercial software for feature - based classification.
High-resolution satellite images offer abundance information of the earth surface for remote sensing applications. The information includes geometry, texture and attribute characteristic. The pixel-based image classification can't satisfy high-resolution satellite image's classification precision and produce large data redundancy. Object-oriented information extraction not only depends on spectrum character, but also use geometry and structure information. It can provide an accessible and truly revolutionary approach. Using Beijing Spot 5 high-resolution image and object-oriented classification with the eCognition software, we accomplish the cultures' precise classification. The test areas have five culture types including water, vegetation, road, building and bare lands. We use nearest neighbor classification and appraise the overall classification accuracy. The average of five species reaches 0.90. All of maximum is 1. The standard deviation is less than 0.11. The overall accuracy can reach $95.47\%.$ This method offers a new technology for high-resolution satellite images' available applications in remote sensing culture classification.
This article deals mainly with two objectives viz, 1) the potentiality of very high-resolution(VHR) multi-spectral and pan chromatic QuickBird satellite data in resources mapping over moderate resolution satellite data (IRS LISS III) and 2) the advantages of using object oriented classification method of eCognition software in land use and land cover analysis over the ISODATA classification method. These VHR data offers widely acceptable metric characteristics for cartographic updating and increase our ability to map land use in geometric detail and improve accuracy of local scale investigations. This study has been carried out in the Sukkalampatti mini-watershed, which is situated in the Eastern Ghats of Tamil Nadu, India. The eCognition object oriented classification method succeeded in most cases to achieve a high percentage of right land cover class assignment and it showed better results than the ISODATA pixel based one, as far as the discrimination of land cover classes and boundary depiction is concerned.
The purpose of this study is to detect the damaged red pine trees by pine wilt disease using high resolution satellite image of IKONOS Geo. IKONOS images are segmented with eCognition image processing software. A segment based maximum likelihood classification was performed to delineate the pine stand. The pine stands are regarded as a potential damage area. In order to develop a methodology to detect the location of damaged trees from the high resolution satellite image, black and white aerial photographs were used as a simulated image. The developed method based on filtering technique. A local maximum filter was adapted to detect the location of individual tree. This report presents a part of the first year results of an ongoing project.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.20
no.4
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pp.47-57
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2017
The purpose of this study is to verify the effectiveness of a CT-CPS(Computational Thinking-based Creative Problem Solving) instructional model on the cognitive and the affective area of middle school students' software class. To achieve our goal, we explored theoretical background and designed a lesson plan based on CT-CPS instructional model. Then we analyzed our experimental results after applying the lesson plan to middle school students. We performed our experiment to an experimental group by using our CT-CPS instructional model-based lesson plans, and we carried out three pre and post tests about cognitive and affective area, i.e. creative problem solving ability, meta cognition and motivation of learning. As a result, most of the test factors were statistically improved, so the effectiveness of the CT-CPS instructional model on the cognitive and the affective area of middle school students' software class was verified.
This study tried to analyze error range and resolution of drone images using a rotary wing by comparing them with field measurement results and to analyze stands patterns in actual vegetation map preparation by comparing drone images with aerial images provided by National Geographic Information Institute of Korea. A total of 11 ground control points (GCPs) were selected in the area, and coordinates of the points were identified. In the analysis of aerial images taken by a drone, error per pixel was analyzed to be 0.284 cm. Also, digital elevation model (DEM), digital surface model (DSM), and orthomosaic image were abstracted. When drone images were comparatively analyzed with coordinates of ground control points (GCPs), root mean square error (RMSE) was analyzed as 2.36, 1.37, and 5.15 m in the direction of X, Y, and Z. Because of this error, there were some differences in locations between images edited after field measurement and images edited without field measurement. Also, drone images taken in the stream and the forest and 51 and 25 cm resolution aerial images provided by the National Geographic Information Institute of Korea were compared to identify stands patterns. To have a standard to classify polygons according to each aerial image, image analysis software (eCognition) was used. As a result, it was analyzed that drone images made more precise polygons than 51 and 25 cm resolution images provided by the National Geographic Information Institute of Korea. Therefore, if we utilize drones appropriately according to characteristics of subject, we can have advantages in vegetation change survey and general monitoring survey as it can acquire detailed information and can take images continuously.
The Fintech services provide innovation to financial services users using various mobile devices and computers in wired and wireless communication environments. In this study, we develope a theoretical research framework to explain the psychology of Fintech services users based on a cognitive, affective, and conative framework. Using this framework, this study analyzes the relationships between the cognitive characteristics (i.e., innovation, relative advantage, ease of use, and usefulness), emotional characteristic (i.e., attitude), and behavioral characteristic (i.e., actual use) toward Fintech services users. This study conducted an online survey of people who have experienced using Fintech services. And the data of the collected Fintech services users was analyzed using structural equation model software (i.e., SMART PLS 2.0 M3). The results of the empirical analysis show the relationships between innovation, relative advantage, perceived usefulness, perceived ease of use, attitude, and actual use of Fintech service users. The results of this study provide useful information to improve the practical use of Fintech services users in the Internet of Things (IoT) environment.
A neuromorphic hardware that mimics biological perceptions and has a path toward human-level artificial intelligence (AI) was developed. In contrast with software-based AI using a conventional Von Neumann computer architecture, neuromorphic hardware-based AI has a power-efficient operation with simultaneous memorization and calculation, which is the operation method of the human brain. For an ideal neuromorphic device similar to the human brain, many technical huddles should be overcome; for example, new materials and structures for the synapses and neurons, an ultra-high density integration process, and neuromorphic modeling should be developed, and a better biological understanding of learning, memory, and cognition of the brain should be achieved. In this paper, studies attempting to overcome the limitations of next-generation neuromorphic hardware technologies are reviewed.
Despite repeated exhortation about the importance of social and human dimensions of systems development, socio-organizational issues continue to be neglected and ignored in the current information systems practice. A review of the human information processing literature suggests that the reasons for this continuing lack of attention to social issues may be found in the limitations of human cognition and information processing capacities. Bostrom and Heinen(1978) and Kumar and Bjorn-Anderson(1990) also suggest that the inadequate attention to social problems and issues by the analyst could originate from the analysts limited problem perception. This research explores how the representation forms of information systems(IS) methodology used in understanding and modeling the problem situation affect such systems development problem perception. Typically, a system development methodology prescribes the use of system models(i.e., system representations) to understand, analyze, evaluate, and design the information system. Given the size and complexity of information systems, and the abstraction and simplification underlying the modeling process, system representations usually depict only a limited set of aspects of the system. Thus, a methodology whose representations are limited to technical aspects will tend to limit the analyst's perspective to a technical one only(Kumar & Welke, 1990). Following the same line of argument, in contrast, it is the conjecture of this study that a methodology which specifies both social and technical aspects of IS development will help the analyst develop a more comprehensive view of the IS problem domain. Based on the above concept, a theoretical model was first developed which explained the systems analysts cognitive process. Drawing on this model, a research model was developed hypothesizing the impacts of representation forms on problem identification. The model was tested using a laboratory experiment with 70 individual subjects. A special computer software was developed with a hypermedia authoring tool to conduct the experiments in order to avoid experimenter biases and to maintain consistency in administrating repeated experiments. The program, designed to replace the experimenter, consisted of functions such as presenting the subjects with problem material, asking the subjects questions, and saving the typed answers of the subjects. The results indicate that representation forms strongly influence problem identification. It was found that the use of the socio-technical representation form led to the findings of more social problems than the use of technical representation form. The results imply significant effects of representation forms on problem findings and also suggest that the use of adequate representation forms may help overcome dysfunctional effects of our limited information processing capacity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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