본 연구에서는 서로 다른 센서간의 영상 자료 융합을 위하여 Dempster-Shafer 기법을 제안하고 있다. 제안 된 Dempster-Shafer 기법은 불확실성의 최소 값을 대표하는 Belief 함수와 불확실성의 최대 값을 나타내는 Plausibility 함수를 사용한다. 이러한 두 함수의 차이는 Belief Interval 로 정의되며 이 값은 분석 대상에 존재하는 불확실 정도의 Measure 로 사용되며 Evidence Combination의 이론에 근거하여 서로 다른 센서간의 자료 융합이 가능하며 분류 결과로 클래스 맵 뿐 만 아니라 분류 결과에 대한 불확실성 정도를 나타내는 Belief 함수 값과 Plausibility 함수 값을 생성하여 분류 결과에 대한 보충적인 분석을 가능하게 하여 사용자의 분석 정확성을 증대 시킬 수 있다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.1
no.2
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pp.4-45
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1991
Measures of two types of uncertainty that coexist in the Dempster-Shafer theory are overivewed. A measure of one type of uncertainty, which expresses nonspecificity of evidential claims, is well justified on both intuitive and mathermatical grounds. Proposed measures of the other types of uncertainty, which attempt to capture conflicts among evidential claims, are shown to have some deficiencies. To alleviate these deficiencies, a new measure is proposed. This measure, which is called a measure of discord, is not only satisfactory on intuitive grounds, but has alos desirable mathematical properties. A measure of total uncertainty, which is defined as the sum of nonspecificity and discord, is also discussed. The paper focuses on conceptual issues. Mathematical properties of the measure of idscord are only stated ; their proofs are given in a companion paper.
This study has proposed a data fusion method based on the Dempster-Shafer evidence theory The Dempster-Shafer fusion uses mass functions obtained under the assumption of class-independent Gaussian assumption. In the Dempster-Shafer approach, uncertainty is represented by 'belief interval' equal to the difference between the values of 'belief' function and 'plausibility' function which measure imprecision and uncertainty By utilizing the Dempster-Shafer scheme to fuse the data from multiple sensors, the results of classification can be improved. It can make the users consider the regions with mixed classes in a training process. In most practices, it is hard to find the regions with a pure class. In this study, the proposed method has applied to the KOMPSAT-EOC panchromatic image and LANDSAT ETM+ NDVI data acquired over Yongin/Nuengpyung. area of Kyunggi-do. The results show that it has potential of effective data fusion for multiple sensor imagery.
This study proposed two multisensor fusion methods for segment-based image classification utilizing a region-growing segmentation. The proposed algorithms employ a Gaussian-PDF measure and an evidential measure respectively. In remote sensing application, segment-based approaches are used to extract more explicit information on spatial structure compared to pixel-based methods. Data from a single sensor may be insufficient to provide accurate description of a ground scene in image classification. Due to the redundant and complementary nature of multisensor data, a combination of information from multiple sensors can make reduce classification error rate. The Gaussian-PDF method defines a regional measure as the PDF average of pixels belonging to the region, and assigns a region into a class associated with the maximum of regional measure. The evidential fusion method uses two measures of plausibility and belief, which are derived from a mass function of the Beta distribution for the basic probability assignment of every hypothesis about region classes. The proposed methods were applied to the SPOT XS and ENVISAT data, which were acquired over Iksan area of of Korean peninsula. The experiment results showed that the segment-based method of evidential measure is greatly effective on improving the classification via multisensor fusion.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.09a
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pp.28-31
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2003
In the present work, a main purpose is to propose a fuzzy integral-based aggregation framework to complementarily combine partial information due to lack of completeness. Based on Choquet integral (CI) viewed as monotone expectation, we take into account complementary, non-interactive, and substitutive aggregations of different sources of defective information. A CI-based system representing upper, conventional, and lower expectations is designed far handling three aggregation attitudes towards uncertain information. In particular, based on Choquet integrals for belief measure, probability measure, and plausibility measure, CI$\_$bi/-, CI$\_$pr/ and CI$\_$pl/-aggregator are constructed, respectively. To illustrate a validity of proposed aggregation framework, multiple matching systems are developed by combining three simple individual template-matching systems and tested under various image variations. Finally, compared to individual matchers as well as other traditional multiple matchers in terms of an accuracy rate, it is shown that a proposed CI-aggregator system, {CI$\_$bl/-aggregator, CI$\_$pl/-aggregator, Cl$\_$pl/-aggregator}, is likely to offer a potential framework for either enhancing completeness or for resolving conflict or for reducing uncertainty of partial information.
A Korean adverb '거의(geoui)' modifies predicates to generate complex predicates which have meanings of 'nearly' complete or typical properties of the modified predicates in quantities, degrees, and frequencies. The modified predicates 'complete' or 'typical' properties are referred counterfactually as standards for the generated predicates' meanings of deficiencies. These counterfactual standards can be formalized by a counterfactual conditional operator of the intensional semantics in Cresswell(1990). The deficiencies in the quantities, degrees, or frequencies of the properties can be expressed formally introducing a world-independent measure of comparison. The measure can be manufactured out of relations between intensional things at indices and their equivalence classes. The world-independent measure of comparison has a semantic structure under-specified in quantity, degree, and frequency, and seems very well-suited in describing lexical meaning of '거의(geoui)'. The lexical-semantic analysis of '거의(geoui)' shows explicitly the plausibility of the indispensable existence of the comparing measure which works across real and counterfactual worlds in natural language meaning. On the other hand, we examined Kim, young-hee(1985)'s proposal of a transition of quantificational meaning for Korean degree adverbs, where he tried to explain the quantificational meaning of Korean degree adverbs in general including '거의(geoui)' with several syntactic and semantic constraints of 'contextual deletion'. But it is shown that the quantificational meanings of the degree adverbs which Kim(1985) discussed are also explained better by their under-specified meanings in quantities, frequencies and degrees with the world-independent measure of comparison applied to their paradigmatic lexical constraint rather than Kim(1985)'s transition of meaning.
The Canton Tower is a high-rise slender structure with a height of 610 m. A structural health monitoring system has been instrumented on the structure, by which data is continuously monitored. This paper presents an investigation on the identified modal properties of the Canton Tower using ambient vibration data collected during a whole day (24 hours). A recently developed Fast Bayesian FFT method is utilized for operational modal analysis on the basis of the measured acceleration data. The approach views modal identification as an inference problem where probability is used as a measure for the relative plausibility of outcomes given a model of the structure and measured data. Focusing on the first several modes, the modal properties of this supertall slender structure are identified on non-overlapping time windows during the whole day under normal wind speed. With the identified modal parameters and the associated posterior uncertainty, the distribution of the modal parameters in the future is predicted and assessed. By defining the modal root-mean-square value in terms of the power spectral density of modal force identified, the identified natural frequencies and damping ratios versus the vibration amplitude are investigated with the associated posterior uncertainty considered. Meanwhile, the correlations between modal parameters and temperature, modal parameters and wind speed are studied. For comparison purpose, the frequency domain decomposition (FDD) method is also utilized to identify the modal parameters. The identified results obtained by the Bayesian method, the FDD method and a finite element model are compared and discussed.
Regional information infrastructure(RII) plays an increasingly important role in determining the competitiveness of companies operating within the region. The purposes of this research are (1) to identify the types of RII demanded by the companies operating within Pusan and KyungNam areas in Republic of Korea, (2) to explain the levels of RII demand using variables including organizational environment, organizational strategy, and the importance of information systems for the organization, and (3) to examine whether the types of RII demand are different depending on the competition strategies that companies are pursuing. The most important type of RII that region companies demand is information systems personnel having knowledge in systems control, systems planning, communication network, database administration, and system construction. In addition, demanded are TSDN, satellite communication network, and shareable software and hardware. The levels of RII demand are different depending on the importance of information systems(IS) roles for the businesses. The more important IS role is for a company, the more sharable computing equipments and facilities are demanded. The importance of IS role is affected by the organizational environment and organizational strategy. The levels of RII demand are different also depending on the competitive advantages that companies are pursuing. Companies focusing on achieving short-term and direct benefits using information technology tend to have higher demands on sharable computing equipments and facilities as well as on information communication services. This research is explorative in nature One major limitation of this research, therefore, is that the plausibility of the postulated hypotheses was not examined simultaneously. This research is meaningful in that it first attempted to measure the demands of regional companies for RII.
A space, real or virtual, comprises regions as its parts and physical objects residing in them. A coherent and sophisticated representaion scheme for their spatial relations premises the precision and plausibility in its associated agents' inferencing on the spatial relations and the development of events occurring in such a space. The existing spatial models are not suitable for a comprehensive representation of the general spatial relations in that they have limited expressive powers based on the dichotomy between the large and small scales, or support only a small set of topological relations. The representaion model we propose has the following distinctive chracteristics: firstly, our model provides a comprehensive representation scheme to accommodate large and small scale spaces in an integrated fashion; secondly, our model greatly elaborated the spatial relations among the small-scale objects based on their contact relations and the compositional relations among their respective components objects beyond the basic topological relations like disjoint and touch; thirdly, our model further diversifies the types of supported relations by adding the container property besides the soildness together with considering the gravity direction. The resulting integrated spatial knowledge representation scheme considering the gravity allows the diverse spatial relations in the real world to be simulated in a precise manner in relation to the associated spatial events and provides an expression measure for the agents in such a cyber-world to capture the spatial knowledge to be used for recognizing the situations in the spatial aspects.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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