In this study, we tried to analyze deforestation due to forest fire by using KOMPSAT satellite imagery. For deforestation analysis, unsupervised change detection algorithm is applied to multitemporal images. Through ITPCA (ITerative Principal Component Analysis) of NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) generated from multitemporal satellite images before and after forest fire, changed areas due to deforestation are extracted. In addition, a post-processing method using SRTM (Shuttle Radar Topographic Mission) data is involved in order to minimize the error of change detection. As a result of the experiment using KOMPSAT-2 and 3 images, it was confirmed that changed areas due to deforestation can be efficiently extracted.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.6
no.7
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pp.353-360
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2017
In this study, a software education program based on blended learning using scratch was designed for pre-service elementary teachers' software education. Software education program was applied to experimental group and control group within the university of education using Scratch programming for 12 weeks. Blended learning using online lectures was applied to experimental group. The pre-service teachers' recognition about software education and self-evaluation of computational thinking were performed. Then, we analyzed the effect of the developed education program on the recognition of software education and computational thinking. As a result, the level of post-recognition of software education in the experimental group was significantly higher than that of the pre-recognition. In the self-evaluation of computational thinking, the experimental group was significantly higher than the control group. Therefore, it can be seen that the software education program based on blended learning can help improve the learner's computational thinking.
This paper presents a deep learning-based road segmentation framework from very high-resolution orthophotos. The proposed method uses Deep Convolutional Autoencoders for end-to-end mapping of orthophotos to road segmentations. In addition, a set of post-processing steps were applied to make the model outputs GIS-ready data that could be useful for various applications. The optimization of the model's parameters is explained which was conducted via grid search method. The model was trained and implemented in Keras, a high-level deep learning framework run on top of Tensorflow. The results show that the proposed model with the best-obtained hyperparameters could segment road objects from orthophotos at an average accuracy of 88.5%. The results of optimization revealed that the best optimization algorithm and activation function for the studied task are Stochastic Gradient Descent (SGD) and Exponential Linear Unit (ELU), respectively. In addition, the best numbers of convolutional filters were found to be 8 for the first and second layers and 128 for the third and fourth layers of the proposed network architecture. Moreover, the analysis on the time complexity of the model showed that the model could be trained in 4 hours and 50 minutes on 1024 high-resolution images of size $106{\times}106pixels$, and segment road objects from similar size and resolution images in around 14 minutes. The results show that the deep learning models such as Convolutional Autoencoders could be a best alternative to traditional machine learning models for road segmentation from aerial photographs.
Journal of the Korean Society of Earth Science Education
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v.7
no.3
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pp.293-302
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2014
The purpose of this study is to investigate the effects of research project program of science process skills and science-related attitudes for high school students. This study were accompanied by 72 junior students of G High School who were reorganized as students whose research subject was closely related to chemistry. These students went through 28 periods of 14 sessions of research project program, were tested before and after the study on their science process skills and science-related attitudes. A simple questionnaire afterwards to get their thoughts on this program, was surveyed. The results are as follows. First, the research project program was effective in the science process skills (p<0.01). There was a statistically meaningful difference in the subcategory of deduction, setting up hypotheses, finding variables, building experiments, graphing and interpreting data. Although there was an increase in the average scores of prediction, operant definition, and generalization factors, it was not statistically meaningful (p>0.05). Second, the research project program showed an increase in the post-test of the science-related attitudes but was not statistically meaningful (p>0.05). In terms of subcategoty, the social importance of science, criterion of scientists, application of scientific attitude, and enjoyment of science classes were statistically meaningful (p<0.05). Third, according to the survey of research project program, there was an increase in creating a research problem and solving it by oneself as well as in participating with other teammates to solve a problem. But the most difficult thing was when the experiment failed during the research was processing. The curiosity and interest, towards objects around all lives and science classes after the program done, were increased.
This paper presents a low cost and high accuracy integrated Global Positioning System (GPS)/dead reckoning (DR) system. The integrated GPS/DR system is capable of providing highly accurate position data in real-time or in post processing. Based on the analysis of the main error source affecting the DR measurements, an eight-state mathematical model for the integrated system has been developed to represent these errors. This eight-state model has been used to build a nonlinear filter for the estimation of the state vector at every epoch when DR measurements are available. The accuracy of the system has been evaluated using 1Hz DR measurements and 3Hz continuous GPS position estimates. Through numerical simulation the system performance during periods with GPS outage has been investigated by comparing two different noise models. While one model is the position estimation filter containing a single noise model, the other filter includes two-level noise model. The simulation results have shown that the estimation filter containing two-level noise model for computing the position error of the integrated GPS/DR system yields better performance than that the filter including the single-level noise model does.
Entering the post genome era with an increasing amount of protein data available in public databases, the study of tertiary structure of pro-teins has been artively in progress. To analyze the structure of a protein effectively, it is necessary to visualize the tertiary structure of a protein. Rececntly, many visualization tools based on Java technology have been developed to visualize a protein whose structure has been known. In this paper, we describe a new protein visualization system, named JProtein. It is designed to be an easy-to-use, platform neutral melocular visualization tool. The JProtein system is developed using Java3D technology. Java3D is an API providing a programming interface for 3D representations. The system informs us the angle and the distance of the interacting atoms in amino acids which are visualized, providing several 3D representation models of a protein molecule. In particular, the JProtein system presents synchronous stereo view as well as asynchronous one.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.20
no.8
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pp.875-881
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2014
The redundancy resolution of the seven DOF (Degree of Freedom) upper limb exoskeleton is key to the synchronous motion between a robot and a human user. According to the seven DOF human arm model, positioning and orientating the wrist can be completed by multiple arm configurations that results in the non-unique solution to the inverse kinematics. This paper presents analysis on the kinematic and dynamic aspect of the human arm movement and its effect on the redundancy resolution of the seven DOF human arm model. The redundancy of the arm is expressed mathematically by defining the swivel angle. The final form of swivel angle can be represented as a linear combination of two different swivel angles achieved by optimizing two cost functions based on kinematic and dynamic criteria. The kinematic criterion is to maximize the projection of the longest principal axis of the manipulability ellipsoid of the human arm on the vector connecting the wrist and the virtual target on the head region. The dynamic criterion is to minimize the mechanical work done in the joint space for each of two consecutive points along the task space trajectory. The contribution of each criterion on the redundancy was verified by the post processing of experimental data collected with a motion capture system. Results indicate that the bimodal redundancy resolution approach improved the accuracy of the predicted swivel angle. Statistical testing of the dynamic constraint contribution shows that under moderate speeds and no load, the dynamic component of the human arm is not dominant, and it is enough to resolve the redundancy without dynamic constraint for the realtime application.
Kim, Kwan;Chung, Han;Kim, Sung-Chul;Lee, Hee-Chul;Kim, Choong-Ki;Kim, Hong-Kook;Kim, Jae-Mook
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics A
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v.31A
no.10
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pp.87-93
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1994
Ohmic contacts between Au and p-HgHg_{0.7}Cd_{0.3}Te$ with low specific contact resistance have been obtained. The contact region of the wafer is first pre-heated for 5 seconds in a rapid thermal processing equipment. The temperature reaches a maximum value of about 200$^{\circ}C$ at the end of the 5 seconds. Next, a thin Au film is formed on the contact region by immersing the sample in AuCl$_{3}$ solution. the sample is then post-annealed in the same condition as the pre-heating after Pb/In pad metals are deposited on the electroless Au contacts. The specific contact resistance measured by transmission line model is 5${\times}10^{-3}{\Omega}cm^{2}$ at 80K. RBS and differential Hall measurement data suggest that the above low resistance ohmic contact is ascribed to surface traps and increased gold diffusion rate.
The purpose of this study was to develop a Career Group Counseling Program to increase the career maturity, career-identity and career-decision self-efficacy of high school students, and to examine the effectiveness of such a program. In order to evaluate the effectiveness of the program thus developed, an experimental group which was exposed to the program and a control group without exposure to the program were compared. The program was administered over eight weekly sessions, each session lasting ninety minutes. The subjects in this study consisted of twenty four students. The experimental group and a control group were organized with twelve students in each. For the purpose of data processing, SPSS 16.0 was used to analyze the statistical results. The Career Maturity Scale, the Identity Scale, and Career Decision-Making Self-Efficacy Scale were used in a pre-test, post-test, and follow-up test. The findings of this study were as follows : The treatment group exhibited a significant statistically increasing degree of career maturity, career-identity and career-decision self-efficacy levels in comparison to the control group. The results of the study indicated the effectiveness of this newly developed Career Group Counseling Program on increasing career maturity, career-identity and career-decision self-efficacy levels.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.14
no.4
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pp.497-504
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2010
In this study, experiment was carried out on the 37 experiment group in order to investigate the effect of programming learning based on the CPS on the creative problem solving of elementary school students. Programming learning program based on the CPS, Dolittle, and creative problem solving checklist were used as research tools. Study procedures were followed by pre-test, experimental process, and post-test in order and the data processing was performed by paired sample t-test. The results show that programming learning based on the CPS has a positive effect on the creative problem solving(from 3.07 to 3.39), divergent thinking(from 2.94 to 3.14), critical and logical thinking(from 3.13 to 3.81), and motivational factors(from 3.12 to 3.39).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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