Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.24
no.4
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pp.355-359
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2014
In this paper, we proposed the new fuzzy pattern classifier which combines several fuzzy models with simple consequent parts hierarchically. The basic component of the proposed fuzzy pattern classifier with hierarchical structure is a fuzzy model with simple consequent part so that the complexity of the proposed fuzzy pattern classifier is not high. In order to analyze and divide the input space, we use Fuzzy C-Means clustering algorithm. In addition, we exploit Conditional Fuzzy C-Means clustering algorithm to analyze the sub space which is divided by Fuzzy C-Means clustering algorithm. At each clustered region, we apply a fuzzy model with simple consequent part and build the fuzzy pattern classifier with hierarchical structure. Because of the hierarchical structure of the proposed pattern classifier, the data distribution of the input space can be analyzed in the macroscopic point of view and the microscopic point of view. Finally, in order to evaluate the classification ability of the proposed pattern classifier, the machine learning data sets are used.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2006.05a
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pp.328-332
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2006
환경모델링 기법은 비선형 오염유출현상을 구조화하여 배출특성 규명 및 정책대안의 영향예측 도구로서 활용도가 증가하고 있다. 반면 복잡한 입력 파라미터의 구성은 모형운영에 있어 비정량적 수치를 적용할 수 있는 가능성을 내포하고 있다. 이러한 한계성을 극복하기 위해 최근 들어 GIS와 정보기술의 연계를 통한 자료관리 및 모형 매개변수 산출을 위한 연구들이 활발히 진행 중에 있다. GIS-모델링 분야의 기술적 성장에도 불구하고 정보구축의 시점, 주기, 구축 형태 등의 통일화가 이루어지지 않았다. 따라서 BASINS과 같은 기 구축된 정보 분석체계를 사용하고자 할 때 단위사업별로 구축된 공간정보의 구조해석을 다시 수행해야 하는 문제를 지니고 있다. 이는 구축된 정보를 사용하여 해석하고자 하는 주체가 분명하지 않고, 분석모델에서 요구하는 입력 자료의 구조를 명확하게 해석할 수 있는 정보기술과 분석기술의 연계부족으로 발생한 문제이다. 이에 본 연구의 목적은 NGIS사업을 통해 축척된 지형공간 데이터베이스와 GIS의 공간분석기능을 연계하여 유역 오염원 기상 공간정보의 관리, 유역 오염유출모형인 HSPF(Hydrologic Simulation Program-Fortran)의 운영정보 생성을 지원하는 지능형 정보관리시스템을 개발하는데 있다. 주 연구내용은 시스템 분석 및 설계, 기초 데이터 수집과 DB 구축, 지형 매개변수 산정을 위한 GIS-HSPF의 통합 인터페이스 구축이다. 개발된 KBASIN-HSPF는 EPA에 의해 개발된 BASIN의 유역분할, 하천망생성, 지형특성계수 산정 기능과 함께 우리나라의 지형.오염원.기상정보의 저장구조를 고려한 데이터 모델링, Tissen망에 준한 강우자료 생성 그리고 HSPF 모형운영정보 산정 및 전환기능을 포함하고 있다. KBASIN-HSPF는 유역기반 점.비점오염원 정보를 통합 관리하고자 하는 오염총량관리제의 기술적 정보관리 환경으로 활용가능하며, 기존의 오염유출모델링을 위해 자료준비부터 정보연계, 모형운영까지 분산된 환경에서 수행되었던 것을 통합환경하에서 진행함으로써 정보의 질적보장과 정보전환의 표준화방안을 제시하는 정보분석시스템이다.
There has been a recent spate in the usage of mobile device equipped GPS sensors, such as smart phones. This trend enables the posting of geo-tagged messages (i.e., multimedia messages with GPS locations) on social media such as Twitter and Facebook, and the volume of such spatial data is rapidly growing. However, the relationships between the location and content of messages are not always explicitly shown in such geo-tagged messages. Thus, the need arises to reorganize search results to find the relationship between keywords and the spatial distribution of messages. We find the smallest minimum bounding rectangle (MBR) that embedding k or more points in order to find the most dense rectangle of data, and it can be usefully used in the location search system. In this paper, we suggest efficient algorithms to discover a group of 2-Dimensional spatial data with a close distance, such as MBR. The efficiency of our proposed algorithms with synthetic and real data sets is confirmed experimentally.
To quantitatively measure or evaluate aesthetic factors is not easy in comparison with physical, functional, behavioral or economic factors. Yet aesthetic factors essentially play an important role in design modeling process. Despite its importance, research on aesthetic assessment or the interaction of aesthetic influential elements is insufficient. Therefore, this study is intended to find the relationships between visual preference and aesthetic variables of perceptual-cognitive dimension and affective dimension in commercial space design. According to the result of this substantiation research, aesthetic variables that give a positive effect on the preference of commercial space design are unity, order, and clarity in perceptual-cognitive dimension and 'pleasant', 'relaxing' in affective dimension. On the other side, aesthetic variables that give a negative effect on the preference are contrast, complexity, and ambiguity that is a contrary concept of clarity in perceptual-cognitive dimension and 'exciting', 'arousing' in affective dimension.
The correct detection of skin color is an important preliminary process in fields of face detection and human motion analysis. It is generally performed by three steps: transforming the pixel color to a non-RGB color space, dropping the illuminance component of skin color, and classifying the pixels by the skin color distribution model. Skin detection depends on by various factors such as color space, presence of the illumination, skin modeling method. In this paper we propose a 3d skin color model that can segment pixels with several ethnic skin color from images with various illumination condition and complicated backgrounds. This proposed skin color model are formed with each components(Y, Cb, Cr) which transform pixel color to YCbCr color space. In order to segment the skin color of several ethnic groups together, we first create the skin color model of each ethnic group, and then merge the skin color model using its skin color probability. Further, proposed model makes several steps of skin color areas that can help to classify proper skin color areas using small training data.
To increase the storage density in hologram recording, a simple scheme to obtain rotational, angular and spatial multiplexing efficiently at the same time is proposed and experimented. Both rotational multiplexing and angular multiplexing are obtained by controlling the reference beam directly by use of a pair of wedge prisms, while spatial multiplexing is obtained by shifting the recording medium in the recording plane. It is possible to get both an acute-angle geometry, in which the angle between the signal and reference beams is less than 90$^{\circ}$, and a 90$^{\circ}$ geometry, in which the angle is approximately 90$^{\circ}$. In experiment, 180 holograms were multiplexed with an acute-angle geometry where a photopolymer was used for the recording medium, and 147 holograms with 90$^{\circ}$ geometry where a Fe-doped LiNbO$_3$ crystal was used. The proposed scheme makes it easy it easy to realize a practical holographic memory system by simplifying the control of three complex mechanical motions that are necessary for the three multiplexing techniques.
Recently, the use of locational information is growing rapidly. GPS technology has been adopted generally for obtaining locational information in outdoor spaces. In the other hand, the researches on indoor positioning have been carried out applying WLAN, RFID or Bluetooth technology because of the multi-path interference of GPS signal caused by the physical obstacles such as walls or columns in buildings. However, such technologies for indoor positioning cost too much to build sensing infrastructure and compute-intensive processes are involved. Furthermore, the accuracy of location estimation is variable caused by interior structures in buildings. In this study, to make up for the limitations, descriptive data such as phone number, unique room numbers, or business names readily available in mixed-use buildings is used for extracting location information. Furthermore, during the process, a geocoding method using character matching is applied to this study enabling prompt location estimation and sublating the fluctuation of accuracy caused by interior structures. Based on the proposed method in this study, an architecture is designed, and three-dimensional viewer program is developed for the implementation of this study. Also, this research is quantitatively analyzed through match rate and processing time of proposed method.
In this paper, we propose a new clustering combination based on numerical data driven for rule generation mechanism. In large and complicated space, a clustering method can obtain limited performance results. To overcome the single clustering method problem, hybrid combined methods can solve problem to divided simple cluster estimation. Fundamental structure of the proposed method is combined by mountain clustering and modified Chen clustering to extract detail cluster information in complicated data distribution of non-parametric space. It has automatic rule generation ability with advanced density based operation when intelligent systems including neural networks and fuzzy inference systems can be generated by clustering results. Also, results of the mechanism will be served to information of decision support system to infer the useful knowledge. It can extend to healthcare and medical decision support system to help experts or specialists. We show and explain the usefulness of the proposed method using simulation and results.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.298-298
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2011
다양한 수문학적 순환 성분들의 영향을 받는 유역의 포화과정은 토양층의 공간적 이질성과 맞물려 매우 복잡한 거동특성을 보이는 것으로 알려져 왔다. 이와 관련하여 주목해 볼 만한 지형인자 중의 하나로서 지형지수(topographic index)를 들 수 있다. 지형지수는 TOPMODEL의 주요한 입력변수 중의 하나로서 그 공간적 분포에 따라 유역의 상대적인 포화도를 용이하게 평가할 수 있는 객관적인 수단을 제공한다. 하지만 신뢰성 있는 지형지수의 산정은 상당히 까다로운 작업으로서 정확한 지형지수를 산정할 수 있는 절대적인 방법은 존재하지 않는 것으로 알려져 있다. 이는 지금까지 개발된 DEM을 기반으로 한 각종 흐름방향 모의기술의 수준이 아직 자연적인 지형형상을 완전히 반영하지 못함에 기인한다. 본 연구에서는 8-흐름방향방법의 단점을 보완하기 위하여 개발된 바 있는 $\infty$-흐름방향방법에 따라 지형지수를 산정하여 유역이 공간적으로 포화되어 가는 과정을 모의하여 보았다. $\infty$-흐름방향방법은 각도의 형태로 흐름방향을 산정하여 고정된 흐름방향의 구속에서 벗어남과 동시에 최소한의 흐름분산(flow dispersion) 모의를 허용하여 유역규모의 포화과정을 효율적으로 모의할 수 있는 수단으로 판단된다. 대상유역으로는 설마천 유역을 선택하였으며 지형분석 과정에는 Arc GIS를 기반으로 운용되는 software 중의 하나인 TauDEM을 적용하였다. 아래 그림은 각각 포화도 20%, 50%, 90%에 해당하는 포화역을 도시한 것으로 하천망으로 중심으로 유역이 공간적으로 포화되어 가는 과정을 효율적으로 나타내고 있음을 확인할 수 있다. 본 연구를 통하여 제시되는 방법론은 자연유역의 유출응답 속에 내재하는 동적특성이나 비선형특성에 대한 체계적인 접근을 가능하게 하는 효율적인 수단을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
Kim, Chang Kuy;Kang, In Joon;Park, Dong Hyun;Kim, Sang Seok
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.22
no.3
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pp.71-77
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2014
People in the modern society want to live under safe and comfortable circumstances. As our society, however, is sharply developing, crimes are getting smarter and more difficult to treat. Above all, they often take place around us, and we are trying to cope with them variously in order to make our lives more comfortable and safer. In particular, five major crimes(Murde, Robber, Rape, Violence, Theft ) that most frequently occur in the real life are very threatening and fearful so it is necessary to deal with them with "the scientific method." In this study, therefore, we searched the frequency of crime by its type and analyzed spatial characteristics between crimes and criminal factors by using regression analysis and correlation analysis based on the crime data that has occurred around Geumjeng-gu, Busan so that we can confront five major crimes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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