Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2014.06a
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pp.138-140
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2014
전자해도는 기존 종이해도로 표현하던 해안선, 등심선, 수심, 항로표지 등의 정보를 디지털화한 것으로 기존 종이해도 정보의 디지털화 과정에서 해도 사용 목적에 부합하는 수준으로 일반화 과정을 거치게 된다. 이 과정에서 일관된 기준과 자동화된 작업 방식 적용의 어려움으로 일반화 수준이 균일하지 않은 문제가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 전자해도로 제작된 여러 정보 중 해안선을 대상으로 균일한 수준으로 일반화되었는지 평가하는 전자해도 일반화 평가 방안을 연구하였다. 세부 내용으로는 일반화 평가에 활용할 수 있는 여러 알고리즘을 비교 분석하여 전자해도에 가장 최적화된 알고리즘 및 평가 방법을 제안하였다.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.29
no.1
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pp.21-28
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2011
In the existing digital map of the Ver.1.0, it is impossible to make a small scale digital map, which is under the 1/5000 scale map, by using the 1/1000 digital map which is the most large scale one. Because of this reason, the existing digital maps are produced into a 1/1000 and a 1/5000 map by means of two different scale aerial photos. The next generation digital map should be successively related to a small scale digital map based on the most large scale digital one. This is so important from the aspects of data share and the consecutive renewal. Ever since the development of the digital map of the Ver. 2.0, the possibility of making a multi-scale consecutive digital map has been presented and the related research has been done again. The most basic thing in the multi-scale digital maps is to decide the criteria of the generalization between the two scales. In this study, I try to formulate the criteria of the generalization required to make the 1/5000 digital map by using the 111000 digital one. In addition, I by to explore the application possibility of the consecutive renewal by carrying out auto-generalization.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.27
no.1
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pp.735-742
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2009
National Geographic Institute recently has produced a national paper map by means of a computer aided editing system using a national digital map 2.0. However, the map generalization should be made due to the portrayal difference between the digital map and the paper one and the criterion of the map generalization should be determined by the visual image. The tolerance limit of the map generalization has to be decided based on human vision. For this purpose, this study attempts to measure the size of the building on various scale map and then analyze its result. As a consequence, this study shows us that the building size eligible for human vision should be over 0.4mm in the short side of building on the map. The tolerance limit of an isolated building, a reduced building and a densely built-up area for the map generalization is based on the criterion mentioned above.
Map generalization functions to visualize the spatial data or to change their scale by changing the level of details of data. Until recently, the studies on map generalization have concentrated more on line features than on point features. However, point features are one of the essential components of digital maps and cannnot be ignored because of the great amount of information they carry. This study, therefore, aimed to find out a detailed procedure of point features' generalization. Particularly, this work chose the distribution pattern of point features as the most important factor in the point generalization in investigating the geometric characteristics of source data. First, it attempted to find out the characteristics of distribution pattern of point features through quadrat analysis with Grieg-Smith method and nearest-neighbour analysis. It then generalized point features through the generalization threshold which did not alter the characteristics of distribution pattern and the removal of redudant point feautres. Therefore, the generalization procedure of point features provided by this work maintained the geometric characteristics as much as possible.
This study aims to generalize the stream network developing algorithm of the geographic hierarchy Stream networks with hierarchy system should be spatially hierarchized in linear features. The generalization procedure of the stream networks are composed of the hierarchy of stream, selection and elimination, and algorithm. Working of stream networks is composed by the decision of direction on stream networks, ranking of stroke segments, and ordering by the strahler method, using geographic data query for controlling selection and elimination of the linear feature by scale. Improved Simoo algorithm was effective in enhancement and decreasing curvature of linear features. Resultantly, it is expected to improve generalization of features with various spatial hierarchy.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.6B
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pp.675-681
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2008
In this study, the daily-based reference evapotranspiration was evaluated with Hargreaves equation at the 23 meteorological stations for the time period of 1997-2006. The Hargreaves coefficient was self-calibrated to give the best fit with Penman-Monteith evapotranspiration, being regarded as a reference. On the basis of the estimated parameter set, a generalized regression was conducted to estimate the Hargreaves evapotranspiration by just using temperature data. This study will contribute to water resources planning, irrigation schedule, and environmental management.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10c
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pp.339-341
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1998
다층 퍼셉트론 학습은 학습 데이터의 능동적인 선택 여부에 따라 능동적 학습(Active learning)과 피동적 학습(Passive learning)으로 구분할 수 있다. 기존의 능동적 학습 방법들은 학습 데이터의 중요도를 측정할 수 있는 기준(measure)을 제시하고 이 기준에 따라 학습 데이터를 선택하는 방법을 취하고 있다. 이 방법들은 학습 데이터 선택을 위해 Hessian Approximation과 같은 복잡한 계산이나 학습 데이터를 선택하는 과정에 있어서 데이터의 중요도를 평가하기 위한 반복적인 계산을 필요로 한다. 본 논문에서는 학습 데이터 선택 시 반복적인 계산이 필요하지 않는 비교사 학습을 이용한 능동적 학습 데이터 선택 방법을 제안하고 그 수렴 특성과 일반화 성능을 분석한다. 또한 비교 실험을 통하여 제안된 방법이 기존의 능동적 학습방법보다 간단한 계산만으로 수렴 속도를 향상시키며 일반화에도 뒤떨어지지 않음을 보인다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.18
no.4
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pp.507-516
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2011
Comparative studies on generalized binomial models (Moon, 2003; Ng, 1989; Paul, 1985; Kupper and Haseman, 1978; Griffiths, 1973) are restrictive in that the models compared are rather limited and MSE of the estimates is the only measure considered for the model adequacy. This paper is aimed to report simulation results which provide possible guidelines for selecting a proper model. We examine Pearson type of goodness-of-fit statistic to its degrees of freedom and AIC for the overall model quality. MSE and Bias of the individual estimates are also considered as the component fit measures. Performance of some models varies widely for a certain range of the parameter space while most of the models are quite competent. Our evaluation shows that the Extended Beta-Binomial model (Prentice, 1986) turns out to be particularly favorable in the point that it provides consistently excellent fit almost all over the values of the intra-class correlation coefficient and the probability of success.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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1998.04a
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pp.199-204
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1998
웹 기술 등의 발전으로 인터넷에 각종 정보시스템을 접속하여 문자, 음성, 영상을 포함하는 각종 멀티 데이터의 공유가 일반화됨에 따라 이에 대한 보안 문제점을 해결하기 위한 정보보호시스템으로서 침입차단시스템의 요구가 증대되고 있으며 이러한 요구에 따라 국내외적으로 평가 기준이 개발되고 있고 이러한 기준을 충족시키는 다양한 형태의 침입차단시스템이 출시되고 있다. 본 논문에서는 인터넷 보안 모델 상에서 침입차단시스템 보안 정책 모델이 요구되는 부분과 기존의 보안 모델을 침입차단시스템에 적용하는데 발생하는 문제점을 살펴보고 국내 정보통신망 침입차단시스템 평가기준에서 요구하는 있는 관련 요구 사항을 분석하여 침입차단시스템에 적합한 보안정책 모델을 제안한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04b
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pp.265-267
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2002
본 논문에서는 적응적 정규화 자연기울기 학습법과 자연 프루닝(pruning) 방법의 결합을 통하여 일반화 성능이 우수만 신경망을 구성하고자 한다. 먼저 적응적 정규화 자연기울기 학습을 통하여 신경망의 가중치를 최적화 시키고, 자연 프루닝에 의하여 신경망의 구조를 단순화 시킨다. 이러한 모델들 중 최적의 모델은 베이시안 정보 기준에 의해 선택함으로써 일반화 성능이 우수만 신경망을 구성하는 방법을 제안한다 벤치마크 (benchmark) 데이터로 제안하는 방법과 유클리디안(Euclidean) 거리에 기반한 결합 방법과 자연 프루닝만을 적용한 방법을 비교함으로써 우수성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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