• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.21 no.5
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• pp.141-147
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• 2021

In this paper, in order to improve the utilization of hyperspectral large-capacity data feature information by reducing complex computations by dimension reduction of neural network inputs in embedded systems, the band selection algorithm is applied in each subset. Among feature extraction and feature selection techniques, the feature selection aim to improve the optimal number of bands suitable for datasets, regardless of wavelength range, and the time and performance, more than others algorithms. Through this experiment, although the time required was reduced by 1/3 to 1/9 times compared to the others band selection technique, meaningful results were improved by more than 4% in terms of performance through the K-neighbor classifier. Although it is difficult to utilize real-time hyperspectral data analysis now, it has confirmed the possibility of improvement.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.24 no.3
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• pp.289-297
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• 2006

The Land Cover/Land Use Map have been constructed from 1998, which has hierarchical structure according to land cover/land use system. Level 1 classification Map have done using Landsat satellite image over whole Korean peninsula. Level II classification Map have been digitized using IRS-1C, 1D, KOMPSAT and SPOT5 satellite images resolution-merged with low resolution color images. Level II Land Cover/Land Use Map construction by digitizing method, however, is consuming enormous expense for satellite image acquisition, image process and Land Cover/Land Use Map construction. In this paper, the possibility of constructing Level II Land Cover/Land Use Map using hyperspectral satellite image of EO-1 Hyperion, which is studied a lot recently, is studied. The comparison of classifications using Hyperion satellite image offering more spectral information and Landsat-7 ETM+ image is performed to evaluate the availability of Hyperion satellite image. Also, the algorithm of the optimal band selection is presented for effective application of hyperspectral satellite image.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.21 no.5
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• pp.149-154
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• 2021

Unlike or common images, Hyperspectral images were taken by continuous electromagnetic spectral into numerous bands according to wavelengths and are high-capacity high-resolution images. It has more information than ordinary images, so it is used to explore objects and materials. To reduce the amount of information in hyper-spectral images to be processed, band selection is utilized. Existing band selection techniques are heuristic techniques based on statistics, which take a long time and often lack generality and universality. To compensate for this, this paper utilizes quantization concept to draw representative bands through Discrete Range, we use them for band selection algorithm. Experimental results showed that the proposed technique performed much faster than conventional band selection methods, and that the performance accuracy was similar to that of the original even though the number of bands was reduced by one-seventh to one-tenth.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.386-388
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• 1999

본 논문은 이미지 데이터의 효율적인 코딩에 대한 새로운 방법을 나타낸다. 웨이블릿 변환을 기초로 한, 알고리즘은 서브밴드 간의 남아 있는 상관관계를 이용한다. 웨이블릿 계수들에 대한 성공적인 대략값은 계층적인 심볼 스트림을 초래하고, 그것은 PSD(의미있는 자손에 대한 예언)과 함께 매우 높게 압축된다. 코딩 알고리즘은 이미지 컨텐트에 대한 높은 적응성에 의해 그 자체를 구별한다. 초래하는 비트스트림은 그것들의 중요도에 대한 순서에 있어서 모든 이미지 정보를 구성한다. 그러므로 그것은 위험한 디코딩 과정 없이 어떤 지점에서 절단하는 것이 가능하다. 이러한 내장된 비트스트림의 이점은 공간적인 규모성(scalability)과 왜곡율이다. 좀 더 나은 향상은 웨이블릿 패킷으로 알려진 새로운 적응적인 웨이블릿 변환을 사용하여 획득된다. 초기의 기법들과 적합하지 않은 현재의 서브밴드에 대한 관련성있는 통계적인 특성들(특히 상관관계)은 처음으로 분석된다. 그것들에 의존하는, 서브밴드가 분해 유무에 관계없이 분해 결정이 만들어진다. 이러한 결과는 최고의 기본적인 선택이 아니고 최적에 가까운 분해 구조를 초래한다. 본 논문에서 제안한 모델의 가장 주요한 이점은 계산적인 비용의 축소이다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.19 no.2
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• pp.170-179
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• 2003

In order to classify Land Use/Land Cover using multispectral images, we have to give consequence to defining proper classes and selecting training sample with higher class separability. The process of satellite hyperspectral image which has a lot of bands is difficult and time-consuming. Furthermore, classification result of hyperspectral image with noise is often worse than that of a multispectral image. When selecting training fields according to the signatures in the study area, it is difficult to calculate covariance matrix in some clusters with pixels less than the number of bands. Therefore in this paper we presented an overview of feature extraction methods for classification of Hyperion data and examined effectiveness of feature extraction through the accuracy assesment of classified image. Also we evaluated the classification accuracy of optimal meaningful features by class separation distance, which is also a method for band reduction. As a result, the classification accuracies of feature-extracted image and original image are similar regardless of classifiers. But the number of bands used and computing time were reduced. The classifiers such as MLC, SAM and ECHO were used.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.18 no.8
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• pp.108-115
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• 1999

In this study we suggested a digital filter method to enhance car audio sound quality against the sound distortion due to cabin's acoustic characteristics and car driving noises. The digital filters designed were based on the characteristics on car driving noises and cabin acoustic characteristics. Car driving noises were analyzed by two ways; one is an objective method, octave band frequency analysis method. The other is a subjective method; sensory evaluation method, NCB method. On these results, seven sets of modified coefficients of eleven band digital filters were obtained. To find optimum audio sound quality among nine sound samples filtered by designing seven types of digital filters, which were mixed car driving noises at 100km/h, subjective evaluation method was used, paired comparison method; Scheffe' seven point method.

• Proceedings of the Materials Research Society of Korea Conference
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• 2003.03a
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• pp.105-105
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• 2003

InGaN/GaN MQW 구조는 청색 및 녹색 범위의 밴드 갭을 가지는 반도체로 최근 LED 및 LD 제조 등에 이용되고 있다. InGaN/GaN MQW은 InGaN와 GaN의 최적 성장온도의 중간온도에서 실행된다. InGaN와 GaN는 최적 성장온도의 차이가 크므로 중간온도에서 성장 시에 많은 결함이 생긴다. 성장온도가 높으면 InN가 분해되고 낮을 경우에는 질소의 결핍이 일어난다. 최적성장온도의 선택이 매우 중요한 문제로 주목되었다. Si 도핑으로 중간온도 성장 시에 형성되는 결함을 감소시키고 광학적 특성을 향상시킨다고 보고되었다. 그러나, Si 도핑효과에 대한 구체적이고 체계적인 연구는 부족한 실정이다. MQWs 구조의 GaN 장벽층에 미치는 성장온도와 Si 도핑 효과를 이해하기 위해서는 고온에서 성잠시킨 GaN박막(HT-GaN) 위에 중간온도에서 성장된 GaN 에피층(IT-GaN)의 구조에 관한 연구가 선행되어야한다. 본 연구에서는 HT-GaN 위에 성장된 GaN 에피층에 미치는 성장 온도와 Si 도핑 효과에 관해 연구하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.274-277
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• 1999

자동차 오디오는 차량의 상품성에 큰 영향을 미치고 있다. 고급 차량일수륵 또한 젊은 층일수록 차량 구매시 선택의 기준이 되기도 한다 그러나 자동차 오디오는 크게 두가지 면에서 가정용 오디오와 차이가 있다. 첫번째는 청취공간이 매우 헙소하다는 것이고 둘째로는 주행시 차량소음이 차 실내로 유입되어 오디오 음질에 영향을 미친다. 차 실내는 즘은 공간 음향폭성으로 인한 음향 dip 현상이 발생하며 이는 오디오 음질의 왜곡을 가져오므로 이를 개선하기 위해서는 라우드스피커 최적배치 뿐 아니라 주행소음에 대한 시험 및 분석을 하여 오디오 음질에 영향을 주는 주파수 밴드를 파악하여야 한다 본 논문에서는 오디오 음에 차량소음이 섞인 경우에 대하여 차량의 라우드스피커 위치는 변경하지 않고 라우드스피커의 주파수 밴드별 출력을 디지털필터를 이용하여 수정하는 방법으로 음질 개선을 제안하였다. 디지털 필터의 보정치는 차량 주행소음 특성과 차 실내 음향특성을 고려하였다. 차량소음을 섞은 주파수 옥타브 밴드 분석법을 이용한 객관적인 분석과 감성적 분석법인 NCB곡선으로 차량소음을 분식하여 디지털 필터 보정치를 구하는데 사용하였다. 제안한 9가지 디지털 필터를 이용하여 차량소음과 음악을 합성하였고 이중에서 좋은 음질에 대한 판정을 하기 위해 Scheffe가 제안한 7점 주관 평가법을 사용하여 64명이 내린 주관평가를 수행하였다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.06a
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• pp.121-127
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• 2010

본 연구에서는 피해 전 후 고해상도 항공영상을 이용하여 풍수해 피해정보를 자동 추출하는데 있어 결과물의 신뢰성 제고 방안에 대해 연구하였다. 연구 대상지역은 2008년 집중호우로 인해 큰 피해를 입은 경상북도 봉화지역을 선정하였으며, 해당 지역 중 특히 피해가 집중된 서벽리, 애당리 지역에 대하여 피해 전 후 영상을 확보하고 자동탐지를 수행하였다. 피해 지역의 자동탐지 수행 전 Normalizing, 대비강조, Equalizing 등의 영상처리를 수행하고, 자동추출 결과의 정확도를 비교하여 피해항목별 최적의 영상처리를 결정하였다. 최적의 영상처리가 적용된 영상에 대하여 피해 항목별 피해형태를 파악하였으며, 가장 정확한 결과물이 추출되는 최적의 임계치를 결정하였다. 도로 항목의 경우 Normalizing 영상처리를 수행하고 임계치를 120으로 부여하여 자동탐지를 수행한 경우 가장 정확한 추출 결과가 나타났으며, 농경지 항목의 경우 대비강조 영상처리와 임계치가 100으로 부여된 경우 피해 지역의 추출이 가장 정확하게 나타났다. 본 연구결과는 향후 유사한 재해 발생 시 초기 신속한 피해규모 산출이 가능하게 하여 적절한 후속 조치를 취할 수 있도록 한다. 또한, 다중밴드 피해 전 후 영상 확보가 가능할 경우 추가적인 피해 항목의 최적 영상처리와 임계치 결정이 가능해지며, 토지피복 분류를 거쳐 피해지역 자동탐지 수행 시 원하는 피해항목만을 선택적으로 추출하는 것도 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2004.07d
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• pp.2534-2536
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• 2004

본 논문은 유전알고리즘을 이용하여 부정맥 진단의 최적화된 입력을 구성하는 방법을 제시한다. 심전도 신호의 특징을 추출하기 위해 웨이블릿 변환이 널리 사용되고 있지만, 추출된 특징들의 선택과 최적화의 문제에 대해서는 명쾌한 해결책을 제시하지 못하고 있다. 심전도 신호는 연속 웨이블릿 변환을 이용해 5레벨로 분해되었으며, 각 서브밴드에서 추출된 계수들은 부정맥 진단을 위한 특징으로 쓰이게 된다. 웨이블릿 변환을 통해 추출된 특징들(feature)은 유전자 알고리즘과 중회귀 분석을 동하여 부정맥 진단을 위한 최적화된 특징조합이 결정되었다. 본 연구를 통해 특정레벨의 어떤 계수가 부정맥 진단에 크게 영향을 미치는지 판단할 수 있었으며 입력의 차원감소는 연산시간의 축소를 가져왔고 분류정확도를 향상시켜 분류기의 성능을 증대시켰다.