• Title/Summary/Keyword: 혼합 분류

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Spectral Mixture Analysis in forest using Landsat-7 ETM+ (Landsat-7 ETM+영상을 이용한 산림지역의 혼합화소분석)

  • 이지민;이규성
    • Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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    • 2003.04a
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    • pp.157-162
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    • 2003
  • 중저해상도 광학영상의 순간시야각(instantaneous filed of view -IFOV)에 포함되는 공간에는 반사특성이 상이한 두 개 이상의 지표물이 존재하는 경우가 대부분이다. 영상분류와 같은 기존의 영상처리기법에서는 하나의 화소가 단일의 지표물을 대표한다는 가정에서 접근하였으나, 최근 화소의 혼합정도를 세분하는 분광혼합분석(spectral mixture analysis)기법이 개발되고 있다. 분광혼합분석법을 이용하여 혼합된 화소에 포함된 지표물을 분해(unmixing) 하고 그 효과를 분석하고자 하여 경기도 광릉국립수목원의 시험림 지역을 대상으로 Landsat-7 ETM+영상을 이용하여 선형혼합 모델을 적용하였고, 그 결과 각각의 화소를 6개의 End-member의 혼합비로 구분하였다. Endmember의 비율을 나타낸 영상을 분석하여 점유비율에 따른 활엽수와 침엽수의 구분을 할 수 있었고, 각 임상별의 특징도 얻을 수 있었다. 특히 침엽수의 경우 그림자의 효과가 높다는 특성도 파악 할 수 있었다. 분광혼합분석법은 기존의 전통 분류방법과는 달리 다양한 산림의 정보를 추출해 낼 수 있다.

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Speech/Mixed Content Signal Classification Based on GMM Using MFCC (MFCC를 이용한 GMM 기반의 음성/혼합 신호 분류)

  • Kim, Ji-Eun;Lee, In-Sung
    • Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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    • v.50 no.2
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    • pp.185-192
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    • 2013
  • In this paper, proposed to improve the performance of speech and mixed content signal classification using MFCC based on GMM probability model used for the MPEG USAC(Unified Speech and Audio Coding) standard. For effective pattern recognition, the Gaussian mixture model (GMM) probability model is used. For the optimal GMM parameter extraction, we use the expectation maximization (EM) algorithm. The proposed classification algorithm is divided into two significant parts. The first one extracts the optimal parameters for the GMM. The second distinguishes between speech and mixed content signals using MFCC feature parameters. The performance of the proposed classification algorithm shows better results compared to the conventionally implemented USAC scheme.

Identification of Palustrine Wetlands in Paldang Reservoir Using Spectral Mixture Analysis of Multi-temporal Landsat Imagery (다중시기 위성영상의 분광혼합화소분석에 의한 팔당 상수원보호구역의 소택형 습지 판별)

  • Kim, Sang-Wook;Park, Chong-Hwa
    • Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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    • v.7 no.3
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    • pp.48-55
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    • 2004
  • 본 연구는 중 저해상도 위성영상을 이용하여 하천주변 습지를 판별해내는 보다 개선된 기법을 개발해 내는데 그 목적이 있다. 중 저해상도 위성영상의 하나의 화소는 일반적으로 하나의 동질한 물체의 분광반사값을 나타내기보다는 다양한 분광값을 가진 물체들의 대표값으로 나타나게 된다. 특히 본 연구에서는 식생, 수문 및 토양요소의 혼합체인 습지의 판별을 위해서, 하나의 화소가 하나의 물체를 대표함을 전제로 하는 기존의 분석방법 보다는, 혼합화소 (mixed pixel)를 대상지 의 토지 피복을 가장 잘 반영 하는 순수한 화소값(endmember)들로 분해함으로써 보다 정확한 판별 및 분류를 가능케 하고자 하였다. 이를 위하여 일반적으로 극세분광 위성영상의 분석에 활용되는 기법인 분광혼합화소분석(Spectral Mixture Analysis)을 이용하였는데, 습지 각 화소의 식생, 수문 및 토양요소의 흔합정도를 분해한 후, 이들의 분할영상 (fraction images)을 추출해내고 이를 분석에 이용하였다. 팔당상수원보호구역의 소택형 습지를 대상으로 봄 가을의 Landsat 영상에 대한 분석을 수행하였으며, 도출된 결과는 다음과 같다. 첫째, 봄 가을 각각의 영상에 대하여 4개씩 endmember를 선정하였으며, 분할영상과 원자료 각각에 대하여 습지판별을 수행한 결과, 가을영상에 대하여 분할영상을 이용한 방법의 소택 형 습지 판별 정확도가 가장 높은 값을 보여주었다(생산자 정확도 : 83.3%, 사용자 정확도 : 86.5%). 둘째, 소택형 습지로 판별된 지역만을 대상으로 보다 세분화된 분류가 가능한 지 알아보기 위하여 소택형 습지로 판별된 지역의 영상에 대해 ISODATA 무감독분류를 수행한 결과 2개의 클러스터로 대별되었다. 현장조사, 기존 연구의 수심자료 및 식생에 대한 조사를 바탕으로 위의 2개의 클러스터를 조사한 결과, 수문조건에 따른 분류인 아계(subsystem) 단계의 '영구적 침수형 소택형 습지'와 '계절적 침수형 소택형 습지'로 분류할 수 있었다.

Development of a Compound Classification Process for Improving the Correctness of Land Information Analysis in Satellite Imagery - Using Principal Component Analysis, Canonical Correlation Classification Algorithm and Multitemporal Imagery - (위성영상의 토지정보 분석정확도 향상을 위한 응용체계의 개발 - 다중시기 영상과 주성분분석 및 정준상관분류 알고리즘을 이용하여 -)

  • Park, Min-Ho
    • KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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    • v.28 no.4D
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    • pp.569-577
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    • 2008
  • The purpose of this study is focused on the development of compound classification process by mixing multitemporal data and annexing a specific image enhancement technique with a specific image classification algorithm, to gain more accurate land information from satellite imagery. That is, this study suggests the classification process using canonical correlation classification technique after principal component analysis for the mixed multitemporal data. The result of this proposed classification process is compared with the canonical correlation classification result of one date images, multitemporal imagery and a mixed image after principal component analysis for one date images. The satellite images which are used are the Landsat 5 TM images acquired on July 26, 1994 and September 1, 1996. Ground truth data for accuracy assessment is obtained from topographic map and aerial photograph, and all of the study area is used for accuracy assessment. The proposed compound classification process showed superior efficiency to appling canonical correlation classification technique for only one date image in classification accuracy by 8.2%. Especially, it was valid in classifying mixed urban area correctly. Conclusively, to improve the classification accuracy when extracting land cover information using Landsat TM image, appling canonical correlation classification technique after principal component analysis for multitemporal imagery is very useful.

Consolidation Characteristics of Mixed Soil (혼합토의 압밀 특성)

  • Yoon, Hyun-Suk;Lee, Ki-Ho;Park, Jun-Boum
    • Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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    • 2003.03a
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    • pp.211-216
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    • 2003
  • 굴폐각은 굴양식 후 남는 것으로 남해안에서 주로 집중적으로 발생하는데 연간 28만톤의 발생량 중 상당양은 폐기물로 계속 누적되고 혹은 불법매립되어 환경오염 문제까지 발생시키고 있다. 본 연구에서는 산업폐기물로 분류되는 굴패각을 지반공학 분야에서 활용하기 위한 대안으로 해성점토와 혼합하여 매립재료로써의 적용성을 평가하기 위하여 대형 압밀기를 이용하여 실험을 실시하고 이를 토대로 기초자료를 획득하고자 하였다. 원형의 굴패각을 파쇄하여 입도별로 분류하고 이중 사질토 입경 크기의 재료에 대한 기본 물성치를 평가하고 지반 재료로써의 적용성를 분석하였다. 해성점토 내의 굴패각입자의 혼합비를 변화시켜 만들어진 혼합토에 대한 압밀 실험 결과 굴패각의 혼합율이 증가할수록 체적변화율이 작게 되고, 침하 속도는 빠르게 증가함을 알 수 있었다. 이는 압밀응력의 일부를 굴패각 입자의 골격구조가 부담함으로써 실제 점토부분에 작용하는 압밀응력은 굴패각 혼합율이 증가할수록 작아지는 것으로 판단된다.

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A Study on the Promotion of Combustible Construction Waste Recycling (가연성 건설폐기물의 자원화 제고를 위한 방안)

  • Park, Ji-Sun;Lee, Sea-Hyun
    • Journal of the Korean Recycled Construction Resources Institute
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    • v.4 no.1
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    • pp.89-95
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    • 2009
  • The current enforce decree of "The Act on the Promotion of Construction Waste Recycling" divides seventeen kinds of construction wastes by property and configuration. Mixed construction waste, one of them classified by the enforce decree, is composed two more than justified construction wastes except refuse soil and rock. In construction wastes justified by enforce decree of this law, most refuse concrete and asphalt concrete of construction wastes are recycled. As well as refuse metal is separated, sorted from bulk them, and merchandised for value. Finally this is used the secondary manufactured products. Even though combustible construction wastes like refuse wood, plastics, fiber can be recycled RDF(Refuse derived fuel) or RPF(Refuse plastic fuel) because of high caloric value and low heavy metal but most of them are discharged as mixed construction waste and then treated by treated by incineration and landfill. Therefore, to control construction waste flow efficiently, construction wastes are classifies first combustible, incombustible, mixed combustible, incombustible and etc. in this study. The combustible waste is consisted refuse wood, plastics, fiber and etc. and incombustible waste contains refuse concrete, asphalt, and etc. Mixed construction is construction waste that can not separate from mixed waste bulk with different kinds.

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Design and Analysis of Wire Classification Device using the 2D Scanner (2D 스캐너를 이용한 선재 위치 분류장치의 설계와 해석)

  • Ryu, Hwan-Gyu;Ryu, Jeong-Gyu;Kim, Jeong-Ho
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2013.11a
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    • pp.449-452
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    • 2013
  • 최근 산업, 무역 및 유통 기업들은 수 많은 물류 자원에 IT 기술이 도입되어 운용되고 있다. 이러한 기업들은 물류 비용을 절감하기 위해 자동차 생산 분류와 물류 수송 부분으로 이어진다. 물류 분야 중 자동차 생산 분류에 선재 관리를 통해 기업과 기업으로 서로 운송되어 분류되어 있으며, 차량 선재 분배를 위해 POS에서 나온 데이터를 바코드를 사용하게 된다. 그러나, 이러한 선재의 문제점은 작업자의 분류지를 일일이 보면서 확인을 통해 작업을 하고 있으며, 작업자의 누락 혼합 발생된 물류 납품시 타사 기업으로 선재의 혼합, 누락 등으로 2차적 피해가 발생하게 된다. 따라서, 본 연구에서는 차량 선재의 분류에 대한 2D 스캐너 기반의 프로세서와 시스템을 포함하고 선재 물류 분류 장치를 통해 특성을 설계하고 현장을 개선하고자 한다.

The Virtual Robot Arm Control Method by EMG Pattern Recognition using the Hybrid Neural Network System (혼합형 신경회로망을 이용한 근전도 패턴 분류에 의한 가상 로봇팔 제어 방식)

  • Jung, Kyung-Kwon;Kim, Joo-Woong;Eom, Ki-Hwan
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.10 no.10
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    • pp.1779-1785
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    • 2006
  • This paper presents a method of virtual robot arm control by EMG pattern recognition using the proposed hybrid system. The proposed hybrid system is composed of the LVQ and the SOFM, and the SOFM is used for the preprocessing of the LVQ. The SOFM converts the high dimensional EMG signals to 2-dimensional data. The EMG measurement system uses three surface electrodes to acquire the EMG signal from operator. Six hand gestures can be classified sufficiently by the proposed hybrid system. Experimental results are presented that show the effectiveness of the virtual robot arm control by the proposed hybrid system based classifier for the recognition of hand gestures from EMG signal patterns.

The Mixing of Forced Plume In the Coastal Waters (연안해역 중력 분류의 혼합 과정)

  • Jang, Seon-Deok;Seo, Jeong-Mun;Lee, Jong-Seop
    • Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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    • v.26 no.1
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    • pp.26-33
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    • 1990
  • The behavior and mixing process of the forced plume are studied in the hydraulic laboratory. The dilution rate of discharged waste water from the port in various hydraulic condition was analized. The effect of densimetric Froude number and the discharge type on the dilution rate are discussed: In the vertical discharge, the forced plume of small densimetric Froude number mixes more actively than that of the large one. In the horizontal discharge, forced plume of large densimetric Froude number dilutes more rapidly than that of the small one. The mixing takes place more vigorously in the horizontal discharge than in the vertical one. The multi-port diffuser is more effective for the waste water discharge system than the single port diffuser in the tidal swinging coastal sea.

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Design of a Hybrid Data Value Predictor with Dynamic Classification Capability in Superscalar Processors (슈퍼스칼라 프로세서에서 동적 분류 능력을 갖는 혼합형 데이타 값 예측기의 설계)

  • Park, Hee-Ryong;Lee, Sang-Jeong
    • Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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    • v.27 no.8
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    • pp.741-751
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    • 2000
  • To achieve high performance by exploiting instruction level parallelism aggressively in superscalar processors, it is necessary to overcome the limitation imposed by control dependences and data dependences which prevent instructions from executing parallel. Value prediction is a technique that breaks data dependences by predicting the outcome of an instruction and executes speculatively its data dependent instruction based on the predicted outcome. In this paper, a hybrid value prediction scheme with dynamic classification mechanism is proposed. We design a hybrid predictor by combining the last predictor, a stride predictor and a two-level predictor. The choice of a predictor for each instruction is determined by a dynamic classification mechanism. This makes each predictor utilized more efficiently than the hybrid predictor without dynamic classification mechanism. To show performance improvements of our scheme, we simulate the SPECint95 benchmark set by using execution-driven simulator. The results show that our scheme effect reduce of 45% hardware cost and 16% prediction accuracy improvements comparing with the conventional hybrid prediction scheme and two-level value prediction scheme.

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