• 대한원격탐사학회지
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• 제33권1호
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• pp.79-88
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• 2017

The RapidEye satellite sensor has various spectral wavelength bands, and it can capture large areas with high temporal resolution. Therefore, it affords advantages in generating various types of thematic maps, including land cover maps. In this study, we applied a supervised classification scheme to generate high-resolution land cover maps using RapidEye images. To improve the classification accuracy, object-based classification was performed by adding brightness, yellowness, and greenness bands by Tasseled Cap Transformation (TCT) and Normalized Difference Water Index (NDWI) bands. It was experimentally confirmed that the classification results obtained by adding TCT and NDWI bands as input data showed high classification accuracy compared with the land cover map generated using the original RapidEye images.

• International Journal of Contents
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• 제13권2호
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• pp.66-74
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• 2017

Patent classification is becoming more critical as patent filings have been increasing over the years. Despite comprehensive studies in the area, there remain several issues in classifying patents on IPC hierarchical levels. Not only structural complexity but also shortage of patents in the lower level of the hierarchy causes the decline in classification performance. Therefore, we propose a new method of classification based on different criteria that are categories defined by the domain's experts mentioned in trend analysis reports, i.e. Patent Landscape Report (PLR). Several experiments were conducted with the purpose of identifying type of features and weighting methods that lead to the best classification performance using Support Vector Machine (SVM). Two types of features (noun and noun phrases) and five different weighting schemes (TF-idf, TF-rf, TF-icf, TF-icf-based, and TF-idcef-based) were experimented on.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제8권1호
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• pp.45-57
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• 2001

A parametric scheme is proposed for the numerical solution of the nonlinear Boussinesq equation. The numerical method is developed by approximating the time and the space partical derivatives by finite-difference re placements and the nonlinear term by an appropriate linearized scheme. The resulting finite-difference method is analyzed for local truncation error and stability. The results of a number of numerical experiments are given for both the single and the double-soliton wave. AMS Mathematics Subject Classification : 65J15, 47H17, 49D15.

• 자원환경지질
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• 제41권5호
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• pp.597-600
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• 2008

• 방송공학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.848-861
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• 2015

본 논문에서는 메타정보로 표현된 마케팅 및 홍보전략·의도 등을 이용하여 홍보동영상을 쉽게 제작하는 웹기반 서비스 시스템을 소개한다. 홍보영상제작 시스템은 홍보물을 제작하려는 사용자가 사진이나 동영상을 제공하면 업종정보와 잠재고객정보 등을 이용해서 관련된 홍보동영상을 자동으로 생성하는 시스템이며 IT기술에 어려움을 느끼는 사용자들을 배려한다. 이와 관련된 기존 서비스들은 사전 정의되거나 새로 추가한 테마나 범주에 맞춰 템플릿들을 제작하고, 이를 갤러리 형식의 인터페이스로 제시하면 사용자가 원하는 템플릿을 직접 선택하여 홍보영상을 완성하는 방식이었다. 통상적으로 이를 실현하기 위해서는 템플릿 등에 해당 파일을 설명할 수 있는 태그를 붙여서 분류하고 검색하는 방식을 사용하는데 정형화되지 않은 메타정보들을 포함하는 템플릿 등이 새롭게 추가될 경우 관리 및 분석을 위해 별도의 정형화 과정이 필요하다. 이 작업은 서비스 규모가 커지고 시간당 처리수가 증가할수록 부담이 된다. 이를 해결하고자 본 논문에서는 장면템플릿 관련 비정형 메타정보를 주제모델링 방법을 사용해서 자동 분류한다. 또한 홍보전략 및 홍보의도를 표현하는 정형화 되지 않은 전략메타정보를 이용해서 적절한 장면템플릿을 추천하는 방법을 제안한다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제4권4호
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• pp.195-201
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• 2015

For median filtering (MF) detection in altered digital images, this paper presents a new feature vector that is formed from autoregressive (AR) coefficients via an AR model of the gradients between the neighboring row and column lines in an image. Subsequently, the defined 10-D feature vector is trained in a support vector machine (SVM) for MF detection among forged images. The MF classification is compared to the median filter residual (MFR) scheme that had the same 10-D feature vector. In the experiment, three kinds of test items are area under receiver operating characteristic (ROC) curve (AUC), classification ratio, and minimal average decision error. The performance is excellent for unaltered (ORI) or once-altered images, such as $3{\times}3$ average filtering (AVE3), QF=90 JPEG (JPG90), 90% down, and 110% up to scale (DN0.9 and Up1.1) images, versus $3{\times}3$ and $5{\times}5$ median filtering (MF3 and MF5, respectively) and MF3 and MF5 composite images (MF35). When the forged image was post-altered with AVE3, DN0.9, UP1.1 and JPG70 after MF3, MF5 and MF35, the performance of the proposed scheme is lower than the MFR scheme. In particular, the feature vector in this paper has a superior classification ratio compared to AVE3. However, in the measured performances with unaltered, once-altered and post-altered images versus MF3, MF5 and MF35, the resultant AUC by 'sensitivity' (TP: true positive rate) and '1-specificity' (FN: false negative rate) is achieved closer to 1. Thus, it is confirmed that the grade evaluation of the proposed scheme can be rated as 'Excellent (A)'.

• 천문학회보
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• 제28권2호
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• pp.47-47
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• 2003

• 한국전자거래학회지
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• 제12권3호
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• pp.193-210
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• 2007

분류체계가 현업에 유용하게 사용되기 위해서는, 다양한 특성을 가진 기업체나 조직의 사용목적에 적합하도록 만들어져야 한다. 분류체계 생성과정을 자동화함으로써 분류체계 시스템의 운용의 효율성과 편의성은 향상될 수 있으나, 실질적으로 업무에 적용하기 위해서는 분류체계 생성 단계에서부터 사용자가 적극적으로 개입하여 요구사항을 반영할 수 있어야한다. 본 연구에서 제안하는 분류체계 생성 알고리즘은 사용자가 원하는 분류단계를 입력받아 이에 맞는 분류체계를 맞춤형으로 생성한다. 또한, 일차적으로 생성한 분류체계를 사용자가 원하는 형태로 변환할 수 있도록 분류항목을 조작하는 연산자를 제안하고 구현한다.

• 한국환경과학회:학술대회논문집
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• 한국환경과학회 2003년도 International Symposium on Clean Environment
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• pp.33-36
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• 2003

Principal component analysis (PCA) was used to improve image classification by the unsupervised classification techniques, the K-means. To do this, I selected a Landsat TM scene of Jeju Island, Korea and proposed two methods for PCA： unstandardized PCA (UPCA) and standardized PCA (SPCA). The estimated accuracy of the image classification of Jeju area was computed by error matrix. The error matrix was derived from three unsupervised classification methods. Error matrices indicated that classifications done on the first three principal components for UPCA and SPCA of the scene were more accurate than those done on the seven bands of TM data and that also the results of UPCA and SPCA were better than those of the raw Landsat TM data. The classification of TM data by the K-means algorithm was particularly poor at distinguishing different land covers on the island. From the classification results, we also found that the principal component based classifications had characteristics independent of the unsupervised techniques (numerical algorithms) while the TM data based classifications were very dependent upon the techniques. This means that PCA data has uniform characteristics for image classification that are less affected by choice of classification scheme. In the results, we also found that UPCA results are better than SPCA since UPCA has wider range of digital number of an image.

• 한국도서관정보학회지
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• 제35권4호
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• pp.171-191
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• 2004

이 연구는 KDC 사회과학류(300)와 순수과학류(400)를 중심으로 분류표의 분류명사와 초등학생관련 자료의 실제적인 어휘분석을 바탕으로 초등학교 도서관을 위한 분류표의 수정 전개방안을 제시하고자 시도되었다. 이를 위해 국내$\cdot$외 학교도서관이나 어린이도서관에서 초등학생관련 자료의 분류를 위한 분류표 개발 사례 및 문제점에 대해 살펴보고, 초등학교도서관을 대상으로 실제로 소장된 문헌의 KDC 유별 현황을 분석하여 각 분류항목의 실제적인 문헌의 유별 분포도를 분석하였다. 그리고 KDC 사회과학류와 순수과학류에서 사용되고 있는 분류항목과 초등학교교과서나 초등학생용 학습백과사전 등의 초등학생관련 문헌에서 추출한 용어에 대해 초등학교 4, 5, 6학년 학생들을 대상으로 용어의 이해도를 분석하였으며 이를 바탕으로 분류표 수정전개의 원칙과 방법을 마련한 후, 유별로 학교도서관을 위한 KDC 분류항목의 수정전개 방안을 제시하였다.