In remote sensing, images are acquired over the same area by sensors of different spectral ranges (from the visible to the microwave) and/or with different number, position, and width of spectral bands. These images are generally partially redundant, as they represent the same scene, and partially complementary. For many applications of image classification, the information provided by a single sensor is often incomplete or imprecise resulting in misclassification. Fusion with redundant data can draw more consistent inferences for the interpretation of the scene, and can then improve classification accuracy. The common approach to the classification of multisensor data as a data fusion scheme at pixel level is to concatenate the data into one vector as if they were measurements from a single sensor. The multiband data acquired by a single multispectral sensor or by two or more different sensors are not completely independent, and a certain degree of informative overlap may exist between the observation spaces of the different bands. This dependence may make the data less informative and should be properly modeled in the analysis so that its effect can be eliminated. For modeling and eliminating the effect of such dependence, this study employs a strategy using self and conditional information variation measures. The self information variation reflects the self certainty of the individual bands, while the conditional information variation reflects the degree of dependence of the different bands. One data set might be very less reliable than others in the analysis and even exacerbate the classification results. The unreliable data set should be excluded in the analysis. To account for this, the self information variation is utilized to measure the degrees of reliability. The team of positively dependent bands can gather more information jointly than the team of independent ones. But, when bands are negatively dependent, the combined analysis of these bands may give worse information. Using the conditional information variation measure, the multiband data are split into two or more subsets according the dependence between the bands. Each subsets are classified separately, and a data fusion scheme at decision level is applied to integrate the individual classification results. In this study. a two-level algorithm using hierarchical clustering procedure is used for unsupervised image classification. Hierarchical clustering algorithm is based on similarity measures between all pairs of candidates being considered for merging. In the first level, the image is partitioned as any number of regions which are sets of spatially contiguous pixels so that no union of adjacent regions is statistically uniform. The regions resulted from the low level are clustered into a parsimonious number of groups according to their statistical characteristics. The algorithm has been applied to satellite multispectral data and airbone SAR data.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.13
no.2
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pp.285-294
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2002
The control chart is widely used tool for monitoring of the process. This paper deals with an interpretation of the process capability index(PCI) and process performance index(PPI) when the control chart is used for monitoring of the process. The main difference between the PCI and PPI is how we did estimate the process deviation. The PCI uses the within process variation and the PPI uses the total process variation, which is conceptually defined as sum of between process variation and within process variation. Easy interpretations of the PCI and PPI for field engineers are described. And some new approaches to interpretation of the process capability and performance index may be useful in early stabilization of new process.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.35
no.3
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pp.129-135
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2012
Companies strive for quality improvement and use process data obtained through measurement process to monitor and control the process. Measurement data contain variation due to error of operator and instrument. The total variation is sum of product variation and measurement variation. Gage R&R is for repeatability and reproducibility of measurement system. Gage R&R study is usually conducted to analyze the measurement process. In performing the gage R&R study, several parameters such as the appropriate number of operators (o), sample size of parts (p), and replicate (r) are used. In this paper we propose how to determine the optimal combination of number of operators (o), sample size of parts (p), and replicates (r) considering measurement time and cost by statistical method.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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v.12
no.2
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pp.139-149
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2012
A 3D stacked IC is made by multiple dies (possibly) with heterogeneous process technologies. Therefore, die-to-die variation in 2D chips renders on-package variation (OPV) in a 3D chip. In spite of the different variation effect in 3D chips, generally, 3D die stacking can produce high yield due to the smaller individual die area and the averaging effect of variation on data path. However, 3D clock network can experience unintended huge clock skew due to the different clock propagation routes on multiple stacked dies. In this paper, we analyze the on-package variation effect on 3D clock networks and show the necessity of a post silicon management method such as body biasing technique for the OPV induced 3D clock skew control in 3D stacked IC designs. Then, we present a parametric yield improvement method to mitigate the OPV induced 3D clock skew.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.58
no.12
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pp.2402-2409
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2009
This paper proposed a simple and helpful analysis model of voltage variation in order to predict the voltage variation at PCC (Point of Common Coupling), when a wind turbine is connected in an isolated grid. The PCC voltage flucuates when the wind turbine outputs active power to an isolated grid. This voltage variation is proportional to the product of the line impedance from the ideal generator to the PCC and the wind turbine output current. And It is different according as where wind turbine is connected. To solve the problem of voltage variation, this paper proposed the reactive power control. To verify the proposed analysis model, this paper utilized PSCAD/EMTDC Simulation and the field measurement data of the voltage variation during the wind power generation.
Variation of the polar front in the East Sea is studied using temperature and dissolved oxygen data obtained from Japan Meteorological Agency from 1972 to 1999. Variation of the polar front in the East Sea has a close relation to the variation of the Tsushima Warm Current (TWC). When the TWC spreads widely in the East Sea, polar front moves northward. The spatial variation of the polar front is greater in the southwestern area of the East Sea and the northern area of Tsugaru Strait where the variation of the TWC's distribution area is greater than those in others of the East Sea. Hence, in the southeastern area of the East Sea, that is, between near Noto peninsula and Tsugaru Strait, the spatial variation of the polar front is not so wide as in the southwestern area because the flow of TWC is stable.
A study is conducted to clarify internal and external pressure variation of passenger cabin for KTX. These pressure variation may give rise to the ear-discomfort for passenger and fatigue for carbody. In this study, the pressure variation of interior, gangway and exterior of KTX passenger car is measured by using the atmospheric pressure sensors and portable data acquisition system. The tunnel from 4000m to 200m in length are chosen far the investigation of tunnel length effects. From the results of experiment, the pressure variation of interior per second is under the ear-discomfort limitation in all of tunnel. And, We found that there are similar patterns of exterior pressure variation for each critical tunnel length. These results generally agree to RTRI's experimental result fur Shinkansen.
Lateral approximants are well known as having complex articulatory characteristics, which vary cross-linguistically, across speakers, and across utterances. However, less attention has been paid to the articulation of Korean laterals, which do not contrast with a rhotic and may thus exhibit greater-than-normal variability. The focus of this study is to investigate the general articulatory characteristics of the Korean lateral [l] as well as the articulatory variation using novel 3D ultrasound imaging methods. The results of this study revealed significant between-speaker variation and some vowel-dependent variation with regard to the articulation of the Korean lateral [l], which has not been reported previously. Even though all participants in this study showed an anterior occlusion, the place of articulation and the size of the occlusion varied greatly across speakers. The data also revealed that left-right asymmetry is present in the articulation of the Korean lateral. The individual variation of the Korean lateral [l] suggests that it has a large articulatory-acoustic space for variation, since it has no contrasting sound that causes perceptual confusion.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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v.4
no.4
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pp.269-274
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2004
Current delivery system, in which the analog current produced by a unique DAC circuit is stored into a current-memory circuit and delivered in a time-divided sequence, shows variation of output current as low as 4% in a current source data-driver IC for AM-OLED driven by a current-programmed method without any fuse repairing after fabrication. This driver IC has 54 outputs and can sink constant current as low as 3 ${\mu}A$ with 6-bit analog levels. Such a low current level without variation can hardly be obtained by an ordinary MOS transistor because the current level is in the sub-threshold region and changes exponentially with threshold voltage variation. Thus we adopted a current mirror circuit composed of bipolar transistors to supply well-controlled current within a nano-ampere range.
This paper presents a heuristic algorithm for classifying vehicles using a single loop detector. The data used for the development of the algorithm are the frequency variation of a vehicle sensored from the circle-shaped loop detectors which are normal buried beneath the expressway. The pre-processing of data is required for the development of the algorithm that actually consists of two parts. One is both normalization of occupancy time and that with frequency variation, the other is finding of an adaptable number of sample size for each vehicle category and calculation of average value of normalized frequencies along with occupancy time that will be stored for comparison. Then, detected values are compared with those stored data to locate the most fitted pattern. After the normalization process, we developed some frameworks for comparison schemes. The fitted scales used were 10 and 15 frames in occupancy time(X-axis) and 10 and 15 frames in frequency variation (Y-axis). A combination of X-Y 10-15 frame turned out to be the most efficient scale of normalization producing 96 percent correct classification rate for six types of vehicle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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