International journal of advanced smart convergence
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v.12
no.4
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pp.134-141
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2023
We present a novel method aimed at refining ground truth data through regularization and modification, particularly applicable when working with the original ground truth set. Enhancing the performance of deep neural networks is achieved by applying regularization techniques to the existing ground truth data. In many machine learning tasks requiring pixel-level segmentation sets, accurately delineating objects is vital. However, it proves challenging for thin and elongated objects such as blood vessels in X-ray coronary angiography, often resulting in inconsistent generation of ground truth data. This method involves an analysis of the quality of training set pairs - comprising images and ground truth data - to automatically regulate and modify the boundaries of ground truth segmentation. Employing the active contour model and a recursive ground truth generation approach results in stable and precisely defined boundary contours. Following the regularization and adjustment of the ground truth set, there is a substantial improvement in the performance of deep neural networks.
This study theoretically compared three possible methods for the ground-truth, that is three ground-truth designs of radar rainfall using the rain gauge rainfall. Theoretical results derived are first applied to the rainfall field generated by the Waymire-Gupta-Rodriguez Iturbe(WGR) model, and then to the Mt. Gwanak radar data using the rain gauge data from MOCT within the radar range of observation. Overall application results were found to be similar to those from theoretical studies, also those from the application to the WGR rainfall field. In conclusion, the ground-truth design using only positive(+) rainfalls from both radar and rain gauges causes serious design bias to be inappropriate as a ground-truth design.
There are many global/continental or large area land cover mapping projects because land cover is one of key parameters in environmental studies. Though ground truth collection is a important and difficult task in land cover mapping, it is usually performed independently in each project without any cooperation between them. This is the background of the development of Global Land Cover Ground Truth (GLCGT) database by the cooperation of many projects and researchers. The developed GLCGT database will be used freely by any researcher. This cooperative and common development of GLCGT database will realize reliable and continuously improved land cover ground truth data. It also eliminates duplicated efforts of ground truth collection among projects.
Land cover map of 30 arc-second grid by NOAA AVHRR data for the whole Asia was produced by the authors as the project of the Asian Association on Remote Sensing(AARS). Land cover change monitoring of continental scale by satellite data needs preprocessing to remove undesirable factors due to noises, atmosphere, or the effect by solar zenith angle. The paper describes the method to remove these factors. The most important thing for better mapping/monitoring in the future is the accumulation of ground truth data by many land cover related researchers. The project of the development of Global Land Cover Ground Truth Database(GLCGT-DB) is proposed.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.7
no.4
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pp.19-29
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2007
This study compares various ground-truth designs of radar rainfall using rain-gauge data sets from Korea Meteorological Administration (KMA), AWS and Ministry of Construction and Transportation (MOCT). These Rain-gauge data sets and the Mt. Gwanak radar rainfall data for the same period were compared, and then the differences between two observed rainfall were evaluated with respect to the amount of bias. Additionally this study investigated possible differences in bias due to different storm characteristics. The application results showed no distinct differences between biases from three rain-gauge data sets, but some differences in their statistical characteristics. In overall, the design bias from MOCT was estimated to be the smallest among the three rain-gauge data sets. Among three storm events considered, the jangma with the highest spatial intermittency showed the smallest bias.
Do, Luu Ngoc;Yang, Hyung Jeong;Kim, Soo Hyung;Lee, Guee Sang;Na, In Seop;Kim, Sun Hee
International Journal of Contents
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v.10
no.1
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pp.1-11
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2014
In the current generation of smart mobile devices, object tracking is one of the most important research topics for computer vision. Because human face tracking can be widely used for many applications, collecting a dataset of face videos is necessary for evaluating the performance of a tracker and for comparing different approaches. Unfortunately, the well-known benchmark datasets of face videos are not sufficiently diverse. As a result, it is difficult to compare the accuracy between different tracking algorithms in various conditions, namely illumination, background complexity, and subject movement. In this paper, we propose a new dataset that includes 91 face video clips that were recorded in different conditions. We also provide a semi-automatic ground-truth generation tool that can easily be used to evaluate the performance of face tracking systems. This tool helps to maintain the consistency of the definitions for the ground-truth in each frame. The resulting video data set is used to evaluate well-known approaches and test their efficiency.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2007.05a
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pp.1948-1952
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2007
본 연구에서는 레이더 강우의 지상보정(ground-truth)을 위해 사용가능한 기상청(KMA), AWS 및 건설교통부(MOCT) 강우자료를 다양한 지상보정 설계에 적용하여 비교 평가하였다. 본 연구에서는 동일 기간의 KMA, MOCT, AWS의 우량계 자료와 관악산 레이더 강우자료를 이용하였으며, 각각 두 관측방법사이의 차이(오차)를 편의(bias)의 유무 및 크기의 관점에서 평가하였다. 추가로 호우 사상의 특성에 따른 차이도 함께 검토하였다. 그 적용 결과 지상우량계 자료별 편의의 차이는 확연하게 부각되지는 않았으나, 통계 특성치에서는 어느 정도의 차이가 존재함을 확인하였다. 전체적으로 보면 MOCT 우량계 자료를 이용하는 경우가 다른 강우자료를 이용하는 경우에 비해 편의의 규모가 제일 작은 것으로 확인되었다. 호우 사상별로는 강우의 공간적 간헐성이 가장 큰 장마 기간의 경우가 태풍이나 대류성 강우에 비해 설계편의가 작게 나타나는 것으로 확인되었다.
Surface Solar Insolation is important for vegetation productivity, hydrology, crop growth, etc. In this study, Surface Solar Insolation is estimated using Multi-functional Transport Satellite (MTSAT-1R) in clear and cloudy conditions. For the Cloudy sky cases, the surface solar insolation is estimated by taking into account the cloud transmittance and multiple scattering between cloud and surface. This model integrated Kawamura's model and SMAC code computes surface solar insolation with a 5km ${\times}$ 5km spatial resolution in hourly basis. The daily value is derived from the available hourly Surface Solar Insolation, independently for every pixel. To validation, this study uses ground truth data recorded from the pyranometer installed by the Korea Meteorological Agency (KMA). The validation of estimated value is performed through a match-up with ground truth. Various match-up with ground truth. Various match-up window sizes are tested with 3${\times}$3, 5${\times}$5, 7${\times}$7, 9${\times}$9, 10${\times}$10, 11${\times}$11, 13${\times}$13 pixels to define the spatial representativity of pyranometer measurement, and to consider drifting clouds from adjacent pixels across the ground station during the averaging interval of 1 hour are taken into account.
Surface Solar Insolation is important for vegetation productivity, hydrology, crop growth, etc. In this study, Surface Solar Insolation is estimated using Multi-functional Transport Satellite (MTSAT-1R) in clear and cloudy conditions. For the Cloudy sky cases, the surface solar insolation is estimated by taking into account the cloud transmittance and multiple scattering between cloud and surface. This model integrated Kawamura's model and SMAC code computes surface solar insolation with a $5\;km{\times}5\;km$ spatial resolution in hourly basis. The daily value is derived from the available hourly Surface Solar Insolation, independently for every pixel. To validation, this study uses ground truth data recorded from the pyranometer installed by the Korea Meteorological Agency (KMA). The validation of estimated value is performed through a match-up with ground truth. Various match-up with ground truth. Various match-up window sizes are tested with $3{\times}3,\;5{\times}5,\;7{\times}7,\;9{\times}9,\;10{\times}10,\;11{\times}11,\;13{\times}pixels to define the spatial representativity of pyranometer measurement, and to consider drifting clouds from adjacent pixels across the ground station during the averaging interval of 1 hour are taken into account.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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