;Tateishi, Ryutaro;Wikantika, Ketut;M.A., Mohammed Aslam
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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pp.107-109
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2003
Optical sensor-based land cover categories produce spectral signature confusion along with degraded classification accuracy. In the classification tasks, the goal of fusing data from different sensors is to reduce the classification error rate obtained by single source classification. This paper describes the result of land cover/land use classification derived from solely of Landsat TM (TM) and multisensor image fusion between JERS 1 SAR (JERS) and TM data. The best radar data manipulation is fused with TM through various techniques. Classification results are relatively good. The highest Kappa Coefficient is derived from classification using principal component analysis-high pass filtering (PCA+HPF) technique with the Overall Accuracy significantly high.
Lee Hyun Jin;Kim Jae Hwan;Fukushima Hajime;Ha Kyung-Ja
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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pp.381-384
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2005
We have applied the TOMS aerosols retrieval algorithm to GLI measurements. TOMS has utilized the aerosol index, which is a measure of the change in spectral contrast due to the wavelength-dependent effects of aerosols. We have retrieved the GLI aerosol index, which is made by the pair of 380/400nm, 380/412nm, 380/460nm, and 412/460nm. We have found that the biomass burning aerosols represent the absorbing aerosols. In addition, the pair of 380/460nm has shown the best signal for detecting aerosols in Principal Component Analysis(PCA) and comparison of aerosol optical thickness from AERONET data. The theoretical aerosol index is also shown the best signal in the pair of 380/460nm.
본 논문에서는 네트워크 카메라를 이용한 물체 감시 및 비정상 행위의 판단을 위한 실시간 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 먼저 물체의 감시를 위해 SIFT 알고리즘에 기반으로 감시 물체의 특징 정보를 DB화 하고, 히스토그램(Histogram)기법을 활용하여 감시지역을 설정한다. 또한 인간의 행동 및 비정상 행위를 판단하기 위하여, 가상 인간 스켈레톤 모델을 이용하여 입력된 영상에서의 인간의 특징점을 추출한다. 추출된 특징점을 바탕으로 PCA(Principal Component Analysis)를 이용하여 인간의 움직임을 보다 정확하게 표현할 수 있는 특징벡터를 생성하였다. 생성된 특징벡터를 기반으로 퍼지분류기를 이용하여 인간의 행동을 분류하고, 생성된 특징벡터와 특정물체의 거리를 기반으로 인간의 비정상행위를 판단한다. 제안된 방법은 실험을 통해 시스템의 응용 가능성을 증명한다.
Lee, Ho Jae;Seo, Dongsun;Hong, Sang Jeen;May, Gary S.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제14권5호
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pp.254-257
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2013
In-situ optical emission spectroscopy (OES) is employed for PECVD chamber monitoring. OES is used as an addon sensor to monitoring and cleaning end point detection (EPD). On monitoring plasma chemistry using OES, the process gas and by-product gas are simultaneously monitored. Principal component analysis (PCA) enhances the capability of end point detection using OES data. Through chamber cleaning monitoring using OES, cleaning time is reduced by 53%, in general. Therefore, the gas usage of fluorine is also reduced, so satisfying Green Fab challenge in semiconductor manufacturing.
In this paper, the features extracted from vibration time signals are used to detect the bearing fault condition. The decision tree is applied to diagnose the bearing status, which has the benefits of being an expert system that is based on knowledge history and is simple to understand. This paper also suggests a genetic algorithm (GA) as a method to reduce the number of features. In order to show the potentials of this method in both aspects of accuracy and simplicity, the reduced-feature decision tree is compared with the non reduced-feature decision tree and the PCA-based decision tree.
This paper is to develop a quality measure to evaluate the quality level of child care service in the regional level. By utilizing the biannual intensive child care statistical reports, ten variables are integrated and summarized as a quality measure for child care service in regional level by employing Principal Component Analysis (PCA). Conclusively, it is possible to get a comprehensive measure and the measure obtained from data between 2003 and 2008 illustrates the difference in child care service quality among regions over years. With the measure developed by this research, each region can also get very good insight into what kinds of factors of child care service should be paid more attention to in order to improve the quality of its child care service. Moreover, the measure obtained in this paper is proven reliable and robust in that it reflects the quality of child care service in each region and gives us statistically uniform quality scores with a different data set.
Optimizing the performance of a composite sensor array is necessary when the number of sensors to choose from is large. In this paper, we present a chemical sensors array optimization method using Wilks Lamda algorithm applicable a device to detect low concentration of alcohol from driver's exhale breath for interlocking engine ignition preventing drink-driving. More than 20 chemical sensors fabricated different synthetic stuffs and heater temperatures by collaborators were nominated, 5 sensors were selected for optimal sensors array using the method, and alcohol samples were well discriminated from the interference gases inside the vehicle. It has been confirmed by Principal Component Analysis (PCA).
본원적 큐브란 사용자의 얼굴을 다각면에서 추출하여 주성분분석(PCA: Principal component analysis)을 통해 다차원 정보를 통합하여 큐브형태로 표현된 것을 의미한다. 두 눈의 연결점과 입의 연결점을 이은 후 그 둘의 법선벡터를 얼굴의 방향으로 표현하는 것으로써 평면 사진에 얼굴방향을 부여한다. 그럴 경우 동일인물의 다양한 사진들을 모았을 경우 각 사진들이 얼굴방향을 달리하는 사진큐브로 표현될 수 있다. 이로써 기존에는 얼굴방향이 다른 동일인물의 사진을 정확하게 구분해 낼 수 없던 한계를 뛰어넘을 수 있다. 또한 큐브는 방향이 조금씩 다른 모든 사진을 저장할 필요가 없으므로 저장공간이 크게 절감되는 장점이 있다. 또한 단체 사진에서 개인의 이미지를 추출한 뒤 본 연구의 큐브와 매칭시켜 인물을 탐색하거나 소유한 이미지를 공유하는 기법을 포함한다. 결과적으로 큐브를 활용하여 효과적으로 인물탐색이 가능 해지는 것이다.
본 논문에서는 3상 유도전동기의 고장진단을 수행하기 위해 패턴인식에 기반을 둔 진단 알고리즘을 제안한다. 실험 장치는 유도전동기 구동의 고장신호를 얻기 위하여 구축하였으며, 취득된 데이터를 이용하여 진단 알고리즘을 구축하였다. 취득된 데이터 중에서 진단을 위해 사용될 훈련데이터는 퍼지 기반 클러스터링 기법을 이용하여 신뢰성 높은 데이터를 선택하여 고장별 신호를 추출하였다. 진단 알고리즘으로는 데이터를 주성분 분석기법을 적용하였으며, 최종 분류를 위해 Euclidean 기반 거리척도 기법을 이용하였다. 다양한 부하 및 고장신호에 대하여 제안된 방법을 적용하여 타당성을 검증하였다.
In this paper, the scheme of fuzzy system construction using GA(genetic algorithm) and FCM(Fuzzy c-means) clustering algorithm is proposed for TSK(Takagi-Sugeno-Kang) type fuzzy system. in the structure identification, input data is trans-formed by PCA(Principal Component Analysis) to reduce the correlation among input data components. And then, the number of fuzzy rule is obtained by a given performance criterion. In the parameter identification, the premise parameters are optimally searched by GA. On the other hand, the consequent parameters are estimated by RLSE(Recursive Least Square Estimate) to reduce the search space. From this, one can systematically obtain optimal parameter and the v..
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[게시일 2004년 10월 1일]
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