다중시기의 위성영상에 대해 일관성 있는 변화탐지 결과를 획득하기 위해서는 전처리 과정이 필수적으로 이루어져야 한다. 특히, 분광값과 관련된 전처리 과정은 방사보정으로 수행될 수 있으며, 일반적으로 상대 방사보정이 활용되고 있다. 하지만, 대부분의 상대 방사보정은 두 영상간의 관계를 선형으로 가정하며, 생태학적 차이와 같은 비선형적인 분광특성은 고려되지 않는다. 따라서, 본 연구에서는 방사 및 생태학적 특성에 대한 복합적인 보정을 수행할 수 있는 비선형적인 관계를 가정한 상대 방사보정을 제안하였다. 제안된 방법은 입력영상 및 참조영상을 선정하고, no-change method를 통해 radiometric control set samples를 추출하였다. 또한, 충분한 정보를 고려하기 위하여 화소값뿐만 아니라 분광지수들이 추출되었고, 비선형적인 관계의 모델링은 다층 퍼셉트론을 통해 수행되었다. 최종적으로 기존의 상대 방사보정기법과 비교 분석을 수행하였고, 시각적 및 정략적으로 평가한 결과 제안된 방법이 기존의 상대 방사보정보다 우수한 것을 확인하였다.
Radiometric normalization with multi-temporal satellite images is essential for time series analysis and change detection. Generally, relative radiometric normalization, which is an image-based method, is performed, and histogram matching is a representative method for normalizing the non-linear properties. However, since it utilizes global statistical information only, local information is not considered at all. Thus, this paper proposes a histogram matching method considering local information. The proposed method divides histograms based on density, mean, and standard deviation of image intensities, and performs histogram matching locally on the sub-histogram. The matched histogram is then further partitioned and this process is performed again, iteratively, controlled with the wasserstein distance. Finally, the proposed method is compared to global histogram matching. The experimental results show that the proposed method is visually and quantitatively superior to the conventional method, which indicates the applicability of the proposed method to the radiometric normalization of multi-temporal images with non-linear properties.
얕은 기초 설계와 시공을 위해 실시하는 평판재하시험 결과로부터 실제 기초지반의 침하량을 산정하고 있는데 국내에서 많이 시공되는 화강풍화토나 풍화암에 대한 현장 예측식이 없는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 화강풍화토와 풍화암을 대상으로 현장 평판 재하시험을 실시하여 기초 크기별 침하량 거동을 분석하였다. 모형토조와 현장 재하시험에서 측정한 하중 ~ 침하 곡선을 일반적인 항복하중 판정법을 사용하지 않고 하중 ~ 상대침하(s/B, s : 침하량, B : 재하판폭) 관계로 정규화(Normalization)하여 분석하였다. 즉, 하중 ~ 상대 침하 개념으로 정규화한 결과, 재하판 직경에 관계없이 일정한 형태의 곡선을 나타내므로 현장의 지반조건과 상관성을 제시하였다.
In this paper, we propose a two-step noise compensation algorithm in feature extraction for achieving robust speech recognition. The proposed method frees us from requiring a priori information on noisy environments and is simple to implement. First, in frequency domain, the Harmonics-based Spectral Subtraction (HSS) is applied so that it reduces the additive background noise and makes the shape of harmonics in speech spectrum more pronounced. We then apply a judiciously weighted variance Feature Vector Normalization (FVN) to compensate for both the channel distortion and additive noise. The weighted variance FVN compensates for the variance mismatch in both the speech and the non-speech regions respectively. Representative performance evaluation using Aurora 2 database shows that the proposed method yields 27.18% relative improvement in accuracy under a multi-noise training task and 57.94% relative improvement under a clean training task.
Green building certifications and environmental assessments are extensively implemented and studied to decrease the environmental impact during the life cycle of buildings. However, most of them are not appropriate to assess the environmental performance during the construction phase due to the difference of environmental factors. To develop an environmental index of construction projects, normalization should be conducted to compare the relative impact of each factor. As a first step, this study deduced normalization references of 4 environmental factors : noise, waste, greenhouse gas, and dust.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제31권1호
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pp.105-127
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2024
We propose recurrent neural network (RNN) methods for forecasting realized volatility (RV). The data are RVs of ten major stock price indices, four from the US, and six from the EU. Forecasts are made for relative ratio of adjacent RVs instead of the RV itself in order to avoid the out-of-scale issue. Forecasts of RV ratios distribution are first constructed from which those of RVs are computed which are shown to be better than forecasts constructed directly from RV. The apparent asymmetry of RV ratio is addressed by the Piecewise Min-max (PM) normalization. The serial dependence of the ratio data renders us to consider two architectures, long short-term memory (LSTM) and gated recurrent unit (GRU). The hyperparameters of LSTM and GRU are tuned by the nested cross validation. The RNN forecast with the PM normalization and ratio transformation is shown to outperform other forecasts by other RNN models and by benchmarking models of the AR model, the support vector machine (SVM), the deep neural network (DNN), and the convolutional neural network (CNN).
원격탐사 방법을 활용한 변화지역 탐지, 재난재해 지도 작성, 작황 모니터링 등 다중시기의 위성영상을 활용한 결과를 도출하기 위해서는 시계열 영상 정보를 서로 비교할 수 있는 공통의 스케일로 정규화 하는 것이 필요하다. 다중시기 영상에 대한 정규화 방법은 절대복사보정과 상대복사 보정으로 나눌 수 있으며, 본 연구에서는 상대복사 보정을 통한 시계열 위성영상처리 기법을 다루고자 한다. 2011년 3월 해일 피해가 발생했던 일본 센다이 지역을 연구대상지로 선정하였고, KOMPSAT-2 다중분광영상을 이용한 사고 전, 후의 피해지역 탐지에 있어 상대복사 보정의 실효성을 분석하였다. 다양한 상대복사 보정 기법 중에서 정준상관분석을 통해 PIFs(Pseudo Invariant Features) 지역을 자동으로 추출하는 MAD(Multivariate Alteration Detection) 기법을 적용하였다. 본 사례연구 분석결과 MAD 방식에 의한 자동 PIFs 지역의 추출은 비교적 높은 정확도 수준에서 이루어짐을 확인할 수 있었으며, 상대복사 보정된 시계열 위성영상을 사용함으로써 변화지역 자동탐지의 신뢰수준을 높일 수 있는 것으로 나타났다.
This paper investigates phrase positional effects on the timing of F0 (pitch) peaks in Tokyo Japanese disyllabic words with varying accent type (HL or LH) and phrase position (final or non final). The F0 peak timing was normalized by the total word duration ('normalized H timing'). The normalized H timing was significantly affected by accent type and phrase position. The H timing was later in the LH accent type than in the HL accent type, and in non final positions than in final positions. In addition, to examine the validity of the quantitative results, different models of phrase position effects were compared by measuring H timing in two approaches: normalization versus relative distance measures. For the normalization measures, the H timing was measured as the time of the F0 peak divided by the total word duration or by the duration of the tone bearing syllable. For the relative distance measures, the H timing was measured as the distance in milliseconds from the end of the word or from the end of the associated syllable. The best model was the normalization by the total word duration, rather than by the duration of the tone bearing syllable. This means that phrase positional effects on the timing of F0 peaks in Japanese disyllabic words are best modeled in terms of proportion of the total word duration.
문서에는 상대적인 시간표현이 포함되어있으며, 이를 다루기 위한 시간표현 체계를 구축하고 상대시간정보를 추출하는 모델을 개발하는 것은 중요하다. 본 연구에서는 timex3 태그에서 상대적인 시간표현의 정규값을 담을 수 있도록 하기 위해 연, 월, 일, 주, 시, 분, 초 단위에 대하여 총 7가지의 새로운 속성을 새롭게 제시하였으며, 이전, 이후, 번째 등에 대한 정규값의 기술방법도 함께 제시하였다. 또한, 새롭게 추가된 속성들의 정규값을 추출하는 규칙 모음을 설계하였다. 추가된 속성들을 바탕으로 구축한 데이터셋은 일상대화, 뉴스, 역사와 관련된 총 1,041개의 문서를 포함하고 있으며, 본 연구에서 설계한 규칙 모음을 전체 데이터셋에 대하여 적용하여 전반적으로 70% 이상의 정확도를 보이는 것을 확인하였다. 특히, 데이터셋에 자주 등장한 상대시간표현인 year, day, week 속성에 대한 성능이 비교적 높은 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과물인 추가적인 timex3 속성과 규칙기반 모델은 질의응답시스템, 챗봇 등의 서비스 개발에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
KOMPSAT-3A 위성은 기존의 지구관측 위성에 비하여 고해상도의 MWIR 영상을 하루 2번 취득한다. 기존 SWIR 영상이나 TIR 영상과 다른 특성으로 인하여 새로운 지표면 방사 정보를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 KOMPSAT-3A MWIR 위성영상의 특성을 살펴보기 위하여 다시기 차이 영상을 생성하여 기존 적외 영상과 비교하였다. IR 영상의 전처리 과정으로 영상 상대보정을 수행하고, PIFs(Pseudo Invariant Features) 화소기반의 상대방사 보정을 수행하여 화소값의 차이를 최소화시켰다. Sentinel-2 SWIR 영상, Landsat 8 TIR 영상과 KOMPSAT-3A MWIR 영상을 실험한 결과, KOMPSAT-3A 차이 영상에서 인공지물의 구별이 두드러짐을 확인할 수 있었다. 이러한 IR영상의 특성을 이용하여 향후 KOMPSAT-3A MWIR 영상의 활용도를 높일 수 있을 것으로 여겨진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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