Asteroid taxonomy dates back to the mid-1970's and is based mostly on broadband photometric and spectroscopic observations in the visible wavelength. Different taxonomic classes have long been characterized by spectral slope shortward of 0.75 microns and the absorption band in 1 micron, the principal components. In this way, taxonomic classes are grouped and divided into four broad complexes; silicates (S), carbonaceous (C), featureless (X), Vestoids (V), and the end-members that do not fit well within the S, C, X and V complexes. The past decade witnessed an explosion of data due to the advent of large-scale asteroid surveys such as SDSS. The classification scheme has recently been expanded with the analysis of the SDSS 4th Moving Object Catalog (MOC 4) data. However, the boundaries of each complex and subclass are rather ambiguously defined by hand. Furthermore, there are only few studies on asteroid taxonomy using Johnson-Cousins filters, and those were conducted on a small number of objects, with significant uncertainties. In this paper, we present our preliminary results for a new taxonomic classification of asteroids using SMASS, Bus and DeMeo (2014) and the SDSS MOC 4 datasets. This classification scheme is simply represented by a triplet of photometric colors, either in SDSS or in Johnson-Cousins photometric systems.
Sunspots usually appear in a group which can be classified by certain morphological criteria. In this study we examine the moments which are statistical parameters computed by summing over every pixels of contours, in order to quantify the morphological characteristics of a sunspot group. The moments can be additional characteristics to the sunspot group classification such as McIntosh classification. We are developing a program for image processing, detection of contours and computation of the moments using continuum images from SOHO/MDI. We apply the program to count the sunspot numbers from 303 continuum images in 2003. The sunspot numbers obtained by the program are compared with those by SIDC. The comparison shows that they have a good correlation (r=89%). We are extending this application to automatic sunspot classification (e.g., McIntosh classification) and flare forecasting.
Plant leaf classification is a significant application of image processing techniques in modern agriculture. In this paper, a multi-granular angle description method is proposed for plant leaf classification and retrieval. The proposed method can describe leaf information from coarse to fine using multi-granular angle features. In the proposed method, each leaf contour is partitioned first with equal arc length under different granularities. And then three kinds of angle features are derived under each granular partition of leaf contour: angle value, angle histogram, and angular ternary pattern. These multi-granular angle features can capture both local and globe information of the leaf contour, and make a comprehensive description. In leaf matching stage, the simple city block metric is used to compute the dissimilarity of each pair of leaf under different granularities. And the matching scores at different granularities are fused based on quotient space theory to obtain the final leaf similarity measurement. Plant leaf classification and retrieval experiments are conducted on two challenging leaf image databases: Swedish leaf database and Flavia leaf database. The experimental results and the comparison with state-of-the-art methods indicate that proposed method has promising classification and retrieval performance.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.32
no.3
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pp.91-105
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2004
Recently the function of a department store has changed to the concept of a multi-functional center because of the alternative stores such as discount stores, home shopping, and internet shopping. This means that the front plaza of a department store is not a personal or private space any more, but a public space. This study focuses on the special character of public space through the classification and preference types of department store front plazas. The major results of this study can be summarized as follows: (1) Components of front plaza of department store are classified by three factors. The first factor, named "space limit", has 14 elements ; the second, named "space decoration" has 16 elements ; third, named "activity", has 2 elements. The first preferred element is easily- used and easily- serviced wide space. The second preferred element is the equipment that is placed linearly along the street. The third preferred element is cultural events. (2) The comparison between the frequency and preference shows that the plazas could not satisfy the user-needs. (3) Preference factors of front plazas were examined to three characters such as familiarity, peculiarity, and openness. Familiarity, peculiarity, openness have a positive correlation in all types. Peculiarity especially influences the other two space - preference factors.
Surface mineralogy of asteroids are inferred from photometric and spectroscopic observations with the wide range of wavelengths spanning from far-ultraviolet to mid-infrared. We classify mineralogy of those objects based on their spectral absorption features and spectral slopes. Based on overall spectral shapes, mineralogical classes are divided into three broad complexes; silicates (S), carbonaceous (C) and Vestoids (V), and the end-members that do not fit within the S, C and V broad-complexes. Each of them is subdivided into individual classes. Spectral classification of asteroidal objects has been simply represented by a combination of photometric colors. For a decade, photometric data of asteroids have been grouped and classified according to their SDSS colors converted from the spectral taxonomy. However, systematic studies for asteroid taxonomy based on Johnson-Cousins filters is few, and were conducted only with a small number of objects. In this paper, we present our preliminary results for taxonomic classification of Main Belt asteroids based on KMTNet Johnson-Cousins photometric color system.
Text classification is one of the text mining technologies that classifies a given textual document into its appropriate categories and is used in various fields such as spam email detection, news classification, question answering, emotional analysis, and chat bot. In general, the text classification system utilizes machine learning algorithms, and among a number of algorithms, naïve Bayes and support vector machine, which are suitable for text data, are known to have reasonable performance. Recently, with the development of deep learning technology, several researches on applying deep neural networks such as recurrent neural networks (RNN) and convolutional neural networks (CNN) have been introduced to improve the performance of text classification system. However, the current text classification techniques have not yet reached the perfect level of text classification. This paper focuses on the fact that the text data is expressed as a vector only with the word dimensions, which impairs the semantic information inherent in the text, and proposes a neural network architecture based upon the semantic tensor space model.
The purpose of this study was analyze the space organizational characteristics of heath facilities for the elderly in Japan, in order to refer them in establishing the planning direction in Korea. Therefore the 79 architectural drawings, which was gathered through mailed self-reported questionnaires in Japan and standard of heath facilities for the elderly have been analysed for this study. The results of the study were following: The spatial composition was categorized into living space, public use space, nursing, medical treatment, management, provision, and home assistance, and daycare. Moreover, coupling method of respective space was diversity according to inmate satisfaction measurement and form of service. In order to do that, this study has classified type of health facilities into 6 types on the basis of the space of position and space organization characteristics. Therefore study shows the functional relationships of spaces, the proportions of departmental areas in each type.
Hai, Nguyen Cao Truong;Kim, Kyung-Im;Park, Hyuk-Ro
Journal of Information Processing Systems
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v.5
no.1
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pp.5-10
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2009
Text data has always accounted for a major portion of the world's information. As the volume of information increases exponentially, the portion of text data also increases significantly. Text classification is therefore still an important area of research. LDA is an updated, probabilistic model which has been used in many applications in many other fields. As regards text data, LDA also has many applications, which has been applied various enhancements. However, it seems that no applications take care of the input for LDA. In this paper, we suggest a way to map the input space to a reduced space, which may avoid the unreliability, ambiguity and redundancy of individual terms as descriptors. The purpose of this paper is to show that LDA can be perfectly performed in a "clean and clear" space. Experiments are conducted on 20 News Groups data sets. The results show that the proposed method can boost the classification results when the appropriate choice of rank of the reduced space is determined.
The purpose of this study is to present direction in outdoors space planning and design after direction through user characteristic analysis through spectacle component establishment of culture art center outdoors space through on-the-site analysis and literature investigation to culture art center of Seoul city and capital region 17 places in this research. The data was collected from classification and bisection kind, subdivision kind, and great classification composed to 17 items. User satisfaction side and Variable that is looked below satisfaction than average appeared to bench, pergola, sculpture facilities, pavement facilities, border facilities. And these facilities were analyzed dissatisfaction. When see satisfaction model, when make up culture art center or similar facilities in local government hereafter because parking facilities and rest area cause big effect in satisfaction, is judged that is item to consider most preferentially. In most case, parking lot security from outdoors space, resting place security, security of field performance facilities etc. taking a serious view because tendency that users see performance or use most vehicles except neighborhood walking area for a rest, a walk etc.. is trend. But, is judged that physical side so that can feel satisfaction as space security of quantitative side is important but users utilize substantially and side that is the program are more important in hereafter.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.6
no.2
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pp.85-100
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2004
In this paper the historical and technological developments of rock TBM and the technical classification of the machines proposed by ITA (International Tunnelling Association) are initially presented. Then the general criteria for the TBMs selection are discussed and at the end the limiting geological conditions for the application of TBMs are analysed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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