Dike lines are important features for describing the detailed shapes of dikes and for detecting topographic changes on dike surfaces. Historically, dike lines have been generated using only the LiDAR data. This paper proposes a new methodology for selecting an appropriate dike line on various dike surfaces using the topographic LiDAR data and multispectral orthoimages taken in the Nakdong River basins. The fi rst baselines were generated from the given LiDAR data using the modified convex hull algorithm and smoothing spline function, and the second baselines were generated from the given orthoimages by the Canny operator. Next, one baseline was selected among the two baselines at 10m intervals by comparing their elevations, and the selected baseline at 10m interval was defined as the dike line segment. Finally, the selected dike line segments were connected to construct the 3D dike lines. The statistical results show that the dike lines generated using both the LiDAR data and multispectral orthoimages had the improved horizontal and vertical accuracies than the dike lines generated only using the LiDAR data on the various dike surfaces.
SAR와 VIR 영상을 디지털 환경에서 통합하여 상승효과를 도출하려는 응용은 아직까지도 탐색적인 연구수준에 머물러 있다. 본 연구는 SAR와 VIR을 통합한 영상에서 삼각 트레이닝 도구가 개별 클라스의 분류 정확도의 분포추세에 미치는 영향을 평가하는 데 주안점을 두고 있다. SAR 데이터와 VIR 데이터가 단일 시너지 영상을 제작하기 위해 통합되었다. 분류정확도의 향상과정이 SAR, VIR, SAR/VIR 통합영상에서 단계적으로 확실하게 도출되었다. 아울러 개별 클라스의 분류정확도가 FCC에 의거한 트레이닝 샘플의 신호(signature)값과 밀접한 상관성을 가지고 분포되는 것이 확인되었다. 한 예로 FCC에서 SAR 영상 신호(signature)의 기여 때문에 구름으로 덮힌 지역과 굴곡을 지닌 지상물체가 (VIR에서는 사실상 분류가 불가능하였던) 상당한 공간 정확도를 가지고 분류되었다. 본 연구가 SAR/VIR을 통합한 응용분야에서 분류정확도의 분포추세에 대한 정량화되고 객관적인 근거가 부재하여 직면하였던 한계를 극복할 수 있는 계기가 되어 향후 SAT/VIR 원격탐사에서 개별 클라스에 대해 확보할 수 있는 분류 정확도에 대한 중요한 참고자료가 될 수 있을 것으로 사료된다.
This paper considers the solution of the stochastic differential equations (SDEs) with random operator and/or random excitation using the spectral SFEM. The random system parameters (involved in the operator) and the random excitations are modeled as second order stochastic processes defined only by their means and covariance functions. All random fields dealt with in this paper are continuous and do not have known explicit forms dependent on the spatial dimension. This fact makes the usage of the finite element (FE) analysis be difficult. Relying on the spectral properties of the covariance function, the Karhunen-Loeve expansion is used to represent these processes to overcome this difficulty. Then, a spectral approximation for the stochastic response (solution) of the SDE is obtained based on the implementation of the concept of generalized inverse defined by the Neumann expansion. This leads to an explicit expression for the solution process as a multivariate polynomial functional of a set of uncorrelated random variables that enables us to compute the statistical moments of the solution vector. To check the validity of this method, two applications are introduced which are, randomly loaded simply supported reinforced concrete beam and reinforced concrete cantilever beam with random bending rigidity. Finally, a more general application, randomly loaded simply supported reinforced concrete beam with random bending rigidity, is presented to illustrate the method.
지질학적 선구조선에 관한 특성은 일반적인 지질작용, 광물탐사 또는 자연재해 예측과 관련된 자료의 해석 및 분석단계에서 중요한 역할을 한다. 그러나 지질조사에 의하여 드러난 선 구조와 위성자료로 부터 정량적으로 판독된 선구조정보는 이들 자료 각각의 고유한 유용성을 가 지고 있으면서도 여러가지 이유로 인하여 실질적인 차이를 보이는 경우가 많다. 본 연구에서는 선구조와 연관된 위성영상자료의 효과적인 지질학적 활용으로서의 자료통합문제를 해결하고자 퍼 지집합연산방법을 실제 사례연구를 통하여 고찰하고자 하였다. 실제 응용으로서, 호명지질도 (1:50,000)가 포함하는 지역과 같은 지역의 Landset TM 자료를 이용하였고, 자료 통합과정에서는 지질도상에 있는 선구조선, 위성자료로 부터 도출한 선구조선 및 자유 배수 양상과 같은 자료는 시험적으로 이용하였다. 자료 통합단계에서는 각각의 자료에 있는 영상요소에 대하여 백분위수계 념을 응용한 퍼지소속함수를 정의한 뒤, 퍼지 산술합연산과정을 실시되었다. 비록 현재까지의 결 과로 본 방법의 유용성에 관한 일반적인 결론을 얻기에는 다소 미흡하지만, 본 사례연구지역의 경우에는 통합된 정보에서 다른 분석방법과는 구별되는 비교적 의미있는 새로운 선구조관련 지질 정보가 내포되어 있는 것으로 판단된다. 결론적으로 본 통합방법은 앞으로 본다 많은 기초 및 관 련 연구를 통하여 결정판단 보조자료를 얻기 위한 효과적인 공간사고방법으로 간주 될 수 있을 것으로 생각된다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제4권2호
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pp.155-160
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2004
In this paper, we describe the results of a study on the edge enhancement of X-ray images by using their fuzzy system representation. A set of gray scale X-ray images was generated using the EGS4 computer code. An aluminum plate or a lead plate with three parallel strips taken out has been used as the object with the thickness and the width of the plate, and the gap between the two strips varied. We started with a comparative study on a set of the fuzzy sets for their applicability as the input fuzzy sets for the fuzzy system representation of the gray scale images. Then we describe how the fuzzy system is used to sharpen the edges. Our algorithm is based on adding the magnitude of the gradient not to the pixel value of concern but rather to the nearest neighboring pixel in the direction of the gradient. We show that this algorithm is better in maintaining the spatial resolution of the original image after the edge enhancement.
비디오 감시 시스템에서 물체의 추적은 매우 중요하다. 본 논문에서는 외부 환경에서 움직이는 물체를 추적하는 방법을 제안한다. 움직이는 물체를 추적하기 위하여 먼저 가중치 차 영상을 구하여 움직이는 물체를 추출한 후 다시 닫힘 연산을 사용하여 잡음을 제거한다. 그리고 추출된 다양한 특징 정보로 매칭하여 움직이는 물체를 추적한다. 제안된 추적 방법은 가중치 차 영상을 사용하여 움직이는 물체를 추적하기에 정지된 물체가 갑자기 움직이거나 갑자기 멈출 때도 정확히 추적할 수 있다. 본 논문에서 제안한 추적 시스템은 공간위치, 형상과 명암도 특징을 종합하기에 움직이는 물체를 보다 더 효과적으로 추적할 수 있다.
In this study, we tried to predict the change of future land-cover and relationships between land-cover change and geo-spatial information in the Gongju area by using fuzzy logic operation. Quantitative evaluation of prediction models was carried out using a prediction rate curve using. Based on the analysis of correlations between the geo-spatial information and land-cover change, the class with the highest correlation was extracted. Fuzzy operations were used to predict land-cover change and determine the land-cover prediction maps that were the most suitable. It was predicted that in urban areas, the urban expansion of old and new towns would occur centering on the Gem-river, and that urbanization of areas along the interchange and national roads would also expand. Among agricultural areas, areas adjacent to national roads connected to small tributaries of the Gem-river and neighboring areas would likely experience changes. Most of the forest areas are located in southeast and from this result we can guess why the wide chestnut-tree cultivation complex is located in these areas and the possibility of forest damage is very high. As a result of validation using the prediction rate curve, it was indicated that among fuzzy operators, the maximum fuzzy operator was the most suitable for analyzing land-cover change in urban and agricultural areas. Other fuzzy operators resulted in the similar prediction capabilities. However, in the prediction rate curve of integrated models for land-cover prediction in the forest areas, most fuzzy operators resulted in poorer prediction capabilities. Thus, it is necessary to apply new thematic maps or prediction models in connection with the effective prediction of changes in the forest areas.
기존의 공간 데이터베이스는 오직 현재 시점에서 유효한 정보만을 대상으로 처리하기 때문에 과거로부터 현재에 이르기까지 시간의 흐름에 따른 이력 정보를 효율적으로 관리하기 어려운 문제점이 있다. 최근에는 이를 해결하기 위한 관심이 고조되고 있으며, 이를 통해 현실 세계에 존재하는 객체에 대하여 효율적인 공간 관리뿐만 아니라 시간의 흐름에 따라 변화해온 이력 정보를 제공하라는 시공간 데이터베이스 연구가 시작되고 있다. 이러한 시공간 데이터베이스는 다양한 응용 분야에 적용된다. 데이터베이스엣 정형의미는 데이터 구조와 연산에 대한 명확한 결과를 표현하고 이를 수학적으로 검증하기 위한 도구로서 사용된다. 아울러 시공간 정형의미는 시공간 데이터베이스와 시공간 데이터베이스 관리 시스템을 설계하기 위한 중요한 역할을 수행한다. 따라서 이 논문에서는 시공간 영역과 객체 및 자료 구조는 물론 시공간 기하 연산자와 위상 연산자를 제안한다. 또한 이들을 포함하는 시공간 모델에 대한 정형의미를 통해서 관계 수식을 정립하고 그 연산식을 실제적인 예로서 보인다.
Canlin Li;Shun Song;Pengcheng Gao;Wei Huang;Lihua Bi
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권4호
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pp.980-997
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2024
To improve the brightness of images and reveal hidden information in dark areas is the main objective of low-light image enhancement (LLIE). LLIE methods based on deep learning show good performance. However, there are some limitations to these methods, such as the complex network model requires highly configurable environments, and deficient enhancement of edge details leads to blurring of the target content. Single-scale feature extraction results in the insufficient recovery of the hidden content of the enhanced images. This paper proposed an edge detection-based multi-scale feature enhancement network for LLIE (EDMFEN). To reduce the loss of edge details in the enhanced images, an edge extraction module consisting of a Sobel operator is introduced to obtain edge information by computing gradients of images. In addition, a multi-scale feature enhancement module (MSFEM) consisting of multi-scale feature extraction block (MSFEB) and a spatial attention mechanism is proposed to thoroughly recover the hidden content of the enhanced images and obtain richer features. Since the fused features may contain some useless information, the MSFEB is introduced so as to obtain the image features with different perceptual fields. To use the multi-scale features more effectively, a spatial attention mechanism module is used to retain the key features and improve the model performance after fusing multi-scale features. Experimental results on two datasets and five baseline datasets show that EDMFEN has good performance when compared with the stateof-the-art LLIE methods.
Accurate and efficient monitoring of dynamically changing environments is one of the most important requirements for ubiquitous network environments. Ubiquitous computing provides intelligent environments which are aware of spatial conditions and can provide timely and useful information to users or devices. Also, the growth of embedded systems and wireless communication technology has made it possible for sensor network environments to develop on a large scale and at low-cost. In this paper, we present the design and implementation of a monitoring system that collects, analyzes, and controls the status information of each sensor, following sensor data extracted from each sensor node. The monitoring system adopts Web technology for the implementation of a simple but efficient user interface that allows an operator to visualize any of the processes, elements, or related information in a convenient graphic form.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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