• Journal of Electrical Engineering and information Science
• /
• 제1권1호
• /
• pp.108-117
• /
• 1996

In this paper, we propose a new type of recurrent neural network architecture in which each output unit is connected with itself and fully-connected with other output units and all hidden units. The proposed recurrent network differs from Jordan's and Elman's recurrent networks in view of functions and architectures because it was originally extended from the multilayer feedforward neural network for improving the discrimination and generalization power. We also prove the convergence property of learning algorithm of the proposed recurrent neural network and analyze the performance of the proposed recurrent neural network by performing recognition experiments with the totally unconstrained handwritten numeral database of Concordia University of Canada. Experimental results confirmed that the proposed recurrent neural network improves the discrimination and generalization power in recognizing spatial patterns.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제6권4호
• /
• pp.37-50
• /
• 2003

이 논문은 객체관계형 데이터베이스 시스템의 객체지향적 특성인 추상데이터타입과 속성 및 연산의 상속성을 이용하여 구현가능한 시공간 질의 확장에 대하여 기술한다. 실세계의 공간 객체는 시간상에서 변화한다. 시공간 데이터베이스는 이러한 객체의 이력을 위해 공간 차원뿐만 아니라 시간차원을 관리하는 것을 지원한다. 제시된 시공간 데이터베이스는 공간 및 시간 차원을 각각 최상위 클래스로 구성하고, 시공간 클래스들은 이 클래스들을 상속 및 확장하여 구현되었다. 이 연구에서 수행된 시공간 데이터베이스를 위한 시간과 공간 확장은 기존 시스템에서 시공간 데이터베이스 시스템으로 전환을 용이하게 할 뿐 아니라 새로운 시공간 데이터베이스의 지원을 위한 기존 데이터베이스의 변경을 필요하지 않은 장점을 갖는다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
• /
• pp.710-712
• /
• 2006

The aim of this study was to analyze limestone deposits potential using an artificial neural network and a Geographic Information System (GIS) environment to identify areas that have not been subjected to the same degree of exploration. For this, a variety of spatial geological data were compiled, evaluated and integrated to produce a map of potential deposits in the Gangreung area, Korea. A spatial database considering deposit, topographic, geologic, geophysical and geochemical data was constructed for the study area using a GIS. The factors relating to 44 limestone deposits were the geological data, geochemical data and geophysical data. These factors were used with an artificial neural network to analyze mineral potential. Each factor’s weight was determined by the back-propagation training method. Training area was applied to analyze and verify the effect of training. Then the mineral deposit potential indices were calculated using the trained back-propagation weights, and potential map was constructed from GIS data. The mineral potential map was then verified by comparison with the known mineral deposit areas. The verification result gave accuracy of 87.31% for training area.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제8권2호
• /
• pp.103-116
• /
• 2005

최근 GIS를 이용한 관망 DB화가 빈번히 이루어지고 있으나 관망해석 모형과의 연계는 미흡한 실정이다. 그 주된 이유는 이들 DB가 관망해석 모형에서 요구하는 전문적인 공간정보의 작성에 어려움이 있기 때문이다. 그로 인해, 배수관망도의 작성과 이의 정확도 향상을 위하여 공간자료를 구축할 수 있는 GIS 기법 적용이 요구되고 있다. 본 연구에서는 배수관망 수리해석 모형구축에 필요한 제반 공간자료를 GIS를 이용하여 손쉽게 작성할 수 있는 방법을 제시하였다. 또한, 관망해석모형의 계산결과를 활용하여 상수관로 위치의 공간적인 적정성(노후도 분석, 표고별 수압분포, 수용가 관리를 위한 유량공급의 분석 등)을 판단할 수 있도록 하였다.

• 한국경제지리학회지
• /
• 제10권1호
• /
• pp.44-63
• /
• 2007

이 논문은 대용량의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 통행패턴을 찾아내는 데이터 마이닝 방법의 개발에 초점을 두었으며, 결과로 도출된 통행패턴의 공간적 특징과 시점 간 차이를 분석하였다. 특히 대용량 데이터베이스에서 요구하는 지식을 효과적으로 발굴해 내는 순회 패턴 탐사법을 원용하여 통행패턴분석에 적절한 데이터 마이닝 알고리즘을 개발하여 2004년 이후 2006년 까지 3개년의 하루 교통카드 자료에 적용하였다. 또한 통행 순차 데이터베이스에서 오전 출근 시간대, 낮 시간대, 저녁 퇴근 시간대의 출발 정류장과 도착 정류장에 대한 통행 수요를 산출하여 시간대별 통행패턴의 공간 특징을 분석하였다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
• /
• 제9권3호
• /
• pp.67-80
• /
• 2007

최근 LBS(location-based service) 및 텔레매틱스(telematics) 응용의 효율적인 지원을 위해, 기존 유클리디언(Euclidean) 공간 대신, 실제 도로나 철도와 같은 공간 네트워크(network)를 고려한 다수의 연구가 수행되었다. 그러나 Closest Pairs 질의 및 e-distance 조인 질의는, 하나의 POI(Point Of Interest)를 다루는 대신 POI 집합에 대하여 질의처리를 수행하기 때문에 매우 비용이 많이 든다. 아울러, k 값 및 범위의 증가에 따라 질의처리에 필요한 노드 검색 및 거리 계산의 비용이 매우 크게 증가한다. 따라서 본 논문에서는 공간 네트워크를 위한 효율적인 Closest Pairs 질의 및 e-distance 조인 질의 처리를 위해, POI 기반의 실체화 기법을 이용한 효율적인 질의처리 알고리즘을 제안한다. 아울러 기존 질의처리 알고리즘과의 성능 비교를 통하여 제안하는 알고리즘이 검색 성능이 우수함을 보인다.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제4권1호
• /
• pp.23-29
• /
• 1996

본 연구에서는 토지정보체계(GIS)의 도형정보 처리를 위한 객체지향 데이타베이스를 개발하고, 이를 위하여 사용된 프로그램 개발방법을 설명하였다. 본 연구의 결과, 도형자료를 저장하고 관리하기 위한 자료모델을 개발하였으며, 개체지향 프로그래밍기법에 의한 도형자료 관리를 실현하였다. 도형자료 처리를 위한 자료모델을 개발함에 있어서, 관망해석을 하지 않는 자료관리만을 목표로 하였기 때문에 위상학적(topology) 자료구조를 갖지 않는 단순한 벡터모델을 사용하였다. 차후에 관거의 연결망을 기초로 하는 분석기능을 개발할 경우에는, 도형자료 처리를 위한 자료구조 부분에 대하여 수정 또는 추가 개발이 필요할 것이다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제38권1호
• /
• pp.19-25
• /
• 2001

공간 필터링 신경회로망을 이용한 필기체 문자 인식의 특징 추출 방법을 제안한다. 필기체 문자의 특징 추출을 위한 신경망은 먼저, 불규칙한 화소를 제거하는 전처리를 수행한다. 그 후, 윤곽선 검출 및 제거를 통해 외곽선 정보들을 소거한다. 그리고 문자의 특징에 해당하는 정보를 추출한 후 잡음을 제거한다. 제안된 시스템은 시각영역에서 나타나는 여러 가지 세포들의 수용 영역에 대응하는 공간 필터를 활용한 것이다. 제안된 시스템의 타당성을 확인하기 위한 실험은 PE2 데이터를 사용하였다. 실험을 통해 공간필터링 신경회로망을 이용한 필기체 문자의 특징 추출 시스템은 곡선이나 원, 사각형이 포함된 형태의 필기 문자에서도 특징 추출이 용이하다는 것을 확인할 수 있다.

• Journal of Forest and Environmental Science
• /
• 제27권1호
• /
• pp.39-46
• /
• 2011

This study purposed to analyze the spatial pattern and the amount of carbon emission at the deforestation area in Gangwondo. Forest geographic information system(FGIS) and administrative data were used in the analysis. The area size and spatial patterns of deforestation area were analyzed according to the article 3.3 of Kyoto protocol. Forest administration data for 9 years from 2000 to 2008 were entered into a database. Fifty-nine percent of deforestation area was found within 200m of the road network, and seventy-five percent of the area was found within 500m. Theoretical carbon emission based on deforestation area was estimated at 6,968tc. Carbon emission of national forest was 5.7times higher than that of private forest.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
• /
• 한국지반공학회 2002년도 가을 학술발표회 논문집
• /
• pp.499-506
• /
• 2002

The purpose of this study is to develop landslide susceptibility analysis techniques using artificial neural networks and to apply the newly developed techniques for assessment of landslide susceptibility to the study area of Yongin in Korea. Landslide locations were identified in the study area from interpretation of aerial Photographs and field survey data, and a spatial database of the topography, soil type and timber cover were constructed. The landslide-related factors such as topographic slope, topographic curvature, soil texture, soil drainage, soil effective thickness, timber age, and timber diameter were extracted from the spatial database. Using those factors, landslide susceptibility and weights of each factor were analyzed by two artificial neural network methods. In the first method, the landslide susceptibility index was calculated by the back propagation method, which is a type of artificial neural network method. Then, the susceptibility map was made with a GIS program. The results of the landslide susceptibility analysis were verified using landslide location data. The verification results show satisfactory agreement between the susceptibility index and existing landslide location data. In the second method, weights of each factor were determinated. The weights, relative importance of each factor, were calculated using importance-free characteristics method of artificial neural networks.