This paper presents a new approach for detecting abnormal behaviors in complex surveillance scenes where anomalies are subtle and difficult to distinguish due to the intricate correlations among multiple objects' behaviors. Specifically, a cascaded probabilistic topic model was put forward for learning the spatial context of local behavior and the temporal context of global behavior in two different stages. In the first stage of topic modeling, unlike the existing approaches using either optical flows or complete trajectories, spatio-temporal correlations between the trajectory fragments in video clips were modeled by the latent Dirichlet allocation (LDA) topic model based on Markov random fields to obtain the spatial context of local behavior in each video clip. The local behavior topic categories were then obtained by exploiting the spectral clustering algorithm. Based on the construction of a dictionary through the process of local behavior topic clustering, the second phase of the LDA topic model learns the correlations of global behaviors and temporal context. In particular, an abnormal behavior recognition method was developed based on the learned spatio-temporal context of behaviors. The specific identification method adopts a top-down strategy and consists of two stages: anomaly recognition of video clip and anomalous behavior recognition within each video clip. Evaluation was performed using the validity of spatio-temporal context learning for local behavior topics and abnormal behavior recognition. Furthermore, the performance of the proposed approach in abnormal behavior recognition improved effectively and significantly in complex surveillance scenes.
Forest fire poses a significant threat to the environment and society, affecting carbon cycle and surface energy balance, and resulting in socioeconomic losses. Widely used multi-spectral satellite image-based approaches for burned area detection have a problem in that they do not work under cloudy conditions. Therefore, in this study, Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) data from Europe Space Agency, which can be collected in all weather conditions, were used to identify forest fire damaged area based on a series of processes including Principal Component Analysis (PCA) and K-means clustering. Four forest fire cases, which occurred in Gangneung·Donghae and Goseong·Sokcho in Gangwon-do of South Korea and two areas in North Korea on April 4, 2019, were examined. The estimated burned areas were evaluated using fire reference data provided by the National Institute of Forest Science (NIFOS) for two forest fire cases in South Korea, and differenced normalized burn ratio (dNBR) for all four cases. The average accuracy using the NIFOS reference data was 86% for the Gangneung·Donghae and Goseong·Sokcho fires. Evaluation using dNBR showed an average accuracy of 84% for all four forest fire cases. It was also confirmed that the stronger the burned intensity, the higher detection the accuracy, and vice versa. Given the advantage of SAR remote sensing, the proposed statistical processing and K-means clustering-based approach can be used to quickly identify forest fire damaged area across the Korean Peninsula, where a cloud cover rate is high and small-scale forest fires frequently occur.
To determine whether pattern recognition based on metabolite fingerprinting for whole cell extracts can be used to discriminate cultivars metabolically, leaves of nine commercial Orostachys plants were subjected to Fourier transform infrared spectroscopy (FT-IR). FT-IR spectral data from leaves were analyzed by principal component analysis (PCA) and Partial least square discriminant analysis (PLS-DA). The dendrogram based on hierarchical clustering analysis of these PLS-DA data separated the nine Orostachys species into five major groups. The first group consisted of O. iwarenge 'Yimge', 'Jeju', 'Jeongsun' and O. margaritifolius 'Jinju' whereas in the second group, 'Sacheon' was clustered with 'Busan,' both of which belong to O. malacophylla species. However, 'Samchuk', belong to O. malacophylla was not clustered with the other O. malacophylla species. In addition, O. minuta and O. japonica were separated to the other Orostachys plants. Thus we suggested that the hierarchical dendrogram based on PLS-DA of FT-IR spectral data from leaves represented the most probable chemotaxonomical relationship between commercial Orostachys plants. Furthermore these metabolic discrimination systems could be applied for reestablishment of precise taxonomic classification of commercial Orostachys plants.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
/
v.53
no.5
/
pp.13-18
/
2016
In Long Term Evolution-Advanced (LTE-A), small cell enhancement(SCE) has been developed as a cost-effective way of supporting exponentially increasing demand of wireless data services and satisfying the user quality of service(QoS). However, there are many problems such as the transmission rate and transmission quality degradation due to the dense and irregular distribution of a large number of small cells. In this paper, we propose a clustering based interference management scheme in dense small cell network. We divide the small cells into different clusters according to the reference signal received power(RSRP) from user equipment(UE). Within a cluster, an almost blank subframe(ABS) is implemented to mitigate interference between the small cells. In addition, we apply the power control to reduce the interference between the clusters. Simulation results show that proposed scheme can improve Signal to Interference plus Noise Ratio(SINR), throughput, and spectral efficiency of small cell users. Eventually, proposed scheme can improve overall cell performance.
Khuong Ho Van;Kong Hyung-Yun;Choi Jeong-Ho;Jeong Hwi-Jae
The KIPS Transactions:PartC
/
v.13C
no.2
s.105
/
pp.185-194
/
2006
In this paper, we first propose a power-and-bandwidth efficient cooperative transmission protocol where a sensor node assists two others for their data transmission to a clusterhead in WSNs (Wireless Sensor Networks) using LEACH (Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy). Then we derive its closed-form BER expression which Is also a general BER one for the decode-and-forward protocol (DF) and Prove that the proposed protocol performs as same as the conventional DF but obtains higher spectral efficiency. A variety of numerical results reveal the cooperation can save the network power up to 11dB over direct transmission at BER of $10^{-3}$.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
/
v.16
no.1
s.106
/
pp.27-33
/
2006
Fault diagnosis and condition monitoring for rotating machines are important for efficiency and accident prevention. The process of fault diagnosis is to extract the feature of signals and to classify each state. Conventionally, fault diagnosis has been developed by combining signal processing techniques for spectral analysis and pattern recognition, however these methods are not able to diagnose correctly for certain rotating machines and some faulty phenomena. In this paper, we add a minimum detection error algorithm to the previous method to reduce detection error rate. Vibration signals of the induction motor are measured and divided into subband signals. Each subband signal is processed to obtain the RMS, standard deviation and the statistic data for constructing the feature extraction vectors. We make a study of the fault diagnosis system that the feature extraction vectors are applied to K-means clustering algorithm and minimum detection error algorithm.
Background: So far there is no confidence in the basics of acupoint/meridian phenomena, specifically in spatial and temporal electrical manifestations in the skin. Methods: Using the skin electrodynamic introscopy, the skin areas of 32 × 64 mm2 were monitored for spectral electrical impedance landscape with spatial resolution of 1 mm, at 2 kHz and 1 MHz frequencies. The detailed baseline and 2D test-induced 2 kHz-impedance phase dynamics and the 4-parameter time plots of dozens of individual points in the St32-34 regions were examined in a healthy participant and a patient with mild gastritis. Non-thermal stimuli were used: (1) (for the sick subject), microwaves and ultraviolet radiation applied alternately from opposite directions of the meridian; and (2) (for the healthy one) microwaves to St17, and cathodic/anodic stimulation of the outermost St45, alternately. Results: In both cases, the following phenomena have been observed: emergence of in-phase and/or antiphase coherent structures, exceeding the acupoint conditional size of 1 cm; collective movement along the meridian; reversible with a reversed stimulus; counter-directional dynamics of both whole structures and adjacent points; local abnormalities in sensitivity and dynamics of the 1 MHz and 2 kHz parameters indicating existence of different waveguide paths. Conclusion: It is assumed that these findings necessitate reconsideration of some basic methodological issues regarding neurogenic/acupuncture points as spatial and temporal phenomena; this requires development of an appropriate approach for identifying the acuzones patterns. These findings may be used for developing new approaches to personalized/controlled therapy/treatment.
To understand the multilateral characteristics of human behavior and physiological markers related to physical, emotional, and environmental states, extensive lifelog data collection in a real-world environment is essential. Here, we propose a data collection method using multimodal mobile sensing and present a long-term dataset from 22 subjects and 616 days of experimental sessions. The dataset contains over 10 000 hours of data, including physiological, data such as photoplethysmography, electrodermal activity, and skin temperature in addition to the multivariate behavioral data. Furthermore, it consists of 10 372 user labels with emotional states and 590 days of sleep quality data. To demonstrate feasibility, human activity recognition was applied on the sensor data using a convolutional neural network-based deep learning model with 92.78% recognition accuracy. From the activity recognition result, we extracted the daily behavior pattern and discovered five representative models by applying spectral clustering. This demonstrates that the dataset contributed toward understanding human behavior using multimodal data accumulated throughout daily lives under natural conditions.
To determine whether FT-IR spectral analysis based on multivariate analysis could be used to discriminate Chinese cabbage breeding line at metabolic level, whole cell extracts of nine different breeding lines (three paternal, three maternal and three $F_1$ lines) were subjected to Fourier transform infrared spectroscopy (FT-IR). FT-IR spectral data of Chinese cabbage plants were analyzed by principal component analysis (PCA), partial least square discriminant analysis (PLS-DA), and hierarchical clustering analysis (HCA). The hierarchical dendrograms based on PLS-DA from two of three cross combinations showed that paternal, maternal, and their progeny $F_1$ lines samples were perfectly separated into three branches in breeding line dependent manner. However, a cross combination failed to fully discriminate them into three branches. Thus, hierarchical dendrograms based on PLS-DA of FT-IR spectral data of Chinese cabbage breeding lines could be used to represent the most probable chemotaxonomical relationship among maternal, paternal, and $F_1$ plants. Furthermore, these metabolic discrimination systems could be applied for rapid selection and classification of useful Chinese cabbage cultivars.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
/
v.13
no.4
/
pp.111-124
/
2010
To monitor the environment of land surface change is considered as an important research field since those parameters are related with land use, climate change, meteorological study, agriculture modulation, surface energy balance, and surface environment system. For the change detection, many different methods have been presented for distributing more detailed information with various tools from ground based measurement to satellite multi-spectral sensor. Recently, using high resolution satellite data is considered the most efficient way to monitor extensive land environmental system especially for higher spatial and temporal resolution. In this study, we use two different spatial resolution satellites; the one is SPOT/VEGETATION with 1 km spatial resolution to detect coarse resolution of the area change and determine objective threshold. The other is Landsat satellite having high resolution to figure out detailed land environmental change. According to their spatial resolution, they show different observation characteristics such as repeat cycle, and the global coverage. By correlating two kinds of satellites, we can detect land surface change from mid resolution to high resolution. The K-mean clustering algorithm is applied to detect changed area with two different temporal images. When using solar spectral band, there are complicate surface reflectance scattering characteristics which make surface change detection difficult. That effect would be leading serious problems when interpreting surface characteristics. For example, in spite of constant their own surface reflectance value, it could be changed according to solar, and sensor relative observation location. To reduce those affects, in this study, long-term Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) with solar spectral channels performed for atmospheric and bi-directional correction from SPOT/VEGETATION data are utilized to offer objective threshold value for detecting land surface change, since that NDVI has less sensitivity for solar geometry than solar channel. The surface change detection based on long-term NDVI shows improved results than when only using Landsat.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.