Forest vertical structure is vital for comprehending ecosystems and biodiversity, in addition to fundamental forest information. Currently, the forest vertical structure is predominantly assessed via an in-situ method, which is not only difficult to apply to inaccessible locations or large areas but also costly and requires substantial human resources. Therefore, mapping systems based on remote sensing data have been actively explored. Recently, research on analyzing and classifying images using machine learning techniques has been actively conducted and applied to map the vertical structure of forests accurately. In this study, Sentinel-2 and digital surface model images were obtained on two different dates separated by approximately one month, and the spectral index and tree height maps were generated separately. Furthermore, according to the acquisition time, the input data were separated into cases 1 and 2, which were then combined to generate case 3. Using these data, forest vetical structure mapping models based on random forest, support vector machine, and extreme gradient boost(XGBoost)were generated. Consequently, nine models were generated, with the XGBoost model in Case 3 performing the best, with an average precision of 0.99 and an F1 score of 0.91. We confirmed that generating a forest vertical structure mapping model utilizing bi-seasonal data and an appropriate model can result in an accuracy of 90% or higher.
다양한 과학 분야와 공학 분야에서는 그들이 다루고 있는 특정한 주제의 정보를 좀 더 신속하고, 명확하게 사용자에게 전달하기 위해서 여러 가지 정보가시화(information visualization) 기법을 사용한다. 정보를 가시화 할 때는 기본적으로 세 가지 과정을 거치는데, 원 데이터(raw data)로부터 데이터 모델(data model)로 변환하고, 변환된 데이터 모델을 가시화 구조상(visual structure)에 매핑(mapping)시킨 후 정보화 모델(information model)로 변환하게 된다. 본 논문에서는 특정 행사가 진행되고 있는 건물내부에서 발생하는 시간, 공간적인 정보를 정리한 도표메타포(table metaphor)를 토대로, 해당 데이터 모델로부터 추출한 다양한 정보를 3차원 지도로 구성된 정보화 모델상에 반영하기 위한 방법을 제안하였다. 또한, 정보를 단순히 공간상에 반영하기 보다는 사용자의 관심영역(interest area)에 따른 정보의 공간적 의미에 중점을 두어 3차원 공간상에 표현하였다.
선박의 중앙단면 구조 모델을 표현하는 표준화된 정보 처리 체계가 STEP AP218이다. 이는 선체 모델을 3차원으로 표현하기에 적절한 환경을 제공하고 있으나, 아직 조선소나 선급에서는 도면이나 2차원 정보를 통해 정보 교환을 하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 2차원 정보를 STEP AP218 구조 모델로 변환하기 위하여 AP218 자료 구조를 분석하여 정리하였고, 한국선급에서 사용하고 있는 KR-TRAS의 중앙단면 2차원 정보를 분류하고, KR-TRAS에는 표현되어 있지 않은 횡부재 정보를 일부 확장하여 사용하였다. AP218과 KR-TRAS의 두 자료 구조 사이의 매핑 테이블을 작성하여 매핑 관계를 정의하였고, 이 관계를 이용한 번역기를 개발하였으며, 가시화 프로그램을 통해 번역된 구조 모델의 형상 정보를 검증하였다. 이렇게 생성된 AP218에 따른 선체 모델은 각 부서간의 정보 교환뿐만 아니라 설계, 해석, 유지/보수 등의 제품 전 주기에 걸쳐 활용될 수 있다.
This paper describes a study of the mapping relationship between the vertical deformation of bridge structures and rail deformation of high-speed railway, taking the interlayer interactions of the bridge subgrade CRTS II ballastless slab track system (HSRBST) into account. The differential equations and natural boundary conditions of the mapping relationship between the vertical deformation of bridge structures and rail deformation were deduced according to the principle of stationary potential energy. Then an analytical model for such relationship was proposed. Both the analytical method proposed in this paper and the finite element numerical method were used to calculate the rail deformations under three typical deformations of bridge structures and the evolution of rail geometry under these circumstances was analyzed. It was shown that numerical and analytical calculation results are well agreed with each other, demonstrating the effectiveness of the analytical model proposed in this paper. The mapping coefficient between bridge structure deformation and rail deformation showed a nonlinear increase with increasing amplitude of the bridge structure deformation. The rail deformation showed an obvious "following feature"; with the increase of bridge span and fastener stiffness, the curve of rail deformation became gentler, the track irregularity wavelength became longer, and the performance of the rail at following the bridge structure deformation was stronger.
The main objective of this study is to analyze the structure of efficiency of R&D input variables and the attributes of patent information as output of R&D activities in the major manufacturing industries (electric & electronics, machinery, chemical, textile) from the mid-1970s to the late-1990s by the development of "mapping technique". To attain this objective we first have examined the attribute of time-lag which depends on the absolute, and the cumulative values between input and output. And on the basis of this result, we have made an analysis on the impact to extract the main variables affecting patent by industries. Moreover, according to time trend of the impact variables, we have analyzed the structure of R&D efficiency, and of technological progress which will be changed with time by patent information. It has been aimed at constructing technological progress patterns in the Korea industry.
사용자 중심의 메뉴 기반 인터페이스를 설계하기 위해서는 인간의 지식 구조를 이해하는 것이 중요하다. 인간의 지식 구조를 이해하게 되면, 인터페이스를 통해서 전달된 자극들이 만들어낸 개념들이 어떠한 관계를 가지고 정신 모형(mental model)을 형성하고 있는지 알 수 있다. 인간의 지식 구조는 MDS (Multidimensional Scaling)과 Trajectory Mapping을 이용하여 Visual Concept Map 으로 나타낼 수 있고, 이것을 바탕으로 인간의 지식구조를 시각적으로 이해할 수 있다. MDS 는 인간의 머릿속에 자리잡고 있는 개념들의 상대적 위치를 알려주고, Trajectory Mapping 은 개념들 간의 연결 상태를 보여준다. 즉, Trajectory Mapping 을 통하여 개념들 간악 인지적 정보를 알 수 있다. 본 연구에서는 MDS 와 Trajectory Mapping 을 이용하여 핸드폰 메뉴로부터 전달 받은 시각적 자극들에 악해 형성된 개념들에 대한 인간의 지식 구조를 Visual Concept Map 으로 시각화하였다. 그리고 이렇게 시각화된 지식 구조를 바탕으로 메뉴 구조를 개발하였다. 본 연구 결과, MDS 와 Trajectory Mapping 을 이용한 인간의 지식 구조의 시각화는 사용자 중심의 메뉴 기반 인터페이스를 설계하는데 유용하게 쓰일 수 있을 것으로 보인다.
본 연구의 목적은 조립제법 소재의 탐구활동에서 나타난 고등학생들의 사고 과정을 분석하여 유추의 양상을 조사하는 것이다. 인문계 고등학교 1학년 학생 2명을 대상으로 질적 사례연구로 수행되었다. 자료의 분석을 위하여 연구자가 제안한 유사성 분류 틀과 Gentner의 Structure-mapping Model(구조사상 모형, 줄여서 SMM)을 이용하였다. 두 학생 모두 유추를 도구로 사용하여 2차 이상의 조립제법을 발견하였으나, 유추적 사고의 능력에 따라 수학적 발견에 차이를 보였다. 탐구활동 과정에서 표면 유사성은 유추에서 중요한 역할을 수행하였다. 구조 유사성에 근거한 유추는 학생들도 수학자처럼 탐구하고 발견할 수 있도록 하였으며, 체계성의 원리에 의한 유추는 다른 영역에 대한 예측과 설명을 가능하게 하였고, 절차 유사성에 의한 유추는 내면화를 이끌어 냈다. 또한 유추의 성격이 도구적, 발견적이고 또한 반성적이라는 결론을 얻었다.
Objectives: This paper aims to compare the intervention development steps of the revised PRECEDE-PROCEED model and the Intervention Mapping model. Methods: Concepts and structure of the intervention development step of each model are reviewed with examples. Results: The revised PRECEDE-PROCEED model and the Intervention Mapping model share characteristics in intervention development in employing PRECEDE assessments, applying a social ecological framework and behavior theories for intervention building, emphasizing multi-interventions at multiple levels, and involving stakeholders and existing resources in intervention development. A detailed explanation of the intervention alignment and matrix building is provided with illustration of examples. Conclusion: Intervention development should not be done compartmentally but in line with other steps in a planning model to sustain the program logic. For successful application of planning models for intervention development, solid understanding of the models and behavior theories are required. Multisectoral collaboration is also critical for the successful application.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권5호
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pp.1225-1239
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2016
We investigate pediatric tumor incidence data collected by the Florida Association for Pediatric Tumor program using various models commonly used in disease mapping analysis. Particularly, we consider Poisson normal models with various conditional autoregressive structure for spatial dependence, a zero-in ated component to capture excess zero counts and a spatio-temporal model to capture spatial and temporal dependence, together. We found that intrinsic conditional autoregressive model provides the smallest Deviance Information Criterion (DIC) among the models when only spatial dependence is considered. On the other hand, adding an autoregressive structure over time decreases DIC over the model without time dependence component. We adopt weighted ranks squared error loss to identify high risk regions which provides similar results with other researchers who have worked on the same data set (e.g. Zhang et al., 2014; Wang and Rodriguez, 2014). Our results, thus, provide additional statistical support on those identied high risk regions discovered by the other researchers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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