The techniques of GIS and remote sensing are being applied to hydrology, geomorphology and various field of studies are performed by many researcher, related those techniques. In this paper, curve number change detection is tested according to soil map and land cover in mountain area. Neural networks method is applied for land cover classification and GIS for curve number calculation. The first, sample area are selected and tested land cover classification, NN(84.1%) is superior to MLC(80.9%). So we selected NN with land cover classifier. The second, curve number from the land cover by neural network classifier(57) is compared with that(curve number) from the land cover by manual work(55). Two values are so similar. The third, curve number classified by NN in sample area was applied and tested to whole study area. As results of this study, it is shown that curve number is more exact and efficient by using NN and GIS technique than by (using) manual work.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.28
no.4
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pp.421-430
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2010
Image segmentation technique is becoming increasingly important in the field of remote sensing image analysis in areas such as object oriented image classification to extract object regions of interest within images. This paper presents a new method for image segmentation in High Resolution Remote Sensing Image based on Improved Seeded Region Growing (ISRG) and Region merging. Firstly, multi-spectral edge detection was done using an entropy operator in pan-sharpened QuickBird imagery. Then, the initial seeds were automatically selected from the obtained multi-spectral edge map. After automatic selection of significant seeds, an initial segmentation was achieved by applying ISRG to consider spectral and edge information. Finally the region merging process, integrating region texture and spectral information, was carried out to get the final segmentation result. The accuracy assesment was done using the unsupervised objective evaluation method for evaluating the effectiveness of the proposed method. Experimental results demonstrated that the proposed method has good potential for application in the segmentation of high resolution satellite images.
As smartphone users have increased in recent years, various applications have been developed and used especially for Android-based mobile devices. However, malicious applications developed by attackers for malicious purposes are also distributed through 3rd party open markets, and damage such as leakage of personal information or financial information of users in mobile terminals is continuously increasing. Therefore, to prevent this, a method is needed to distinguish malicious apps from normal apps for Android-based mobile terminal users. In this paper, we analyze the existing researches that detect malicious apps by extracting the system call events that occur when the app is executed. Based on this, we propose a technique to identify malicious apps by analyzing the sequence similarity of kernel layer events occurring in the process of running an app on commercial Android mobile devices.
Polyelectrolyte titration, which was called colloid titration is based on the stoichiometric reaction between oppositely charged polyelectrolytes, This can be used, for instance, to determine the charge density of a cationic polyelectrolyte, using an anionic polyelectrolyte of known charge density, such as potassium polyvinyl sulfate (PPVS). The technique requires a suitable method of end-point detection and there are several possibilities. In this work, two methods have been investigated: visual titrimetry based on the color change of a cationic dye (o-toluidine blue, o-Tb) and spectrophotometry based on the absorbance change corresponding to the color change of the same dye. These have been applied to several cationic polyelectrolytes with different charge density and molecular weight. In all cases, the cationic charge was due to quaternary nitrogen groups. In the case of cationic dye, it was shown that the sharpness depends on the charge density of cationic polyelectrolyte. With the polyelectrolytes of lower charge density, the binding to PPVS is weaker and binding of the dye to PPVS can occur before all of the polyelectrolyte charge has been neutralized. However, by carrying out titrations at several polyelectrolyte concentrations, good linear relationships were found, from which reliable charge density values could be derived. Effects of pH and ionic strength were also briefly investigated. For cationic polyelectrolytes (copolymers of acrylamide and dimethylaminoethy] acrylate), there was some loss of charge at higher pH values, probably as a result of hydrolysis. Increasing ionic strength causes a less distinct color change of o-Tb, as a result of weaker electrostatic interactions.
Objectives: Cryptosporidium, a protozoan parasite, has been recognized as a frequent cause of waterborne disease due to its extremely strong resistance against chlorine disinfection. Although there has as yet been no report of a Cryptosporidium outbreak through drinking water in Korea, it is important to estimate the health risk of Cryptosporidium in water supply systems because of the various infection cases in human and domestic animals and frequent detection reports on their oocysts in water environments. Methods: This study evaluated the annual infection risk of Cryptosporidium in tap water using the quantitative microbial risk assessment technique. Exposure assessment was performed upon the results of a national survey on Cryptosporidium on the water sources of 97 large-scale water purification plants in Korea, water treatment efficacy, and daily unboiled tap water consumption. The estimates of the US Environmental Protection Agency on the mean likelihood of infection from ingesting one oocyst were applied for effect assessment. Results: Using probabilistic methods, mean annual infection risk of Cryptosporidiosis by the intake of tap water was estimated to fall within the range of $2.3{\times}10^{-4}$ to $1.0{\times}10^{-3}$ (median $5.7{\times}10^{-4}$). The risk in using river sources was predicted to be four times higher than with lake sources. With 0.5-log higher removal efficacy, the risk was estimated to be $1.8{\times}10^{-4}$, and could then be lowered by one-third. Conclusions: These estimations can be compared with acceptable risk and then used to determine the adequacy and priority of various drinking water quality strategies such as the establishment of new treatment technology.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.13
no.4
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pp.777-786
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2018
This study propose a new method to detect Cochlodinium polykrikoides on satellite images using logistic regression and decision tree. We used spectral profiles(918) extracted from red tide, clear water and turbid water as training data. The 70% of the entire data set was extracted and used for model training, and the classification accuracy of the model was evaluated by using the remaining 30%. As a result of the accuracy evaluation, the logistic regression model showed about 97% classification accuracy, and the decision tree model showed about 86% classification accuracy.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.7
no.7
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pp.1575-1581
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2003
As a society has progressed rapidly toward a highly advanced digital information age, a multimedia communication service for acquisition, transmission and storage of image data as well as voice has being commercialized externally and internally. However, in the process of digitalization or transmission of data, noise is generated by several causes, and researches for eliminating those noises have been continued until now. There were the existing FFT(fast fourier transform) and STFT(short time fourier transform) for removing noise but it's impossible to know information about time and time-frequency localization capabilities has conflictive relationship. Therefore, for overcoming these limits, wavelet transform which is presented as a new technique of signal processing field is being applied in many fields recently. Because it has time-frequency localization capabilities it's Possible for multiresolution analysis as well as easy to analyze various signal. And when two wavelet base were designed to form Hilbert transform pair, wavelet pair provide superior performance than the existing DWT(discrete wavelet transform) in data characteristic detection. Therefore in this parer, we removed impulse noise by using adaptive-length median filter and two dyadic wavelet base which is designed by truncated coefficient vector.
Kim, Dong-Hyun;Jung, Sung-Mo;Lim, Ji-Hoon;Cagalaban, Giovanni;Leem, Hyo-Young;Geun, So-Geol;Kim, Su-U;Kim, Seok-Soo
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2011.10a
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pp.621-624
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2011
Recently, augmented reality is divided into broadly marker based and markerless based as part of HCI (Human Computer Interaction). Markerless based is augmented object using natural features in real-world environment. On the other hand, Marker based is use to calculate easily the coordinates and exactly augmented object using flat marker of rectangular. However, marker-based image is provided due to the presence of the marker in a markerless, giving users a more less realistic and immersive view. In this paper, We research about combined diminished reality and augmented reality for Marker-Based Augmented Reality System Structure using Object Removal Tchnique in order to increase realistic and immersive view.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.9
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pp.2131-2139
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2014
In this paper, a binary-coded physical-layer network coding (PNC) is considered when high-order modulation techniques are used at source nodes in wireless communication environments. In the conventional PNC schemes, tight power control and phase compensation are required at a relay node. However, they may not be feasible in practical wireless communication environments. Thus, we do not assume the pre-equalization in this paper, and we only utilize the channel state information at receiver (CSIR). We propose a signal detection method for the binary-coded PNC with high-order modulation, such as QPSK and 16QAM, at the source nodes, while the conventional scheme only consider the BPSK at source nodes. We also analyze the bit-error performance of the proposed technique in both uncoded and coded cases.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.24
no.9B
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pp.1713-1720
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1999
This paper presents a new key frame extraction technique, for scene change detection, using the proposed AHIM (Accumulative Histogram Intersection Measure) from the DC image constructed by DCT DC coefficients in the compressed video sequence that is video compression standard such as MPEG. For fast content-based browsing and video retrieval in a video database, we also provide a novel coarse-to-fine video indexing scheme. In the extracted key frame, we perform the region segmentation as a preprocessing. First, the segmented image is projected with the horizontal direction, then we transform the result into a histogram, which is saved as a database index. In the second step, we calculate the moments and change them into a distance value. From the simulation results, the proposed method clearly shows the validity and superiority in respect of computation time and memory space, and that in conjunction with other techniques for indexing, such as color, can provide a powerful framework for image indexing and retrieval.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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