The purpose of this study is to find suitable probability distribution function of complex distribution data like multimodal. Normal distribution is broadly used to assume probability distribution function. However, complex distribution data like multimodal are very hard to be estimated by using normal distribution function only, and there might be errors when other distribution functions including normal distribution function are used. In this study, we experimented to find fit probability distribution function in multimodal area, by using AIS(Automatic Identification System) observation data gathered in Mokpo port for a year of 2013. By using chi-squared statistic, gaussian mixture model(GMM) is the fittest model rather than other distribution functions, such as extreme value, generalized extreme value, logistic, and normal distribution. GMM was found to the fit model regard to multimodal data of maritime traffic flow distribution. Probability density function for collision probability and traffic flow distribution will be calculated much precisely in the future.
In pattern classification, the Bhattacharyya distance has been used as a class separability measure and provides useful information for feature selection and extraction. In this paper, we propose a method to predict the classification error for multimodal data based on the Bhattacharyya distance. In our approach, we first approximate the pdf of multimodal distribution with a Gaussian mixture model and find the bhattacharyya distance and classification error. Exprimental results showed that there is a strong relationship between the Bhattacharyya distance and the classification error for multimodal data.
본 논문에서는 multimodal 특성을 갖는 데이터에 대하여 패턴 분류 시 Bhattacharyya distance에 기반한 에러 예측 기법을 제안한다. 제안한 방법은 multimodal 데이터에 대하여 분류 에러와 Bhattacharyya distance를 각각 실험적으로 구하고 이 둘 사이의 관계를 유추하여 에러의 예측 가능성을 조사한다. 본 논문에서는 분류 에러 및 Bhattacharyya distance를 구하기 위하여 multimodal 데이터의 확률 밀도 함수를 정규 분포 특성을 갖는 부클래스들의 조합으로 추정한다. 원격 탐사 데이터를 이용하여 실험한 결과, multimodal 데이터의 분류 에러와 Bhattacharyya distance 사이에 밀접한 관련이 있음이 확인되었으며, Bhattacharyya distance를 이용한 에러 예측 가능성을 보여주었다.
전 세계적으로 생산과 판매, 유통이 펼쳐져 세계경제는 글로벌화 되고 국제운송체계는 신속성과 부가가치 서비스를 중요시하는 운송체계로 변화함에 따라 국제운송체계는 해상운송, 항공운송 그리고 철도운송을 시스템적으로 연계하는 국제복합운송 중심체계로 전환되고 있다. 이러한 변화에 따라 생산과 판매, 유통이 적시에 제공되고, 글로벌 네트워크상의 소비자에게 다차원적인 물류서비스를 제공할 수 있는 국제복합운송경로가 필요하지만 국제운송을 위한 정보 연계 및 운송수단 간의 연계 시스템이 미비하여 활성화되지 못하고 있다. 특히 국내에서는 3자 물류업체, 운송업체 둥의 선정기준은 제시되고 있으나, 운송을 계획하고 수행하는 물류전문업체들이 국제복합운송경로를 선정하는데 있어 체계적인 평가기준이 제시되지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 복합운송경로선정에 대한 주요 문헌연구를 정리하고, 업체 담당자들의 인터뷰를 통해 복합운송경로 선정을 위한 평가기준을 도출하고, 이를 계층분석기법(AHP)을 이용하여 측정하여 복합운송경로 선정을 위한 평가기준을 제시하는데 목적이 있다.
The transport a administration in Korea is meeting demands of developing international multimodal transport system. In the past, as Korea transport policy has been emphasizing on the passenger traffic, the physical distribution sector is far behind international trend. Regarding the urging necessities of reducting costs in transport in order to upgrade the competitive edge of industries, Korea has to develop the most efficient transport system so called international multimodal transport system. The existing transport system is inefficient because each transport mode is separate, so this system is aiming at reducing cost and time and developing freight transport. The scope and scheme of this thesis should be as following. Chapter 2. Systems Approach of International multimodal transport 1. general systems theory 2. definition of International multimodal transport system 3. MTO (multimodal transport operator) Chapter 3. Current Situation and Problems of this System. 1. international law and practice 2.current situation A. Europe B. U.S. C. Japan D. Korea Chapter 4. Policy Goal for Improving this System Chapter 5. conclusion.
국제물류 시장의 증가와 다양한 고객의 요구는 복합운송의 중요성을 강조하게 되었고, 그 시장이 지속적으로 성장하고 있다. 이러한 무한 경쟁시장에서 경쟁우위를 확보하기 위해서는 다양한 고객의 특성을 고려하여 개별 고객에서 만족을 줄 수 있는 서비스가 중요하게 고려되고 있다. 이에 본 연구에서는 운송 서비스 측면에서 고객 만족을 더욱 향상시키기 위한 복합운송 선정 요인에 관한 연구를 하였다. 본 연구에서는 먼저 국제복합운송경로 선정에 영향을 미치는 주요 서비스 요인들을 문헌조사와 실증조사를 통해 파악하고, 이 요인을 이용하여 개별 고객이 복합운송경로를 평가할 수 있는 객관적인 지료를 제시하였다. 본 연구를 통하여 개별 고객은 객관적인 평가 자료를 획득할 수 있으며, 복합운송업체는 고객이 어떤 서비스를 중요하게 고려하는지를 파악할 수 있다.
A numerical method based on genetic algorithms was introduced to characterize the grain-size distribution more effectively. This technique was proved significant particularly for multimodal size distributions, as was verified for samples from Korea Strait continental shelf. Sediment samples collected from the Korea Strait continental shelf revealed that $96\%$ of the grain-size distributions were multimodal. Therefore, the use of grain-size parameters was not the ideal method. As an alternative method, the decomposition of sue curves into elementary normal component curves was used. Means and standard deviations of 593 decomposed normal components were calculated by a numerical method from 268 size curves of Korea Strait sediments. The mean values of decomposed normal components showed peaks at $1\~3\phi\;and\;7\~9\phi$ size classes. The plot of mean and standard deviation values of the coarse fraction normal components on the map showed a characteristic areal distribution. The characteristic distribution was found to derive from underlying Pleistocene sediment on the basis of sea bottom geologic distribution of the area. The method of decomposition into normal components was found to be more effective than the analysis using traditional grain-size parameters in investigation of multimodal size distribution of Korea Strait shelf sediment.
This paper presents multimodal image fusion with human pose for detecting abnormal human behaviors in low illumination conditions. Detecting human behaviors in low illumination conditions is challenging due to its limited visibility of the objects of interest in the scene. Multimodal image fusion simultaneously combines visual information in the visible spectrum and thermal radiation information in the long-wave infrared spectrum. We propose an abnormal event detection scheme based on the multimodal fused image and the human poses using the keypoints to characterize the action of the human body. Our method assumes that human behaviors are well correlated to body keypoints such as shoulders, elbows, wrists, hips. In detail, we extracted the human keypoint coordinates from human targets in multimodal fused videos. The coordinate values are used as inputs to train a multilayer perceptron network to classify human behaviors as normal or abnormal. Our experiment demonstrates a significant result on multimodal imaging dataset. The proposed model can capture the complex distribution pattern for both normal and abnormal behaviors.
입도분포의 특징분석에 종래의 조직특성치 대신 수치해석적인 분해법의 적용을 시 도하였다. 그 결과 이 방법이 제주해협의 대륙붕 표층퇴적물과 같은 복모드형 입 도분포의 분석에 매우 유용함이 입증 되었다. 복모드형 입도분포 퇴적물은 제주해협 대륙붕에서는 86%의 높은 비율을 점한다. 종래의 입도특성치(평균, 표준편차, 왜도, 첨도)는 복모드형 입도분포에 대해서는 왜곡된 값을 보인다. 따라서 입도분포의 모드 에 대체로 대응되는 정규성분으로 분해해서 각 정규성분의 특성치를 해석함으로써 입 도특성치에서와 같은 특징의 누락이나 왜곡을 피할 수 있다. 제주해협 대륙붕의 167개 퇴적물 입도분포곡선을 비선형 최소자승법을 사용하여 정규성분으로 분해해서 총 387 개의 정규성분을 얻었다. 정규성분의 평균은 1-3 phi 8-9 phi에 집중되는 것이 많다. 이중 조립질 정규성분의 평균치는 복잡하고 특징적인 지리적 분포를 보인다. 이러한 분포는 퇴적물 총층후 분포와 매우 유사하며 해저면의 지질과 지형을 면밀하게 반영하 고 있다. 해저면을 형성하는 퇴적층은 플라이스토세 후기의 해침성 모래층이며 해저지 형은 플라이스토세말 빙하기 저해수면시기의 침식에 의해 형성된 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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