Outlier detection techniques play an important role in enhancing the reliability of data communication in wireless sensor networks (WSNs). Considering the importance of outlier detection in WSNs, many outlier detection techniques have been proposed. Unfortunately, most of these techniques still have some potential limitations, that is, (a) high rate of false positives, (b) high time complexity, and (c) failure to detect outliers online. Moreover, these approaches mainly focus on either temporal outliers or spatial outliers. Therefore, this paper aims to introduce novel algorithms that successfully detect both temporal outliers and spatial outliers. Our contributions are twofold: (i) modifying the Hampel Identifier (HI) algorithm to achieve high accuracy identification rate in temporal outlier detection, (ii) combining the Gaussian process (GP) model and graph-based outlier detection technique to improve the performance of the algorithm in spatial outlier detection. The results demonstrate that our techniques outperform the state-of-the-art methods in terms of accuracy and work well with various data types.
이상점이 존재하는 공간자료(spatial data) 분석에서 이상점(outlier)의 영향력를 줄이기 위 한 방법으로 로버스트 변이도(robust variogram)를 사용한다. 최근 이상점을 먼저 수정한 후 변이도를 추정하는 방법을 사용하면 더 좋은 분석결과를 얻을 수 있다는 것이 알려졌다. 본 논문에서는 이상점이 존재하는 공간자료 분석에서 Mugglestone 등(2000)이 제안한 이상점 수정법과 본 논문에서 제안한 새로운 이상점 수정법의 효율성을 비교하였다.
This study is aimed to validate errors for detected suspicious temperature data using various quality control procedures for 61 weather stations in the Republic of Korea. The quality control algorithms for temperature data consist of four main procedures (high-low extreme check, internal consistency check, temporal outlier check, and spatial outlier check). Errors of detected suspicious temperature data are judged by examining temperature data of nearby stations, surface weather charts, hourly temperature data, daily precipitation, and daily maximum wind direction. The number of detected errors in internal consistency check and spatial outlier check showed 4 days (3 stations) and 7 days (5 stations), respectively. Effective and objective methods for validation errors through this study will help to reduce manpower and time for conduct of quality management for temperature data.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.574-577
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2006
In this paper, we developed a forest fire detection algorithm which uses a regression function between NDVI and land surface temperature. Previous detection algorithms use the land surface temperature as a main factor to discriminate fire pixels from non-fire pixels. These algorithms assume that the surface temperatures of non-fire pixels are intrinsically analogous and obey Gaussian normal distribution, regardless of land surface types and conditions. And the temperature thresholds for detecting fire pixels are derived from the statistical distribution of non-fire pixels’ temperature using heuristic methods. This assumption makes the temperature distribution of non-fire pixels very diverse and sometimes slightly overlapped with that of fire pixel. So, sometimes there occur omission errors in the cases of small fires. To ease such problem somewhat, we separated non-fire pixels into each land cover type by clustering algorithm and calculated the residuals between the temperature of a pixel under examination whether fire pixel or not and estimated temperature of the pixel using the linear regression between surface temperature and NDVI. As a result, this algorithm could modify the temperature threshold considering land types and conditions and showed improved detection accuracy.
공간 데이터베이스에서 예외자는 R-tree 계열의 공간색인의 성능에 많은 영향을 미친다. 즉, 예외자로 인하여 R-tree 계열의 공간색인에서 최소경계사각형의 넓이가 불필요하게 넓어지고 겹침 현상이 심해지게 되고 이로 인해 질의처리 시 더 많은 디스크 접근을 필요하게 된다. 따라서, 본 논문에서는 예외자가 공간색인에 주는 영향을 분석하여, 예외자를 미리 처리할 경우, 얼마만큼의 성능을 향상시킬 수 있는지 비용모델과 적절한 예외자의 처리방법을 제안한다. 그리고 실험을 통해 예외자를 미리 처리함으로써 어느 정도의 공간색인의 질의처리 성능을 향상시킬 수 있는지 보여준다. 실험결과에 따르면, 본 논문에서 제안된 예외자의 처리방법이 기존의 공간색인의 성능을 평균 $15\%$정도 향상시킬 수 있음을 보여준다.
A robust estimator for interpolating spatially distributed regionalized variables is introduced. It reduces outlier effects on ob-taining correlation between spatial lags and the correlation between spatial lags and the corresponding semi-variances and produces a significaantly improved semivariogram com-pared with those of conventional estimators. This estimator is applied to a field experimental data set.
In block-based lossy video compression, severe quantization causes discontinuities along block boundaries so that annoying blocking artifacts are visible in decoded video imases. These blocking artifacts significantly decrease the subjective image quality. In order to reduce the blocking artifacts in decoded images, many algorithms have been proposed However studies on so called, corner outliers, have been very limited. Corner outliers make image edges look disconnected from those of neighboring blocks at cross block boundary. In order to solve this problem, we propose a corner outlier detection and compensation algorithm as post-processing in spatial domain The experiment results show that the proposed method provides much improved subjective image quality.
블록 기반의 손실 영상 압축 방식에서는 블록마다 다른 양자화 오류로 인하여 블록 경계를 따라 불연속성이 나타날 수 있다. 이러한 블록화 현상은 압축률이 높아질수록 심각하여 화질에 큰 영향을 미친다. 이러한 블록화 현상을 막기 위해 많은 알고리즘들이 제안되었다 그러나 블록화 현상에 대한 연구 중 모서리 잡음이라고 불리는 현상에 대한 연구가 미진하였다. 모서리 잡음은 블록 경계가 교차하는 지점에서 영상 경계가 불연속적으로 나타나게 되는 것을 말한다. 본 논문에서는 블록 기반영상 압축방식에서 발생하는 모서리 잡음의 발생과정과 특성을 분석하고 이 문제를 해결하기 위한 검출과 제거 알고리즘을 제안한다. 실험 결과는 제안 방법이 주관적 화질을 향상시키는 것을 보여준다.
공간통계를 바탕으로 한 지질정보의 정량적 처리및 분석을 위한 여러 응용방법들이 최근에 광물탐사문제와 관련되어 연구되고 있다. 본 연구에서는 지화학자료와 관련된 이상점판단(outlier detection)과 방향성 상호 변이도 측정의 적용성을 검토하였고, 아울러 태백지역내의 광물탐사를 위한 지화학자료에 에 대한 사례연구를 수행하였다. 이상점판단방법으로는 이동창(moving window)통계법이 이용되었다. 한편 상호 변이도는 공간적 연속성 측정을 위한 통계적 방법으로 알려져 있으나, 본 연구에서는 이 개념을 자료의 공간적 상관도 문제로 확장하였다. 한편 다섯가지 행태의 변이도 표현식을 이상점처리전후의 결과와 연관하여 비교하였다. 이러한 비교연구의 결과로 이 두가지 공간 통계법에 의한 자료처리과정및 분석방법은 실제의 결정판단단계에서 결정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 광역적 광물탐사에서 유용한 해석보조자료로 제공될 수 있을 것으로 생각된다.
지반조사 결과 자료는 지반의 불균질성과 낮은 신뢰성을 갖는 일부 자료로 인해 불확실성을 갖게 된다. 이에 따라 지반조사 결과 자료를 활용하여 지반 특성을 해석할 경우 합리적인 공학적 판단을 위해 적절한 통계분석이 요구된다. 본 연구에서는 이상치 분석기법과 교차검증기법을 접목한 통계적 지반 공간 정보 분석 기법을 이용하여 대상지역 지반조사 자료 중 경향성을 상회하는 지반조사 지점을 선별하는 전문가시스템을 개발하였다. 개발 시스템을 이용하여 서울시 여의도 지역의 시추조사 자료를 바탕으로 지층구조 분석을 수행하였다. 그 결과 신뢰도가 낮은 것으로 판단되는 시추조사 자료를 결정하고, 본 지점을 제외한 여의도 지역의 기반암 섬도 분포를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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