• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제9권3호
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• pp.301-310
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• 2003

본 논문에서는 고해상도 위성영상의 효과적인 분류를 위한 감독분류 시스템을 설계하고 구현하였다. 구현된 시스템은 분류의 정확도 향상을 위한 훈련데이타의 효율적인 선택을 위해서 다양한 인터페이스와 통계자료를 제공한다. 또한, 다양한 위성영상 포맷의 지원과 새로운 감독분류 알고리즘의 확장을 용이하게 하기 위하여 시스템을 모듈화 하였으며, 분광 특성을 고려한 분류의 적용이 가능하다. 분류 알고리즘으로는 평행육면체 분류, 최소거리 분류, 마하라노비스 거리 분류, 최대우도 분류, 퍼지 분류의 감독분류기법을 이용하여 고해상도 위성영상의 처리를 지원한다. 본 시스템의 적용은 고해상도 IKONOS 위성영상을 입력으로 하고, 그 결과를 분석하여 봄으로써 시스템의 응용 가능성을 보여준다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.355-355
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• 2011

토지피복의 분류는 토지표면의 물리적인 지표면의 상태를 나타내는 자료로 환경, 행정, 수자원, 재해 등 다방면으로 이용되고 있다. 특히 수자원과 관련하여 식생의 증산과 토양의 증발을 통칭하는 증발산과 유출, 토양수분 등과 연관되어 있다. 광범위한 토지피복의 산정에는 경제성 및 주기성 등의 장점으로 인하여 인공위성 영상을 이용하는 기법이 적합하다. 위성영상분류법은 훈련지역의 선정 여부에 따라 감독분류와 무감독 분류로 나누어지며 각각의 알고리즘의 특성에 따라 더욱 세분화된다. 본 연구에서는 Landsat-TM (Thematic Mapper) 영상을 이용하여 감독 분류와 무감독 분류를 각각 적용하여 한강유역의 토지피복을 수역, 시가, 나지 습지, 초지, 산림, 농지의 7가지 부분으로 대분류로 산정하고 비교하였다. 두 경우의 정확도는 각각 91.6%, 90.9%의 비슷한 정확도를 나타내었으며, 세부적으로 우리나라의 대부분의 면적에 분포하는 산림, 농지, 시가, 수역의 정확도가 높게 나타났다. 또한 각 항목별로 정확도를 비교하였을 때 감독분류가 무감독분류에 비해 다소 정확한 것을 확인할 수 있었다. 추후 외부자료를 도입하면 비교적 낮은 정확도를 나타낸 초지, 습지, 나지의 정확도를 보완할 수 있을 것이다.

• 한국측량학회지
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• 제30권4호
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• pp.397-404
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• 2012

농업과 관광이 주요 산업인 제주지역은 소득 증대를 위해 노지재배에서 시설재배로의 전환이 활발하게 진행되고 있으므로 하우스재배지에 대한 지속적인 현황 파악이 필요하다. 이에 본 연구에서는 고해상도 위성영상을 이용하여 하우스재배지 탐지를 위한 효과적인 영상분류 방법을 제시하고자 하였다. Formosat-2 위성영상을 대상으로 감독분류와 규칙기반분류 방법을 적용하여 하우스재배지를 분류하였으며, 두 가지 결과를 연계하여 하우스재배지 탐지를 위한 정확도 향상 방안을 모색하였다. 각 분류 방법별 결과는 육안 탐지 결과와의 비교를 통해 정확도를 산출하였다. 연구 결과, 감독분류 방법 중 마하라노비스 거리법이 가장 높은 탐지 결과를 얻을 수 있었으며 감독분류 결과와 규칙기반분류 결과의 연계 시 탐지 정확도가 향상됨을 확인하였다. 향후 감독분류 결과와 규칙기반분류 결과의 연계 과정에 대한 추가적인 연구가 이루어진다면 하우스재배지의 효율적인 탐지가 가능할 것으로 기대된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제6권3호
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• pp.107-116
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• 2003

이 연구는 기존의 분광특성에 의한 영상분류방법들이 고해상도 위성영상에 어느 정도 적절한지 알아보는데 목적이 있다. 이를 위하여 매개변수법과 비매개변수법을 혼합한 감독분류, 퍼지이론을 적용한 감독분류 그리고 무감독분류방법을 각각 적용하여 토지피복분류를 실시하고 각 방법들의 적용결과를 서로 비교하였다. 또한 육안판독과 분광특성을 이용한 영상분류 결과를 서로 비교하여 각 방법 간 토지피복분류의 결과를 비교 분석하였다. 실증연구 결과, 고해상도 위성영상은 반사값의 복잡성, 그림자의 영향 등으로 인하여 노이즈 현상이 심하게 발생하였다. 이러한 고해상도 위성영상은 무감독분류보다는 감독분류가 더 적절한 분석방법이며, 특히 퍼지이론을 적용한 감독분류방법이 가장 우수한 것으로 나타났다. 그러나 토지피복분류결과의 전체 정확도가 76% 정도에 불과해 토지피복분류결과의 신뢰성이 낮았다. 또한 육안판독과 영상분류 결과를 서로 비교한 바 뚜렷한 경계와 넓은 면적을 갖는 농경지 등의 항목은 일치도가 높은 반면 산발적으로 분포해 있는 초지 등의 항목은 일치도가 낮게 나타났다. 영상분류와 육안판독 간의 일치도는 79%로 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권2호
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• pp.207-218
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• 2014

하천을 복원하거나 정비하는데 있어서 중요한 하천의 실태를 파악하는데, 하천 피복상태 정보는 매우 중요하다. 본 연구의 목적은 하천의 피복상태 정보를 효율적이고 경제적으로 획득하기 위해 고해상도 항공정사영상의 효과적인 분류를 위한 감독분류 방법을 시험하고 하천토지피복지도 작성을 위한 최적 분류 방법을 검증하였다. 항공 정사영상의 CIR 영상과 RGB 영상을 이용한 하천토지피복 분석과정은 하천토지피복분류 항목 선정, 감독분류, 정확도 평가 및 분류지도 작성의 순서로 수행하였다. 분류 항목은 수역, 도로, 건물, 초지, 산림, 나지, 밭의 7가지 항목을 선정하였다. 감독 분류 알고리즘으로는 최대우도분류, 최소거리분류, 평행육면체분류, 마하라노비스거리분류 기법을 적용하였다. 감독분류의 분류정확도를 개선하기 위해 필터링과 훈련지역의 왜도 검증을 수행한 결과 CIR 영상을 이용한 최대우도분류 기법이 가장 높은 정확도를 보였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제24권1호
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• pp.121-128
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• 2016

많은 연구들에서 영상자료와 분류 알고리즘 측면에서 분류정확도를 비교하였지만, 참조자료 또는 분석자에 의존하는 훈련샘플에 의한 분류정확도 비교와 관련된 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 감독분류에 있어 훈련샘플로써 지상 분광반사자료의 유용성을 평가하고자 하였다. 이를 위하여 초분광영상과 다중분광영상을 대상으로 영상 수집 훈련샘플과 지상 분광반사자료를 사용하여 분류 정확도를 비교하였다. 그 결과 영상 수집 훈련샘플 사용 시 초분 광영상과 다중분광영상에서 공통적으로 약 90%의 분류정확도를 얻을 수 있었다. 그러나 지상 분광반사자료를 훈련 샘플로 사용하면 초분광영상의 경우 약 10%p, 다중분광영상의 경우 약 20%p의 분류정확도 감소가 발생하였다. 특히 다중분광영상에서 분광반사특성이 유사하게 나타나는 클래스들의 경우 분류정확도가 초분광영상에 비해 매우 낮게 나타났다. 따라서 지상 분광반사자료는 다중분광영상에 적용하는 데에는 한계가 있지만, 초분광영상을 이용한 토지피복분류에 있어 유용한 훈련샘플이 될 수 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.185-191
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• 2007

윈격탐사 영상은 파장대에 따라 나누어진 여러 개의 밴드로부터 수집된 다중분광 이미지 데이터이다. 위성영상 분류는 원격탐사 처리 과정에 있어서 가장 중요한 분석 기법으로써 영상을 구성하는 각각의 화소들 중 비슷한 분광 특성을 갖는 것끼리 집단화시켜주는 방법이다. 본 논문에서는 PFCM 알고리즘을 응용한 원격탐사 영상의 패턴분류 방법에 관하여 연구하였다. PFCM 알고리즘은 각 데이터와 특정 클러스터 중심과의 거리에 대한 소속정도를 고려한 FCM 클러스터링 알고리즘과 데이터와 해당 클러스터 중심과의 거리에 의존하여 패턴의 전형성(typicality)을 고려한 PCM 클러스터링 알고리즘을 결합한 방법이다. 본 연구에서는 분류 항목별 학습데이터를 선정한 후 이를 PFCM 알고리즘에 적용하여 감독분류를 수행하였다. Landsat TM과 IKONOS 원격탐사 위성영상을 이용하여 PFCM 알고리즘의 적용성을 검증하였다. PFCM 알고리즘을 이용한 감독분류는 PCM, FCM 분류방법보다 좋은 결과를 보여주었으며, 또한 전통적인 분류방법인 최대우도분류보다도 정확도가 더 높은 결과를 보여주었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제15권1호
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• pp.39-50
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• 1999

위성에서 관측된 다 대역 위성영상 데이터를 이용목적에 따라 분류하기 위해서는 복잡한 처리과정과 많은 시간을 필요로 하며, 감독분류시 훈련 데이터의 선택과 고려되는 다양한 특징 값들은 분류 정확도를 좌우할 만큼 민감한 특성을 나타내고 있다. 따라서 본 논문에서는 훈련데이터의 선택과 다양한 특징 값들 중 실제 영상분류에 기여도가 높은 특징을 추출하기 위하여 퍼지 기반의 $\gamma$모델을 이용한 분류네트웍을 구성하였다. 훈련집합 선택시 분류하고자 하는 지역의 밝기 분포도, 텍스쳐 특징 그리고 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)를 분류에 사용될 특징으로 선택하였고, 분류네트웍 출력 값의 오류가 최소화 되도록 Gradient Desoent 방법을 이용하여 각 노드의 $\gamma$파라미터를 훈련시키는 과정을 채택하였다. 이러한 훈련을 통하여 얻어진 파라미터를 이용하면 각 노드의 연결특성을 알 수 있으며, 다양한 입력 노드의 특징들 중 영상분류에 기여도가 적은 특징들을 추출하여 제거할 수 있다.

• 대한공간정보학회지
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• 제25권1호
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• pp.9-17
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• 2017

초분광 영상(hyperspectral imagery)은 주성분분석이나 최소잡음비율 등을 이용하여 자료의 차원과 잡음을 감소시켜 토지피복분류에 사용되는 것이 일반적이다. 최근에는 분광정보와 공간적 특성을 가진 다양한 입력 자료를 이용한 감독분류에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 초분광 영상을 이용한 토지피복분류를 위해 principle component(PC) 밴드와 normalized difference vegetation index(NDVI) 자료를 감독분류의 입력자료로 활용하였다. NDVI 자료는 초분광 영상에서 추출된 PC 밴드가 포함하고 있지 않는 추가적인 정보를 활용하여 식생지역에 대한 토지피복분류 정확도를 높이고자 사용하였으며, morphological filter를 통해 각 밴드의 extended attribute profiles(EAP)를 제작하여 분류를 위한 입력 자료로 사용하였다. 감독분류기법은 random forest 알고리즘을 이용하였으며, EAP를 기반으로 다양한 입력 자료의 적용에 따른 분류정확도를 비교하고자 하였다. 연구지역으로는 두 대상지를 선정하였으며, 영상 내에서 취득한 참조자료를 이용하여 정량적인 평가를 수행하였다. 본 연구에서 제안한 기법의 분류정확도는 85.72%와 91.14%로 다른 입력 자료들을 이용한 경우와 비교하여 가장 높은 분류정확도를 나타냈다. 향후, 초분광 영상을 이용한 토지피복분류의 정확도를 높이기 위한 분류 알고리즘 개발과 대상지역 특성에 맞는 추가 입력자료 개발에 관한 연구가 필요할 것으로 사료된다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2007년도 GIS 공동춘계학술대회 논문집
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• pp.156-161
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• 2007

도시화에 따른 도시문제발생이라는 결과로 미루어 볼 때, 지속적인 도시 성장을 위한 도시 성장 관리는 필수적이며, 이것을 위해서 도시지역을 추출하는 것은 도시의 성장 추이를 파악할 수 있게 한다는 점에서 매우 의미 있는 일이다. 본 연구에서는 도시 성장 모니터링에 있어서 정규식생지수(NDVI)와 정규시가지화지수(NDBI)를 결합한 방법의 활용성을 규명하는데 목적을 두었다. 이를 위해 토지피복분류에 일반적으로 사용되는 감독 분류기법과 도시지역추출에 이용되는 NDVI와 NDBI를 결합한 방법(식생지수결합법)으로 1988년과 2000년 두 시기의 Landsat TM 영상을 이용하여 도시지역을 추출하고 일치도를 분석하였다. 분석 결과, 1988년 식생지수결합법과 감독분류기법으로 추출한 도시지역의 일치도는 98%, 식생지수결합법 비도시지역으로 추출된 지역이 감독분류기법으로는 도시지역으로 추출될 확률은 37.35%로 나타났고, 같은 경우 2000년은 각각 99.3%와 7.7%로 나타났다. 이를 통해 식생지수결합법을 사용한 도시지역 추출 결과와 감독분류기법을 사용한 도시지역 추출 결과의 일치도가 비교적 높게 나타남을 알 수 있었다. 또, 각 기법을 통한 도시지역 추출 결과와 실제 도시 검사점과의 일치도의 분석을 통해서도 도시지역 추출 결과의 일치도가 비교적 높게 나타났다. 따라서 분류를 통한 도시지역 추출 방법에 비해 식생지수결합법을 이용한 도시지역 추출이 절차상 수월한 점을 감안하면 도시지역 추출에 있어서 식생지수결합법의 효율성을 입증할 수 있었다.