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

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

• 정보과학회 논문지
• /
• 제42권6호
• /
• pp.817-822
• /
• 2015

관계 추출은 질의응답 및 지식확장 등에 널리 사용될 수 있는 주요 정보추출 기술이다. 정보추출에 관한 기존 연구들은 관계 범주가 수동으로 부착된 대용량의 학습 데이터를 필요로 하는 지도 학습모델을 기반으로 이루어져 왔다. 최근에는 학습 데이터 구축을 위한 인간의 노력을 줄이기 위해 원거리 감독법이 제안되었다. 그러나 원거리 감독법은 분류 문제를 해결하는데 필수적인 부정 학습 데이터를 수집하기 어렵다는 단점이 있다. 이러한 원거리 감독법의 단점을 극복하기 위해 본 논문에서는 부정 데이터 없이 학습이 가능한 단일 클래스 분류 모델을 제안한다. 입력 데이터로부터 긍정 데이터를 선별하기 위해서 제안 모델은 벡터 공간 상에서 어휘 정보와 구문 패턴에 기반한 유사도 척도를 사용하여 입력 데이터가 내부 범주에 속하는지 그렇지 않은지 판단한다. 실험에서 제안 모델은 대표적인 단일 클래스 분류 모델인 One-class SVM보다 높은 성능(0.6509 F1-점수, 0.6833 정밀도)을 보였다.

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

• 한국측량학회:학술대회논문집
• /
• 한국측량학회 2004년도 추계학술발표회 논문집
• /
• pp.167-171
• /
• 2004

최근 들어 위성영상은 자료 처리 방식에 따라 지구표면이나 또는 지하면에 대한 다양한 정보(물리적인 정보, 화학적인 정보)를 얻을 수 있고 실제 지구를 가상으로 구현하는 데 활용될 수 있기 때문에 여러 산업에서 활용하고 있다. 또한 분류는 영상에 포함된 여러 가지 대상물을 구별하기 위해서 화소와 비교적 성질이 같은 화소 그룹별 특징에 대응되는 레벨을 지정하는 기술이 요구되며, 최소거리 분류법, 평행사변형법, 마하나로비스거리법(Mahanalobis Distance Method), 최대우도법(Maximum Likelihood Method)등 비교하여 분류를 수행

• 한국지리정보학회지
• /
• 제4권4호
• /
• pp.1-7
• /
• 2001

위성영상은 GIS 정보획득을 위한 가장 중요한 초기자료로서, 이로부터 주제도와 같은 유용한 정보를 추출하기 위해서는 위성영상 즉 다중스펙트럼 영상을 목적에 적합하게 분류하는 처리과정이 필요하다. 위성영상의 분류기법은 크게 감독기법과 무감독기법으로 나뉘는데, 본 논문에서는 감독분류기법 중의 하나인 평행사변형 알고리즘에서 군집의 초기값 설정이 알고리즘의 성능에 미치는 영향을 분석한다. 본 연구에서는 우선 직렬컴퓨터에서 평행사변형 알고리즘의 성능과 초기값 변화와의 관계를 살펴보고, 이를 확장하여 MIMD 병렬구조 컴퓨터 모델을 사용한 경우에 초기값의 변화가 평행사변형 알고리즘의 성능에 미치는 영향을 분석한다. 평행사변형 알고리즘의 성능은 초기값의 설정에 따라 직렬구조의 컴퓨터를 사용하는 경우에는 최고 2.4배, 그리고 MIMD 병렬구조 모델을 사용한 경우에는 최고 2.5배의 성능 향상을 보였다. 전산모의실험을 통해 위성영상의 감독분류기법에서 초기값이 평행사변형 분류알고리즘의 성능에 상당한 영향을 미치며, 직렬컴퓨터와 MIMD 병렬컴퓨터에서 초기값의 적절한 설정을 통해 분류기법의 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 한국측량학회지
• /
• 제20권1호
• /
• pp.21-31
• /
• 2002

이 연구는 원격탐사 영상의 분류정확도를 향상시키기 위한 방법으로써 신경망 이론과 퍼지집합이론을 각각 적용하였다. 원격탐사 영상은 토지피복도, 식생도, 지질도 등 주제도를 만드는데 많이 이용되고 있다. 원격탐사 영상의 감독분류에 대한 정확도는 트레이닝 지역의 선정, 분류항목의 할당 문제로 인해 많은 차이를 보인다. 일반적인 영상 분류법은 영상 내의 모든 영상소가 균질하다고 가정한다. 그러나, 이러한 가정은 영상내의 수많은 혼합 영상소를 분류해내는 데에는 적합하지 않다. 이러한 문제를 극복하기 위해 퍼지 집합이론을 적용하였으며, 퍼지 집합이론의 멤버쉽을 이용하였다. 퍼지 집합이론은 하나의 영상소를 멤버쉽의 정도에 따라 여러 가지 항목으로 분류할 수 있는 장점이 있다. 그러나, 퍼지분류법과 통계학적인 분류법은 화소값의 분포가 비정규적일 때 좋지 않은 분류 결과를 나타내며 처리 시간이 늦고 많은 컴퓨팅 비용이 드는 단점이 있다. 그 대안적인 방법으로서 신경망분류법을 들 수 있는데, 신경망 분류법은 비모수적 분류법으로서 일반적인 분류기법보다 좀 더 좋은 결과를 나타내고 있고, 한번 트레이닝 되면 빠르게 데이터를 분류할 수 있다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제3권1호
• /
• pp.5-15
• /
• 2001

논의 시기별 파장별 분광반사특성을 조사하기 위해, Landsat TM 밴드, RVI, 습윤도의 특성을 분산분석한 결과, 가시광선 영역의 TM 밴드 1, 2, 3의 논지역 평균 자료값은 식물색소에 의한 광흡수와 관련이 많아 군락형성이 최대인 8월 19일과 9월 1일에 가장 낮아졌다가 등숙기인 9월 중 하순에 다시 높아졌다. 중간 적외선 영역인 TM 밴드 5와 7은 수분에 민감하여, 담수상태로 수체의 영향이 컸던 5월 31일과 6월 2일의 자료값이 가장 낮았고, 군락의 최성기에서 성숙기로 접어들면서 식물체의 수분함량이 줄어들어 자료값이 점점 높아졌다. 한편, RVI는 출수ㆍ개화기인 8월 19일과 9월 1일에 가장 높았고, 습윤도는 벼의 생육초기에서 성숙기로 갈수록 계속 낮아졌다. 이앙기인 5월 31일, 출수기인 8월 19일 두시기 자료에서 수분에 민감한 TM 밴드 5, 식생의 특징이 드러나는 RVI, 또한 모든 밴드의 특성이 포함된 습윤도를 벼 재배면적 추정을 위한 정보로 이용하여, 이앙기에 담수상태이고 같은 지역이 출수기에 무성한 식생의 특징을 보이는 곳을 벼 재배지역으로 정하여 벼 재배면적 지도를 작성하였다. 벼 재배면적은 7291.19ha 추정되었고, 지형도를 이용한 100지점의 정확도 검증 결과 92%로 나타났다. 1991년 5월 31일과 8월 19일 두 시기의 Landsat TM 밴드 3, 4, 5, RVI 및 습윤도를 각각 유효밴드로 선정하여 중첩한 총 10개의 밴드를 가진 화상을 생성하여 기존의 분류법에 이용하였다. 최대우도법에 의한 감독분류 결과 벼 재배면적은 9100.98 ha였다. Error matrix에 의한 분류정확도는 97.2%로 나타났고, 지형도를 이용한 정확도는 95%로 나타났다. 분류항목수를 15개와 20개로 한 ISODATA법에 의한 비교사 분류결과 벼 재배면적이 각각 6663.60ha와 5704.56 ha로 추정되었고, 지형도에 의한 분류정확도는 각각 87%와 82%로 나타났다. 통계연보를 기준자료로 하여 분류방법간 비교를 위하여 당진군 우강면에 대하여 벼 재배면적 비교를 한 바 감독분류에 의해 2522.97ha로 가장 크게 추정되었고, 다음이 규칙기반분류와 분류항목수를 20으로 한 무감독분류법으로 각각 1567.31 ha와 1865.61 ha로 추정되었다. 분류항목수를 15로 한 무감독분류에 의한 벼 재배면적이 1638.72 ha로 가장 작게 추정되었다. 이때, 통계연보 자료상의 우강면의 논면적(2242.69ha)에 가장 가깝게 추정된 결과는 규칙기반분류이었다. 벼 재배지역은 추정방법에 관계없이 이앙기와 출수기, 두 시기의 자료를 이용한 경우 다소 차이는 있으나 정확하게 구분되었다. 위성의 분광반사 특성을 이용한 규칙기반분류는 매우 쉽고, 재현성이 있으며, 넓은 지역에 대한 신속한 작업이 가능하다.

• 한국심리학회지:법
• /
• 제12권1호
• /
• pp.15-33
• /
• 2021

본 연구에서는 성범죄 전자감독대상자들의 재범 기간 추적과 동종재범여부에 따른 생존율의 차이를 분석하였으며, 범죄전력의 재범예측력을 확인하고자하였다. 재범에 대한 기준은 전자감독 실시 중 발생한 범죄사건으로 인해 유죄가 확정된 경우로 정의하였으며, 재범일은 유죄로 확정된 사건의 사건발생일로 하였다. 분석에 활용된 재범자는 122명, 비재범자는 126명이며, 모두 성범죄를 저질러 전자감독명령을 부과 받은 대상자이다. 연구 결과, 성범죄 전자감독대상자 중 재범을 저지른 자들은 대부분 3년 이내에 재범하는 것으로 확인되었다. 또한 본 연구에서는 재범사건을 이종재범과 동종재범으로 분류한 후 집단 간 생존율의 차이를 분석하였다. 집단구성인원은 각각 이종재범집단 88명, 동종재범집단 34명으로 분석 결과, 두 집단 모두 3년 이내에 가장 많은 재범이 확인되었다. 이종재범집단의 생존율과 동종재범집단의 생존율은 다소 차이가 나타나는 것으로 확인되어 비교분석을 수행하였으며 통계적으로 유의한 수준의 차이는 확인되지 않았다(Wilcoxon statistic = 2.326, df = 1, p = .13, Log Rank = 1.345, df = 1, p = .25). 다음으로 범죄전력 변수의 재범 예측력 확인을 위해 Cox회귀분석을 실시한 결과, 성범죄 전력횟수와 폭력범죄 전력횟수는 성범죄 전자감독대상자의 재범을 잘 예측하는 것으로 분석되었다(X²=27.33, df=1, < .001). 결과적으로 최근 발표되는 자료들에 따르면, 전자감독의 시행으로 재범률이 점차 낮아지고 있으나, 전자감독 대상자 중 고위험군(재범집단)에 속하는 대상자들의 재범소요기간은 다소 짧은 것으로 확인되었다. 이들에 대한 집중적인 통제와 관리가 이루어지기 위해서는 초고위험 집단을 선별할 필요가 있다. 이에, 본 연구와 같이 고위험군에 대한 특성 및 재범연구들을 기반으로 처분의 근거를 마련하는 것은 형사사법절차의 객관성을 부여하는데 있어 큰 역할을 할 것이다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제19D권2호
• /
• pp.147-150
• /
• 2012

클래스들 간의 거리를 최대화시키는 사영 방향을 구하는 감독차원감소 방법인 선형판별분석법(LDA)은 클래스 정보를 가진 데이터의 수가 매우 적을 때 성능이 급격히 저하되는 경향이 있다. 이러한 경우 상대적으로 저렴한 비용으로 얻을 수 있는 클래스 라벨 정보가 없는 데이터를 활용할 수 있는 반감독 차원 감소법이 사용될 수 있다. 그러나 통계적 차원 감소법에서 흔히 사용되는 행렬연산은 많은 양의 데이터를 사용하는데 메모리와 처리시간에서 한계가 있고, 적은 수의 라벨드 데이터(labeled data)에 비해 너무나 많은 언라벨드 데이터(unlabeled data)의 사용은 처리 시간의 증가에 비해 오히려 성능감소를 가져올 수 있다. 이러한 문제들을 극복하기 위해 앙상블 접근법을 이용한 반감독 차원 감소 방법을 제안한다. 문서분류 문제에서의 실험결과를 통해 제안한 방법의 성능을 입증한다.