• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.744-744
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• 2012

불투수층은 자연적인 침투를 허용하지 않는 인위적인 토지피복상태로 도시화율 추정 및 유역의 환경변화 정도를 분석하기 위한 척도로 사용되어 왔다. 특히, 수문학적 관점에서 불투수층은 단기 유출현상에 큰 영향을 끼치는 요소로 불투수율이 증가할수록 침투량이 감소하여 첨두유출량은 증가하고 도달시간은 짧아진다. 최근에는 급속한 도시화로 인해 불투수층의 영향이 더욱 커짐에 따라 불투수율의 추정에 대한 필요성이 증가하고 있다. 현재까지 위성영상을 이용한 불투수층의 추정은 고해상도 영상을 이용하여 피복분류를 수행하였다. 즉, 분류된 토지피복에 근거하여 불투수율을 산술적으로 계산하거나 분광혼합기법 및 회귀 트리기법 등 다양한 방법에 적용되어 왔다. 본 연구에서는 Sub-pixel 분류기법을 위성영상에 적용하여 섬강유역의 불투수율을 추정하고자 한다. Sub-pixel 분류는 기존 분류기법들이 다양한 토지피복이 혼합된 화소에 대해서도 가장 비중이 높은 토지피복 하나로 분류하던 것을 개선한 방법으로 fuzzy 이론을 적용하여 최소 20% 이상의 비율을 점유하는 항목 모두를 구분하여 분류하는 기법이다. 이를 위해 섬강유역의 Landsat TM 영상을 수집하고 환경부의 토지피복도와 지질도를 참조하여 트레이닝 자료를 수집하였다. 또한 결과에 영향을 미칠 수 있는 구름은 전처리를 통하여 제거하고 수집된 트레이닝 자료에 Sub-pixel 분류기법을 적용하여 섬강유역의 불투수율을 공간분포도로 작성하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제29권5호
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• pp.537-544
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• 2013

남극 세종 과학 기지가 위치하고 있는 바톤반도는 눈과 식생이 주를 이루고 있고, 기후변화와 같은 환경변화에 민감하게 반응한다. 극지역의 지표 모니터링은 기후변화 이해를 위해 중요하다. 그러나 극 지역은 접근성 및 공간규모로 인해 지속적으로 모니터링 하기에 어려움이 있다. 위성영상은 지속적으로 동일지역을 모니터링 할 수 있다는 장점과 함께 다중분광영역을 이용하여 지표의 상태를 파악하는데 효율적이다. 따라서 본 연구에서는 바톤반도의 지표의 상태를 지속적으로 모니터링하기 위한 기초자료로 KOMPSAT-2 다중 분광 위성영상을 이용하여 토지피복분류를 수행하였고, 나아가 분류된 토지피복 중 식생 종의 분포를 파악하였다. 다중분광영상인 KOMPSAT-2 위성영상과 현장관측자료를 이용하여 계층적 분류를 수행하였고 정확도를 평가하였다. 전반적으로 식생지역과 비식생 지역이 명확하게 분류되었으나 식생 종 분류에는 낮은 정확도를 보였다.

• 한국지구과학회지
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• 제22권2호
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• pp.138-146
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• 2001

이 연구에서는 극궤도 기상위성인 NOAA/AVHRR 시계열 자료를 이용하여 한반도의 지면 피복을 분류하였다. 일주기 기상위성자료로부터 구름이 없는 상태의 지면상태 자료를 획득하기 위하여 10일 간격 최대치 합성법 자료를 작성하였으며 27개의 10일주기 식생지수 자료들(겨울철 12, 1, 2월 자료 9개 제외)로부터 4개의 식생 계절성 자료를 작성하였다. 또한 위성자료로부터 분석한 연 최고 및 연평균 지면온도, 그리고 지형고도 자료를 이용하였다. 각 지면 피복에 대한 특성 자료 수집이 어렵기 때문에 여기서는 2단계 무감독 분류법을 이용하였다. 즉, 초기 입력자료는 신경망 기법의 일종인 SOFM을 이용하여 군집화한 다음 결정나무를 이용하여 각 군집을 분류하였다. 최종 분류 결과는 식생지수의 시계열과 지상 자료로 검증한 결과 대도시, 농지, 낙엽수림 및 상록수림 등 우리 나라의 지면 피복을 개략적으로 잘나타내고 있는 것으로 판단된다.

• 한국기록관리학회지
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• 제20권3호
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• pp.39-54
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• 2020

현재 폐교 사립대학의 기록물은 기록물분류체계가 부재한 상태로 문서고에 단순 보관되어 있는 상태이다. 폐교대학 기록물은 차후 쟁송과정에서 법적·증거적 가치를 가진 주요기록물이 될 수 있다는 점에서 보다 체계적인 관리가 요구된다. 따라서 본 연구는 기록물분류체계 부재로 인해 발생할 수 있는 불필요한 후속작업을 제거하고, 폐교대학 기록물 관리를 위한 실질적인 도구로 폐교 사립대학 기록물의 분류체계를 개발하였다. 이를 위해 현재 폐교 사립대학의 기록물 전담기관으로 지정된 한국사학진흥재단에서 보관하고 있는 13개교의 이관기록물 중 유일한 종합대학인 서남대를 본 연구의 사례로 선정하여 업무기능분석을 실시하고, 이관기록물 목록과 폐교과정에 대한 특이사항을 검토하였다. 그리고 국가기록원과 교육부의 『대학기록물 보존기간 책정기준 가이드』를 참고하여 폐교대학의 특수성을 반영한 폐교 사립대학 기록물분류기준표를 제안하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권7호
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• pp.9-17
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• 2021

본 연구는 대장암 환자의 치료방법 중 하나인 항암화학요법을 분류할 수 있는 시스템인 CDSS연구의 일환으로 시행되었다. 대장암 치료에서 환자의 상태에 맞는 항암화학요법의 선택은 환자의 생존 기간과 직결되기 때문에 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 대장암 환자의 개인적, 병리학적 특성을 사용해 기저 모델, 병리학적 모델, 그리고 환자의 두 가지 특성을 모두 사용한 결합 모델을 만들어 머신러닝 알고리즘으로 항암화학요법을 분류하였다. Top-n Accuracy와 ROC 곡선, AUC로 모델의 예측 정확도를 비교한 결과, 결합 모델에서 가장 우수한 예측 정확도를 보였으며, LGBM 알고리즘의 성능이 가장 우수한 것을 알 수 있었다. 본 연구에서는 머신러닝 알고리즘을 이용해 환자 특성별 모델을 분류함으로써 환자의 상태에 맞는 항암화학요법 분류 모델을 구축하였다. 향후 연구에서 본 연구 결과를 기초한다면 더 좋은 성능의 항암화학요법 분류 모델을 만들어 CDSS 연구에 도움이 될 것이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권6B호
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• pp.615-625
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• 2008

본 연구에서는 금강유역의 제1지류인 지천과 섬진강유역의 제1지류인 요천에 대해서 하천분류를 실시하고 하도진화모형의 적용성을 검토하였다. Rosgen과 한국건설기술연구원에서 제안된 하천분류방법을 적용하여 하천분류를 수행하였고, Schumm 등 (1984)에 의해서 연구 제안된 하도진화모형 결과를 바탕으로 지천과 요천 연구구간의 하도진화단계를 비교 검토하였다. Rosgen 하천분류 적용결과에 따르면 지천과 요천의 경우, 전체적으로 자갈이 혼재하는 산지하천의 특성을 보이고 있다. 하도진화모형 적용결과 지천 및 요천의 현재 하천상태는 Schumm 등 (1984)에 의해서 제시된 하도진화과정에 따르면 유사공급과 유사이송능력 사이에 평형이 발생하여 동적 평형상태가 이루어지고 있다. 본 연구의 결과는 치수사업의 계획, 하천복원 사업, 바람직한 하도계획 등에 필요한 기초자료를 제공할 것으로 생각된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.327-329
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• 2022

본 논문에서는 AI Hub의 개방 데이터인 '유형별 두피 이미지'를 사용하여 두피 상태에 대한 신경망을 학습한다. 이 두피 상태에는 6가지 상태가 있는데, 각각의 상태들에 대한 평가를 양호(0)부터 심각(3)까지 분류하여 학습한 신경망 모델로 실제 어플리케이션으로 구현하여 사람들의 두피 사진을 찍어서 두피 상태를 진단한다. 이 과정에서 기존 개방 데이터에서 사용했던 값 비싼 두피 진단기를 사용하는 것이 아닌 값싸게 구할 수 있는 스마트폰용 현미경을 사용하여 좀 더 효율적으로 두피 상태를 진단 할 수 있는 어플리케이션을 만들었다. 몇백만 원 상당의 비싼 두피 진단기로 촬영한 사진과 비교하였을 시 평균적으로 65%의 정확도를 보여주고 있으며 데이터가 많은 유형은 77%의 정확도까지도 보여주었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권6_1호
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• pp.931-946
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• 2017

본 연구는 토양의 수분 상태를 고해상으로 관측 및 분석하고 농업분야에의 응용 가능성을 평가하기 위한 연구이다. 이를 위하여 Landsat-8 OLI(Operational Land Imager)/TIRS(Thermal Infrared Sensor)의 광학 및 열적외선 위성영상을 연구자료로 전라북도 농업지역을 포함(연구자료 내 46%)하는 2015, 2016, 및 2017년 5-6월에 촬영된 영상 세 장을 이용하였다. 연구지역의 각 영상 촬영일의 토양의 수분 상태는 SPI(Standardized Precipitation Index)3 가뭄지수를 통하여 효과적으로 획득할 수 있으며, 각 영상은 보통, 습윤, 및 건조한 토양 수분 조건을 갖는다. 이러한 각기 다른 토양수분 조건을 갖는 영상을 대상으로 토양의 수분 상태를 관측하고 SPI3 가뭄지수로부터 획득한 토양의 수분 상태와 비교/분석을 수행기 위하여, TVDI(Temperature Vegetation Dryness Index)를 계산하였다. TVDI는 Landsat-8 OLI/TIRS 위성영상으로부터 계산한 LST(Land Surface Temperature) 및 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)의 관계로부터 추정하여 계산된다. LST-NDVI의 형상 공간 내 픽셀의 분포에서 NDVI에 따른 LST의 최대/최소값을 추출하고 이를 대상으로 각각 선형회귀분석(linear regression analysis)을 통하여 NDVI에 따른 LST의 Dry/Wet edge를 결정할 수 있으며, 최종적으로 NDVI에 따른 두 edge 사이에서의 LST 값의 비율을 계산하여 TVDI 값을 계산한다. TVDI 값으로부터 관측된 영상 내 상대적인 토양의 수분 상태를 매우 습윤, 습윤, 보통, 건조, 매우 건조의 5단계로 분류하여 SPI3로부터 획득한 각각의 토양수분 상태와 비교하였다. 연구자료 획득시기인 5-6월 시기의 특성상 모내기로 인하여 영상 내 가장 많은 비율을 차지하는 논 지역의 영향으로 영상 전체 중, 약 62% 이상이 습윤 및 매우 습윤한 상태로 분류되었다. 또한, 보통으로 분류되는 픽셀은 영상 내 밭 지역의 영향 때문으로 분석되었다. 영상 전체에 대해서는 대략적으로 SPI3의 토양수분 상태와 대응하였지만 매우 건조, 습윤, 및 매우 습윤에 해당하는 세분류 결과에서는 SPI3 토양수분 상태와 대응하지 않았다. 또한, 영상에서 논과 밭의 농업지역을 추출 및 분류한 후, SPI3 토양수분 상태와 비교하였을 때, 논 지역의 토양수분 상태 관측 분류 결과는 매우 건조, 보통 및 매우 습윤에서, 밭 지역은 보통의 분류에서만 SPI3 가뭄지수와 대응하지 않았다. 이는 매우 건조한 나지 및 매우 습윤한 모내기로 인한 논 지역, 수계, 구름 및 산지 지형효과 등의 이상치로 인하여 잘못된 Dry/Wet edge 추정의 문제로 사료되어진다. 그러나 5-6월 시기의 농업지역 중, 밭 지역에서는 세분류된 토양의 수분 상태를 효과적으로 관측할 수 있었다. 고해상 광학위성 기반 농업지역에 대한 토양수분 상태의 시 공간적 변화를 관측하여 농업지역의 농업생산량예측 등 그 응용이 가능할 것으로 사료된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.9-12
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• 2023

최근 영상 콘텐츠를 통해 영상물의 메시지뿐 아니라 메시지의 형식을 통해 전달된 감정이 시청하는 사람의 심리 상태에 영향을 주고 있다. 이에 따라, 영상 콘텐츠의 감정을 분류하는 연구가 활발히 진행되고 있고 본 논문에서는 대중적인 영상 스트리밍 플랫폼 중 하나인 유튜브 영상을 7가지의 감정 카테고리로 분류하는 여러 개의 영상 데이터 중 각 영상 데이터에서 오디오와 이미지 데이터를 각각 추출하여 학습에 이용하는 멀티 모달 방식 기반의 영상 감정 분류 모델을 제안한다. 사전 학습된 VGG(Visual Geometry Group)모델과 ViT(Vision Transformer) 모델을 오디오 분류 모델과 이미지 분류 모델에 이용하여 학습하고 본 논문에서 제안하는 병합 방법을 이용하여 병합 후 비교하였다. 본 논문에서는 기존 영상 데이터 감정 분류 방식과 다르게 영상 속에서 화자를 인식하지 않고 감정을 분류하여 최고 48%의 정확도를 얻었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.133-153
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• 2023

본 논문에서 우리는 뇌 신호 측정 기술 중 하나인 뇌전도를 활용한 새로운 접근방식을 제안한다. 전통적으로 연구자들은 감정 상태의 분류성능을 향상시키기 위해 뇌전도 신호와 생체신호를 결합해왔다. 우리의 목표는 뇌전도와 결합된 생체신호의 상호작용 효과를 탐구하고, 뇌전도+생체신호의 조합이 뇌전도 단독사용 또는 임의로 생성된 의사 무작위 신호와 결합한 경우에 비해 감정 상태의 분류 정확도를 향상시킬 수 있는지를 확인한다. 네 가지 특징추출 방법을 사용하여 두 개의 공개 데이터셋에서 얻은 데이터 기반의 뇌전도, 뇌전도+생체신호, 뇌전도+생체신호+무작위신호, 및 뇌전도+무작위신호의 네 가지 조합을 조사했다. 감정 상태 (작업 대 휴식 상태)는 서포트 벡터 머신과 장단기 기억망 분류기를 사용하여 분류했다. 우리의 결과는 가장 높은 정확도를 가진 서포트 벡터 머신과 고속 퓨리에 변환을 사용할 때 뇌전도+생체신호의 평균 오류율이 뇌전도+무작위신호와 뇌전도 단독 신호만을 사용한 경우에 비해 각각 4.7% 및 6.5% 높았음을 보여주었다. 우리는 또한 다양한 무작위 신호를 결합하여 뇌전도+생체신호의 오류율을 철저하게 분석했다. 뇌전도+생체신호+무작위신호의 오류율 패턴은 초기에는 깊은 이중 감소 현상으로 인해 감소하다가 차원의 저주로 인해 증가하는 V자 모양을 나타냈다. 결과적으로, 우리의 연구 결과는 뇌파와 생체신호의 결합이 항상 유망한 분류성능을 보장할 수 없음을 시사한다.