• 한국지리정보학회지
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• 제7권4호
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• pp.24-33
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• 2004

원격탐사(remote sensing) 기술의 비약적인 발전과 함께 위성 영상데이터의 분광대역수가 급속히 증가하고 있다. 대역수의 증가로 영상데이터량이 급격히 증가하게 되고, 이에 따라 이들 데이터를 처리하기 위해서는 처리속도가 빠른 영상처리 기술이 필요하게 되었다. 분광 대역 수를 줄여 빠르게 처리하는 한가지 방법으로 널리 사용되고 있는 것이 주성분 변환법이다. 본 논문에서는 주성분 변환법에 대한 처리과정에 대해 논하였으며, 위성 영상데이터를 주성분 변환한 결과인 주성분 영상데이터를 분석하였다. 분석결과 실험 영상데이터의 경우, 3개의 주성분($PC_1$, $PC_2$, $PC_3$)의 누적 백분율 분산 값이 99.1%로 이는 3개의 주성분이 거의 대부분의 정보를 가지고 있음을 알 수 있었다. 3개의 주성분 영상데이터만을 사용한다면 데이터 저장을 위한 메모리 용량이나 데이터 전송시간 및 처리시간을 크게 감소시킬 수 있다. 또한 본 논문에서는 주성분 영상데이터를 최대유사분류법과 신경회로망을 이용한 다층 퍼셉트론 분류법으로 분류하고 결과를 평가한 후, 주성분 변환법이 갖는 차원축소 효과를 분석하였다. 분석결과 주성분 3개를 사용한 분류결과와 주성분 6개를 사용한 분류결과간의 분류정답률이 크게 차이가 나지 않았다. 이는 분류에 사용하는 영상데이터 수를 6개 차원에서 3개 차원으로 줄여도 비슷한 분류성능을 얻을 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제24권1호
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• pp.139-145
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• 2006

라이다 데이터는 데이터 취득시간과 처리시간이 짧으며 높은 점밀도와 정확도를 가지고 있다. 그러나 광학영상과는 달리 3차원 형태의 비정규 점군의 형태이기 때문에 지표면에 대한 정확한 분류가 어렵다. 본 연구에서는 라이다 데이터와 광학영상을 동시에 이용해서 감독분류 기법을 통해 토지피복분류를 수행하였다. 먼저 라이다 데이터로부터 격자 크기가 1m인 DSM 영상과 DEM 영상을 제작하고 이를 이용하여 nDSM 영상을 제작하였다. 또한 라이다 데이터의 인텐서티(intensity) 정보를 이용해서 인텐서티 영상을 제작하였다. 광학영상의 입력데이터는 CCD 영상의 적색, 청색, 녹색 파장영역과 IKONOS 영상의 근적외선 파장영역이다. 그리고 CCD 영상의 적생광 파장영역을 이용해서 제작한 식생지수 영상이다. 광학영상과 라이다 데이터를 동시에 이용해서 토지피복 분류를 수행한 결과 74%의 분류 정확도를 얻을 수 있었다. 추가적으로 그림자 지역의 재분류, 수계지역의 처리 그리고 숲과 건물의 오분류 수정 과정을 수행하여 최종적으로 81.8%의 분류 정확도를 얻을 수 있었다.

• 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.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권1호
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• pp.31-42
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• 2005

]일반적으로 기존의 동영상 처리 방법들은 처리 대상 동영상 데이터의 메타 데이터 정보에 기반한다. 하지만, 동영상 데이터의 메타 데이터 정보는 해당 동영상의 상세한 의미적인 정보까지 표현하는데는 한계를 갖는다. 따라서, 메타 데이터 정보에 기반한 동영상 처리 기술은 다양한 동영상 정보를 보다 효율적으로 처리하는데 한계를 갖는다. 본 논문에서는 다양한 동영상 정보들을 효율적으로 분류하기 위한 방법으로 영상 정보에 기반한 직접 분류 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 영상 분류 방법에서는 관리자가 기준으로 제시한 동영상에 대한 마이닝을 수행하여 해당 동영상의 특성정보를 추출하여 동영상 분류의 기준이 되는 동영상 특성정보 프로파일을 생성한다. 이어서, 분류 대상 동영상들에 대해서 각 동영상을 기준 동영상의 특성정보 프로파일과 비교하여 유사성을 분석하고, 이론 기준으로 각 동영상을 분류한다. 또한, 분류 과정에서의 수행 속도를 향상 시키기 위한 방법으로 통합 프로과일 생성 및 비교 기법을 제시하며, 동영상 분류 과정에서의 정확도를 높이기 위한 가중치 기반 비교 방법을 제시한다. 끝으로 다양한 동영상 데이터를 활용한 유사도 비교 실험을 통해 제안된 방법의 효율성을 검증한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.18-28
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• 1997

이 논문에서는 영상데이터를 여러개의 영상블록들로 나누고 이산 코사인변환 영역에서 물체의 에지에 해당하는 영상블록을 에지방향을 고려하여 적절히 분류함으로써 영상데이터를 효과적을 압축하였다. 벡터양자화에 의한 영상데이터의 압축은 높은 압축률을 실현할 수 있지만 영상내 물체의 에지부근이 손상되어 시각적인 화질이 저하되는 단점이 있다. 높은 압축률을 유지하면서도 시각적인 화질의 열화를 피하기 위하여 영상블록의 이산 코사인변환계수의 에너지 분포에 따라 에지블록을 8개의 부류로 분류하였다. 또한 이 분류과정을 통하여 얻어진 데이터를 가지고 신경회로망을 학습하여 구현한 에지블록의 분류과정과 성능을 비교하였다. 에너지분포에 의한 에지분류방법과 신경망으로 학습한 분류과정은 에지특성벡터에 의한 분류벡터양자화에 비해 더 높은 PSNR과 시각적으로 좋은 화질을 보여주었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.646-650
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• 2005

요즘 아날로그 방송에서 디지털 방송시대로 변화함에 따라 디지털 방송기술이 많이 발전되었다. 디지털 방송은 방송국으로부터 만들어지는 영상, 음성, 데이터 스트림들이 MPEG을 통해 효율적으로 압축하고 동기식으로 패킷화되어서 MPEG TS 패킷형식으로 서비스 이용자에게 위성 또는 지상파를 통해 전송되어진다. 방송되어지는 데이터 정보는 물론 그 외의 비관련 데이터도 제공되어짐으로써 서비스 이용범위도 많이 늘어나고 특히 기존의 영상과 음성위주의 방송과는 달리 사업자와 이용자간의 쌍방향으로 데이터를 송수신할 수 있는 기술이 고부가가치 사업으로 대두되고 있다. 디지털 방송을 수신해서 보기 위해서는 튜너로부터 수신되어 디지털화된 MPEG TS 패킷들을 분류해주는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 실제 디지털 방송되었던 패킷 파일을 가지고 분류하였다. 영상 스트림과 음성 스트림을 분류하고 데이터 스트림을 분리하였다. 그리고 데이터 방송 규격의 데이터 스트림 파일을 별도로 입력하여 데이터를 분류하였다. 프로그램은 Microsoft visual c++6.0을 사용하여 구현하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.79-81
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• 2003

본 논문에서는 위성영상의 강독 분류에 대한 성능 개선을 위하여 ISODATA와 퍼지 C-Means 클러스터링 기법을 이용한 베이시안 최대우도 분류방법을 제안하였다. 본 연구에서는 ISODATA 클러스터링 기법을 이용하여 각각의 분류항목별로 분광특징에 따라 분석가가 선정한 훈련 데이터를 분할하여 새로운 훈련 데이터를 선정함으로써 분류항목별 훈련데이터의 분광적인 특징에 관계없이 분류를 수행할 수 있도록 하였다. 그리고 새롭게 선정된 훈련 데이터를 이용하여 퍼지 C-Means 클러스터링을 수행하고 그 결과를 베이시안 최대우도 분류기법의 사전확률로 이용함으로써 위성영상의 감독 분류에 대한 성능을 개선할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 기법은 Landset TM 위성영상을 이용하여 그 적용성을 시험하였다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.294-295
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• 2010

수목영역에서 획득된 라이다데이터는 수목의 높이 및 수목생체량과 같은 수목관련 정보추출에 이용될 수 있다. 본 연구에서는 다양한 지형지물을 포함하고 있는 라이다데이터로부터 수목영역을 분류하는 방법을 제시한다. 이를 위해 수목에서 나타나는 라이다데이터의 다반사 특성, 높이 편차 및 방향성을 인지적 단서로 이용하였다 각 단서들은 먼저 후보영역을 분류하는데 이용되었으며, 수목이 밀집한 최종 수목영역 분류를 위하여 후보영역에 대한 이진영상을 생성한 후 영상처리를 수행하였다. 기준데이터를 이용하여 실험 결과에 대한 검증을 수행하였으며 세 가지 인지적 단서에 의한 방법 모두 높은 분류 성공률을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.790-792
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• 2004

본 논문은 PCM(Possibilistic C-Means) 알고리즘과 베이시안 분류 알고리즘을 통합한 고해상도 위성영상의 효과적인 분류방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 학습데이터를 참고로 하여 PCM 알고리즘을 반복적인 과정 없이 수행한다. 각 분류항목별로 분류된 데이터에서 평균내부거리 내부에 해당되는 데이터들을 선정하여 각 항목별 비율을 구한 후 베이시안 분류기법의 사전확률로 적용하여 분류를 수행한다 PCM 알고리즘은 각 데이터와 특정 클러스터와의 거리에 소속도를 부여하는 퍼지 C-Means 알고리즘과 달리 소속도를 각 데이터와 클러스터 중심간의 절대거리에 의존하는 방법으로 퍼지 C-Means 알고리즘이 가지는 상대성 문제를 해결하였다. 제안된 분류 기법을 고해상도 다중분광 데이터인 IKONOS 위성영상에 적용하여 분류를 수행한 후 최대우도 분류기법과 비교한다.

• Spatial Information Research
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• 제12권1호
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• pp.111-125
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• 2004

위성영상 분류에 관한 주요 주제 중 하나는 분류 정확도 향상에 있다. 동일지역에 대한 동일시기의 위성영상을 취득할 수 있는 기회가 많아지는 현실을 감안할 때, 복수의 위성영상 데이터를 이용하여 분류정확도가 향상된 분류결과를 도출하는 것은 의미 있는 일일 것이다. 본 연구 주제는 최대우도법을 사용하여 계산된 데이터의 사후확률 및 분류 불확실도를 Dempster-Shafer의 증거이론에 적용하여 분류정확도를 향상시키고자 하는 것이다. 분석결과 개별적인 데이터 분류나 데이터간 융합에 의한 분류보다 본 연구에서 제안한 방법이 전체정확도와 Kappa 지수 모두 높은 정확도를 나타냈으며, 정확도 차에 대한 검정을 실시하여 본 연구에서 제안한 방법이 다른 방법에 비해 우수함을 통계적으로 증명하였다.