• 재활치료과학
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• 제7권4호
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• pp.7-18
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• 2018

목적: 뇌졸중 환자에게 원격재활을 적용하고 운동기능의 변화를 알아본 연구들을 체계적으로 고찰하여 원격재활에서 사용한 원격감독 방법과 원격으로 제공된 중재의 효과를 알아보아 국내에서의 적용을 위한 기초자료를 제공하려 한다. 연구방법: 2000년부터 2018년 4월까지의 국외 문헌들을 PubMed, Embase 그리고 Cochrane을 통해 수집하였고 RISS를 통해 국내 문헌을 검색, 수집하였다. 국외 논문 검색어로는 Telerehabilitation, Telemedicine, Stroke을 사용하였고 국내 문헌은 원격재활, 뇌졸중, stroke, CVA, 뇌혈관질환 검색어를 사용하였다. 총 406개의 국외 문헌과 15개의 국내 문헌이 검색되었으며 결과적으로 총 7개의 문헌이 분석대상 문헌으로 선정되었다. 결과: 7편의 문헌 모두 원격재활을 적용받는 그룹에게 중재를 원격에서만 제공하였으며 전, 후 비교를 통해 운동기능에서 유의미한 효과를 확인하였다. 또한 원격재활 중재의 유의미한 효과를 전, 후 비교(n=7) 및 그룹간의 비교(n=4)를 통해 분석하여 운동기능에서의 긍정적인 효과를 확인하였다. 사용된 원격감독은 목적에 따라 중재로써의 감독(n=4)과 확인을 위한 감독(n=3)으로 분류할 수 있었다. 결론: 본 연구를 통해 전통적인 재활 서비스를 제공받는 것에 제한이 있는 뇌졸중 환자들에게 원격재활의 적용이 잠재적인 대체 방법이 될 수 있음을 제한적으로 확인하였다. 원격재활의 실질적인 국내적용을 위해서는 국내 실정에 맞는 비용효과에 대한 연구가 필요하며, 원격재활을 통해 제공되는 가장 효율적인 중재별 원격감독 방법을 확인해 볼 수 있는 연구가 이루어져야 할 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.499-501
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• 2004

교육의 새로운 방향은 가상 학교나 WBI와 같은 교육적 활용분야로 확대되고 있으나, e-Learning 상에서 이뤄지는 평가의 응시자에 대한 신뢰 확보는 어려운 상황이다. 기존의 인증이란 사용자가 E와 Password를 타인에게 공개하지 않는 한 본인임을 인증하였다. 하지만 온라인상에서 시험 응시자는 본인의 ID와 Password를 타인에게 알려주어 대리시험이 가능하게 함은 물론 시험문제의 공유 또는 다수의 응시자가 한 곳에 모여 문제를 풀어 감으로서 평가에 대한 신뢰도에 의문을 갖지 않을 수 없게 되었다. 이에 인터넷으로 원격조정이 가능한 PC카메라와 얼굴인식 프로그램 그리고 원격제어프로그램을 이용하여 응시자를 인증함으로써 부정행위를 원천적으로 봉쇄하고, 감독자가 언제 어디서나 웹을 통하여 쉽게 감독할 수 있도록 LMS 기능의 보완이 요구된다. 본 논문을 통해서는 채팅기능을 통한 상호 대화가 가능하고 응시 장면을 동영상으로 압축 저장하여 사후 감독이 가능토록 함으로서 e-Learning상에서의 평가 및 학사관리의 공정성 및 신뢰도를 높일 수 있는 방안을 제시하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.33-36
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• 2007

토지피복분류， 식생분류， 식물피복도 분류 등 원격탐사 영상자료의 주된 이용분야에서 지상자료는 매우 중요한 부분을 차지하고 있다. 가령 감독분류를 위한 training site 에 대한 측정이나 또는 분류 정확도 검증을 위한 측면에서도 지상측정은 반드시 필요한 부분이다. 본 논문에서는 피복분류 과정에서 반드시 필요한 지상측정을 위한 표본조사에서 유의하여야 할 통계학적 측면에서 고려해야 할 사항을 검토한다.

• 대한자원환경지질학회:학술대회논문집
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• 대한자원환경지질학회 1999년도 춘계 공동학술발표회
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• pp.71-73
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• 1999

• 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.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.184-186
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• 2022

자율운항선박의 도입이 가시화됨에 따라 자율운항선박의 운항을 관리·감독하는 원격운항자의 운항능력에 대한 관심도 증가하고 있다. IMO에서는 원격운항자의 상시 모니터링과 비상시 원격지원을 기반으로 하는 자율운항 선박모델을 제시하고 있다. 특히 선박의 자동화 시스템으로 대응할 수 없는 복잡한 상황에 직면할 경우 해당상황을 해결하기 위해 원격운항자의 판단력과 지식이 요구되는 상황이 발생할 수 있다. 따라서 원격운항자는 선체와 주변 상황을 원격으로 인식하는 상황인식능력이 필요하며, 원격운항자의 상황인식능력은 기존 항해사의 상황인식능력과는 상이한 부분이 존재할 수 있다. 본 연구에서는 자율운항선박의 도입으로 인해 발생하는 운항환경의 변화에 따라 원격운항자에게 요구되는 상황인식 요구사항을 분석하고 이를 기존 선원의 상황인식 모델과 비교하여 자율운항선박의 안전한 도입을 위한 기초자료로 활용하고자 한다.

• 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.

• 대한원격탐사학회지
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• 제18권6호
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• pp.369-376
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• 2002

본 연구에서는 공간 영상 자료의 감독 분류에 있어, 분석자에 의하여 선정된 분류 항목별 교사 자료를 분광 특징별로 다수의 군집으로 분리하고, 각각의 군집을 새로운 분류 항목의 교사 자료로서 설정함으로써 분류 성능을 향상시킬 수 있는 기법을 제안하고자 한다 특징 분리를 통하여 생성된 교사 자료는 비교적 작은 값의 밴드별 분산값을 가질 뿐 아니라 정규분포 형태의 자료 분포를 보이게 되어 통계적 감독 분류 기법의 적용에 적합한 교사 자료로서의 성격을 가지게 된다. 제안된 기법은 부산 지역에 대한 Landsat TM 영상 자료를 이용하여 그 적용성이 시험되었으며, 기존의 통계적 분류 기법들에 의한 결과와 그 성능이 정성적으로 비교되었다. 시험 적용 결과, 본 기법은 분석자가 선정한 교사 자료의 분광적인 분포 형태에 관계없이 우수한 분류 성능을 나타내는 것으로 판단되며, 따라서 분류 항목의 설정 및 항목별 교사 자료의 선정에 있어 교사 자료의 분광적 특징에 대한 동일성을 유지하기 위한 노력을 줄여줄 것으로 기대된다.

• 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.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권3호
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• pp.359-373
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• 2019

소나무재선충병은 우리나라 소나무림에 심각한 위협이 되고 있는 질병이다. 그러나 일반적으로 재선충병의 고사목 관측은 현장조사를 기반으로 하고 있기 때문에 물리적, 경제적 문제가 있어 대규모 삼림을 관측하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 소나무재선충병이 재발한 지역에 무인 항공기를 이용하여 고해상도 영상을 획득하였다. 이후 Artificial Neural Network(ANN), Support Vector Machine(SVM) 감독분류 기법을 통해 소나무재선충병 의심목을 탐지하였고. 감독분류 결과에 대한 정확도를 산출하였다. 또한 접근성이 높은 산림에 대해 감독분류를 실시한 후 현장 조사 결과간의 비교를 통해 정확도의 신뢰성을 검증하였다.