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인공지능 학습용 데이터 기반의 산림변화탐지 서비스 (Forest Change Detection Service Based on Artificial Intelligence Learning Data)

  • 정한균;김종인;고선영;채승기;신용태
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제11권8호
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    • pp.347-354
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    • 2022
  • 4차 산업혁명 시대가 무르익으면서 방대한 데이터를 기반으로 한 인공지능(AI, Artificial Intelligence)의 활용이 전 산업 분야로 확대 중이다. 그러나 산림 수종을 분석하는 분야는 지금까지 인공지능의 활용이 미진하여 여전히 수작업으로 분석하고 있고 다수의 오류가 발생하고 있다. 본 연구에서는 수도권의 항공사진과 모사 이미지 등을 이용하여 소나무, 낙엽송, 침엽수, 활엽수 등 산림 수종을 분석하기 위한 인공지능 학습용 데이터 약 60,000장을 구축하였고 수종 구분 AI 모델도 함께 개발하였다. 이러한 연구는 우리나라의 산림 변화를 사전에 예측하여 변화에 신속한 대응이 가능하고 산림 주제도 제작 시 필요한 수종 분할 이미지를 기초자료로 활용함으로써 업무 생산성을 높일 것으로 기대한다.

사용자 입력 문장에서 우울 관련 감정 탐지 (Detects depression-related emotions in user input sentences)

  • 오재동;오하영
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제26권12호
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    • pp.1759-1768
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    • 2022
  • 본 논문은 AI Hub에서 제공하는 웰니스 대화 스크립트, 주제별 일상 대화 데이터세트와 Github에 공개된 챗봇 데이터세트를 활용하여 사용자의 발화에서 우울 관련 감정을 탐지하는 모델을 제안한다. 우울 관련 감정에는 우울감, 무기력을 비롯한 18가지 감정이 존재하며, 언어 모델에서 높은 성능을 보이는 KoBERT와 KoELECTRA 모델을 사용하여 감정 분류 작업을 수행한다. 모델별 성능 비교를 위해 우리는 데이터세트를 다양하게 구축하고, 좋은 성능을 보이는 모델에 대해 배치 크기와 학습률을 조정하면서 분류 결과를 비교한다. 더 나아가, 사람은 동시에 여러 감정을 느끼는 것을 반영하기 위해, 모델의 출력값이 특정 임계치보다 높은 레이블들을 모두 정답으로 선정함으로써, 다중 분류 작업을 수행한다. 이러한 과정을 통해 도출한 성능이 가장 좋은 모델을 Depression model이라 부르며, 이후 사용자 발화에 대해 우울 관련 감정을 분류할 때 해당 모델을 사용한다.

분할영상의 계층적 구조를 이용한 주제도 갱신방법

  • 조현국;이승호;김철민;김경민;원현규
    • 한국GIS학회:학술대회논문집
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    • 한국GIS학회 2004년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회 논문집
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    • pp.347-347
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    • 2004
  • 임상도는 항공사진을 판독하여 얻어진 산림에 관한 정보를 지형도(1/25,000)에 도화 작성한 도면으로 전국 산림조사와 연계하여 10년을 주기로 순환제작 되며, 현재 제 4차 수치임상도가 제작 중에 있다 임상도는 여러 산림관련 주제도 중 가장 많이 활용되는 도면으로 산림 분야뿐만 아니라 다른 분야에서도 널리 활용되고 있다. 그러나 10년을 주기로 제작되므로 부분적으로 현실과 부합하지 않는 내용이 포함되어 있어 각종 계획수립 및 활용에 장애요인으로 작용하고 있다. 따라서 실제 임상정보를 획득할 수 있도록 지속적인 갱신이 필요하다. 그러나 임상도의 부분적 갱신을 위하여 별도의 항공사진을 촬영하는 것은 현실적인 어려움이 있으며, 최근 고해상도 위성영상이 활용 가능하게 됨에 따라 임상도의 갱신에도 활용될 수 있을 것으로 기대되고 있다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상인 IKONOS를 이용하여 수치임상도를 갱신하는 방법을 제시하였다. 연구대상지는 제 4차 임상도의 수치화가 완료된 전라북도 완주 지역으로 1:25000 지형도의 도엽명 대아와 읍내의 일부지역이다. 영상자료는 2001년 8월 18일에 촬영된 IKONOS Multispectral 자료를 이용하였다. 영상의 기하보정을 위하여 RPC Model과 1:25000 수치지형도로부터 만들어진 DEM을 사용하였다. 기하보정된 영상을 이용하여 영상분할(Segmentation)을 실시하여 서로 중복되지 않는 동질한 지역으로 구분하였다. 이때 기존의 수치임상도를 Super-Object로 사용하여 영상을 분할할 때 형성될 수 있는 가장 큰 Segment로 제한하였으며 Super-Object의 경계를 벗어나지 않는 보다 작은 Sub-Object를 만들도록 하여 분할영상의 계층적 구조를 형성하였다. 어느 한 임상내에서 변화가 발생하면 변화가 발생한 지역은 변화가 발생하지 않은 지역과 서로 다른 분광특성을 나타내므로 별도의 Segment를 형성하게 된다. 따라서 임상도의 경계선으로부터 획득된 Super-Object의 분광반사 값과 그 안에서 형성된 Sub-Object의 분광반사값의 차이를 이용하여 임상도의 갱신을 위한 변화지역을 탐지하였다.

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차세대 수자원위성 활용기술 개발을 위한 영상레이더 기반의 토양수분 및 농업적 가뭄지수 산정 (Soil moisture and agricultural drought index estimation based on synthetic aperture radar images for the next-generation water resources satellite application technology development)

  • 김성준;정지훈;이용관;남원호;권현한
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.5-5
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    • 2023
  • 제3차 우주개발 진흥 기본계획의 일환으로써 개발되는 차세대 중형위성 5호인 수자원위성은 수자원/수재해 감시 전용 위성으로 2025년 발사 예정이다. 수자원위성의 메인 센서인 C-band 영상레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR)는 기상조건 및 주야 상관없이 지표면 관측이 가능한 센서로 급변하는 수재해 양상에 효과적으로 대응하기 위해 탑재된 센서이다. 본 연구사업은 차세대 수자원위성의 효과적 활용 방안 및 SAR 자료기반의 활용산출물 및 주제도 서비스를 위한 알고리즘 구조설계 및 표출시스템 시범개발을 목표로 하고 있으며, 홍수/가뭄/안전/환경모니터링을 주제로 수자원 및 원격탐사 분야의 다학제적 전문가들로 구성된 컨소시엄을 구성하여 추진하고 있다. 본 연구의 내용은 가뭄 모니터링을 위해 개발 중인 SAR 기반 토양수분과 농업적 가뭄지수 산정 알고리즘 개발 및 공간적 표출을 포함한다. 토양수분은 SAR 영상에서 지표피복별로 추출된 후방산란계수와 수문학적 개념의 융합을 통해 논/밭/산림에 대해 산정한다. 물리적 특성에 기반한 변화탐지모델을 활용해 토양수분량을 추출 후, 기계학습기법과 S C S - C N 방법에서 파생된 수문학적 개념 5일 선행강우량과 결합한 토양수분 산정 알고리즘을 개발하였다. 산정된 토양수분을 기반으로, 논 지역은 벼 재배에 따른 담수 시기를 고려한 토양의 포화/불포화상태, 밭 지역은 토양 종류에 따른 토양의 물리적 특성, 산림 지역은 수문학적 개념 및 식생지수를 활용하여 가뭄 판단 기준을 구축하고, 가뭄의 해갈 여부와 해갈되는 시점의 강우량을 산정 가능한 알고리즘을 개발하였다. 개발된 가뭄 모니터링 기법은 향후 고도화, 최적화 및 안정화를 통해 수자원위성의 핵심 활용기술로써 구현할 계획이다.

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고해상도 KOMPSAT 시리즈 이미지를 활용한 서해연안 습지 변화 모니터링 (West seacoast wetland monitoring using KOMPSAT series imageries in high spatial resolution)

  • 선우우연;김다은;김성균;최민하
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제50권6호
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    • pp.429-440
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    • 2017
  • 대한민국 서해안의 4개 갯벌에 대한 변화 탐지를 위해 다중분광 고해상도 다목적 위성인 KOMPSAT 시리즈 영상 자료를 분석하였다. 무감독 분류법을 이용하여 고해상도 위성 이미지에서 생성된 토지이용 및 토피피복 지도의 활용성과 연안 습지 변화의 경향을 결정할 때 시간 궤적 분석과 통합된 변화 탐지 방법론을 평가했다. 자연 현상과 인위적 활동에 대한 토지이용 및 토지피복 변화 분석을 통해 갯벌면적을 추출하고, 양질의 주제지도를 제공하기 위한 고해상도 KOMPSAT 데이터의 실질적인 적용 가능성을 확인하였다. 경기도와 전라북도의 갯벌 지역은 조석 차에 영향으로 면적 변화가 나타난 것으로 추정되었으며, 새만금 지역의 갯벌지역은 대규모 매립 및 도시화로 인한 인위적 활동에 따른 것으로 나타났다. 또한 전라남도 증도 갯벌지역의 경우 연안습지보호지역으로 지정되어 연안 갯벌 보전에 대한 사회적, 환경적 정책의 효과를 확인하였다. 따라서 고해상도 KOMPSAT를 이용한 습지변화 모니터링은 연안환경 관리 및 정책결정을 위해서 유용할 것으로 기대된다.

자연재해 피해정보 산출의 정확도 향상을 위한 최적 영상처리 및 임계치 결정에 관한 연구 (The Study on Optimal Image Processing and Identifying Threshold Values for Enhancing the Accuracy of Damage Information from Natural Disasters)

  • 서정택;김계현
    • Spatial Information Research
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    • 제19권5호
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    • pp.1-11
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    • 2011
  • 본 연구에서는 기존에 구축된 고해상도 항공영상을 이용한 영상변화 탐지과정에서 보다 정확도 높은 풍수해 정보를 추출하는 방법에 대해 연구하였다. 연구 대상지역은 2008년 국지성 호우로 인해 큰 피해를 입은 경상북도 봉화군의 춘양면 일대를 선정하였다. 연구에서 활용된 항공영상은 해상도 30cm의 피해 전 흑백영상과 40cm의 피해 후 칼라 영상을 사용하였다. 영상분석에 있어 전처리 단계로서 피해 전 후 영상의 해상도 차이나 시계열적인 차이로 인한 오차 보정을 위하여 노멀라이징과 대비강조, 이퀄라이징의 기법을 적용하여 오차를 최소화하였다. 피해규모는 피해 전 후 영상을 구성하는 각 화소의 밝기 값을 1:1로 비교하는 방식으로 산정하였으며, 이 과정에서 피해 전 후 화소 밝기의 차이 값을 설정하여 조사자가 원하는 피해규모를 추출할 수 있도록 임계치를 설정하였다. 최적의 영상처리 및 임계치 선정의 결과는 오차매트릭스를 이용하여 확인하였다. 본 연구의 결과는 피해정보 추출 과정에서 동일한 제원을 갖는 항공영상을 이용하여 신속한 자연재해로 인한 피해규모의 산출이 가능하도록 하였다. 아울러 피해 전 후 다중밴드 영상을 추가로 확보하여 활용한다면 보다 다양한 피해항목에 대한 적용이 가능할 것으로 판단되었다. 나아가 토지피복분류도나 지적도 등 다양한 주제도를 영상변화 탐지에 활용한다면 정량적인 피해규모의 산출도 가능할 것으로 사료된다.

MF sampler: 동영상 기반 패션 검색 모델의 성능 향상을 위한 샘플링 방법 (MF sampler: Sampling method for improving the performance of a video based fashion retrieval model)

  • 백상훈;박종혁
    • 지능정보연구
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    • 제28권4호
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    • pp.329-346
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    • 2022
  • 최근 소셜 미디어의 숏폼(Short form) 동영상(인스타그램, 틱톡, 유튜브) 시장이 점차 증가하면서 인공지능 영역에서는 이를 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대표적인 연구분야로 동영상 내의 패션 상품을 탐지하고 상품 이미지를 검색하는 Video to shop 을 들 수 있다. 이와 같은 동영상 기반 인공지능 모델에서는 Convolution 연산을 사용하여 상품의 특징을 추출한다. 하지만 연산 자원의 제한으로 인해, 동영상의 모든 프레임을 사용하여 특징을 추출하는 것은 현실적으로 불가능하다. 이로 인해, 기존 연구에서는 전체 프레임 중 일부만 샘플링해서 사용하거나, 주제의 특성을 활용한 샘플링 방법을 개발하여 이를 통해 위 문제점을 개선하고, 모델의 성능도 향상시켰다. 기존의 Video to shop 연구에서는 프레임을 샘플링 할 때, 무작위로 일부분의 프레임을 샘플링하거나 균등한 간격으로 샘플링 한다. 하지만 이러한 샘플링 방법은 상품이 존재하지 않는 노이즈 프레임을 샘플링 하면서 패션 상품 검색 모델의 성능을 저하시킨다. 이에 본 연구는 노이즈 프레임을 제거하고 검색 모델의 성능을 향상시키는 샘플링 방법 MF(Missing Fashion items on frame) sampler를 제안한다. MF sampler는 키 프레임 메커니즘(Mechanism)을 발전시켜 자원 한계의 문제점을 개선했다. 또한, 노이즈 탐지 모델을 활용한 노이즈 프레임 제거를 통해 검색 모델의 성능을 향상시켰다. 이와 같은 결과는 실험을 통해 확인되었고, Video to shop 패션 상품 검색에 있어 성능 향상과 효과적인 학습이 가능하다는 것을 확인할 수 있었다.

국가산림자원조사 자료와 임상도를 이용한 경기지역 산림의 임분재적 공간분포 추정 (Estimating the Spatial Distribution of Forest Stand Volume in Gyeonggi Province using National Forest Inventory Data and Forest Type Map)

  • 김은숙;김경민;김종찬;이승호;김성호
    • 한국산림과학회지
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    • 제99권6호
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    • pp.827-835
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    • 2010
  • 기후변화협약 대응을 위한 산림의 임목축적량과 변화량 탐지의 측면에서 국가산림자원조사는 신뢰성있는 산림통계량을 산출하기 위한 기반자료로서의 결정적인 역할을 담당하고 있다. 그러나 많은 정보들이 아직 행정구역단위 통계로만 산출되고 있어 산림 통계량의 공간적 분포와 같은 정보를 제공해주지는 못하고 있다. 따라서 본 연구는 국가산림자원조사 자료를 이용해 임상특성별 임분재적 추정모델을 개발하고, 임상도와 통합하여 임분재적의 공간분포를 추정하는 것을 목표로 하였다. 산림의 임분재적 추정모델 개발을 위해 연구대상지에 포함된 국가산림자원조사 자료를 이용하여 표본점별 임분재적과 흉고단면적합을 산출하고, 표본점의 임황정보(수종, 경급, 영급, 소밀도)를 모델개발에 활용했다. 결과적으로 수종, 영급, 소밀도 기준에 따른 임분재적 모델이 구축되었으며, 본 모델을 임상도에 적용해 임분재적 주제도와 불확실성 주제도를 제작했다. 임분재적 주제도에 의한 연구대상지의 평균 임분재적은 85.7 $m^3$/ha이며, 95% 신뢰구간을 고려했을 때 약 79.7~91.8 $m^3$/ha 구간에 포함되는 것으로 나타났다.

빅데이터를 통해 본 한국사회의 미래: 언론사 뉴스기사와 사회과학 학술논문의 '미래사회' 관련 키워드 분석 (Forecasting the Future Korean Society: A Big Data Analysis on 'Future Society'-related Keywords in News Articles and Academic Papers)

  • 김문조;이왕원;이혜수;서병조
    • 정보화정책
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    • 제25권4호
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    • pp.37-64
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    • 2018
  • 본 연구는 빅데이터 분석을 통해 한국사회의 미래를 예견해보고자 한 것이다. 이러한 목적을 위해 일차적으로 국내 127개 주요 언론사의 뉴스기사(매체지) 및 사회과학 우수학술지 논문초록(학술지) DB에서 '미래사회' 관련 텍스트를 선정한 후, 해당 기사의 제목 및 논문 키워드로부터 주제어를 추출하였다. 추출한 핵심 주제어의 출현 빈도, 연도별 추세 및 주제어/연관어 연결망구조에 의거해 한국사회의 미래적 관심사를 탐지한 결과, 매체지의 미래 관심사는 '경제', '정치', '과학기술', 학술지의 그것은 '심리', '직무', '문화' 관련 사항들이 주축을 이루고 있음이 확인되었다. 여기에 $J{\ddot{u}}rgen$ Habermas의 '체계와 생활세계(system and life-world)' 개념틀을 적용하면, 매체지와 학술지의 미래 관심은 각기 '체계' 및 '생활세계' 범주에 집중되어 있다는 결론에 이르게 된다. 이 같은 미래 관심사의 분화 양상에 착안해 사회적 도전 과제들을 상이한 여건이나 가치들 간의 불일치의 소산으로 인식하는 '부조화론(mismatch theory)'을 미래연구를 위한 대안적 패러다임으로 제시함으로써, 절대적 혹은 상대적 빈곤 문제에 천착해 온 미래사회의 인식 수준을 한 단계 높이고자 한다.

불변성 지표물을 이용한 시계열 MODIS 지표 반사율 자료의 검증 (Validation of multi-temporal MODIS surface reflectance product using invariant target)

  • 강성진;김선화;윤정숙;이규성
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.105-110
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    • 2009
  • 현재 NASA에서 제공되는 MODIS 지표반사율자료(MOD09)는 MODIS영상을 이용한 각종 주제자료들의 중요한 입력 자료로 사용되고 있으며, MODIS 지표반사율 자료에 대한 객관적인 검증연구가 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 MOD09의 검증관련 초기 연구로서, 남한에 분포하는 불변성 타겟(invariant target)을 대상으로 2006년 일별 250m MODIS 지표반사율자료(MOD09GQK)자료의 객관적 검증을 시도하였다. 우선, MOD09 QA(Quality Assurance)자료를 이용하여 구름의 영향을 받은 화소를 제거한 후, 수치지도와 토지피복도를 이용하여 정의한 불변성 타겟에 해당되는 MOD09영상의 화소값을 추출하였다. 이와 같이 추출된 시계열 MOD09GHK영상의 화소값에 1차 회귀분석을 적용하여 이상 반사율 값을 탐지하고, 그 원인을 분석하였다. 검증 결과 나지지역에 대해서 0.0186의 RMSE값이 나타났으며, 인공물의 경우 0.2891의 RMSE값을 보였다. 발생된 이상 화소를 살펴보면, 구름, 그림자, 눈에 영향에 의해 발생한 것도 있으며, 원인을 알 수 없는 이상 화소들도 분포하였다. 향후 연구에서는 한반도 전역의 MODIS 시계열 반사율영상을 대상으로 MODIS 대기보정알고리즘과 입력인자의 적합성을 판단하기 위한 연구를 진행할 예정이다.

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