• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권12호
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• pp.1024-1027
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• 2009

본 논문에서는 혼합형 데이터에 대한 특징 선별 기법의 효율성을 비교하기 위해 특징 필터링과 특징 래핑을 통한 특징 선별 후, 클래스 분류 성능을 측정하였다. 혼합형 데이터는 숫자형 특징과 범주형 특징이 함께 혼합되어 있으므로, 숫자형 특징을 범주형 특징으로 이산화를 하여 단일형 데이터로 변환한 뒤 특징 선별 기법 등을 적용할 수 있다. 본 연구에서는 혼합형 데이터를 전처리하여 단일형 데이터로 변환하고, 널리 활용되는 특징 필터링 기법과 특징 래핑 기법을 통해 클래스 분류 성능을 높일 수 있는 특징 집합을 선별하였다. 선별된 특징 집합을 통한 클래스 분류 성능을 비교한 결과, 특징 필터링에 비해 특징 래핑을 통해 선별한 특징 집합을 활용하여 클래스 분류를 하였을 때 분류 정확도가 높은 것을 확인할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.2751-2756
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• 2012

위성영상을 이용한 감독분류에서 훈련집단의 선택은 분류정확도에 많은 영향을 미친다. 일반적으로 훈련집단의 특징이 명확한 순수화소를 선택할 경우 전체 정확도가 높은 반면, 저해상도 영상이거나 식별이 불분명하여 혼합화소를 선택하면 정확도는 저하된다. 그러나 실제 영상분류를 수행할 때 순수화소만을 훈련집단으로 선택하는 것은 매우 어렵다. 이에 본 연구에서는 혼합화소를 훈련집단으로 선택하였을 경우 적합한 분류기법을 제시하고자 하였다. 이를 위해 소수의 순수화소를 훈련집단으로 선정하여 분류정확도를 산출하고 같은 수의 혼합화소를 이용한 분류결과와 정확도를 비교하였다. 연구 결과, 혼합화소를 사용한 분류기법들 중 SVM의 정확도가 가장 높았으며, 순수화소를 이용한 분류결과와도 가장 작은 차이를 보였다. 따라서 훈련집단으로 혼합화소를 선택할 가능성이 높은 건물 및 녹지혼합지역에서는 SVM을 이용한 영상분류가 가장 적합할 것으로 판단된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권5호
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• pp.369-376
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• 2007

이 논문은 최적의 분류기 앙상블 선택을 위한 혼합 유전 알고리즘을 제안한다. 혼합 유전 알고리즘은 단순 유전알고리즘의 미세 조정력을 보완하기 위해 지역 탐색 연산을 추가한 것이다. 혼합 유전 알고리즘의 우수성을 입증하기 위해 단순 유전 알고리즘과 혼합 유전 알고리즘 각각을 비교 실험하였다. 또한 혼합 유전 알고리즘의 지역 탐색 연산으로 두 가지 방법(SSO: 순차 탐색 연산, CSO: 조합 탐색 연산)을 제안한다. 비교 실험 결과는 혼합 유전 알고리즘이 단순 유전 알고리즘에 비해 해를 탐색하는 능력이 우수하였다. 또한 분류기들의 상관관계를 고려한 CSO 방법이 SSO 방법보다 더 우수하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권2A호
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• pp.95-104
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• 2012

혼합분류기를 이용한 패턴인식은 약한 분류기를 결합하여 강한 분류기를 구성하는 형태이다. 본 논문에서는 고정된 카메라를 통해 입력된 영상을 이용하여 특징을 추출하고 이것들을 이용한 약한 분류기의 결합으로 강한 분류기를 만들어 낸다. 제안하는 시스템 구성은 차영상 기법을 이용해서 이진화된 전경 영상을 얻고 모폴로지 침식연산 수행으로 얻어진 혼잡도 가중치 영상을 이용해 특징을 추출하게 된다. 추출된 특징을 조합하고 혼잡도를 판단하기 위한 모델의 훈련 및 인식을 위한 혼합분류기 알고리즘으로 부스팅 방법을 사용하였다. 혼합 분류기는 약한 분류기의 조합으로 하나의 강한 분류기를 만들어 내는 분류기로서 그림자나 반사 등이 일어나는 환경에서도 잠재적인 특징들을 잘 활용할 수 있다. 제안하는 시스템의 성능실험은 "AVSS 2007"의 도로환경의 차량 영상과 철도환경내의 승강장 영상을 사용하였다. 조명변화가 심한 야외환경과 승강장과 같은 복잡한 환경에서도 시스템의 우수한 성능을 보여주었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제18권3호
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• pp.343-355
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• 2011

두 분포함수의 혼합모형을 가정한 자료에서 적절한 분류점을 찾고 평가하는 것은 중요한 문제이다. 분류정확도 측도로 많이 사용하는 아홉 종류의 MVD, Youden지수, (0,1)까지 최단기준, 수정된(0,1)까지 최단 기준, SSS, 대칭점, 정확도면적, TA, TR에 대하여 설명하고, 이 측도들의 관계를 발견하면서 정확도 측도들의 조건을 몇 개의 범주로 군집화한다. 정규혼합분포를 가정하여 군집된 측도들에 기반하는 분류점들을 구하고, 그 분류점에 대응하는 제I종 오류율과 제II종 오류율 그리고 두 종류의 오류율합을 구하여 크기를 비교하고 토론하다. 추정된 혼합분포에 대하여 어떤 분류 정확도 측도의 제I종과 II종 오류율 또는 오류율합이 최소인지를 탐색할 수 있으며 자주 인용하는 정확도 측도의 장점과 단점을 파악할 수 있다.

• 한국측량학회지
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• 제16권1호
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• pp.75-84
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• 1998

인공위성 데이터로부터 보다 자세한 정보를 취득하기 위해 혼합화소를 해석하는 방법에 대해 연구하였다. 본 연구에서는 2가지 토지피복만 혼합되어 있는 경우로 한정하였다. 정준상관분류기법에서 생성되는 정준벡터를 분석하여 혼합화소를 분류해 낼 수 있었으며, 그 기준으로 정준벡터의 요소인 정준가중치 2개의 상대적 비율을 역치로 사용하였다. 9월 1일을 전후한 TM 데이터의 다리와 물 항목에 대한 분류의 경우에, 혼합화소를 가장 적절히 분류하는 역치는 4.0으로 결정되었다. 즉 정준가중치사이의 비율이 4.0이상이면 단일피복화소이며, 4.0이하이면 혼합화소로 간주하게 된다. 정준가중치의 분포에 의해 대략적인 토지피복 구성비율도 추정할 수 있다. 실험영역에 대한 혼합화소 추출의 정확도는 90%로서 높은 수준이었다. 따라서 정준벡터분석에 의한 혼합화소 분류방법은 효용성이 있다고 판단된다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.206-209
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• 2006

강우-유출 모델링에 있어 토지피복/이용 상태는 중요한 입력변수로 사용되지만 기존의 다중분광영상을 이용한 분류에는 한계가 있다. 본 연구에서는 위성탑재 초분광영상인 Hyperion 영상의 분광혼합분석을 통해 도시지역의 수문학적 토지피복/이용 분류를 실시하였으며 분류등급의 기준은 널리 사용되고 있는 SCS 토지피복/이용 등급을 이용하였다. 정확도분석을 위해 항공사진을 디지타이징하여 불투수면적의 비율을 비교하였으며 분광혼합분석 결과와 항공사진에서 불투수면적의 비율은 유사하게 나타났다. 그러나 SCS의 분류등급은 미국을 기준으로 개발되었기 때문에 임계치를 이용하여 분류된 등급과 실제 항공사진판독의 결과가 일부 다르게 나타나는 것을 알 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권2호
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• pp.219-226
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• 2014

분광혼합분석 결과로 얻어지는 각 물체의 점유비율을 활용하면 보다 세밀한 분류가 가능하다. 이는 복잡한 도심지역의 피복분류 뿐만 아니라 혼효림이 많은 한반도 임상분류에 적합한 분류기법이 될 수 있다. 효과적인 임상분류를 위해서는 무엇보다 적절한 endmember의 추출이 선행되어야 하는데, 기존에 주로 사용되었던 기하학적 방법(geometric endmember selection)은 분광특성이 유사한 산림지역에 적합하지 않다. 본 연구에서는 영상에서 직접 순수한 화소를 추출하는 기법 중의 하나인 IEA(Iterative Error Analysis)와 침엽수와 활엽수의 분광특성을 이용하여 실험지역을 대표할 수 있는 각각의 endmember를 자동으로 추출하였다. CASI(Compact Airborne Spectrographic Imager) 영상의 두 지역에 대하여 분광혼합분석을 이용한 분류를 수행한 결과, 분류 정확도는 각각 86%와 90%로, 제안한 기법이 실험대상지역을 대표하는 침엽수와 활엽수의 endmember를 적절하게 추출한 것으로 나타났다. 분광혼합분석 기법을 이용한 보다 효과적인 분류를 위해서 분류항목 외 기타물질을 endmember로 고려하는 연구가 필요할 것으로 보인다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권4호
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• pp.619-630
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• 2011

본 연구에서는 두 분포함수의 혼합된 자료에서 적절한 분류점을 추정하고 평가하기 위하여 많이 사용하는 아홉 종류의 분류정확도 측도인 MVD, Youden지수, (0,1)까지최단기준, 수정된 (0,1)까지 최단기준, SSS, 대칭점, 정확도면적, TA, TR을 다섯 개의 조건범주로 군집시킨다. 신용평가분석에서 정상과 부도상태의 스코어 확률변수가 정규분포를 따르며 전체부도율로 혼합되었다고 가정한다. 다양한 정규혼합분포의 상황에서 군집된 측도들의 최적분류점을 발견하고, 그 분류점에 대응하는 제I종 오류율과 제II종 오류율 그리고 두 종류의 오류율 합을 구하여 각각의 오류율이 최소인 경우를 탐색적으로 살펴본다. 현실자료에 적합한 정규혼합분포를 추정하여 본 연구 결과를 적용하면 최소 오류율이 보장되는 분류정확도를 선택할 수 있으며, 이를 사용하여 모형의 판별력을 향상시킬 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제22권4호
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• pp.759-770
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• 2009

본 논문은 신호와 잡음이 혼합된 관측치로부터 신호 관측치를 분류하는 문제를 다룬다. 잡음은 가우시안 분포를 따르고 신호는 감마 분포를 따른다고 가정할 때 관측치의 분포는 가우시안과 감마의 혼합 분포를 따르게 된다. EM 알고리즘을 통해 혼합 모델의 모수를 추정하고 신호 및 잡음을 분류하는 것을 다중 가설 검정으로 간주하여 베이즈 오류를 바탕으로 분류를 위한 경계치를 설정한다. 제안하는 방법을 분광 데이터에 근거하여 철강 제품에서 개재물 유무를 검출하는 문제에 적용하였고 별도의 시뮬레이션 데이터를 통해 성능의 우수성을 보였다.