• 제목/요약/키워드: 3점 알고리즘

검색결과 1,134건 처리시간 0.032초

비정형 정보와 CNN 기법을 활용한 이진 분류 모델의 고객 행태 예측: 전자상거래 사례를 중심으로 (Customer Behavior Prediction of Binary Classification Model Using Unstructured Information and Convolution Neural Network: The Case of Online Storefront)

  • 김승수;김종우
    • 지능정보연구
    • /
    • 제24권2호
    • /
    • pp.221-241
    • /
    • 2018
  • 최근 딥러닝 기술이 주목을 받고 있다. 대중들의 관심을 받았던 국제 이미지 인식 기술 대회(ILSVR)와 알파고(AlphaGo)에서 사용된 딥러닝 기술이 바로 합성곱 신경망(CNN; Convolution Neural Network)이다. 합성곱 신경망은 입력 이미지를 작은 구역으로 나누어 부분적인 특징을 인식하고 이것을 결합하여 전체를 인식하는 특징을 가진다. 이러한 딥러닝 기술이 우리의 생활에 있어 많은 변화를 야기할 것이라는 기대를 주고 있지만 현재까지는 이미지 인식과 자연어 처리 등에 그 성과가 국한되어 있다. 비즈니스 문제에 대한 딥러닝 활용은 아직까지 초기 연구 단계로 향후 마케팅 응답 예측이나 허위 거래 식별, 부도 예측과 같은 전통적 비즈니스 문제들에 대해 보다 깊게 활용되고 그 성능이 입증된다면 딥러닝 기술의 활용 가치가 보다 더 주목받게 될 것으로 기대된다. 이러한 때 비교적 고객 식별이 용이하고 활용 가치가 높은 빅데이터를 보유하고 있는 전자상거래 기업의 사례를 바탕으로 하여 딥러닝 기술의 비즈니스 문제 해결 가능성을 진단해보는 것은 학술적으로 매우 의미 있는 시도라 할 수 있겠다. 이에 본 연구에서는 전자상거래 기업의 고객 행태 예측력을 높이기 위한 방안으로 합성곱 신경망을 활용한 '이종 정보 결합(Heterogeneous Information Integration)의 CNN 모델'을 제시한다. 이는 정형과 비정형 정보를 결합하여 다층 퍼셉트론 구조의 합성곱 신경망에서 학습시키는 모델로서 최적의 성능을 발휘하도록 '이종 정보 결합'과 '비정형 정보의 벡터 전환', 그리고 '다층 퍼셉트론 설계'로 하는 3개의 내부 아키텍처를 정의하고 각 아키텍처 단위로 구성되는 방식에 따른 성능을 평가하여 그 결과를 바탕으로 제안 모델을 확정하고 그 성능을 평가해보고자 한다. 고객 행태 예측을 위한 목표 변수는 전자상거래 기업에서 중요하게 관리하고 있는 재구매 고객, 이탈 고객, 고빈도 구매 고객, 고빈도 반품 고객, 고단가 구매 고객, 고할인 구매 고객 등 모두 6개의 이진 분류 문제로 정의한다. 제안한 모델의 유용성을 검증하기 위해서 국내 특정 전자상거래 기업의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 정형과 비정형 정보를 결합하여 CNN을 활용한 제안 모델이 NBC(Naïve Bayes classification)과 SVM(Support vector machine), 그리고 ANN(Artificial neural network)에 비해서 예측 정확도와 F1 Measure가 높게 평가되었다. 또 NBC, SVM, ANN에서 정형 정보만을 사용할 때 보다 정형과 비정형 정보를 결합하여 입력 변수로 함께 활용한 경우에 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 따라서 실험 결과로부터 비정형 정보의 활용이 고객 행태 예측의 정확도 향상에 기여한다는 점과 CNN 기법의 특징 추출 알고리즘이 VOC에 사용된 단어들의 분포와 위치 정보를 해석하여 문장의 의미를 파악하는데 효과적이라는 점을 실증적으로 확인하였다는데 그 의미가 있다고 할 수 있겠다. 이를 통해서 CNN 기법이 지금까지 소개된 이미지 인식이나 자연어 처리 분야 외에 비즈니스 문제 해결에도 활용 가치가 높다는 점을 확인하였다는데 이 연구의 의의가 있다 하겠다.

원격탐사와 GIS 기반의 산림탄소저장량 추정에 관한 주요국 연구동향 개관 (Overview of Research Trends in Estimation of Forest Carbon Stocks Based on Remote Sensing and GIS)

  • 김경민;이정빈;김은숙;박현주;노영희;이승호;박기호;신휴석
    • 한국지리정보학회지
    • /
    • 제14권3호
    • /
    • pp.236-256
    • /
    • 2011
  • 토지이용변화에 따른 산림탄소저장량 변화는 기후변화협약에서 요구하는 주요 자료 중 하나이다. IPCC 우수실행지침(intergovernmental panel on climate change good practice guidance, IPCC GPG) 수준 3에 근거하여 공간적으로 명확한 산림탄소저장량을 추정하게 되면 높은 신뢰도를 확보할 수 있다. 그러나 기존의 추정 방법은 표본점(sample plot) 단위의 국가산림자원조사 (national forest inventory, NFI) 자료만을 이용하여 행정구역별 평균을 집계하는 것으로 폴리곤 혹은 셀 단위의 상세한 탄소저장량을 파악할 수 없었다. 이를 보완하기 위해 유럽, 북미 등에서는 NFI 자료, 원격탐사 및 GIS 기술을 결합하여 산림탄소저장량을 추정하기 위한 노력이 활발히 이루어져왔다. 주요국의 연구 동향을 활용 기법에 따라 분류해보면 원격탐사, GIS, 지구통계 및 환경변수 모델링 등 크게 4가지 범주로 나눌 수 있다. 이 중 가장 손쉽게 국내 적용을 고려해 볼 수 있는 방법은 NFI 자료와 임상도를 결합하는 GIS 기반의 방법이다. 특히, 복잡한 수종 구성을 가지고 있는 국내 산림 환경 특성을 고려할 때 국지적 변이 추정에 유용한 지구통계 기법의 활용성이 기대된다. 아울러, 고해상도 영상의 활용은 산림탄소저장량 추정의 검증 및 탄소배출권 확보를 위한 CDM(clean development mechanism, 청정개발체제) 사업 적지 선정 등에 유용할 것으로 판단된다. 국내 관련 연구는 아직 초기 단계로 최근린 기법(k-nearest neighbor, k-NN)의 적용성을 검토하는 연구가 주를 이루고 있으나 국내 산림 환경에 적합한 방법론의 선정을 위해서는 보다 다양한 공간 자료와 알고리즘의 적용성이 검토되고 방법론 간의 비교 연구가 필요하다.

이탈리안 라이그라스 사일리지의 품질평가를 위한 근적외선분광 (NIRS) 검량식의 이설 및 검증 (Transfer and Validation of NIRS Calibration Models for Evaluating Forage Quality in Italian Ryegrass Silages)

  • 조규채;박형수;이상훈;최진혁;서성;최기준
    • 한국축산시설환경학회지
    • /
    • 제18권sup호
    • /
    • pp.81-90
    • /
    • 2012
  • 본 연구는 종래의 실험실 및 연구용 근적외선 분광분석기를 보급형 현장용 다수의 장비를 이용하여 신속하게 현장에서 조사료의 품질 평가의 예측 정확성을 평가하기 위하여 3년간 전국에서 수집된 이탈리안 라이그라스 사일리지 241점을 이용하여 연구용 장비 Unity Model 2500X에 구축된 Database를 활용하여 현장용 보급형 장비 Unity Model 1400에 맞춰 Database를 업데이트 하고 검량선을 작성 한 후 검량선 이설 알고리즘을 사용하여 검량선 이설결과 연연구용 장비와 거의 동일한 수준의 결과로 0.000%~0.343%로의 차이로서 현장에서 신속하게 NDF, ADF 및 조단백, 조회분등의 화학적 성분 및 수분, pH 젖산의 발효품질, 그리고 TDN, RFV의 조사료 품질 평가치를 실험실 수준과 같이 5분내에 동시에 분석 할수 있는 결과를 얻었다. 하지만 3년 동안 얻어진 검량선 작성용 시료는 유기적인 시료이므로 지역적 년도별 차이를 가져올 수 있다. 이는 향후 모집단에 의한 지속적인 검량식의 업데이트 및 Database 관리기법이 실험실 분석 및 이를 이용 검량식을 유지 관리 할수 있는 중앙 Control Center 의해서 관리되어져야 지속적인 현장분석이 가능하다는 것을 강력히 시사한다. 현장분석기라 하더라도 조사료 같은 농산물은 계속 변화하는 성질을 가지고 있으므로 현장분석시 변위를 쉽게 파악하여 이를 신속히 보강 하지 않으면 장기적인 분석이 되지 않는다. 그동안 여러 근적외선 분광법의 연구들이 이루어져 왔지만 현장에서 직접 사용할 수 없었을 뿐 아니라 지속성의 결여로 장비들이 잘 활용되지 않고 있었다. 조사료 같은 농산물 등은 단기적으로 맞지만 불과 1년 정도가 지나면 분석결과가 상당히 신뢰성이 결여되어 활용도가 떨어지는 현실이다. 결론적으로 조사료의 향후 계속적인 시료의 보강과 모집단 분석을 이용한 체계적인 관리 및 시료의 확충방식을 직관적으로 할 수 있는 GD(Global Distance) 및 ND(Neighbour Distance) 기법의 신호등 방식으로 손쉬운 한글화된 운영체재를 사용하게 된다면 향후 효과적인 분석을 수행할 수 있어 이에 대한 여러 기대효과가 예상되어진다. 마지막으로는 동일 목적으로 다수의 장비를 운영할 경우 장비마다 동일한 시료가 동일한 결과가 나올 수 있도록 하는 기법 및 손쉽게 검량식을 작성 할 수 있는 프로그램과 작성된 검량식을 장비에 직접 기존의 컴퓨터 Network에 연결 전송하고 관리하는 Network 기능이 필수적이라 할 수 있겠다.

기후변화 시나리오를 활용한 미래 한반도 물수급 전망 (Water Balance Projection Using Climate Change Scenarios in the Korean Peninsula)

  • 김초롱;김영오;서승범;최수웅
    • 한국수자원학회논문집
    • /
    • 제46권8호
    • /
    • pp.807-819
    • /
    • 2013
  • 본 연구에서는 기존의 기후변화를 고려한 물수급 분석 방법론의 문제점을 개선하기 위해 GCM 미래 유량 시나리오를 물수급 모형에 직접 입력하는 대신 과거 유량 시나리오의 가중값(재현확률)을 부여하는 새로운 물수급 전망기법을 제안하고자 한다. GCM 미래 기후자료를 TANK 모형에 입력하여 중권역별 미래 유량을 모의하였으며 모의결과에 대한 편이보정을 위해 Quantile Mapping 기법을 적용하였다. 이러한 미래 유량 전망결과를 반영하여 각각의 입력자료에 대한 가중값(재현확률)을 새롭게 산정함으로써 미래 목표 전망구간에 대한 물부족량을 산정하였다. 물수급 모형의 입력자료에 대한 가중값 산정을 위해K-nn 알고리즘을 적용하였으며 비홍수기(10~6월) 유량을 가중값 산정을 위한 기준유량으로 결정하였다. 기후 변화의 불확실성을 고려하고자 4개의 GCM과 3개의 AR4 SRES 온실가스 배출 시나리오를 앙상블 조합하여 생성한 기후변화 시나리오를 활용하였다. 본 연구에서제시한 방법론을 한반도 4대강 유역에 적용한 결과, 기후변화를 고려한 한반도 미래 평균 물부족량은 2020s (2010~2039년)에는 과거에 비해 10~32% 정도 증가할 것으로 전망되었다. 또한, 한반도 4대강 유역의 경우 먼 미래로 갈수록 비홍수기 유량이 점차 감소할 것으로 전망됨에 따라 2080s (2070~2099년)에는 과거 대비 평균 물부족량이 최대 97%(약 516.5백만 $m^3$/년) 증가할 것으로 전망되었다. 기존의 기후변화 연구 방법론의 전망결과를 비교분석한 결과, 기존 방법론은 매우 극적인 물부족량 증가를 전망하고 있는 반면 본 연구에서 제안한 기법은 상대적으로 보수적인 변화를 전망하였다. 본 연구는 물수급 분석시기 후 변화를 고려하되 기존 국가계획 방법론의 틀을 최대한 유지하고 있다는 점에서 국가수자원계획 수립에 있어 정책결정권자들의 혼돈을 줄여줄 수 있는 방법론이 될 수 있다고 판단된다.

별업 하거원(何去園) 원림에 투영된 조영사상 연구 (A Study on the Landscape Philosophy of Hageohwon Garden)

  • 신상섭;김현욱;강현민
    • 한국전통조경학회지
    • /
    • 제30권1호
    • /
    • pp.46-56
    • /
    • 2012
  • 유회당 권이진이 대전 무수동에 경영한 별업 하거원 원림의 조영사상을 추적한 연구결과는 다음과 같다. 1) 하거원에 투영된 작정자의 사상적 배경은 '신종추원(愼終追遠)'의 효제사상, 가학의 전통과 도덕적 합리주의에 근거한 무실사상, 청한지연(淸閒之燕)의 유학적 은일사상과 신선풍의 도가적 풍류사상을 들 수 있다. 즉, 이러한 사상적 가치관을 하거원이라고 하는 목적공간에 대입시켜, 상징원(象徵園), 의원(意園), 축경원(縮景園) 등과 같은 별업 원림을 구축하였다. 2) 하거원의 공간구성체계는 위계성을 고려한 3단계 영역으로 대별되는데, 제 1영역은 유회당에서 도경에 이르는 지역으로 거주를 겸한 전이공간, 제 2영역은 수만헌 뜰을 중심으로 요천대와 장우담 그리고 화계, 선묘의 시묘소 등이 펼쳐지는 기념비적(별업) 추모공간, 제 3영역은 하거원의 좌청룡 지맥 그리고 북에서 남쪽을 향하여 계류가 관류하는 동쪽 외원에 속한 은일공간이다. 3) 상징적으로 제 1영역은 유회당-고수대-오덕대로 이어지는 유교적 공간, 그리고 죽천당-도경에 이르는 선경의 세계를 의미적 경관으로 중첩시켜 상징화하였다. 제 2영역은 수만헌과 요천대 그리고 장우담 영역인데, '신종추원(愼終追遠)'의 상징적 가치, 부모에 대한 추모와 그리움 등이 투영되고 있다. 제 3영역은 하거원의 동쪽 외원(배경대 - 운와 - 몽정 - 가산), 그리고 북에서 남으로 물길이 관류하는 계원(溪園) 권역은 동계(東溪) - 활수담 - 수미폭포로 구성되는데, (1) 몽정은 학문을 통해 어리석음을 깨닫는 격물치지의 삶을, (2) 활수담은 명리를 추구하지 않는 초월적 삶의 자세를, 그리고 (3) 장우담은 신선세계로 향하는 선경의 관문을 상징화하고 있다. 4) 하거원 별업의 사유방식은 유교와 도학의 두 알고리즘이 반복적으로 중첩되어 드러난다는 점인데, 공간전개의 서장에 해당하는 납오지와 활수담은 도덕적 합리주의에 바탕을 둔 수심양성의 장을 상징화 하였다. 그리고 하거원의 동쪽 외원에 속하는 몽정 권역은 수신과 학문탐구 등 유교적 가치체계를 주제로 하고 있다면 장우담, 수미폭포, 운와 등은 신선경의 세계를 의미경관으로 대입시킨 척번(滌煩)의 풍류라 할 수 있다. 5) 가산이라고 하는 축경기법을 별업 하거원에 대입시켜 무산12봉과 같은 선경세계를 구축코자 하였는데, 옛 시문에 표현된 상징적 의미를 차용하여 '하방(1), 화봉(2, 3), 출군(4, 5, 6), 신완(7), 취규(8, 9, 10), 처묘(11), 기융(12)'이라 명명했다. 가산을 읊었던 대표적 옛 시인은 왕의, 노삼강, 두보, 한유, 전희성, 범석호 등을 들 수 있는데, 시공을 초월하여 글로서 인연을 맺고 그들이 추구했던 신선경의 세계와 풍류문화를 하거원이라고 하는 별업에 담아 정신세계의 풍요를 구가코자 하였다.

인공지능을 활용한 경관 지각반응 예측모델 개발 가능성 기초연구 - 머신러닝 기법을 중심으로 - (Basic Research on the Possibility of Developing a Landscape Perceptual Response Prediction Model Using Artificial Intelligence - Focusing on Machine Learning Techniques -)

  • 김진표;서주환
    • 한국조경학회지
    • /
    • 제51권3호
    • /
    • pp.70-82
    • /
    • 2023
  • 최근 IT 기술과 데이터의 범람으로 생활 전반적인 부분의 패러다임이 전환되고 있다. 이러한 기술의 발전과 변화는 학술영역에도 영향을 미치고 있다. 학문적 교류와 연계를 통해 연구주제나 연구 방법의 개선이 이루어지고 있다. 특히, 데이터 기반의 연구 방법이 다양한 학문분야에서 진행되고 있으며 조경학에서도 지속적인 연구가 필요한 시점이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 시대적 상황을 반영하여 인공지능의 한 분야인 머신러닝을 활용한 경관 선호 평가 및 예측모델의 개발 가능성을 알아보는 것을 목표로 한다. 본 연구의 목표를 달성하기 위하여 경관 분야에 머신러닝 기법을 적용하여 경관 선호 평가 및 예측 모델을 구축하고, 구축된 모형의 모의정도를 검증하였다. 이를 위해 본 연구에서는 최근 신재생에너지 사업으로 주목받는 풍력발전시설 경관 이미지를 연구대상으로 선정하였다. 분석을 위하여 풍력발전시설 경관 이미지를 웹크롤링 기법을 활용하여 수집하고 분석 테이터셋을 구축하였다. 우수한 성능의 예측모델 도출을 위하여 머신러닝 분석에 활용되는 University of Ljubljana의 프로그램인 오렌지 버전 3.33을 활용하였다. 또, 머신러닝 학습데이터의 평가기준을 통합한 모델과 평가기준 별도 모델 구조를 활용하였으며, 머신러닝 분류모델에 적합한 kNN. SVM, Random Forest, Logistic Regression, Neural Network 알고리즘을 사용해 모델을 생성하였다. 생성된 모델을 성능 평가를 실시하여 본 연구에 가장 적합한 예측모델을 도출하였다. 본 연구에서 도출된 예측모델은 경관의 유형에 따른 분류, 경관과 대상의 시거리에 따른 분류, 선호에 따른 분류 등 3가지 평가기준을 별도로 평가 후 종합해 예측하여 결과를 도출하였다. 연구 결과 경관 유형에 따른 평가 기준 정확도 0.986, 시거리에 따른 평가 기준 정확도 0.973, 선호에 따른 평가 기준 정확도 0.952에 달하는 높은 정확도를 가진 예측모델을 개발하였으며, 평가데이터 예측 결과를 통한 검증과정을 보아도 모델의 성능 치를 상회하는 성과를 도출했음을 알 수 있다. 경관 관련 연구에서 머신러닝을 활용한 예측모델 개발 가능성을 알아본 실험적 시도로 이미지 데이터의 수집 및 정제를 통해 데이터 세트를 구축하여 높은 성능의 예측모델이 생성 가능하며, 이후 경관 관련 연구 분야에 활용될 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과와 시사점, 한계점을 반영한다면 풍력발전시설의 경관뿐만 아니라 자연경관이나 문화경관 등 다양한 형태의 경관 예측모델 개발이 가능할 것으로 생각되며, 경관 유형에 따라 이미지를 분류하는 모델의 연구를 통해 데이터 분류의 시간을 단축하거나 머신러닝을 활용한 경관예측 인자분석을 통해 경관계획 요소의 중요도 분석 등의 주제에 맞는 연구 방법을 탐색하고 적용하여 후속 연구를 진행한다면 조경학 분야에서도 머신러닝 기법을 보다 유용하고 가치 있게 활용할 수 있을 것으로 생각된다.

교차로 교통상충기준 개발 및 평가에 관한 연구 (Development and Evaluation of Traffic Conflict Criteria at an intersection)

  • 하태준;박형규;박제진;박찬모
    • 대한교통학회지
    • /
    • 제20권2호
    • /
    • pp.105-115
    • /
    • 2002
  • 현재까지 교차로 위험도 측정 방법은 실제 사고 자료를 이용한 분석을 통해 이루어져 왔다. 하지만 사고기록 자료의 수집에 많은 시간이 소요되고 사고기록자료의 신뢰성과 정확성의 결여로 인하여 사고기록자료를 통해 신속하고 정확한 교차로의 위험정도와 안전대책을 결정하기란 매우 어렵다고 할 수 있다. 따라서, 보다 신속하고 정확하게 교차로의 위험도를 예측할 수 있는 기법이 요구되는 바, 그 대안으로 교통상충기법이 제시되고 있다. 하지만 상충측정시 측정기준이 명확하지 않아 조사자의 주관적 판단에 의존하게 되므로 상충자료의 신뢰성에 문제점이 제시되고 있으며, 이에따라 객관적인 상충측정기준 수립에 관한 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 교차로에서 발생하는 상충유형을 선행차량과 후행차량의 진행방향별 상충특성을 중심으로 후미추돌, 측면충돌, 직각충돌, 그리고 대향좌회전충돌유형의 4가지로 분류하고, 공학적인 이론을 기반으로 정확하고 객관적인 상충측정기준을 정립하였으며, 정립된 상충기준에 의한 상충조사자료와 사고자료의 상관관계 분석을 통해 본 연구에서 제시한 상충기준의 적합성을 검증하였으며, 사고-상충, EPDO-상충간의 단순선형회귀분석을 실시하여 상충조사를 통하여 교차로의 위험도를 예측할 수 있음을 밝혔다. 교통상충측정시 본 연구에서 제시한 상충측정기준을 적용한다면 보다 신속하고 정확한 교차로 위험도 예측이 가능할 것이며, 이를 통해 교차로 운영개선효과와 위험교차로의 선정 및 관리 등에 효율적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 향후 본 연구에서 정립된 상충기준의 타지역 타교차로에 확대 적용 및 검증과 더불어, 본 연구에서 제시하는 유형에 포함되지 않는 기타 유형에 대한 상충기준의 개발이 필요할 것이다.에 가까운 우수한 해를 얻을 수 있다는 것을 알 수 있다. 비록 프로그래밍 과정이나 이론의 정식화가 유한요소법에 비해 상당히 어려운 점은 있으나 무요소법은 요소의 정보를 필요치 않으므로 사용자 입장에서는 매우 편리할 것이다. 앞으로 경계조건을 효과적으로 만족시키는 문제를 해결하고 효과적인 알고리즘이 개발된다면 실용적으로 유한요소법을 대신할 수 있는 좋은 대안이 될 수 있을 것이라 생각된다.ead up 되었을 때 3~6dB 정도 높게 나타났다.. 5. 마라도 주변해역의 추.동계 방어채낚기어장은 한국연안역으로부터 월동장 내지 산란장으로 남하하는 방어어군이 마라도 주변에 나타나는 연안계수와 외양계수(대마난류) 간에 형성되는 수온.염분전선, 섬주변의 소규모 와, 강한조류 및 지형적 특성(불규칙한 해저지형 및 고립도서)에 의해 이루어지는 왕성한 수평 및 연직 혼합 등과 같은 어장학적 호조건에 의해 마라도 주변에 체류하게 되고, 이들 체류어군은 조류방향에 따라 섬의 조상 측에 농밀군을 형성하는 섬의 조상측 어장이다.향을 주지 않는 것으로 나타났으므로 청소년 각자의 식습관 및 식품 섭취에 대한 관심을 고취시킬 필요가 있다고 생각된다.d with an MR peak in the vicinity of the coercive field. The low-field tunnel-type MR characteristics of thin films deposited on different substrates originates from the behavior of grain boundary properties. 않고 단지 안전 보호측면에서의 연구가 이루어졌을 뿐이었다. 따라서 서열환경하에서 머리부분의 쾌적성을 고려한 다양한 작업

국내 식물 형태 연구에 사용된 다변량분석 논문에 대한 재고 (A Review of Multivariate Analysis Studies Applied for Plant Morphology in Korea)

  • 장계선;오하나;김휘;이흥수;장진성
    • 한국산림과학회지
    • /
    • 제98권3호
    • /
    • pp.215-224
    • /
    • 2009
  • 최근 10여년간(1997-2008년) 국내 식물 형태관련 연구논문중 주요 3개 학회지(한국임학회지, 한국식물분류학회지, 한국육종학회지)와 기타학회지(한국자원식물학회지, 생명과학학회지, 약용작물학회지, 한국양봉학회지, 원예과학기술지, 원예학회지) 등에 발표된 다변량 분석 54개 논문을 재검토하였다. 이들 논문에서 주성분 분석(PCA), 유집분석(CA)이 가장 많이 사용되었는데 본 연구는 이와 관련된 분석방법과 기초 통계 분석의 문제점을 검토하였다. 주성분 분석의 문제점은 기존 표본에 추출과 자료의 정규분포성에 대한 가설을 무시하는 것으로서 분산과 공분산을 구할 수 없는 정성형질을 섞어 사용하여 주성분 분석의 결과를 왜곡하여 분석하는 것이었다. 또한, 유집분석은 분석방법론에 따라 상당한 차이를 보여 정량적 형질 보다는 정성적 형질로 계수화하여 분석함을 권장하지만 대부분 정량적 형질로 분석하여 실제 상호 분석 대상군 간의 관계가 형성되지 않는 계단상 모양을 보였다. 또한, 일부 연구논문에서는 통계적 가설을 무시하고 임의로 자료를 해석하는 것도 자주 발견되는 문제점 중 하나였다. 주성분분석에서 주의해야 할 점은 주로 정량적 형질 사용이 권장되며, 이외 일정 수 이상의 변량(20여개 이상)과 적절한 개체수(40-50개 이상)가 필요하다는 것이다. 유집분석(혹은 군집분석)은 분석 대상을 강제로 유집시키는 성향이 있어 통계적 검증 방법을 사용하지 않고 단순히 거리 계산법 혹은 알고리즘 분석 방법에 의해 결과에 상당한 차이를 보이기 때문에 정량적 형질만을 근간으로 한 유집분석은 자제할 필요가 있다. 모든 자료를 쉽게 분석하기 위해서 단순히 통계적 방법론에 의존하기 보다는 연구목적과 일치한 분석 방법론을 적용하고자 하는 노력이 필수적이다.

공간 마스킹을 이용한 적응적 디지털 워터 마크 (An adaptive digital watermark using the spatial masking)

  • 김현태
    • 정보보호학회논문지
    • /
    • 제9권3호
    • /
    • pp.39-52
    • /
    • 1999
  • 본 논문에서는 저작권 보호를 위한 워터마크 내장 방법으로 공간 스케일 변수를 사 용한 공간 마 스킹 방법을 제안한다. 일반적으로 워터마크 알고리즘에서영상에 삽입되는 워터마크의 크 기가 클수록 삽입된 워터마크는 여러 가지 변형에 강인하게 되지만 워터마크된 영상의 화질을 보장하기 어렵다. 반 대로 워터마크의 크기가 작게 되면 양질의 영상을 얻을수 있으나 삽입된 워터 마크의 강인 성을 보장할 수 없는 서로 상반되는 특성을 가지고 있다. 따라서 워터마크의 강인성과 영상의 화질 사이 의 타협점을 구하는 것은 매우 어렵다, 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 공간 마스킹을 사용하였다. 즉 대역 확산 기법으로 워터마크된 영상에 공간 마스킹을 하므로써 텍스쳐 영역과 같은 워 터마크가 인 간시각에 민감하지 않지만 압축 손실이 일어나는 복잡한 영역에서는 압축손실과 같은 일반 적인 영상 처 리에 강하도록 공간 마스킹으로 워터마크의 크기를 크게 하였으며 워터마크를 삽입하기 어 려운 즉 노이 즈에 민감하지만 압축 손실과 일반적인 영상 처리에 강한 평탄 영역에서는 워터 마크 삽입 으로 인한 화 질저하를 방지하기 위해 공간 마스킹으로 워터 마크의 크기를 작게 해 워터마크 삽입으로 인한 화질저 하를 방지하였다. 따라서 본 논문에서 제안한 워터마킹 기법은 워터마크된 영상이 공간 마 스킹에 의해 워터마크의 크기를 조절할 수 있어 영상의 질과 워터마크의 강인성 모두를 만족할수 있 다. 그리고 본 논문에서 제안한 워터마킹 방법이 손실 압축(JPEG)과 잡음 그리고 축소 및 확대 클리핑 (Clipping) 컬류 션(Collusion)등과 같은 신호처리에 강인함을 실험을 통해 입증하였다. In this paper we propose a new watermarking technique for copyright protection of images. The proposed technique is based on a spatial masking method with a spatial scale parameter. In general it becomes more robust against various attacks but with some degradations on the image quality as the amplitude of the watermark increases. On the other hand it becomes perceptually more invisible but more vulnerable to various attacks as the amplitude of the watermark decreases. Thus it is quite complex to decide the compromise between the robustness of watermark and its visibility. We note that watermarking using the spread spectrum is not robust enought. That is there may be some areas in the image that are tolerable to strong watermark signals. However large smooth areas may not be strong enough. Thus in order to enhance the invisibility of watermarked image for those areas the spatial masking characteristics of the HVS(Human Visual System) should be exploited. That is for texture regions the magnitude of the watermark can be large whereas for those smooth regions the magnitude of the watermark can be small. As a result the proposed watermarking algorithm is intend to satisfy both the robustness of watermark and the quality of the image. The experimental results show that the proposed algorithm is robust to image deformations(such as compression adding noise image scaling clipping and collusion attack).

천리안 해양위성 2호 산출물 및 품질관리 계획 (Introduction on the Products and the Quality Management Plans for GOCI-II)

  • 이순주;이경상;한태현;문정언;배수정;최종국
    • 대한원격탐사학회지
    • /
    • 제37권5_2호
    • /
    • pp.1245-1257
    • /
    • 2021
  • 세계 최초의 정지궤도 해색관측 위성인 GOCI의 임무를 승계한 천리안위성 2B호의 해양탑재체인 GOCI-II가 2020년 2월 발사되어 같은 해 10월부터 정규 운영되고 있다. 한국해양과학기술원은 실시간 수신한 GOCI-II 원시자료를 Level 1B와 26종 Level 2 산출물로 처리하며, 이 자료들은 국립해양조사원을 통해 서비스된다. 이 논문에서는 정규 운영 1년차의 위성자료 운영 현황을 소개하고, 향후 개선 방향을 제시하고자 하였다. GOCI-II의 기본 해색 산출물인 엽록소 농도, 총 부유물질 농도, 용존유기물 농도 산출물은 OC4, YOC 알고리즘으로 처리 중이며, 그 수식 및 프로세스에 대해 상세 기술하였다. GOCI-II에서 새롭게 추가된 전구 관측은 궤도상 시험운영기간 동안 태양천정각과 sun glint만 고려하여 관측 스케줄이 수립되었으나, 양질의 Level 2 산출물 생산을 위해 조건을 세분화하고 위성 천정각을 추가 고려하여 개선하였다. 그 결과 'Best Ocean'을 만족하는 슬롯의 개수가 15에서 78개로 대폭 증가하고, 'Bad Ocean'에 해당하는 슬롯이 55개에서 13개로 크게 감소하였다. GOCI-II의 산출물의 품질관리를 위해서 유럽우주국에서 정의하는 요구사항을 기반으로 GOCI-II 검보정 요구사항을 제시하였다. 그리고 GOCI 검보정 사이트를 기반으로 하되, 향상된 위성 스펙을 고려하여 지역 관측 검보정을 위한 추가 고정점 검보정 사이트 후보지를 제시하였다. 전구관측 자료의 품질관리는 국내외 해양인프라를 구축하고 있는 한국해양과학기술원의 연구선과 해외 기지를 활용하되, 국외 해역의 현장관측 자료 획득을 위해서는 GOCI-II 국제 검보정 네트워크 구축이 필요할 것으로 판단된다. 이러한 결과는 위성자료 사용자들의 산출물 처리에 대한 이해를 높이고, 향후 위성자료 품질관리 업무 수행 상세계획 수립에 도움이 될 것으로 기대된다.