• 한국측량학회지
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• 제30권3호
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• pp.269-277
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• 2012

도시지역에서 가로수는 이산화탄소를 저감하고 녹지 공간을 제공하는 유용한 도시시설물 중의 하나이다. 가로수는 일반적으로 지자체에서 관리되고 있으며 가로수의 위치, 수고, 수관폭 등의 정보를 체계적으로 획득하기 위하여 항공 라이다를 사용하는 것이 효율적이다. 본 연구에서는 항공 라이다 자료에서 추정한 가로수 꼭대기점을 정제하고, 가로수의 영역을 분리하는 방법을 제안하였다. 제안 방법의 검증을 위하여 가로수의 개수, 수고, 수관폭 등을 수치적으로 정확하게 알 수 있는 모의 항공 라이다 자료를 생성하였다. 자료처리 과정은 먼저 개별 가로수의 영역을 구분하기 위하여 지면과 비지면을 구분하는 필터링을 수행하였다. 그리고 나서 비지면점에서 건물 등의 비가로수 정보를 제거하고, 가로수의 꼭대기점을 추정하였다. 가로수의 영역은 추정된 가로수의 꼭대기점과 지면점을 서로 잇는 직선의 교차점을 이용하여 설정하였다. 모의자료를 이용한 실험을 통해 수목의 꼭대기점 추정에서 발생되는 오추정점을 정제하고, 가로수의 영역설정을 통해 수고, 수관폭, 가로수의 위치정보를 획득할 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제33권6호
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• pp.605-614
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• 2015

Drone imaging, which is more cost-effective and controllable compared to airborne LiDAR, requires a low-cost camera and is used for capturing color images. From the overlapped color images, we produced two high-resolution digital surface models over different test areas. After segmentation, we performed tree identification according to the method proposed by , and computed the tree height and the canopy crown size. Compared with the field measurements, the computed results for the tree height in test area 1 (coniferous trees) were found to be accurate, while the results in test area 2 (deciduous coniferous trees) were found to be underestimated. The RMSE of the tree height was 0.84 m, and the width of the canopy crown was 1.51 m in test area 1. Further, the RMSE of the tree height was 2.45 m, and the width of the canopy crown was 1.53 m in test area 2. The experiment results validated the use of drone images for the extraction of a tree structure.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제32권4호
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• pp.367-376
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• 2016

Urban greenery is an important component of urban environment and is fast gaining prominence especially in the developing countries. The destruction of urban trees has resulted to the degradation of the environment, thus the introduction of green Kumasi project by Kumasi Metropolitan Assembly, Ashanti Region of Ghana. The composition and diversity of urban trees gives rise to adequate management and monitoring, thus an inventory of urban trees of the Metropolis was conducted to document complete information on its density, diversity, composition and distribution. A total tree population of 1,101 was enumerated in the principal roads of the Metropolis. The ten most encountered tree species accounted for 61.04% of all the individual tree populations with Mangifera indica being dominant. The dominant families: Fabaceae, Moraceae and Arecaceae constitute 38.57% of the tree population. Diversity of the tree species was very high. The minimum diversity criteria were met on analysis of the diversity of this population. The proportion of exotic species was high with 65.71% of the trees belonging to the introduced species. It is recommended that greater emphasis should be placed on the planting of indigenous trees in future tree planting exercise.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권6호
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• pp.543-551
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• 2006

산림의 효율적인 관리를 위해 최근 원격탐사 기법을 이용하여 산림에 관련된 정보를 추출하려는 노력들이 활발히 이루어지고 있다. 하지만 단일 원격탐사 데이터를 이용하는 경우 수목 인식의 정확도 및 추출되는 정보의 양적인 면에서 많은 한계를 가진다. 본 연구는 최근의 수목모델링을 위한 핵심기술들을 컬러 항공사진과 LiDAR 데이터에 적용하여 국내 환경에서의 수목 모델링을 수행하고, 그 결과를 평가하는데 그 목적을 두고 있다. 대전광역시 내에 존재하는 소규모 산림 지역 중 침엽수만으로 이루어진 단순림을 대상 지역으로 하였다. 컬러항공사진과 LiDAR 데이터를 이용하여 추정된 개체수의 정확도 평가 결과 $R^2$값이 0.77로 나타났다. 수고의 경우 집단 정확도 평가 결과 최근 변화가 일어나지 않은 지역은 측정값과 추정값의 차이가 없는 것으로 나타났고, 개별 정확도 평가의 경우 $R^2$값이 0.83으로 높은 상관도를 보였다.

• 환경영향평가
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• 제30권3호
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• pp.155-163
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• 2021

환경영향평가의 훼손수목량은 온실가스 배출량, 임목폐기물 산정 등 다양한 부분에 활용되는 환경지표이다. 지금까지 훼손수목량은 식생조사표의 임목밀도에 의존하였고, 이에 따른 표본편향으로 훼손수목량 추정의 불확실성이 가중되었다. 훼손수목량 추정의 정확성을 높이려면 전수조사를 대안으로 제시할 수 있으나 불가능한 것이 현실이다. 대안으로 드론영상을 이용한 개별 수목 탐지 방법이 있으며, 이 연구는 개별 수목 탐지 방법론으로 표본조사(방형구법)와 드론영상 분석법으로 추정된 훼손수목량을 전수조사 결과와 비교하였다. 연구 결과 전수조사 기준으로 드론 영상 분석법은 25주 과대추정 하였고 방형구법(평균)은 58주 과대 추정하였다. 그러나 기존 환경영향평가에서 시행하는 방형구법은 방형구의 개수, 방형구의 위치에 따른 표본편향의 영향을 많이 받을 것으로 예상된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제7권1호
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• pp.9-19
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• 2004

개별 공시지가 산정에 있어 비교 표준지의 선정은 가장 중요한 작업으로서, 최대한 객관적이고 합리적으로 이루어져야 한다. 그러나 현재 비교표준지를 선정하는 작업은 담당 공무원의 수작업에 의해 이루어지기 때문에 효율성이나 객관성을 보장하기가 어렵다. 본 연구에서는 현행 비교표준지 선정방식을 분석하여 문제를 정의하고 비교표준지 선정 업무의 자동화에 적용가능한 기계학습 알고리즘으로 의사결정트리를 선정하고 비교표준지를 선정하여 규칙을 주제지향적인 데이터베이스를 기반으로 학습하였다. 이렇게 학습된 규칙을 이용하여 비교표준지를 선정하고 그 결과를 평가 분석하여 새로운 비교표준지 선정 방법을 제안하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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• pp.208-212
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• 1998

This paper suggests the method to recognize the various defect patterns of cold mill strip using binary decision tree constructed by genetic algorithm automatically. In case of classifying the complex the complex patterns with high similarity like the defect patterns of cold mill strip, the selection of the optimal feature set and the structure of recognizer is important for high recognition rate. In this paper genetic algorithm is used to select a subset of the suitable features at each node in binary decision tree. The feature subset of maximum fitness is chosen and the patterns are classified into two classes by linear decision function. After this process is repeated at each node until all the patterns are classified respectively into individual classes. In this way , binary decision tree classifier is constructed automatically. After construction binary decision tree, the final recognizer is accomplished by the learning process of neural network using a set of standard p tterns at each node. In this paper, binary decision tree classifier is applied to recognition of the defect patterns of cold mill strip and the experimental results are given to show the usefulness of the proposed scheme.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.98-103
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• 2000

This paper suggests a method to recognize the various defect patterns of a cold mill strip using a binary decision tree automatically constructed by a genetic algorithm(GA). In classifying complex patterns with high similarity like the defect patterns of a cold mill stirp, the selection of an optimal feature set and an appropriate recognizer is important to achieve high recognition rate. In this paper a GA is used to select a subset of the suitable features at each node in the binary decision tree. The feature subset with maximum fitness is chosen and the patterns are classified into two classes using a linear decision function. This process is repeated at each node until all the patterns are classified into individual classes. In this way, the classifier using the binary decision tree is constructed automatically. After constructing the binary decision tree, the final recognizer is accomplished by having neural network learning sits of standard patterns at each node. In this paper, the classifier using the binary decision tree is applied to the recognition of defect patterns of a cold mill strip, and the experimental results are given to demonstrate the usefulness of the proposed scheme.

• 한국자원식물학회지
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• 제19권3호
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• pp.381-384
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• 2006

This study was conducted to selected Korean black raspberry (Rubus coreanus Miq.) for high productivity. The eight major agronomic traits were investigated from 198 clones of the clone bank established in Korea Forest Research Institute, Suwon, Korea. The selection levels based on number of fruit per fructify lateral (NFFL) over 20, and fruit weight (FW) over 1.3g, and yield of individual per fructify lateral (YIFL) over 25g, were applied on 198 clones, resulted in 17 clones selected. The selected superior trees, 17 clones, appeared regional differences for amount of fruiting among 4 different test sites. When number of fruit per fruit petiole (NRFP), fruit weight (FW), yield of individual (YI) and sugar content were satisfied over 20, 1.4g, 6kg and 9.5 brix, respectively, as a select condition, 5 clones were reselected as the superior trees among 17 clones. for 3 years.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권2호
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• pp.211-218
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• 2005

본 연구는 금융기관에서의 고객신용평가를 위한 최적의 데이터마이닝 모형을 제안한다. 이를 위해 할부금융시장에서의 고객정보 및 할부진행 과정에 대한 세부 내역을 바탕으로 다계층 퍼셉트론(Multi-Layered Perceptrons:MLP)과 다변량 판별분석(Multivariate Discrimination Analysis : MDA), 그리고 의사결정나무(Decision Tree)를 적용하여 각각의 개별모형을 도출하고 이론 유전자 알고리즘을 이용하여 통합한 최종 모형을 구해 그 결과론 각 단일모형과 비교${\cdot}$분석하였다. 그 견과 유전자 알고리즘을 통해 결합한 통합모형의 성능이 가장 우수한 것으로 나타났다. 이에 본 연구는 기존에 진행되었던 개변모형에 대한 검증은 물론, 단순히 여러 개의 모형을 비교${\cdot}$분석하여 우월한 모형을 평가하는 기존 방법론 상의 한계를 극복하기 위해 각각의 개별모형을 유전자 알고리즘을 통해 통합모형으로 구축하는 하나의 방법론을 제시하였다는데 그 의의가 있다.