본 논문에서는 레이다 클러터 자료와 실험적 또는 이론적 모델을 모아 분서가였다. 원격탐사에 대한 자료와 모델이 폭넓게 연구되었는데 이는 비교적 세부적인 목표물에 대한 자료가 풍부한 장점이 있기 때문이다. 실제 레이다 설계에는 원격탐사에 사용되는 입사각 보다 큰 영역(near grazing angle)의 클러터 자료 및 모델이 필요한데 이에 대한 연구는 더 계속 되어야 한다.
Neural networks have been focused on as a robust classifier for the remotely sensed imagery due to its statistical independency and teaming ability. Also the artificial neural networks have been reported to be more tolerant to noise and missing data. However, unlike the conventional statistical classifiers which use the statistical parameters for the classification, a neural network classifier uses individual training sample in teaming stage. The training performance of a neural network is know to be very sensitive to the discrepancy of the number of the training samples of each class. In this paper, the effect of the population discrepancy of training samples of each class was analyzed with three layered feed forward network. And a method for reducing the effect was proposed and experimented with Landsat TM image. The results showed that the effect of the training sample size discrepancy should be carefully considered for faster and more accurate training of the network. Also, it was found that the proposed method which makes teaming rate as a function of the number of training samples in each class resulted in faster and more accurate training of the network.
An unsupervised region based image segmentation algorithm implemented with a pyramid structure has been developed. Rather than depending on thraditional local splitting and merging of regions with a similarity test of region statistics, the algorithm identifies the homogenous and boundary regions at each level of pyramid, then the global parameters of esch class are estimated and updated with values of the homogenous regions represented at the level of the pyramid using the mixture distribution estimation. The image is then classified through the pyramid structure. Classification results obtained for both simulated and SPOT imagery are presented.
우리나라는 황사발생 빈도가 증가하고 특히 하절기에 강우 및 구름 발생이 잦아 위성원격탐사영상의 대기보정처리를 필요로 한다. 본 연구에서는 대기보정 전후의 클래스별 화소값 분포 변화를 비교하여 대기보정이 영상화소분류에 미치는 영향을 분석하였다. 실험에 사용된 영상은 LANDSAT-5 TM이고, 대기보정 모듈로는 상용 소프트웨어인 ATCOR, FLAASH와 인터넷에 공개된 COST 모델 3가지를 적용하였다. 실험 결과, 건물밀집 지역 영역에서 클래스 분리도가 향상되는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 금강 유역(대청댐~금강하구둑)을 대상으로 RUSLE (Revised Universal Soil Loss Equation)를 활용하여 하천정비사업 전(2007년)과 후(2015년)의 연간 표토 침식량을 계산하였고, 이를 5단계의 class를 구분하여 해당 구간 별 표토침식면적을 산출하고 그 결과를 환경부의 토지피복 변화와 비교·분석하였다. RUSLE을 구성하는 각 인자를 생성하기 위하여 2007년과 2015년의 토지피복도, 국가기본 공간정보, 정밀 토양도, 연평균 강수량 자료 등의 다양한 공간정보자료를 활용하였다. 연구 결과, 연구지역에서의 연간 표토 침식량은 2007년과 대비하여 2015년에 class 1의 면적은 증가하였고, class 2, 3, 5의 면적은 감소하였으며, class 4의 면적은 증가하였다. 이러한 원인으로는 연구지역의 연평균 강수량의 감소, 생태공원조성과 이로 인한 인공시설물 확대, 농경지 감소 등으로 인하여 대부분의 지역에서 연평균 표토 침식량이 감소된 것으로 사료된다.
본 연구에서는 무감독 영상분류를 위하여 특성이 다른 센서로 수집된 영상들에 대한 의사결정 수준의 영상 융합기법을 제안하였다. 제안된 기법은 공간 확장 분할에 근거한 무감독 계층군집 영상분류기법을 개개의 센서에서 수집된 영상에 독립적으로 적용한 후 그 결과로 생성되는 분할지역의 퍼지 클래스 벡터(fuzzy class vector)를 이용하여 각 센서의 분류 결과를 융합한다. 퍼지 클래스벡터는 분할지역이 각 클래스에 속할 확률을 표시하는 지시(indicator) 벡터로 간주되며 기대 최대화 (EM: Expected Maximization) 추정 법에 의해 관련 변수의 최대 우도 추정치가 반복적으로 계산되어진다. 본 연구에서는 같은 특성의 센서 혹은 밴드 별로 분할과 분류를 수행한 후 분할지역의 분류결과를 퍼지 클래스 벡터를 이용하여 합성하는 접근법을 사용하고 있으므로 일반적으로 다중센서의 영상의 분류기법에 사용하는 화소수준의 영상융합기법에서처럼 서로 다른 센서로부터 수집된 영상의 화소간의 공간적 일치에 대한 높은 정확도를 요구하지 않는다. 본 연구는 한반도 전라북도 북서지역에서 관측된 다중분광 SPOT 영상자료와 AIRSAR 영상자료에 적용한 결과 제안된 영상 융합기법에 의한 피복 분류는 확장 벡터의 접근법에 의한 영상 융합보다 서로 다른 센서로부터 얻어지는 정보를 더욱 적합하게 융합한다는 것을 보여주고 있다.
자율운항선박 기술은 점차 발전하고 있다. 하지만 완전 자율운항선박이 등장하기 전까지는 원격운영센터에서 원격운영자가 제어하는 형태를 가지게 될 것이다. 그러나 현재 그들의 면허체계는 국내외적으로 정해지지 않았다. 역량이 검증되지 않은 원격운영자의 등장은 항행 안전에 위험이 될 것이다. 본 논문에서는 문헌 연구를 통해 원격운영자의 면허체계를 위해 고려해야 할 평가기준과 국내 해기사 면허체계 내에서 수립할 수 있는 방안을 모색하고 AHP를 활용하여 분석하였다. 그 결과 원격운영자의 면허체계를 위해서는 우선적으로 법률제정이 필요하고 선박직원법 제4조 해기사 면허의 직종에 원격운영자의 직종을 추가하는 방안이 가장 선호되었다. 이에 따라 원격운영센터의 조직구성도 기존 선박의 선교인적관리 조직과 유사하게 형성할 수 있을 것이다. 본 연구는 자율운항선박의 인적 관리 측면에서 원격운영자의 효율적인 양성과 항행 안전에 이바지할 수 있을 것이다.
본 연구는 국내 선행 연구에서 '팬데믹(pandemic)시기에 교사들을 대상으로 진행한 설문 조사 결과 원격수업 형식 중 '실시간 쌍방향 형' 수업이 차지하는 비중이 현저하게 적다는 점'을 지적한 것에 주목하여, 고등학교 수학 교과 기하 과목의 '평면의 결정 요건'을 중심으로 '실시간 쌍방향 형' 비대면 수업 자료를 개발하여 수업에 적용한 사례를 보고한 연구이다. 개발에 참여한 교사는 고등학교 교직 경력 28년차의 서울 소재 고등학교에 근무하는 수학 교사(수석교사) 1인이며, 2020년에 수학 교과의 기하 과목을 담당한 교사이다. 개발 교사는 실시간 쌍방향 형 비대면 수업을 개발하기로 한 이후, 수업 내용의 선정과 온라인 수업 도구를 선정하는 과정을 거친 다음 '만남 및 수업 안내', '동기 부여', '과제 제시', '개별 탐구 활동 및 교사 피드백', '성찰 및 평가'의 네 단계로 수업 지도안을 구성하여 자료를 개발하였다. 특히 '동기 부여' 과정에서는 개발 교사가 화이트보드 애니메이션 제작 프로그램인 Videoscribe를 이용해서 5분 정도의 영상 자료를 제작하여 제시하였으며, '과제제시'에서 과제 8번의 경우에는 학생들의 수업 종료 이후 자유로운 소감을 기록하는 것으로 구성하였는데, 이는 학생 스스로의 평가 장치임과 동시에 학생의 교사에 대한 피드백 제공 역할을 하였다. 본 연구는 현장 교사가 수업 자료를 개발하는 일련의 과정을 소개한 사례 연구로서, 수업에 바로 적용 가능한 수업 자료 제시와 더불어서 이후 수업 자료 개발에 대한 샘플 제시 역할에 목표를 두고 진행한 연구 결과물이다. 개발한 자료는 수업에 참여한 학생들의 의견 수렴 및 수학교사 3인에게 의뢰한 평가 결과를 바탕으로 수업 자료로서의 적합성 검증을 거쳤다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.570-573
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2006
College GIS and remote sensing education usually consists of commercial software packages implementations in the classroom. Computer programming is quite important when college graduates work in private or public sectors relevant with GIS and remote sensing implementations. The objective of this paper was to develop a valley management system which implements GIS and remote sensing as the key components for education. The Valley Authority is entitled with water resource protection for sustainable drinking water supply of the second largest city in Taiwan. The test area consists of three different government agencies, Forest Service, EPA, and Water Resource Agency. Materials were provided by the Valley Authority in ArcGIS file format. MapObjects have made the GIS development process much easier. Remote sensing with image manipulation functions were provided by computer programming with Visual Baisc.NET and Visual C#.NET. Attributes inquiry are performed by these two computer languages as well. ArcGIS and ArcPad are also used for simple GIS manipulations of the test area. Comparison between DIY and commercial GIS can be made by college students. Functions provided by the developed valley management system depending on how many map layers have been used and what types of MapObjects components have been used. Computer programming experience is not essential but can be helpful for a college student. The whole process is a step-by-step sequence which college students can modify to depict their capability in GIS and remote sensing. The development process has gone through one semester, three hours every week in 18 weeks. College students enrolled in this class entitled with GIS showed remarkable progresses both in GIS and remote sensing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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