• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.575-578
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• 2005

Topographical images, in case of aerial or satellite images, are usually similar in colors and textures, and complex in shapes. Thus we have to use shape features of images for efficiently retrieving a query image from topographical image databases. In this paper, we propose a shape feature extraction method which is suitable for topographical images. This method, which improves the existing projection in the Cartesian coordinates, performs the projection operation in the polar coordinates. This method extracts three attributes, namely the number of region pixels, the boundary pixel length of the region from the centroid, the number of alternations between region and background, along each angular direction of the polar coordinates. It extracts the features of complex shape objects which may have holes and disconnected regions. An advantage of our method is that it is invariant to rotation/scale/translation of images. Finally we show the advantages of our method through experiments by comparing it with CSS which is one of the most successful methods in the area of shape feature extraction

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권4호
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• pp.384-395
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• 2006

항공 및 위성 사진과 같은 지형 / 지물 이미지는 대부분 비슷한 색상과 질감을 갖는다. 따라서 지형 / 지물 이미지 데이타베이스에서 질의 이미지를 정확하게 검색하기 위해서는 이미지의 형태 특정을 추출하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 지형 / 지물 이미지 검색을 위한 형태 특정 추출 방법을 제안한다. 이 방법은 이미지내 홀(hole) 이 있거나 이미지가 연결되지 않은 영역들로 구성되어 있을 경우에도 형태 특징들을 효과적으로 추출할 수 있다. 그리고 세그멘테이션 (segmentation)과 같은 특정 추출의 전처리 과정 (pre-processing) 에서 발생할 수 있는 오류에 강인하다. 본 논문에서 제안하는 방법이 기존의 방법들 보다 우수함을 다양한 이미지 검색 실험을 통해 보인다.

• 생태와환경
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• 제49권3호
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• pp.236-243
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• 2016

본 논문은 국립공원 아고산대 침엽수림을 효과적으로 보전하고 관리하는 데 기초자료로 활용하고자 진행된 사례연구로서 지리산국립공원과 속리산국립공원의 아고산대에서 현지 조사된 구상나무 (Abies koreana Wilson) 210개체의 서식실태 자료를 바탕으로, 입지환경의 기본이 되는 지리적 위치와 지형적 특성이 구상나무의 생장에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해서 구상나무의 생장과 관련된 변수는 수고 및 흉고직경으로 하고, 지형적 특성은 GIS 공간분석을 이용하여 추출된 지리적 위도, 해발고도, 산지경사, 사면향 그리고 지형습윤지수로 하였다. 두 변수군의 연관성의 유무와 정도를 평가하기 위해서 정준상관분석을 이용하고, 다중회귀분석을 이용하여 지리 지형적 특성이 구상나무의 생장구조에 미치는 영향을 평가하였다. 구상나무 생장구조를 나타내는 흉고직경 및 수고는 지형의 수직적인 분포보다 지리 위도적인 분포와 연관성이 더 크고, 지리 지형요소는 수고보다 흉고직경과 연관성이 더 큰 것으로 나타났다. 구상나무의 생장구조변수와 지리 지형변수는 유의한 상관관계가 있고, 지리 지형변수가 생장구조변수를 18.1% 정도 설명하는 것으로 나타났다. 구상나무의 흉고직경에 영향을 주는 변수는 지리적 위도, 지형습윤지수, 사면향 그리고 해발고도의 순으로 통계적 유의성이 있는 것으로 나타났다. 위도가 높아질수록 흉고직경은 작아지고 지형적 요소에 따라서는 커지는 것으로 나타났다. 수고에 영향을 주는 변수는 지형습윤지수만이 유의미한 것으로 나타났다. 전반적으로, 구상나무의 생장구조와 관련된 수고와 흉고직경은 지리적인 특성의 영향이 가장 클 것으로 나타났다. 특히 지형적 특성 중에서 수분상태의 영향이 다른 지형요소에 비해서 더 클 것으로 예측되었다. 이러한 결과로 볼 때, 지리 지형적인 특성은 구상나무의 생장에 중요한 요인이 될 것으로 추측된다. 비록 지리 지형적 특성만을 고려하고 GIS를 이용하여 제작된 공간분석 자료를 사용한 한계가 있다고 해도, 본 연구결과는 향후 국립공원 아고산대에서 서식하고 있는 침엽수림의 생장환경을 조사하고 연구하는 데 유용하고, 구상나무 등 상록침엽교목을 효과적으로 관리하고 보전하기 위해서 대책을 수립하는 데 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제28권1호
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• pp.133-142
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• 2010

국토의 구성 및 변화를 파악하기 위해서 항공 라이다 데이터의 효율적 처리를 통해 정확하게 지표의 유행(land-cover type)을 분류할 수 있는 지능형 지형 분류기(intelligent topographical classifier)의 필요성이 증대되고 있다. 본 연구에서는 정확하고 효율적인 지형 분류기 개발을 용이하게 하기 위해 데이터마이닝 도구인 WEKA를 연동시켜 항공 라이다 데이터를 가공처리하고 다양한 데이터마이닝 기법을 활용한 비교 실험을 통해 정확성이 높은 지형 분류기 제작을 지원하는 소프트웨어 시스템을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 지형 분류기 제작 지원 시스템은 항공 영상 이미지 위에 라이다 데이터를 중첩시키는 기능, 효율적인 처리를 위한 타일링 기능, 부분 영역의 3차원 시각화 기능, 타일의 특정 추출 기능, WEKA 입력 자동 생생 기능, 분류 모델의 분류 규칙 집합을 C++ 프로그램으로 자동 코딩하여 분류기로 변환하는 기능, 타일별 지형 분류 결과 표시 기능 등이 구현되어 있다. 또한, 연동된 WEKA틀 이용해서는 분별력이 높은 특정 정보 선정 기능, 다양한 분류 기법을 적용한 지형 분류 모델 생성 기능, 지형 분류 규칙 집합 생생 기능 등을 활용하여 지형 분류기 제작을 지원할 수 있다. 따라서 항공 라이다 데이터를 이용하여 지형의 유형을 분류하는 지능형 지형 분류기를 개발하고자 하는 사용자는 본 연구에서 개발한 지형 분류기 제작 지원 시스템을 활용하여 해당 지형의 특성에 맞고 분류기 개발 목적에 부합하는 지형 분류기를 용이하게 효과적으로 개발할 수 있다.

• 전자공학회논문지B
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• 제32B권1호
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• pp.154-160
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• 1995

Maps are one of the most complicated types of drawings. Drawing recognition technology is not yet sophisticated enough for automated map reading. To automatically extract a road map directly form more complicated topographical maps, a very complicated algorithm is needed, simce the image generally involves such complicated patterns as symbols, characters, residential sections, rivers,etc. This paper describes a new feature extraction method based on the human optical neural field. We apply this method to extract complete set of road segments from topographical maps. The proposed method successfully extract road segments from various areas.

• 전자공학회논문지B
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• 제32B권11호
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• pp.1496-1505
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• 1995

Maps are one of the most complicated types of drawings. Drawing recognition technology is not yet sophisticated enough for automated map reading. To automatically extract a road map dircetly from complicated topographical maps, a very sophisticated algorithm is needed, since the image generally involvfes such complicated patterns as symbols, characters, residential sections, rivers, railroads, etc. This paper proposes a new feature extraction method based on the morphology. We apply this method to extract complete set of road segments from topographical maps. The proposed method successfully extract road segments from various areas.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제1권4호
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• pp.452-460
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• 1994

정보의 다양화와 고도화에 따라 지도정보 시스템 구축에 대한 요구가 급격히 대두 되고 있다. 본 논문에서는 생체 시각신경계(Opitcal Neural Field)의 처리과정에서 시 각영역의 특징추출 기구인 수용영역 즉, RF(Receptive Field) 모델을 이용하여 지도도 형의 도로정보를 추출하는 방법을 제안한다. 지형도에는 각종화상 정보가 다양하게 중 첩 포함되어 있는데 대한 복잡한 정보의 분리추출과 계층화 및 데이터베이스화등 시각 적으로 더욱 명백한 처리과정이 필요하다. 본 기법의 특징은 일반적인 처리과정에서 사용한 평행선 추출수법과 윤곽선 추출방법과는 달리 새로운 접근에 의한 특징추출방 법으로 국소적인 처리에서 얻어진 도로정보를 대국적인 처리로 통합 추출하는 것으 로서 실제 국립 지리원에서 발생한 1/25000 지도에 적용하여 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제29권5호
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• pp.527-534
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• 2011

본 연구에서는 낙동강하구 을숙도 지역에 대하여 1983년부터 2007년까지 장기간의 고해상도 항공영상을 이용한 지형변화 분석을 최초로 실시하였다. 먼저, 과거 항공사진의 사진기준점 측량을 위해서는 과거부터 존재하고 있는 특정점에 대하여 GPS를 이용하여 지상기준점(GCP : Ground Control Point) 측량을 실시, 이후 이를 이용한 과거 항공영상의 사진기준점 작업 수행 시 1m 정도의 정확도를 얻을 수 있었다. 이후 사진기준점측량 결과를 바탕으로 정사영상을 제작하여 과거부터 최근까지의 지형변화에 대한 정량적 분석을 수행하였다. 이로부터 연구 대상지에 대한 각 연대별 변화요인에 따른 전체면적, 건설현장, 식생, 건물과 도로의 면적 변화량을 알 수 있었다. 전체 면적의 경우 1983년부터 1992년까지 감소하다가 이후 변화가 거의 일어나지 않았다. 개발이 진행됨에 따라 식생은 지속적으로 감소하였고, 건물과 도로의 경우 그 면적이 전반적으로 증가함을 알 수 있었다. 본 연구의 결과는 인위적, 자연적 영향으로 인하여 변화가 예상되는 을숙도와 낙동강 하구의 지형변화 모니터링을 위한 기초자료로 활용될 것이다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제9권5호
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• pp.61-69
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• 2008

일반적으로 암반사면의 안정성을 평가하는 방법으로는 평사투영해석, 한계평형해석, 수치해석, 안정성 평가표에 의한 방법 등 여러 가지 방법이 이용되고 있다. 이 중 안정성 평가표에 의한 방법은 평가법의 제안기관이나 자국의 특성에 따라 그 평가항목이 상이하며, 또한 안정성 평가표상의 개개의 평가항목에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 315개소의 고속도로 암반사면 분석자료를 이용하여 일반적으로 사용되고 있는 암반사면의 안정성 평가항목중 기하학적 형상(사면높이, 사면경사 및 경사방향, 주불연속면의 경사 및 경사방향, 사면과 주불연속면의 방향차이) 및 지형학적 특성(지형의 집수가능성, 상부자연사면 경사, 사면형상)에 대한 이상치(abnormal value) 분석을 통하여 암반사면 안정성 평가항목의 유효성을 평가하였다.

• 한국음향학회지
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• 제14권2호
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• pp.101-112
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• 1995

본 논문에서는 패턴 매칭 방법에 근거하여 인식 단위가 음소인 음소 기반 인식 시스템을 구성하였다. 선택한 신경망 구조는 생물학적 신경망인 코호넨(T. Kohonen)의 SOFM(Self-Organizing Feature Map)으로 패턴 매칭 과정 중 클러스터러(clusterer)로 사용하였다. SOFM 신경망은 신호 공간에 대해서 최적의 국소(局所) 해부적 사상(local topographical mapping)에 의한 자기 조직화 과정을 수행하며, 그 결과 인식 문제에 있어서 상당히 높은 정확도를 나타낸다. 따라서 SOFM 신경망은 음소 인식에도 효과적으로 응용될 수 있다. 또한 음소 인식 시스템의 성능 향상을 위해 K-means클러스터링 알고리즘이 결합된 학습 알고리즘을 제안하였다. 제안된 음소 인식 시스템의 성능을 평가하기 위해 먼저, 인식 대상음소는 모음군 17개, 자음의 경우 파열음9개, 마찰음 3개, 파찰음 3개, 유음 및 비음 4개, 음소의 성질이 다른 종성 7개의 음소군으로 모두 43개의 음소를 대상으로 실험하였으며, 각 음소군에 대한 특징 지도를 구성하여 레이블러(labeler)의 기능을 수행하게 하였다. 화자 종속 인식 실험 결과 $87.2\%$의 인식률을 보였으며 제안한 학습법의 빠른 수렴성과 인식률 향상을 확인하였다.