• 제목/요약/키워드: k-NN Method

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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
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    • 제14권3호
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    • pp.236-256
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    • 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.

GPS 재밍탐지를 위한 기계학습 적용 및 성능 분석 (Application and Performance Analysis of Machine Learning for GPS Jamming Detection)

  • 정인환
    • 한국정보기술학회논문지
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    • 제17권5호
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    • pp.47-55
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    • 2019
  • 최근 GPS 재밍으로 인한 피해가 증가되면서 GPS 재밍을 탐지하고 대비하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 다중 GPS 수신채널과 3가지 기계학습을 이용한 GPS 재밍 탐지 방법을 다루고 있다. 제안된 다중 GPS 채널은 항재밍 기능이 없는 상용 GPS 수신기와 항잡음 재밍능력만 있는 수신기, 항잡음/항기만 재밍능력이 있는 수신기로 구성되고 운용자는 각각의 수신기에 수신된 좌표를 비교하여 재밍신호의 특성을 식별할 수 있다. 본 논문에서는 신호특성이 다른 각각의 5개 재밍신호를 입력하고, 3가지 기계학습방법(AB: Adaptive Boosting, SVM: Support Vector Machine, DT: Decision Tree)을 이용하여 재밍탐지 시험을 수행하였다. 시험 결과 머신러닝 기법을 단독으로 사용하였을 때 DT 기법이 96.9% 탐지율로 가장 우수한 성능을 보였으며 이진분류기 기법에 비해 모호성 낮고 하드웨어가 단순하여 GPS 재밍탐지에 효과적임을 확인하였다. 또한, 모호성을 해결해주는 추가기법을 적용할 경우 SVM 기법을 활용할 수 있음을 확인하였다.

펴지 군집화 알고리즘 기반의 웨이블릿 변환을 이용한 3차원 얼굴 인식 (3D Face Recognition using Wavelet Transform Based on Fuzzy Clustering Algorithm)

  • 이영학
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제11권11호
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    • pp.1501-1514
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    • 2008
  • 깊이 값에 따른 얼굴의 형상은 사람의 특징을 나타내는 중요한 요소 중의 하나로서 각 사람마다 다른 모양을 가지고 있다. 다른 형상을 가진 얼굴 영상으로부터 분리한 주파수 성분은 동일 얼굴에 대한 또 다른 중요 특징 성분의 하나가 될 수 있다. 본 논문은 3차원 얼굴 영상에서 등고선 값을 따라 추출된 영역에 대하여 각 영역별로 주파수 분리를 이용하여 특징을 추출한다. 그리고 이 주파수에 대한 수정된 퍼지 군집화를 적용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다. 먼저 객체와 배경을 분리하여 얼굴을 추출한 후 얼굴에서 가장 두드러진 형태인 코끝을 찾는다. 이를 이용하여 회전된 얼굴에 대해 정규화를 실시한다. 얼굴의 등고선 영역은 코끝을 기준으로 깊이 값에 따라 영역이 추출되며 이는 사람마다 서로 다른 형상 특징을 가진다. 등고선에 따라 획득된 3차원 얼굴 영상으로부터 이산 웨이블릿 변환을 이용하여 4가지의 주파수 성분을 추출하여 특징정보로 사용한다. 각각의 웨이블릿 주파수 성분을 추출한 등고선 영역에 대해 차원의 감소를 위하여 고유얼굴 추출과 특징 공간상에서 클래스간의 분리를 최대화시키기 위해 선형 판별 분석 알고리즘을 이용하여 유사도를 비교하였다. 본 논문에서는 클래스간의 분별 정보를 향상시키고자 각각의 등고선 영역과 각 영역의 주파수별로 수정된 퍼지 군집화 알고리즘을 적용하여 인식률을 향상 시켰으며, 코끝으로부터 깊이 값이 60인 영역의 경우 98.3%의 인식률을 나타내었다.

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강우사상의 지속기간별 분포 특성을 고려한 일강우 모의 기법 개발 (Development of methodology for daily rainfall simulation considering distribution of rainfall events in each duration)

  • 정재원;김수전;김형수
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제52권2호
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    • pp.141-148
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    • 2019
  • 기존의 Markov Chain 모형으로 일강우량 모의시에 강우의 발생여부를 모의하고 강우일의 강우량은 Monte Carlo 시뮬레이션을 통해 일강우 분포 특성에 맞는 분포형에서 랜덤으로 강우량을 추정하는 것이 일반적이다. 이때 강우 지속기간에 따른 강도 및 강우의 시간별 분포 등의 강우 사상의 특성을 반영할 수 없다는 한계가 있다. 본 연구에서는 이를 개선하기 위해 강우 사상을 1일 지속강우, 2일 지속강우, 3일 지속강우, 4일이상 지속강우로 구분하여 강우의 지속기간에 따라 강우량을 추정하였다. 즉 강우 사상의 강우 지속일별로 총강우량의 분포형을 비매개변수 추정이 가능한 핵밀도추정(Kernel Density Estimation, KDE)를 적용하여 각각 추정하였고, 강우가 지속될 경우에 지속일별로 해당하는 분포형에서 강우량을 구하였다. 각 강우사상에 대해 추정된 총 강우량은 k-최근접 이웃 알고리즘(k-Nearest Neighbor algorithm, KNN)을 통해 관측 강우자료에서 가장 유사한 강우량을 가지는 강우사상의 강우량 일분포 형태에 따라 각 일강우량으로 분배하였다. 본 연구는 기존의 강우량 추정 방법의 한계점을 개선하고자 하였으며, 연구 결과는 미래 강우에 대한 예측에도 활용될 수 있으며 수자원 설계에 있어서 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

흐름주입분석기법에 접목된 흡수분광분석법에 의한 $Cr_2O_7^{-2}/MnO_4^{-}$혼합물의 분석 (Analysis of $Cr_2O_7^{-2}/MnO_4^{-}$ Mixtures by an Absorption Spectrometry Coupled with Flow Injection Analysis(FIA))

  • 황훈
    • 대한화학회지
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    • 제44권3호
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    • pp.212-219
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    • 2000
  • 산성조건에서 HCr$O_4^-$이온과 $H_2O_2$사이의 산화-환원반응의 생성물인 $CrO(O_2)_2$의흡광도의 측정에 근거를 두어 개발된 흡수분광분석법에 FIA기법을 접목하여 $Cr_2O_7^{2-}$이온과 Mn$O_4^-$이온을 함유하는 혼합시료에 대한 새로운 분석법을 개발하였다. 새로운 분석법은 혼합물 시료의 분석과정에서 두 번에 걸친 주입분석을 수행해야 하고 $Cr_2O_7^{2-}$이온의 분석에 앞서 Mn$O_4^-$이온의 제거를 위한 별도의 작업을 선행해야 한다는 번거로움을 내포하지만, 두 가지의 분석파장들을 사용해야 하는 기존의 흡수분광분석법에 비해 단일분석파장(570 nm)를 사용할 수 있다는 장점을 가진다. 또한, 새로운 분석법은 주어진 분석파장(570 nm)에서 넓은 농도범위($Cr_2O_7^{2-}$이온:$2.0{\times}10^{-6}$M∼$8.0 {\times}10^{-3}$M,Mn$O_4^-$이온:$2.0{\times}10^{-6}$M∼$4.0{\times}10^{-3}$M)에 걸쳐 Beer의 법칙을 정확히 따르는 검정선의 작성이 가능하다는 점에 있어서 기존의 흡수분광분석법에 비해 $Cr_2O_7^{2-}$이온과 Mn$O_4^-$이온의 분석의 용이성을 더욱 증대시킬 수 있다는 장점도 가진다.

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기후변화에 따른 황룡강 유역의 오염부하 유출량 변화 분석 (Nn Evaluation of Climate Change Effects on Pollution Loads of the Hwangryong River Watershed in Korea)

  • 박민혜;조홍래;구본경
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제48권3호
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    • pp.185-196
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    • 2015
  • 본 연구에서는 황룡강 유역에 유역모델 HSPF (Hydrological Simulation Program - Fortran)를 적용하여 기후변화에 따른 오염부하 유출 변화량을 분석하였다. 황룡강 유역을 7개 소유역으로 분할하고 2011년에 관측된 유량, SS, BOD, TN, TP 농도자료를 이용하여 모델 보정 및 검정을 실시하였다. 기후변화에 따른 황룡강 유역의 환경변화를 예측하기 위해 RCP 4.5와 8.5 시나리오를 이용하였으며, 과거 기간 동안의 강우와 기온에 대한 모의치와 관측치간 월별 평균을 비교하여 미래 기상 자료에 대한 편의 보정을 수행하였다. 기후변화 시나리오의 기상 자료 분석 결과, 21세기 전반기와 비교하여 중, 후반기에 상대적으로 많은 연강수량과 연평균기온을 보이는 것으로 분석되었다. 기후변화에 따른 황룡강 유역에서의 오염물질 유출량 분석 결과, RCP 4.5 시나리오에서는 2020년대 대비 2080년대에 평균 연간 강우, BOD, TN, TP 유출량이 각각 47%, 24%, 21%, 27% 증가율을 보여 21세기 후반기로 갈수록 연간 오염부하 유출량이 전반적으로 증가하는 것으로 분석되었다. RCP 8.5 시나리오에서는 2020년대 대비 2050년대에 평균 연간 강우, BOD, TN, TP 유출량이 각각 34%, 20%, 20%, 21% 증가율을 보이며 21세기 중반기에 연간 오염부하 유출량이 상대적으로 가장 많이 증가할 것으로 분석되었다. 이는 연강수량 변화와 동일한 패턴의 변화로서 기후변화에 따른 강우량 변화가 오염물질 유출량에 그대로 반영된 결과를 보여준다. 한편, 월별 오염물질 유출량은 RCP 4.5에서는 9월에, RCP 8.5에서는 2월에 상대적으로 크게 증가할 것으로 분석되었다.

어류가 내는 소리에 관하여 (A Study on the Noises of Fishes)

  • 조암;장지원
    • 수산해양기술연구
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    • 제8권1호
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    • pp.14-22
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    • 1972
  • For the development of acoustic fishing method, the noises of fishes have been recorded and analy/'ed by many scientists. Some specimens of fishes were selected as such Cyprinus carpio, Ctenopharyngodon idellus Carassius carassius, and pagrosol1ms major in this experiment. The noises such as feeding noise, driving away noise, jumping noise and fi llip noise were recorded by the tape recorder, Sony Model 262, through the underwa te r microph I one, Oki ST 6582, and analyzed in frequencies bv octave band analyzer, Rion SA-55, and sound pressure level of source by sound level meter, Rion NA-opNN The supplied feed was placed within 5em apart from the hydrophone. The result of analyzed noises were as follow. Cyprinus carjJio; Feeding noise 250- 500 cps, 92- 99 dB Driving away noise 125-2, 000 eps, 101-112 dB Jumping noise 125-2, 000 eps, 99-116.5 dB Ctenopharyngodon idcllus; Driving away noise 125-1, 000 cps, 96-109 dB Carassius carassius; Feeding noise 250- 500 cps, 91. 5- 99.5 dB Driving away noise 125-1, 000 eps, 99-108 dB Carassius auratus Feeding noise 250 eps, 94-101 dB Driving away noise 125-1, 000 cps, 98-110 dB Pagrosomus major Feeding noise 230-500 cps, 90-101 dB Fillip noise 500 cps, 98-108 dB (1) Feeding noise was produced as like as snap noise of twig and gulping down saliva noise in human and dominant frequency range of the noise is 250-500 cps and noise level 90-101 dB. (2) It was found that feeding noise were not a monotonic but a complex tones though fish took the same food. (3) Driving away noise was produced not so keen and the wave form of the noise is rising very sharp and big amplitude in the oscillograph. Dominant frequency range of this noise was about 150-1, 000 cps and noise level 96-112 dB except thut of carp. (4) The frequency of snapper's fillip noise, when it produced by caudal fin in swimming at the surface of water, was 500 cps and noise level 93-108 dB snd that of jumping noise of carp about 150-2, 000 cps and noise level 99-116.5 dB.

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계육에서 분리한 Listeria species 와 Staphylococcus aureus의 항생제 내성패턴 (Antimicrobial resistance patterns of Listeria species and Staphylococcus aureus isolated from poultry carcasses in Korea)

  • 허진;김준만;권남훈;박건택;임지연;정우경;홍순근;박용호
    • 대한수의학회지
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    • 제44권2호
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    • pp.217-224
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    • 2004
  • This study was carried out to investigate the antibiotic resistance pattern of Listeria spp. and Staphylococcus aureus. A total of 17 (14.8%) L. monocytogenes, 13 (11.3%) L. innocua, 7 (7%) L. welshimeri, and 83 (72.2%) S. aureus were isolated from commercial poultry carcasses in Seoul and Kyonggi province during the period between 2001 and 2003. Antibiotic susceptibility test of all Listeria strains isolated was performed by the disk agar diffusion method. Antibiotics used in the study were as follows; Amikacin (An), Ampicillin (Am), Cephalothin (Cf), Chloramphenicol (C), Ciprofloxacin (Cip), Erythromycin (E), Gentamicin (Gm), Imipenem (Ipm), Kanamycin (K), Minocycline (Mi), Neomycin (N), Norfloxacin (Nor), Ofloxacin (Ofx), Penicillin (P), Streptomycin (S), Tetracycline (Te), Tobramycin (Nn), Trimethoprim (Tmp), Trimethoprim/Sulfamethoxazloe (Sxt), and Vancomycin (Va). The antibiotic resistance pattern of S. aureus isolates was performed by the disk agar diffusion method. For the latter program, antibiotics used to the study were as follows; Cf, C, Cip, Clindamycin (Cc), E, Gm, Ipm, Nafcillin (Nf), Oxacillin (Ox), P, Te, Sxt, and Va. Of the 17 L. monocytogenes isolates, 94.1% were resistant to Te, 88.2% to Mi, 11.8% to Nor, 11.8% to S, 5.9% to Cip, and 5.9% to C. Of 13 L. innocua, 53.8% were resistant to Te, 23.1% to Mi, 23.1% to S, 7.7% to Cip, and 7.7% to Nor. Of 7 L. welshimeri, 57.1% were resistant to Te, and 14.3% to Am. Of 83 S. aureus, 100% were resistant to Te, 86.7% to Gm, 34.9% to P, 15.7% to Cip, 12% to Cc, 9.6% to E. The multiple antibiotic resistance patterns of L. monocytogenes isolates were observed in Te Mi Cip (5.9%), Te Mi Nor (5.9%), Te Mi (76.5%), and Te Nor (5.9%). Multiple antibiotic resistance was also found in L. innocua isolates. Resistant to Te Mi S Cip Nor was 7.7%, Te Mi S (7.7%), Te Mi (7.7%), and was 7.7% to Te S. Antibiotic resistance patterns for S. aureus isolats were demonstrated to Te Gm P Cip Cc E (6.0%), Te Gm Cip Cc E (3.6%), Te Gm P Cc (1.2%), Te Gm P (15.6%), Te Gm Cip (2.4%), Te P Cip (2.4%), Te Gm Cc (1.2%), Te Gm (56.6%), Te P (9.6%), and to Te Cip (1.2%). The results of this study suggest a high incidence of Lsteria spp. and S. aureus on poultry carcasses. The contaminated poultry carcasses may be a potential vehicle for foodborne infections due to multiple antimicrobial resistant organisms.

회사채 신용등급 예측을 위한 SVM 앙상블학습 (Ensemble Learning with Support Vector Machines for Bond Rating)

  • 김명종
    • 지능정보연구
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    • 제18권2호
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    • pp.29-45
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    • 2012
  • 회사채 신용등급은 투자자의 입장에서는 수익률 결정의 중요한 요소이며 기업의 입장에서는 자본비용 및 기업 가치와 관련된 중요한 재무의사결정사항으로 정교한 신용등급 예측 모형의 개발은 재무 및 회계 분야에서 오랫동안 전통적인 연구 주제가 되어왔다. 그러나, 회사채 신용등급 예측 모형의 성과와 관련된 가장 중요한 문제는 등급별 데이터의 불균형 문제이다. 예측 문제에 있어서 데이터 불균형(Data imbalance) 은 사용되는 표본이 특정 범주에 편중되었을 때 나타난다. 데이터 불균형이 심화됨에 따라 범주 사이의 분류경계영역이 왜곡되므로 분류자의 학습성과가 저하되게 된다. 본 연구에서는 데이터 불균형 문제가 존재하는 다분류 문제를 효과적으로 해결하기 위한 다분류 기하평균 부스팅 기법 (Multiclass Geometric Mean-based Boosting MGM-Boost)을 제안하고자 한다. MGM-Boost 알고리즘은 부스팅 알고리즘에 기하평균 개념을 도입한 것으로 오분류된 표본에 대한 학습을 강화할 수 있으며 불균형 분포를 보이는 각 범주의 예측정확도를 동시에 고려한 학습이 가능하다는 장점이 있다. 회사채 신용등급 예측문제를 활용하여 MGM-Boost의 성과를 검증한 결과 SVM 및 AdaBoost 기법과 비교하여 통계적으로 유의적인 성과개선 효과를 보여주었으며 데이터 불균형 하에서도 벤치마킹 모형과 비교하여 견고한 학습성과를 나타냈다.