• 응용통계연구
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• 제22권4호
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• pp.677-686
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• 2009

표본조사에서 널리 쓰이는 모집단의 층화는 추정의 효율을 높이는 방법 중의 하나지만, 이상점을 포함하는 변수가 있는 경우에 여러 가지 문제점을 유발시킬 수 있다. 특히, 이상점이 존재하는 다변량 자료의 경우, 층화를 위한 $\kappa$-평균 군집방법은 이상점에 매우 민감하여 추정의 효율을 떨어뜨릴 수 있다. 본 연구에서는 이상점이 존재하는 다변량 자료의 층화를 위해 $\kappa$-평균 군집방법보다 강건하며 이상점을 따로 식별하는 과정이 배제된 $\kappa$-공간중위수 군집방법을 제안한다. 기존 관련연구인 박진우와 윤석훈 (2008)과 동일한 자료에 대한 사례분석을 통해 층화과정들을 비교, 검토하였으며 이들의 효율성을 추정량의 분산을 통해 비교하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제14A권7호
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• pp.435-442
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• 2007

본 논문에서는 3D 메쉬 모델의 텍스쳐 매핑, 단순화, 모핑, 압축, 형상정합 등 다양한 분야에 응용될 수 있는 메쉬분할 문제를 다룬다. 메쉬 분할은 주어진 메쉬를 서로 떨어진 집합(disjoint sets)으로 나누는 과정으로서, 본 논문에서는 메쉬의 전역적 및 국부적 기하 특성을 동시에 반영하여 메쉬를 분할하는 방법을 제시하고자 한다. 먼저 주어진 메쉬의 국부적 기하 특성인 곡률 정보와 전역적 기하 특성인 볼록성을 이용하여 메쉬 정점들 중 첨예정점(sharp vertex)을 추출하고, 모든 첨예정점들 간의 유클리디언 거리에 기반한 $\kappa$-평균군집화 기법[26]을 적용하여 첨예 정점들을 분할한다. 분할된 첨예정점에 속하지 않는 나머지 정점들에 대해서는 유클리디언 거리상 가까운 군집으로 병합하여 최종적인 메쉬분할이 이루어진다. 또한 본 논문에서 제안한 메쉬분할 방법을 구현하여 여러 메쉬 모델에 대해 실험 결과를 보여준다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.26-26
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• 2022

본 연구는 하천중심선을 활용하여 Sentinel-1 위성영상기반 중소규모 하천 수체(水體) 추출 방법을 제안한다. 한강 유역의 한탄강 일부를 연구지역으로 선정하였으며, 이 지역을 촬영한 Sentinel-1 위성영상자료를 수집하였다. 여기에 개발한 방법의 검증을 위하여 유사시간대의 고해상도 광학위성 PlanetScope을 함께 수집하였다. 본 연구에서는 하천의 수체를 효과적으로 추출하기 위하여 국토지리정보원에서 제공하는 하천중심선 자료를 활용하였다. 하천중심선을 따라 유클리드 거리를 가중치로 산정한 자료(DST)와 Sentinel-1의 VH, VV 편광을 조합한 k-means 방법을 통해 위성영상의 픽셀을 군집화하였고, 최적의 매개변수 값을 산출하였다. 이 매개변수를 활용하여 Sentinel-1의 VV편광, VH편광 그리고 DST의 상관관계에 따른 타원방정식 형태의 계산식을 도출할 수 있었다. 수집한 자료의 검증결과 평균적으로 정확도는 0.65~0.75, kappa 계수는 0.8 내외를 보여 상당히 일치함을 확인할 수 있었다. 또한, 추가 확보한 30여 개의 Sentinel-1 위성영상을 제안 방법으로 추출한 수체의 면적과 유량 값을 비교해 본 결과, 유사한 변화 양상을 보였다. 본 연구는 하천 중심선자료를 활용하여 참값이 없더라도 수체 면적 추정이 가능함을 확인하였다. 제안한 방법은 현존하는 수체추출 방법보다 간단하고 신속하게 수체를 추출할 수 있을 것으로 보인다. 추후, 딥러닝을 통한 수체 식별을 추가 진행을 통해. 정확도를 높일 수 있을 것으로 기대한다.