• 제목/요약/키워드: 개념열 예측

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디지털도서관 불안척도 개발에 관한 연구 (A Study on the Development of Digital Library Anxiety Scale)

  • 박주범;정동열
    • 한국문헌정보학회지
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    • 제44권4호
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    • pp.353-371
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    • 2010
  • 도서관 불안은 문헌정보학에서 이용자의 정서적 부분에 관한 대표적 연구로 인정 받아왔으며, 많은 도서관 이용자들이 정보이용 과정에서 도서관 불안을 경험하고 있으며 도서관 불안이 정보 활용에 제한요소로 작용하고 있음이 밝혀져 왔다. 오늘날 정보기술의 발전으로 가장 용이하게 접근할 수 있는 디지털도서관 환경은 전통적 도서관의 그것과 매우 달라졌음에도 불구하고 디지털도서관 불안에 관한 연구는 이루어지고 있지 않았다. 이에 본 연구에서는 통계적으로 신뢰성과 타당성을 인정받는 디지털도서관 불안척도(DLAS)를 개발함으로써 디지털도서관 불안의 개념과 하위영역 등을 파악하고 그 특성을 살펴보았다. DLAS는 탐색적 요인분석을 통해 정서적 문제, 자원, 이용지식, 보안, 언어, 기술적 문제, 과제 등 7개의 하위영역과 39문항으로 개발되었으며, 이 7개의 영역은 전체 디지털도서관불안의 51.165%를 설명하고 있는 것으로 분석되었다. 또한, 인구통계학적 변수와 이용 특성 변수를 사용하여 T검증과 분산분석을 실시함으로써 디지털도서관 불안의 특성을 살펴보고, 일반적 변인과 영향요인을 예측하였다.

압축력을 받는 선체판의 경계조건에 따른 탄소성거동에 관한 연구 (A Study on the Elasto-Plasticity Behaviour of a Ship's Plate under Thrust According to Boundary Condition)

  • 고재용;박주신;박성현
    • 해양환경안전학회지
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    • 제10권1호
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    • pp.29-33
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    • 2004
  • 지금까지의 강구조설계에서는 일반적인 탄성좌굴개념을 적용하고 있다. 왜냐하면 현재까지의 실적선의 데이터와 경험적인 방법에 의해 도출된 여러 가지 룰에 의한 데이터가 상당히 신뢰할만한 정도를 갖고 있기 때문이라고 판단하기 때문이다. 그러나, 최근들어 판두께가 박판인 고장력강재가 선체에 폭넓게 사용되어지면서 탄성좌굴발생 시점이 빨라졌으며 이에따른 탄소성거동을 정확히 예측할 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 연구에서는 선체의 이중저 판넬구조에서 압축하중을 받을때의 실제판부재의 주변지지조건을 네가지로 이성화하여 해석하였으며, 이때 실제 필연적으로 존재하게 되는 열가공에 의한 비대칭형 초기처짐을 적용하였고, 비선형해석기법으로서는 Arc-length method를 적용하였고 해석코드는 범용유한요소법 소프트웨어로 잘 알려진 ANSYS를 사용하였다.

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다단 후래시 증발장치내 개수로 유동의 열.수력학적 거동 (Thermo-Hydrodynamic Behaviors of Open Channel Flow Inside A Multi-Stage Flash Evaporator)

  • 설광원;이상용
    • 대한기계학회논문집
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    • 제14권3호
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    • pp.702-715
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    • 1990
  • 본 연구에서는 개수로 후래시 증발기 내부를 단순화된 형태로 가정하여 앞서 언급된 운전조건 및 유입되는 기포의 갯수유량(혹은 기공률)에 따라 증발기 내부의 속 도 및 온도분포를 수치적으로 계산해 보고자 한다. 이를 위해 유동을 정상상태의 난 류유동으로 가정하였으며, 구형의 기포에 대해 평균적인 운동 및 성장을 지배하는 방 정식을 세우고 상변화에 의한 증발량을 구하였다. 즉 입구에서 유입된 기포들이 성 장하면서 자유표면을 통해서 빠져나가는 운동 궤적을 추적함으로써 증발기 내부 유동 의 속도 및 온도분포를 구하고 이를 바탕으로 총 증발량 및 증발성능을 예측해 보고자 하는 것이다. 그리고 이렇게 계산된 결과들을 기존의 실험값과 비교하였다.

Conditional Expectation을 이용한 영상의 노출 보정 (Image Exposure Compensation Based on Conditional Expectation)

  • 김동식;이수연
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제42권6호
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    • pp.121-132
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    • 2005
  • 사진기에서 고품질의 영상을 획득하기 위해서는 적절히 노출 시간을 조절하게 되는데 이로 인해 각각 독립적으로 얻어진 영상들의 노출 시간은 서로 달라진다. 이는 여러 영상의 열을 정렬하는 과정 등에서 부정확한 결과를 초래할 수 있으므로 영상들의 노출 시간을 동일하게 맞추어 줄 필요가 있다. 그런데, 노출 시간을 알지 못하는 경우에는, 하나의 영상을 기준으로 다른 영상들의 상대적 노출 시간을 추정하고 보정하는 알고리즘에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는, 사진기의 모델 함수를 고려할 필요 없는, 최소 오류 개념에서 최적의 예측기인 conditional expectation을 사용하여 노출 보정을 시도하였다. 나아가서, 불규칙한 노출 또는 히스토그램 특성을 위한 적응 노출 보정 기법을 제안하였다. 이때 blocking artifact 및 overfitting 등의 문제를 완화시키기 위한 인접의 화소를 사용하는 기법을 도입하였다. 디지털 사진기 및 투과전자현미경을 통하여 얻어진 실제 영상을 사용한 모의실험을 통하여 성공적인 노출 보정 수행을 확인할 수 있었다.

XGBoost를 활용한 EBM 3D 프린터의 결함 예측 (Predicting defects of EBM-based additive manufacturing through XGBoost)

  • 정자훈
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제26권5호
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    • pp.641-648
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    • 2022
  • 본 논문은 3D 프린터 출력 방식 중 하나인, 전자빔용해법(EBM)의 공정 간에 발생하는 결함에 영향을 미치는 요인들을 데이터 분석을 통해 규명하는 연구이다. 선행 연구들을 기반으로 결함발생에 주요한 원인으로 지목되는 요소들을 참고하였으며, 공정 간 발생하는 로그파일 분석을 통해 결함 발생과 연관된 변수들을 추출하였다. 또한, 해당 데이터가 시계열 데이터라는 점에 착안하여 window의 개념을 도입하여, 현재 공정 층으로부터 총 3개 전 층까지의 데이터를 포함하여 분석에 사용 될 변수들을 구성하였다. 해당 연구의 종속변수는 결함발생유무이기에 이진분류를 통한 분석을 하였으며, 이때 결함 층의 비율이 낮다는(약 4%) 문제로 인해 SMOTE 기법을 적용하여 균형잡힌 훈련용 데이터를 만들었다. 분석을 위해 Gridsearch CV를 활용한 XGBoost를 사용하였고, 분류 성능은 혼동행렬을 기반으로 평가하였다. 마지막으로, SHAP값을 통한 변수 중요도 분석을 통해 연구의 결론을 내렸다.

수문학적 참조관측소 선정방법 개발 (Development of selection method for Hydrological Reference Station)

  • 김치영;정영훈;임희주;임혁진
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.271-271
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    • 2023
  • 수문학적 기준지점(HRS, Reference Hydrological Station)은 유량의 변동성의 장기적인 추세를 파악하기 위해 고품질의 자료를 생산하는 관측소를 의미한다. 선진외국의 경우 운영목적과 수문학적 기준지점의 정의는 조금씩 다르지만 유사한 개념의 관측소를 운영하고 있다. 호주의 경우 기후변화에 따른 장기간의 수자원 부존량의 변화를 예측하기 위한 모니터링 지점으로 정의하며, 미국의 경우 시간에 따른 수문학적 특성의 자연적인 변화 및 인간의 활동에 따른 수문환경의 변화에 대한 연구를 위한 기준값을 제공하기 위해 참조지점(HBN, Hydrological Benchmark Network)의 자료를 제공하기 위해 운영한다. 영국은 기후변화에 따른 유역의 수문학적 응답을 조사할 목적으로 참조지점(RHN, Reference Hydrological Network)을 운영하고 있으며, 주로 자연유역에 설치하여 운영하고 있다. WMO는 2006년 '기후연구를 위한 적절한 유량관측소'를 선정해 줄 것을 회원국에 요청하고, 관련 자료의 데이터베이스를 독일의 GRDC(Global Runoff Data Centre)에 수집하고 있다. 국외의 경우 '자연에 가까운 유역특성을 갖는 하천 유량관측망 중 양질의 자료를 보유하고 있는 관측소'를 고려하여 수문학적 기준지점을 선정한다. 하지만 우리나라의 경우 장기간의 유량자료를 보유하고 있는 관측소가 상대적으로 부족하고, 장기간의 유량자료를 보유한 지점 또한 홍수예보, 댐 운영 등 물관리 업무에 직접 활용하기 위해 대하천의 본류 중심으로 자료를 생산하고 있다. 따라서 현재를 기준으로 국제적으로 통용되는 기준에 부합하는 기준관측소를 선정하는 것은 곤란한 상황으로 미래에 수문학적 기준지점이 될 수 있는 관측소를 선정하여 장기간 모니터링을 통해 기준관측소를 확대해 나갈 필요가 있다. 본 연구에서는 국외의 수문학적 기준관측소 선정기준을 비교 검토하여 우리나라 실정에 맞는 기준관측소 선정기준을 개발하였다. 선정 기준은 ① 유역의 개발정도, ② 댐·저수지 등 인위적인 조절 정도, ③ 취수량 또는 방류량 등 유역간의 물 이동, ④ 유량자료의 보유기간 및 정확도 등을 고려하여 기준을 설정하였다. 또한 기준지점의 선정을 위한 절차를 ① 수위관측소 사전목록의 작성, ② 관측소 정보 분석(유역특성, 시계열자료 등), ③ 수문학적 기준관측소 후보 선정, ④ 유관기관 및 전문가 검토를 통한 우선순위 선정 등 4단계로 구분하여 제시하였다.

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인공신경망을 이용한 경제 위기 예측 (The Prediction of Currency Crises through Artificial Neural Network)

  • 이형용;박정민
    • 지능정보연구
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    • 제22권4호
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    • pp.19-43
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    • 2016
  • 이 연구에서 Asia 금융 위기의 원인을 고찰하여 보고, European Monetary Systems의 금융 위기와 비교하여 본다. Asian 신흥 국가들은 1997년도에 금융 위기를 경험하였고, European Monetary Systems의 국가들도 1992년도에 동일한 경험을 하였다. 또한, 중남미의 신흥 경제국가인 Mexico 역시 1994년에 금융위기를 겪었다. 이 연구의 목적은 이들 금융위기의 내면을 고찰하고 그 결과로부터 일반화된 법칙을 추출하는 것이다. 이 연구에서는 금융위기를 경험한 한국과 영국과 멕시코를 각각 세가지 다른 모형으로 연구하고 비교하였다. 이 접근 방법은 체계적인 조사를 통하여 세 국가의 차이점을 보여주고 또한 공통적인 내재 요인을 관찰한다. 이전의 많은 연구 방법들은 대부분 선형 회귀식을 통한 causal model에 초점을 맞추고 있지만, 이러한 선형 회귀 모형의 약점을 보완하여서 현실에 산재하며 존재하는 비 선형의 문제를 해결하기 위하여 또 다른 방법을 제안하여 본다. 이 연구에서 사용한 구조 방정식(Structural Equation Model) 모형은 현실로부터 원인을 추출하고 분석하는 연구에 적합하며, 신경망(Artificial Neural Network) 모형은 선형모형의 단점을 보완하여서 비 선형 요인을 설명해 준다. 구조방정식 모형에 적용하기 위하여서 LISREL(LInear Structural RELationship)을 사용하였다. LISREL은 확인적 요인분석과 계량경제학에서 개발된 연립방정식모델에 토대를 둔 다중회귀분석 및 경로분석 등이 결합된 성격을 갖는 방법론으로 다양한 연구에 적용된다. 또한 인공지능(Artificial Intelligence) 기법 중의 하나인 신경망 모형은 선형회귀 분석과 다른 형태의 결과를 도출한다. 세가지 방법론의 우수성을 비교하기 위하여 Hit ratio를 각 국가/ 각 방법론 별로 구분하여서 비교한 결과 다른 방법론 보다 신경망이 더 좋은 성과를 나타내고 있는 것을 확인할 수 있었다. 세가지 방법론에 각각 일반적인 환율 예측에 사용되는 변수를 사용하였다. 소비자 물가지수(Consumer Price Index), 국내총생산(Gross Domestic Product), 이자율(Interest rate), 주가지수(Stock Index), 경상수지(Current Account), 외환보유고(Foreign Reserves)의 6가지 변수를 이용하여서 환율을 예측하여서 급격한 환율 변화로 초래되는 경제위기를 예측하려고 하였다. 각각의 국가의 데이터는 대한민국은 1991년부터 1999년까지, 영국은 1986년부터 1995년까지, 멕시코는 1988년부터 1998년까지의 기간을 정하여서 시계열자료를 분기별로 사용하였다. 각각의 데이터는 Data Stream과 한국은행(Bank of Korea)의 데이터를 이용하여서 분석하였다. 선형회귀방정식을 이용한 분석과 구조방정식인 LISREL을 이용한 분석은 각각 Hit ratio가 국가별로 순위가 변동되기도 하였으나, 인공지능 방법론인 인공신경망의 경우는 모든 국가에서 가장 좋은 예측 결과를 나타내고 있었다. 이 논문은 환율의 변동에 대한 다양한 예측 모형을 비교하고 평가하여서 연구에서 제시하는 개념을 검토하였다는 점에서 의의를 갖는다.

확률적 극점자취방법을 통한 움직임열화가 발생한 영상에서의 파라메터 추출 (Estimation of Motion-Blur Parameters Based on Stochastic Peak-Trace Algorithm)

  • 최병철;강문기
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 1999년도 학술대회
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    • pp.99-104
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    • 1999
  • 영상을 획득하는 과정에 있어, 영상획득 장치 또는 피사체의 흔들림으로 인해 발생되는 움직임 열화(motion-blur)현상은 영상의 선명도를 크게 떨어뜨리는 주된 원인이 된다. 손상된 영상은 그 영상자체로부터 움직임의 각도와 길이를 추출 함으로서 복원될 수 있다. 본 논문에서는 움직임 열화의 각도와 길이를 추정하기 위한 방법 중, 본 저자가 제안 했던 극점자취방법에, 확률적인 개념을 적용한 새로운 확률적 극점자취 방법을 소개한다. 기존의 방법은 신호지배영역이 올바로 지정되지 않았을 경우, 오차를 수반하기도 한다. 이러한 문제를 해결 하기 위해, 본 연구에서는 maximum likelihood(ML) 분류방법을 이용해 적절하지 않은 극점자취점의 영향을 선택적으로 작게 하여, 신호지배 영역의 설정 없이, 저주파 영역에서의 올른 극점자취의 검출이 가능하도록 하였다. 또한, Auto-regressive(Ah) 모델을 이용한 선형예측방법을 통해 극점 검출과정에서 불규칙하게 발생하는 특이점들이 극점으로 검출되지 못하도록 하여, 정밀한 움직임 방향의 추정이 가능하게 하였다. 또한, 움직임 길이의 검출에 있어서는, 노이즈에 의해 영향을 무시할 수 없는 기존의 영점교차점 방법을 보완한, 새로운 이동평균최소(MALM)법을 정의하였다 이 방법은 움직임 열화가 발생한 영상의 주파수 영역단면 패턴을 이용한 것으로서, 2차원적인 sinc함수를 1차원적인 표현으로 바꾸어주는 이동평균함수를 사용하여, 쉽게 부극점(sub-peak point)을 찾을 수 있도록 한다 부극점 또한 노이즈에 의한 영향을 받지 않고, 이동평균최소법 자체에 노이즈를 제거하는 과정에 포함되어있으므로. 이 방법을 사용하게 되면, 심한 노이즈 환경에서도 적절한 움직임의 길이 값을검출할 수 있다. 이렇게 얻어진 길이와 방향의 파라메터를 이용하여, 실제 실험에 사용된 손상되어진 영상을 효과적으로 복원할 수 있었다.>$\bigcirc$ 펄라이트 : 합섬A(비스코스+레이온)급액천의 유입은 소(1$\times$60cm)에서 21.8ml, 중(2$\times$60cm) 33.5ml, 대(3$\times$60cm) 43.4ml가 통과되었고 합섬(폴리에스텔)에서는 19.0~30.7ml로서 급액천의 규격에 따라 통과되는 차이가 있었다. 배지가 규격화되어 있어 급액천의 규격별로 일정하게 유입되었으며 급액천의 재질이 유입에 영향을 미친 것으로 사료되었다. (2) 급액관과 베드상과의 높이에 따른 유출양 : 급액과 베드상과의 낙차가 클수록 유출이 증가함을 알수 있었으나 합섬C(인견)실험구에서는 낙차가 유출에 영향을 미치지 않았다. (4) 급액된 양액의 EC 및 pH조사 : 급액된 양액의 EC 및 pH에 전혀 변화가 없어 재배 적응에 문제가 없을것으로 사료되었다.이가 가장 이상적인 것으로 생각된다.세포수에 대한 내부세포괴세포(ICM/total cells)가 20~40% 범주에 드는 비율은 처리구가 대조구보다 낮은 결과를 나타냈다. 결론적으로 돼지난포란을 이용하여 체외성숙을 유기할 때 효과적인 cysteamine의 농도는 50$\mu$M이 적당하며, 초기배발달을 유기할 때의 효과적인 cysteamine의 농도는 25~50$\mu$M인 것으로 판단된다.N)A(N)/N을 제시하였다(A(N)=N에 대한 A값). 위의 실험식을 사용하여 헝가리산 Zempleni 시료(15%$S_{XRD}$)의 기본입자분포로부터 %$S_{XRD}$를 계산한 결과, 16%$S_{XRD}$의 결과값을 얻을 수 있었다. 따라서, 본 연구에서 도출한 관계식들이 유효함을 확인할 수 있었다.계식들이 유효함을 확인할 수 있었다.할 때 약간의 증가를 나타냈다.". And

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방파제 성능개선을 위한 평가항목 개발 (Development of Evaluation Factors for Breakwater Rehabilitation)

  • 박수열;윤원건;강고운;김석
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제22권4호
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    • pp.67-74
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    • 2021
  • 국내에서 항만의 방파제는 안전점검 및 안전진단을 통해 기술적 상태평가를 수행하고, 필요 시 해당 시설물에 대해 유지관리를 수행한다. 그러나 최근 생애주기비용(Life Cycle Cost, LCC) 측면에서 기반시설에 대한 관리의 필요성이 증가함에 따라 「지속가능한 기반시설 관리 기본법」이 제정되고, 방파제의 기술적 부분만 평가했던 기존 평가방식에 경제성 평가 및 정책성 평가가 추가되어 성능개선을 통해 방파제에 대한 종합적인 관리가 가능해질 것으로 예측하고 있다. 이러한 이유로 본 연구는 「지속가능한 기반시설 관리 기본법」에서 규정하고 있는 총공사비 500억 미만의 방파제 성능개선사업을 대상으로 성능개선사업의 세부평가항목 및 방법 등을 개발하여 평가방안을 제시하고, 향후 실무에 적용될 성능개선 평가를 위한 방파제 성능개선 평가항목 및 평가방법의 개발 방향을 제시하는 것을 목적으로 연구를 수행하였다. 본 연구는 유지관리 및 성능개선의 개념 검토, 성능개선 관련 문헌조사, 성능개선 공통기준 사업유형 검토, 방파제 성능개선 평가항목 및 평가방법(안) 도출, 전문가 검토 등의 순서로 수행하였으며, 도출한 방파제 성능개선에 대한 평가방안은 지금까지 기술적 상태평가에 국한된 유지관리 업무에 성능개선을 적용한 구체적인 평가방법을 제시한 것으로 시설물의 선제적 관리 및 안전사고 예방에 활용 가능할 것으로 기대된다.

하이퍼스펙트럴영상 분류에서 정준상관분류기법의 유용성 (Usefulness of Canonical Correlation Classification Technique in Hyper-spectral Image Classification)

  • 박민호
    • 대한토목학회논문집
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    • 제26권5D호
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    • pp.885-894
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    • 2006
  • 본 논문의 의도는 하이퍼스펙트럴 영상의 다량의 밴드를 사용하면서도 효율적인 분류기법의 개발에 초점을 두고 있다. 본 연구에서는 하이퍼스펙트럴 영상의 분류에 있어 이론적으로 밴드수가 많아질수록 분류정확도가 높을 것이라 예상되는, 다변량 통계분석기법중의 하나인 정준상관분석을 적용한 분류기법을 제안한다. 그리고 기존의 대표적인 전통적 분류기법인 최대 우도분류 방법과 비교한다. 사용되는 하이퍼스펙트럴 영상은 2001년 9월 2일 취득된 EO1-Hyperion 영상이다. 실험을 위한 밴드수는 LANDSAT TM 영상에서 열밴드를 제외한 나머지 데이터의 파장대와 일치하는 부분을 감안하여 30개 밴드로 선정하였다. 지상실제데이터로서 비교기본도를 채택하였다. 이 비교기본도와 시각적으로 윤곽을 비교하고, 중첩분석하여 정확도를 평가하였다. 최대우도분류의 경우 수역 분류를 제외하고는 전혀 분류기법으로서의 역할을 하지 못하는 것으로 판단되며, 수역의 경우도 큰 호수 외에 작은 호수나 골프장내 연못, 부분적으로 물이 존재하는 작은 영역 등은 전혀 분류하지 못하고 있는 것으로 나타났다. 그러나 정준상관분류결과는 비교기본도와 형태적으로 시각적 비교를 해볼 때 골프장잔디를 거의 명확히 분류해 내고 있으며, 도시역에 대해서도 고속도로의 선형 등을 상당히 잘 분류해내고 있음을 알 수 있다. 또한 수역의 경우도 골프장 연못이나 대학교내 연못, 기타지역의 연못, 웅덩이 등 까지도 잘 분류해내고 있음을 확인할 수 있다. 결과적으로 정준상관분석 알고리즘의 개념상 트레이닝 영역 선정시 시행착오를 겪지 않고도 정확한 분류를 할 수 있었다. 또한 분류항목 중에서 잔디와 그 외 식물을 구분해 내는 능력과 수역을 추출해 내는 능력이 최대우도분류기법에 비해 우수하였다. 이상의 결과로 판단해 볼 때 하이퍼스펙트럴영상에 적용되는 정준상관분류기법은 농작물 작황 예측과 지표수 탐사에 매우 유용하리라 판단되며, 나아가서는 분광적 고해상도 영상인 하이퍼스펙트럴 데이터를 이용한 GIS 데이터베이스 구축에 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.