• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.22 no.6
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• pp.553-563
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• 2006

This study aims to produce land-cover maps of Korean peninsula using multi-temporal MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) imagery. To solve the low spatial resolution of MODIS data and enhance classification accuracy, Linear Spectral Mixture Analysis (LSMA) was employed. LSMA allowed to determine the fraction of each surface type in a pixel and develop vegetation, soil and water fraction images. To eliminate clouds, MVC (Maximum Value Composite) was utilized for vegetation fraction and MinVC (Minimum Value Composite) for soil fraction image respectively. With these images, using ISODATA unsupervised classifier, southern part of Korean peninsula was classified to low and mid level land-cover classes. The results showed that vegetation and soil fraction images reflected phenological characteristics of Korean peninsula. Paddy fields and forest could be easily detected in spring and summer data of the entire peninsula and arable land in North Korea. Secondly, in low level land-cover classification, overall accuracy was 79.94% and Kappa value was 0.70. Classification accuracy of forest (88.12%) and paddy field (85.45%) was higher than that of barren land (60.71%) and grassland (57.14%). In midlevel classification, forest class was sub-divided into deciduous and conifers and field class was sub-divided into paddy and field classes. In mid level, overall accuracy was 82.02% and Kappa value was 0.6986. Classification accuracy of deciduous (86.96%) and paddy (85.38%) were higher than that of conifers (62.50%) and field (77.08%).

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2001.05a
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• pp.124-124
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• 2001

한국군 워게임에서 사용되고 있는 시뮬레이션 모델은 주로 대부대 훈련 및 분석용 모델이 주류를 이루고 있다. 대부대 전투모델은 전투요소를 부대단위로 통합하여 부대를 모의 실체(entity)로 설정하고 부대 대 부대의 교전상황을 개략적으로 묘사하므로 개별무기체계의 성능 및 효과분석을 필요로 하는 정밀 전투실험이나 연구개발 및 획득분야의 적용에 많은 제한을 받게 된다. 이러한 대부대 개략묘사 전투모델과 대조적인 개념의 정밀묘사 전투모델은 단위무기체계별 교전상황을 상세하게 묘사하므로 주로 소부대 전장환경을 대상으로 하는 전투모의에서 활용된다. 최근 군사선진국에서는 국방환경의 변화와 함께 교육훈련 분야에서 합성전장 개념에 의한 과학화 훈련을 추진하고 있는데, 이러한 분야에서 사용되는 전투모델도 보다 상세한 시스템의 상호작용 묘사가 필요하므로 정밀묘사 기법을 적용하여 개발되어야 한다. 현재 국내에서 운용되고 있는 대표적인 정밀묘사 전투모델은 JANUS 모델과 EADSIM 모델을 예로 들 수 있지만, EADSIM 모델은 최근에 도입되어 실용화 연구 중에 있기 때문에 실제로는 한국국방연구원에서 운용하고 있는 JANUS 모델이 유일하다고 할 수 있다. 따라서 본 고에서는 먼저 전투모델 분류방법 고찰을 통하여 정밀묘사 모델의 특성을 분석하고 한국군 정밀묘사 전투모델의 운용실태와 함께 한국형 정밀묘사 모델 개발전략을 모색하기로 한다.

• The Korean Journal of Malacology
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• v.10 no.1
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• pp.27-37
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• 1994

한국산 담수 또아리물달팽이과(Planorbidae)에 속하는 또아리물달팽이(Gyraulus convexiusculus),수정또아리물달팽이(Hippeutis cantori) 및 배꼽또아리물달팽이(Segmentina hemisphaerula)3종에 대한 종간 유전적 변이와 이들 상호간의 분류학적 유연 관계를 생화학적 측면에서 밝히고자 하였다. 즉, 모계유전으로 자손에 유전되고 있는 미토콘드리아 DNA(mitochondrial DNA; mt DNA)의 변이를 보기위하여 제한효소(restriction enzyme)를 처리하고 잘라진 mtDNA절편들을 상호 비교하는 restriction fragmint length polymorphism(RFLP)기법을 응용하였다. 본 실험에서 10개의 제한효소 중 CIa I, Dra I, Eco RI, Hin dIII, Kpn I및 pst I의 6개 제한효소에서 좋은 결과를 얻어 종간의 공통절편(shated fragmints)을 비교하였고, 염기분화율(nucleotide divergince rate)을 각각 측정하였다. 미토콘드리아 DNA 크기(genome size)는 또아리물달팽이가 12.08 kb, 수정또아리물달팽이가 14.4 kb, 그리고 배꼽또아리물달팽이가 12.93 kb로 관찰되었다. 염기분화율(p)는 또아리물달팽이/수정또아리물달팽이 군에서 p=12.7%, 배꼽또아리물달팽이와 상기 2종군 사이의 염기분화율은 P=56.6%여서 배꼽 또아리물달팽이류는 타 2종보다 그 분화율이 매우 높음을 알 수 있었다. 이상의 결과로 보아 분류군(taxa)의 mtDNA 변이에 의한 RELP기법이 앞으로 한국산 담수 패류 연구에 널리 응용될 수 있음이 확인되었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.169-171
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• 2023

Wolff Parkinson White Syndrome(WPW)은 일반인과는 다르게 선천적으로 심방과 심실 사이에 부전도로(Accessory Pathway)가 존재하여 정상 전도와 비교하였을 때, 빠른 속도로 심실을 자극하여 부정맥을 일으키는 것을 의미한다. WPW는 부정맥이 주된 증상이기는 하나, 평소에는 무증상인 경우가 많고, 성인이 되어 갑작스럽게 발생하는 경우가 존재하기 때문에 인지하지 못하고 살아가는 환자들이 많다는 것이 특징이다. 이러한 특징은 갑작스러운 건강 악화가 타인의 생명에 악영향을 줄 수 있는 트럭 운전기사나 의사와 같은 직업군 등의 경우 WPW를 조기에 발견하고 치료해 위험을 사전에 방지하는 것이 매우 중요하다. 따라서, 본 논문에서는 Electrocardiogram(ECG) 데이터를 기반으로 WPW를 자동으로 분류하기 위한 Feature Ensemble 기반 심층 학습 프레임워크를 제안한다. 제안된 기법의 경우 단일 1D-CNN과 GRU를 이용한 기법 대비 F1-Score, Accuracy 기준의 성능 향상을 달성하였기에 본 Task에 적합함을 보여준다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.24 no.1
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• pp.181-187
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• 2024

There are two kinds of well-known CNN methods, the group equivariant CNN and the CNN using steerable filters, which have excellent classification performances for randomly rotated objects in image space. This paper describes their mathematical structures and introduces implementation methods. We implement them, including the existing CNN, which have the same number of filters, then compare and analyze their performances by simulating them with the randomly rotated MNIST. According to the experimental results, the steerable CNN, which shows a classification improvement over the others, has a relatively small number of parameters to learn, so performance degradation is relatively small even when the size of the training dataset is reduced.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.11 no.2
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• pp.40-46
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• 2005

본 논문에서는 스윕곡면(sweep surface)을 기반으로 복잡한 3차원 물체의 형상을 변형하는 새로운 자유형상 변형(free-form deformation)기법을 제시한다. 본 논문에서 제시한 방법은 기존의 격자점(control lattices)을 조정하는 체적기반의 방법에 비해 스윕기반의 절차적 (procedural) 모델링 기법의 직관성을 활용하여 사용자에게 보다 효율적인 형상변형 기법을 제공한다. 3차원 물체의 정점들은 스윕곡면의 단면(cross-section)에 바인딩(binding) 되어 곡면의 변화에 따라 형상변형을 한다. 본 논문에서 제시한 스윕기반 형상변형 기법은 3차원 물체를 부분적으로 변형하는 기법과 계층구조를 기반으로 전반적인 형상을 변형하는 기법으로 구분된다. 부분적인 형상변형 기법은 스윕곡면을 구성하는 성분의 다단계(multi-level) 표현을 통하여 사용자에게 다중해상도(multi-resolution) 형상변형 기능을 제공한다. 계층구조에 기반한 형상변형 기법은 복잡한 3차원 물체를 위상구조에 따라 여러 계층으로 분할하고, 각 부분의 형상을 근사하는 스윕곡면들을 생성한다. 분할된 각 부분의 정점(vertices)들은 해당 스윕곡면에 바인딩 되어 스윕곡면의 단면의 변화를 따르게 된다. 이러한 상황하에서 스윕곡면들은 3차원 물체의 계층구조에 따라서 서로 상호작용(interaction)을 하게 되고, 결과적으로 3차원 물체의 각부분은 상호반응적 형상변형을 한다. 이러한 계층구조에 기반한 상호반응적 형상변형 기법은 사용자의 의도에 부합하는 보다 사실적이고 기능적인 형상변형을 가능하게 한다. 본 논문에서는 다양한 3차원 물체에 대한 실험을 통해 제시된 방법의 효율성을 입증한다. 결과 막성 사구체병증과 같은 신질환이 발견될 수 있으므로 신조직검사의 적응증에 합당한 경우 적극적인 신조직검사를 시행하여 원인 질환을 찾는 노력이 필요할 것으로 사료된다.. 남아가 75명으로 남녀비는 3.6:1을 보였다. 임상병리학적 분류상 일차성 신증후군이 89명(92.7%), 이차성 신증후군이 7명(7.3%)이었으며 일차성 신증후군에서 minimal change nephrotic syndrome이 71명으로 79.8%, focal segmental glomerulosclerosis 11.2%, mesangial proliferation 4.5%, membranoprolifrative glomeulonephritis 3.4%, membranous nephropathy 1명 1.1%이었으며 2차성 신증후군은 $Henoch-Sch\"{o}nlein$ nephritis가 3례로 가장 많았다. 미세변화 신증후군 71명 중 비재발군이 16명으로 22.5%, 비빈발 재발군 49.3%, 빈발 재발군 18.3%, 스테로이드 의존군 9.9%를 보였다. 결론 : 대전시에서의 신증후군 환아의 발생빈도는 15세이하 소아 10만명당 약 5명으로 추정되었으며 10여 년전과 비교하여 큰 변화를 보이지는 않았다. 또한 저자들의 임상병리학적 연구결과가 다른 문헌에서 보고된 소아 신증후군의 연구결과와 큰 차이를 보이지 않음을 알 수 있었다. 자극에 차이가 있지 않나 추측되며 이에 관한 추후 연구가 요망된다. 총대장통과시간의 단축은 결장 분절 모두에서 줄어들어 나타났으나 좌측결장 통과시간의 감소 및 이로 인한 이 부위의 통과시간 비율의 저하가 가장 주요하였다. 이러한 결과는 차가운 생수 섭취가 주로 결장 근위부를 자극하는

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.20 no.1
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• pp.1-14
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• 2017

A land cover map provides basic information to help understand the current state of a region, but its utilization in the ecological research field has deteriorated due to limited temporal and spatial resolutions. The purpose of this study was to investigate the possibility of using a land cover map with data based on high resolution images acquired by UAV. Using the UAV, 10.5 cm orthoimages were obtained from the $2.5km^2$ study area, and land cover maps were obtained from object-based and pixel-based classification for comparison and analysis. From accuracy verification, classification accuracy was shown to be high, with a Kappa of 0.77 for the pixel-based classification and a Kappa of 0.82 for the object-based classification. The overall area ratios were similar, and good classification results were found in grasslands and wetlands. The optimal image segmentation weights for object-based classification were Scale=150, Shape=0.5, Compactness=0.5, and Color=1. Scale was the most influential factor in the weight selection process. Compared with the pixel-based classification, the object-based classification provides results that are easy to read because there is a clear boundary between objects. Compared with the land cover map from the Ministry of Environment (subdivision), it was effective for natural areas (forests, grasslands, wetlands, etc.) but not developed areas (roads, buildings, etc.). The application of an object-based classification method for land cover using UAV images can contribute to the field of ecological research with its advantages of rapidly updated data, good accuracy, and economical efficiency.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.57 no.5
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• pp.321-332
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• 2024

Understanding the status of surface cover in riparian zones is essential for river management and flood disaster prevention. Traditional survey methods rely on expert interpretation of vegetation through vegetation mapping or indices. However, these methods are limited by their ability to accurately reflect dynamically changing river environments. Against this backdrop, this study utilized satellite imagery to apply the Random Forest method to assess the distribution of vegetation in rivers over multiple years, focusing on the Naeseong Stream as a case study. Remote sensing data from Sentinel-2 imagery were combined with ground truth data from the Naeseong Stream surface cover in 2016. The Random Forest machine learning algorithm was used to extract and train 1,000 samples per surface cover from ten predetermined sampling areas, followed by validation. A sensitivity analysis, annual surface cover analysis, and accuracy assessment were conducted to evaluate their applicability. The results showed an accuracy of 85.1% based on the validation data. Sensitivity analysis indicated the highest efficiency in 30 trees, 800 samples, and the downstream river section. Surface cover analysis accurately reflects the actual river environment. The accuracy analysis identified 14.9% boundary and internal errors, with high accuracy observed in six categories, excluding scattered and herbaceous vegetation. Although this study focused on a single river, applying the surface cover classification method to multiple rivers is necessary to obtain more accurate and comprehensive data.

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.8 no.5
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• pp.77-83
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• 2008

In this study, land cover classification and NDVI evaluation for hazard mitigation precaution are carried out in surrounding areas of Yeongi-gun, Chungcheongnam-do ($132\;km^2$) where a project for multi-functional administrative city is promoted by government. Image acquired from KOMPSAT 2, LANDSAT and ASTER is utilized and comparative evaluation on limitation in classification based on resolution was carried out. The area mainly consists of arable land including mountains, rice fields, ordinary fields, etc thus special attention was paid to the classification of rice fields and ordinary fields. For the classification of image acquired from KOMPSAT 2, segmentation technique for classification of high-resolution image was applied. To evaluate the accuracy of the classification, field investigation was conducted to examine the sample and it was compared with the land usage and classification of land category in land ledger of Korea. Acquired results were made into theme map in shape file format and it would be of great help in decision making of policy for the future-oriented development plan of multi-functional administrative city.

• Korean Journal of Soil Science and Fertilizer
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• v.30 no.2
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• pp.135-139
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• 1997

Vegetation indices were analyzed from the LANDSAT images of Yeoju, Kwangju and Yangpyong Gun of Kyunggi Province, obtained on September 22, 1983 and September 12, 1994, to evaluate the changes in landuses. It was found that there were notable changes in the landuses in the observed area over 11 years. Particularly, in Choweol Myun of Kwanju Gun, in Yangpyong Eup of Yangpyong Gun, and in Heungcheon Myun of Yeoju Gun, decrease in the area under vegetatin was most remarkable. These changes in the area under vegetatin are considered as the results of the construction of highways and the expansion of urban areas. The LANDSAT images overestimated the area under rice cultivation, when compared to the official statistic year book. However, it was found that the areas of the land under rice cultivation estimated by LANDSAT images for each Myun were close enough to those from the official statistics suggesting that the LANDSAT images can be used for the estimation of landuse status.