쓰레기 대란, 환경파괴의 상황 속 실제 재활용 쓰레기 가운데 절반 정도만이 재활용되고 있다. 재활용률을 높이기 위해, 올바른 분리배출 방법을 쉽고 편하게 찾을 수 있는 방식이 필요하다. 본 논문에서는 올바른 분리수거를 통해 재활용률을 증진하기 위한 분리수거 분류 서비스를 제안한다. 본 논문은 ResNet-34 모델을 통해 안드로이드 카메라로 촬영한 이미지의 분리배출 클래스를 예측하고 그에 따른 분리배출 가이드를 제공하는 시스템을 설계하였다. 향후 연구에서는 모델의 정확도 향상을 위해 온디바이스와 서버 모델을 분리하고 모델의 개인 맞춤화를 진행할 예정이다.
현대 의학에서 의료 영상은 수많은 영상처리 의료기기의 핵심이다. PACS(Picture Archiving Communication System)를 통해 관리되는 의료 영상 자료들은 요청에 따라 저장, 검색 및 전송을 수행하여 신속한 의료 서비스를 가능하게 한다. 그러나 만약에 관리자의 실수로 의료 영상 데이터가 바뀐다면 이는 사용자로 하여금 불편함과 낮은 신뢰성을 야기한다. 그리하여 본 논문에서는 서포트 벡터 머신 기반의 HOG(Histogram of Oriented Gradients) 특징 벡터를 이용하여 X-ray와 MRI(Magnetic Resonance Imaging) 사진을 분류하고 의료 영상 분류의 가능성을 제시하는 것을 목표로 한다.
본 연구의 목적은 초등과학영재 학생과 일반아동사이의 분류 활동 능력의 차이를 확인하는데 있다. 연구를 수행하기 위해 강원도 지역의 P교육청 부설 영재교육원의 초등과학영재 학생 6명과 B와 M초등학교의 일반아동 6명이 연구 대상으로 선정되었다. 학생들에게 부여되는 분류 활동 과제는 선행 연구를 바탕으로 실물자료 과제 3가지와 사진자료 과제 3가지로 총 6가지였으며, 초등과학영재 학생과 일반아동 사이의 분류 활동 능력 차이를 확인하기 위해 분류 활동 과제 수행에 걸리는 시간 측정, 분류 활동 결과 분석 및 분류 기준 수 비교, 분류 능력 지수 산출을 실시하였다. 연구 결과 분류 과제 종류에 관계없이 초등과학영재가 일반아동에 비해 분류 활동 과제 수행에 걸리는 시간이 더 짧게 걸렸다. 분류 활동 결과 분석에 있어서는 초등과학영재와 일반아동 모두 비교 관찰을 실시하였으나 생성된 분류 기준 수에 있어서는 초등과학영재가 더 많은 기준 수를 산출하였고, 분류 능력 지수 또한 초등과학영재의 경우가 더 높았으나 학년의 발달과 유의미한 관계는 없었다.
기존의 베이지만 문서 분류를 위한 단어 군집 방법은 많은 시간과 노력을 요구하며, 단어 간의 의미 관계를 정확하게 반영하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 마이닝 기법으로 구축된 연관 단어 지식 베이스를 기반으로 하는 베이지안 문서 분류 방법을 제안한다. 제안된 베이지안 문서 분류 방법은 문서를 분류하기 전에 훈련 문서를 사용하여 가중치가 부여된 연관 단어 지 식 베이스를 구축한다. 그 다음으로, 베이지안 확률을 이용하는 분류자는 구축된 연관 단어 지식 베이스를 기반으로 문서를 클래스별로 분류한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해, 상호 정보 계산에 의한 단어 사전을 이유한 가중치가 부여된 베이지안 문서 분류 방법, 가중치가 부여된 베이지안 분류 방법, 기존의 단순 베이지안 분류 방법과 비교하였다. 그 결과, 연관 단어 지식 베이스에 기반한 가중치가 부여된 베이지안 분류 방법이 상호 정보에 의한 단어 사진을 이용하는 가중치가 부여된 베이지안 분류 방법보다는 0.87%, 가중치가 부여된 베이지안 분류 방법보다는 2.77%, 단순 베이지안 방법보다는 5.97% 높은 성능 차이를 보였다.
최근 딥러닝(DL)은 여러 분야에서 급속도로 활용되고 있으며, 특히 영상으로부터 객체를 인식하여 분류하고 인식하기 위한 컴퓨터비전 분야에서 활발하게 연구가 진행되고 있다. 영상분야에서는 주로 합성곱 신경망(CNN)을 이용한 딥러닝 모델의 성능 향상에 주력하고 있다. 대부분의 합성곱 신경망은 영상을 학습시켜 영상분류 및 객체인식에 활용하고 있지만, 본 논문에서는 독일 사진측량, 원격탐사 및 공간정보학회(DGPF)가 구축하고 국제 사진측량 및 원격탐사학회(ISPRS)가 제공하는 데이터 셋 중에서 수치표면모델(DSM)과 이 데이터로부터 생성한 경사 및 주향 정보를 효율성과 성능이 우수하다고 평가받는 합성곱 신경망기반의 SegNet 모델에 적용하여 객체를 분류하고 분석하였다. 딥러닝은 고사양의 컴퓨터 시스템과 다량의 학습 데이터와 라벨 데이터가 필요하고, 다수의 시행착오에 의한 풍부한 경험이 요구된다. 또한 본 논문에서는 한정된 수량의 데이터로부터 효율적인 학습을 위한 데이터 생성 방법을 제시하고 수치표면모델을 분류하였다. 분석 결과 수치표면모델 데이터와 이로부터 도출한 부가적인 데이터를 딥러닝 모델에 적용해도 객체를 타당한 정확도로 분류할 수 있음을 확인하였다.
국가기본도는 국가공간정보의 기준이 되는 공간정보로서 그 가치와 역할이 매우 중요하다. 그러나 현행 국가기본도인 1/5,000 수치지도는 품질 및 정확도의 한계로 인하여 기초 공간정보로서의 역할을 충분히 수행하지 못하고 있는 실정으로 이에 대한 보완 방안이 필요한 시기이다. 이에 본 연구에서는 현 1/5,000 국가기본도의 고도화 방안을 제시하고자 GSD 0.25m 디지털 항공사진으로 제작 가능한 수치지도 지형 지물 항목을 선정하고, GSD 0.25m 디지털 항공사진을 이용한 최적 수치지도 제작 실험을 통해 수치지도 제작 최적 방법을 정립하였다. 또한 GSD 0.25m 디지털 항공사진으로 제작된 수치지도의 정확도 및 활용성 분석을 수행하였다. GSD 0.25m 디지털 항공사진을 이용한 수치지도 제작 기준을 정립하기 위하여 판독력 분석을 수행하여 대분류 9 개, 중분류 31개, 소분류 509개의 지형 지물 항목을 선정하였으며, 수치지도 제작 방법에 따른 수치지도 제작 실험을 수행하여 입체도화 방법을 수치지도 제작 최적 방법으로 선정하고, 최적 공정을 정립하였다. 본 연구 성과를 이용하여 GSD 0.25m 디지털 항공사진을 이용한 수치지도 시범 제작을 수행한 결과 기존 1/5,000 수치지도에 비해 약 2배의 수평 및 수직위치 정확도를 확보할 수 있었으며, 지형 지물의 상세한 묘사가 가능하여, GSD 0.25m 디지털 항공사진을 이용하여 국가기본도를 제작할 경우 신뢰성 있는 공간정보를 제공으로 대국민 서비스 만족도 향상과 국가기본도 고도화를 추진할 수 있을 것으로 판단된다.
The purpose of this study was to classify side somatotypes of the trunk by analysing photographic data. Then their distribution according to the age groups was studied. The subjects were 315 females of 18 to 49 year-old. Thirty one photographic measurements were taken to each subject. The factors affecting the side somatotype of the trunk were obtained by principal component analysis, vertical size, posterior/anterior depth and neck posture. The side somatotypes of the trunk were classified into 4 types and their differences were shown by analysing photographic data. The side silhouettes of 4 types were compared with balanced type. By suggesting the canonical discriminant function with the unstandardized canonical coefficient, individual somatotype of the trunk could be discriminated from the photographic data of anterior neck height, anterior waist height, posterior waist depth, buttock height, and anterior depth at the level of back protrusion. The frequency distribution of the side somatotypes of the trunk according to the age groups could be applied for clothing construction and the rate of clothing production.
유출계수(Runoff Curve Number, CN)란 강수량으로부터 대상유역의 유출량과 우수 잠재능(stormwater potential) 평가에 이용하는 수문학 변수로, 미국 자연자원 보존국(Natural Resources Conservation Service; NRCS)이 제안한 방법이다. 유출계수를 평가하기 위해서는 토지피복, 토양형, 토양 습윤 조건에 대한 정보를 조합하여 분석해야 한다. 본 연구의 목적은 미국 North Carolina의 Raleigh와 Cary시를 관통하는 Walnut Creek 유역 서부지역의 토지 피복도를 제작하여, 이 유역의 유출계수를 산정하는 것이다. 이를 위해서, 첫째 위의 불투수면 레이어와 정사항공사진을 기초자료로, ArcGIS와 Feature Analyst를 이용하여 서부 Walnut Creek 유역의 토지피복도를 제작하였다. 둘째, 제작된 토지 피복도와 본 유역의 수문학적 토양 분류체계도(Hydrologic Soil Group Map)를 중첩하여 이 유역의 유출계수도를 제작하였다.
본 논문에서는 실물체의 3차원 모델을 복원하기 위해 거리영상 카메라에서 획득된 3차원 점군에 대한 온라인 정합 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 거리영상 카메라를 사용하여 연속된 거리영상과 사진영상을 획득하고 문턱값(threshold)을 이용하여 물체와 배경에 대한 정보를 분류한다. 거리영상에서 특징점을 선택하고 특징점에 해당하는 거리영상의 3차원 점군을 이용하여 투영 기반 정합을 실시한다. 초기정합이 종료되면 사진영상간의 대응점을 추적하여 거리영상을 정제하는 과정을 거치는데 대응점 추적에 사용되는 KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) 추적기를 수정하여 초기정합의 결과를 대응점 탐색에 이용함으로써 탐색의 속도와 성공률을 증가시켰다. 특징점과 추적된 대응점에 해당하는 3차원 점군을 이용하여 거리영상의 정제를 수행하고 정합이 완료되면 오프라인에서 3차원 모델을 합성하였다. 제안한 알고리듬을 적용하여 2개의 실물체에 대하여 실험을 수행하고 3차원 모델을 생성하였다.
한국산 수염잎벌아과의 미기록종인 살구나무테두리잎벌(신칭)을 확인하고 처음으로 보고한다. 본 종은 2016년 처음 국내에서 발견되어 살구나무를 가해하는 해충으로 보고되었고, 본 연구를 통해 최초로 종을 규명하고자 한다. 살구나무테두리잎벌의 생활사 및 생태사진과 기재 및 주요 형질 사진을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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