• 한국지리정보학회지
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• 제9권3호
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• pp.207-218
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• 2006

도로교통 안전진단에 있어 도로의 형상분류를 통한 도로 선형 및 횡단면 데이터의 추출은 매우 중요한 작업이다. 기존의 조사원에 의한 도로안전진단은 많은 시간과 비용이 요구되는 반면 도로안전진단을 위한 다양한 정보를 제공하지 못한다는 단점이 있다. 따라서, 레이저 스캐닝 장치를 장착한 차량측량시스템을 이용, 수치사진측량시스템 기술을 활용하여 자동으로 도로형상을 분류하고, 도로 선형 및 횡단면 데이터를 추출하는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 이를 위해 모바일 레이저 스캐닝 데이터를 취득하여 처리하고, 이를 통해 도로 선형 및 횡단면 데이터를 추출할 수 있는 방안을 제시하고, GPS-VAN 을 이용 취득된 모바일 레이저 스캐닝 데이터를 처리, 도로 선형 및 횡단면 데이터를 추출하는 연구를 진행하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제13권3호
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• pp.42-52
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• 2010

본 연구는 항공디지털 스테레오영상으로부터 사진측량기법을 적용하여 한반도 서해안 갯벌중 하나인 제부도 갯벌에 대해 퇴적 침식의 변화를 탐지하는데 기초자료가 될 수 있는 DEM을 제작하였다. 이를 위해, 상호표정에 의한 에피폴라 선을 추출하였으며, 반사도 및 질감 등을 바탕으로 갯벌표면 분류영상을 제작하여, 각 표면 특성별 적합한 매칭사이즈를 선정하고, 이로부터 영역기반매칭을 수행하였다. 결과적으로, 갯벌과 같이 고도의 변화가 미묘한 지역에서는 제안방법으로 제작한 DEM이 고정된 매칭사이즈로 제작한 DEM과 기존 상용 S/W에 의한 DEM 보다 더욱 세밀한 높낮이 변화를 보여주었다.

• 식물분류학회지
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• 제45권2호
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• pp.178-182
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• 2015

오키나와를 제외한 일본에 분포하는 석죽과의 그늘별꽃(Stellaria sessiliflora Y. Yabe)이 최근에 제주도에서 발견되었다. 일본 식물지에 그늘별꽃이 한국(제주도)에 분포한다고 언급되어 있으며, 1935년에 제주도에서 채집된 표본의 사진(Slide No. 6294)이 이를 확증한다. 부가적으로 국립수목원과 국립산림과학원의 표본들은 이 식물이 상당한 기간동안 제주도에 분포하고 있었음을 나타낸다. 그늘별꽃은 잎이 넓고 잎가장자리가 주름지며, 줄기 윗부분의 잎에도 잎자루가 있으며, 수술이 10개인 점에서 별꽃과 구분된다. 국명은 낙엽활엽수림 밑 그늘에 분포하여 '그늘별꽃'으로 신칭하였다. 그늘별꽃의 형태적 특징을 기재하고, 도해, 기준표본, 확증표본 자료와 생태 사진들을 첨부하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권spc2호
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• pp.791-799
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• 2019

본 연구는 보가 다수 분포하고 있는 만경강을 대상으로 항공사진(1948, 1967, 1973, 1989, 2010)을 이용하여 서식처 유형을 분류하고, 시간에 따른 서식처 구조 변화를 설명하였다. 서식처 구조는 지형과 하도서식처 중 물이 있는 서식처로 구분되었으며, 지형은 나지, 식생부, 수면부, 경작지, 교란지로 분류하였으며, 하도서식처는 자연여울, 인공여울, 평여울, 머리완도, 꼬리완도, 중앙완도, 못, 첩수로로 구분하여 면적을 산출하여 백분율로 비교하였다. 1970년대 골재채취와 1980년대 보 설치로 인하여 나지는 소멸되고 수면부와 식생부는 급격히 증가함에 따라, 평여울은 급격하게 감소한 반면, 흐름이 다소 정체되어 습지와 유사한 중앙완도 서식처의 비율은 급격하게 증가하였다. 또한, 나지와 식생부 위에 존재하는 머리완도, 꼬리완도, 못과 같은 서식처는 보 설치 이후 사라지거나 일부만 남아있다. 본 연구는 생태적인 하천관리를 위한 기초자료로서 향후 교란에 따른 하천 환경의 잠재력을 파악하는데 기초자료로 이용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권1호
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• pp.32-38
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• 2021

사진 이미지에서의 딥러닝 학습을 통한 이미지 분류는 지난 수년간 매우 활발한 연구 분야로 자리하고 있다. 본 논문에서는 국내산 석재 이미지로부터 딥러닝 학습을 통해 자동으로 석재를 판별하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 300×300픽셀의 황등석, 고흥석, 포천석의 사진 이미지들을 파이썬의 해시 라이브러리를 이용하여 석재별 중복된 이미지를 검사하고, 검사 결과로 해시값이 같은 중복된 이미지를 제거하여 석재별 딥러닝 학습이미지를 만드는 데이터 전처리 과정을 수행한다. 또한 미리 학습된 모델인 VGGNet을 활용하기 위해 학습된 이미지 사이즈인 224×224픽셀로 석재별 이미지들의 사이즈를 재조정하고, 학습데이터와 학습을 위한 검증데이터의 비율을 80% 대 20%로 나누어 딥러닝 학습을 수행한다. 딥러닝 학습을 수행한 후 손실 함수 그래프와 정확도 그래프를 출력하고 세 종류의 석재 이미지에 대해 딥러닝 학습 모델의 예측 결과를 출력하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권2호
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• pp.122-129
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• 2014

본 연구에서는 사용자에게서 취득한 뇌파의 감정분류를 시행하였고, SVM(Support Vector Machine)과 K-means 알고리즘으로 분류실험을 하였다. 뇌파 신호는 측정 한 32개의 채널 중에서, 이전 연구에서 감정분류가 뚜렷하게 나타났던 CP6, Cz, FC2, T7, PO4, AF3, CP1, CP2, C3, F3, FC6, C4, Oz, T8, F8의 총 15개의 채널을 사용하였다. 감정유도는 DVD 시청과 IAPS(International Affective Picture System)라는 사진 자극 방법을 사용하였고, 감정분류는 SAM(Self-Assessment Manikin) 방법을 사용하여 사용자의 감정상태를 파악하였다. 취득된 사용자의 뇌파신호는 FIR filter를 사용하여 전처리를 하였고, ICA(Independence Component Analysis)를 사용하여 인공산물(eye-blink)을 제거하였다. 전처리된 데이터를 FFT를 통하여 주파수 분석을 하여 특징추출(feature extraction) 하였다. 마지막으로 분류알고리즘을 사용하여 실험을 하였는데, K-means는 70%의 결과를 도출하였고, SVM은 71.85%의 결과를 도출하여 정확도가 더 우수하였으며, 이전의 SVM을 사용했던 연구결과와 비교분석하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권7_8호
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• pp.703-712
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• 2003

디지털 기술의 발달과 인터넷의 대중화에 더불어 영상데이타의 생산과 교환이 더 자유로워짐에 따라 디지털 도서관, 영상처리, 데이타베이스 시스템과 같은 연구분야에서 내용기반 영상검색에 대한 관심이 높아지고 있다. 일반적으로 ´영상에 의한 질의´의 경우 사용자가 마음에 드는 영상이 없더라도 반듯이 진의 영상을 데이타베이스로부터 선택해야 하지만, ´스케치에 의한 질의´는 사용자의 생각에 따라 영상온 그림으로 표현할 수 있으므로 최근에 가장 많이 사용되는 질의 방법 중 하나이다. 본 논문에서는 스케치 진의와 영상 분류 방법을 이용하는 사바 기반의 영상검색 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 유사영상을 검색하기 위해 영상으로부터 색상 히스토그램과 Haar-웨이블릿 계수를 사용하고, leave-one-out 방법을 이용하여 영상을 분류하도록 하였다. 본 논문에서는 사진-그림, 자연 도시 등의 영상 분류론 통해 영상의 의미정보를 추출할 수 있을 뿐 아니라, 사용자 질의 영상을 분류하여, 질의 영상이 갖고 있는 의미공간으로 검색 공간을 축소하여 검색 시간을 단축시키는 효율성을 얻을 수 있었다.

• 식물분류학회지
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• 제42권1호
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• pp.64-67
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• 2012

부산광역시 기장군 철마면에서 우리나라 끈끈이귀개과의 미기록 분류군인 좀끈끈이주걱(Drosera spathulata Labill.)이 발견되었다. 이 분류군은 동부 오스트레일리아에서부터 동남아시아, 일본, 중국, 대만에 주로 분포하는 것으로 알려져 왔다. 근연 분류군인 끈끈이주걱(D. rotundifolia)과 비교하여 잎의 크기가 작고(10-20 mm long, 2.5-4.5 mm wide), 화서에 조밀한 선모가 있으며, 분홍색 꽃이 피는 점에서 뚜렷이 구분된다. 국명은 전체가 근연 분류군보다 왜소한 특징을 고려하여 '좀끈끈이주걱'으로 신칭하였다. 주요 형질에 대한 도해와, 기재, 서식지 식물사진, 검색표를 제시하였다.

• 식물분류학회지
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• 제44권4호
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• pp.257-260
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• 2014

제주도 서귀포시 동홍동에서 자라는 것으로 확인된 큰별고사리[Cyclosorus penangianus (Hook.) Copel.]와 제주도 안덕면 광평리 오름 일대에서 발견된 오름깃고사리[Pteris fauriei Hieron.]를 채집하여 국내 미기록종으로 보고하였다. 큰별고사리는 국내에 분포하는 별고사리[C. acuminatus (Houtt.) Nakai], 검은별고사리[C. interruptus (Willd.) H.Ito], 탐라별고사리[C. dentatus (Forssk.) Ching]와 달리 포막이 전혀 없으며, 각 맥과 열편의 만입부에서 유합하는 맥의 수가 4개 이상으로 속내 다른 분류군과 뚜렷하게 구별된다. 오름깃고사리는 봉의꼬리속 다른 분류군과 달리 최종열편이 전연이고, 맥이 가장자리에 닿으며, 엽병 인편의 가장자리가 막질성인 점으로 뚜렷이 구별된다. 미기록 두 분류군에 대해 형질을 기재하고 사진 및 근연 분류군 간의 차이를 검색표로 제시하였다.

• 식물분류학회지
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• 제43권3호
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• pp.171-180
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• 2013

관중과의 미기록 분류군 윤쇠고비(Cyrtomium laetevirens)와 층층지네고사리 (Dryopteris simasakii var. paleacea)가 전남, 경남, 제주지역에서 두 종 모두 발견되었다. 또한 층층지네고사리는 서울 관악산에서도 발견되었다. 윤쇠고비는 쇠고비속의 다른 분류군들에 비해서 윤기가 있는 잎몸, 좁은 피침형이고 황록색이며, 가장자리에 작은 톱니가 있고, 끝을 향해 점차 좁아지는 우편, 단색의 회백색 포막이 있는 점이 뚜렷이 구별된다. 층층지네고사리는 다른 분류군들과 비교해 윤기가 나며, 우편은 마주나 배열되고, 소우편은 낫모양이 아니며, 불규칙하고 흑갈색인 비늘조각이 잎자루와 중축에 전체적으로 납작하게 밀집되어 있다는 점에서 뚜렷이 구분된다. 주요형질에 대한 두 분류군의 기재 및 해부도와 서식지 식물사진 및 한국산 쇠고비속과 관중속의 홍지네고사리절 (sect. Hirpedes) 식물에 대한 검색표를 제시하였다.