• 한국수자원학회논문집
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• 제54권12호
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• pp.1233-1242
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• 2021

본 연구에서는 비정형 데이터인 사진자료를 이용하여 침수의 발생여부를 판단하는 모델을 개발하였다. 침수분류를 모델 개발을 위하여 CNN기반의 VGG16, VGG19을 이용하였다. 모델을 개발하기 위하여 침수사진과 침수가 발생하지 않은 사진을 웹크롤링 방법을 이용하여 사진을 수집하였다. 웹크롤링 방법을 이용하여 수집한 데이터는 노이즈 데이터가 포함되어 있기 때문에 1차적으로 본 연구와 상관없는 데이터는 소거하였으며, 2차적으로 모델 적용을 위하여 224 × 224로 사진 사이즈를 일괄 변경하였다. 또한 사진의 다양성을 위해서 사진의 각도를 변환하여 이미지 증식을 수행하였으며. 최종적으로 침수사진 2,500장과 침수가 발생하지 않은 사진 2,500장을 이용하여 학습을 수행하였다. 모델 평가결과 모델의 평균 분류성능은 97%로 나타났으며. 향후 본 연구결과를 통하여 개발된 모델을 CCTV관제센터 시스템에 탑재한다면 신속하게 침수피해에 대한 대처가 이루어 질 수 있을 것이라 판단된다.

• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.409-418
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• 2021

항공사진 촬영량이 증가함에 따라 품질검사 자동화의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 딥러닝 기법으로 항공사진 내 구름을 분류 또는 탐지하는 실험을 수행하였고, 또한 위성영상을 학습자료에 포함시켜 분류 및 탐지를 수행하였다. 실험에 사용한 알고리즘으로는 GoogLeNet, VGG16, Faster R-CNN과 YOLOv3을 적용하여 결과를 비교하였다. 또한 구름이 포함된 오류영상 확보의 현실적 제한을 고려하여 항공영상만 존재하는 학습 데이터세트에서 위성영상을 활용한 추가학습이 분류 및 탐지정확도에 영향을 미치는지도 분석하였다. 실험결과, 항공사진의 구름 분류와 탐지에서 각각 GoogLeNet과 YOLOv3 알고리즘이 상대적으로 우월한 정확도를 나타냈고, GoogLeNet은 구름에 대한 생산자정확도 83.8% 그리고 YOLOv3는 구름에 대한 생산자정확도 84.0%를 보여주었다. 또한, 위성영상 학습자료 추가가 항공사진 자료의 부족 시 대안으로 적용가능 함을 보여주었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제2권1호
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• pp.93-98
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• 1994

부산직할시 강서구 대저동지역의 항공사진을 축척 1,200 항공측량지도를 이용하여 수치영상접합을 하였다. 공간보간은 2차 affine변환을 하며 TM좌표계로 변환하였고, 강도보간은 양선형보간을 하여 밝기값을 변환하였다. 이를 통하여 항공사전과 인공위성영상을 동일한 좌표계에 배치할 수 있으며 인공위성영상과 항공사진영상을 상호 비교하였다. 초기단계에 분류갯수 결정, 분류값획득, 여과후 검정과정를 용이하게 할 수 있었고 결과추적 및 추론이 가능하였다.

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 한국지형공간정보학회 2002년도 추계학술대회
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• pp.81-92
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• 2002

일반적으로 수치사진측량시스템을 통해 도심지역에서 자동으로 DEM을 추출하는 경우 해석도화원도에서 추출하는 DEM에 비하여 정확도가 크게 저하되어 도심지역에 대한 정사투영영상 생성이나 정사투영영상을 이용한 수치지도 제작시 품질저하의 요인이 되고 있다. 따라서 본 연구는 수치사진측량기법을 이용한 도심지역 지형공간정보 생성시 정확도에 영향을 크게 미치는 도심지역 DEM의 정확도를 향상시키는데 목적이 있다. 본 논문의 수행결과, 수치사진측량기법을 이용하여 도심지역에 대한 DEM 추출시 대상지역에 대한 지형분류를 통한 DEM추출방법을 적용하여 도심지역에 대한 DEM의 정확도를 향상시킬 수 있었다.

• 정보관리학회지
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• 제8권2호
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• pp.108-124
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• 1991

정보량이 많은 사진과 같은 화상 정보는 대용량을 갖고 있는 광 디스크에 축적시켜 DB를 구축하고 이는 컴퓨터를 이용해 고속 검색할 수 있다. 사진 DB 구축은 사진의 양, 구 축 목적, 이용 대상, 활용 방법 등에 따라 방법을 달리할 수 있으며 이의 검색 요소에는 촬 영 행위, 촬영 조건, 표제, 주제의 4가지 요소가 있고 그 중 가장 중요시되는 주제 요소에는 감각 정보, 주제 분류, 키워드가 있다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제54권2호
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• pp.63-71
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• 2015

한국산 깨알물방개속(Laccophilus Leach)의 분류학적 재검토를 수행하였다. 한국에서 기록된 5종 중에서 L. hyalinus (De Geer), L. lewisius Sharp (줄깨알물방개), L. minutus ($Linn{\acute{e}}$) (대륙깨알물방개)는 각각 L. vagelineatus Zimmermann (얼룩깨알물방개), L. lewisioides Brancucci (줄무늬깨알물방개)(신칭) and L. difficilis Sharp (깨알물방개)의 오동정이다. 각 종에 대한 외형 사진, 주사전자현미경 사진, 검색표 및 식별형질을 제시한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.1175-1181
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• 2004

본 논문에서는 비디오 검색을 위한 비디오 사진 분류 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 3개의 모듈인 특징 추출, 은닉 마르코브 모델 생성, 그리고 비디오 사진 분류로 구성되어 있다. 같은 등급에 속한 비디오 화면들이 반드시 유사하지 않으므로 견실한 Hidden Markov Model을 구성하기 위해서 는 충분한 학습이 필요하였다. 제안된 시스템은 텔레비전 야구 중계 방송의 비디오 화면을 15가지 등급으로 분류하여 분석 및 하는 실험을 한 결과 평균 84.72%의 인식률을 얻을 수 있었다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제58권3호
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• pp.259-263
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• 2019

한국에서 Temnothorax michali Radchenko 삼색도토리개미(신칭), Temnothorax pisarskii Radchenko 띠도토리개미(신칭), Temnothorax wui (Wheelr) 곰보도토리개미(신칭), Temnothorax xanthos Radchenko 누리도토리개미(신칭)가 분포함을 보고한다. 종에 대한 형질과 사진을 포함하여 분류학적 정보를 제공한다.한국에서 Temnothorax michali Radchenko 삼색도토리개미(신칭), Temnothorax pisarskii Radchenko 띠도토리개미(신칭), Temnothorax wui (Wheelr) 곰보도토리개미(신칭), Temnothorax xanthos Radchenko 누리도토리개미(신칭)가 분포함을 보고한다. 종에 대한 형질과 사진을 포함하여 분류학적 정보를 제공한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.82-82
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• 2020

수리모델링은 유사나 유사량에 따른 하상의 변화를 구현하고 예측하는데 활용하고 있다. 만약 수리모델링을 하천의 생태적 구조나 기능과 연계하여 해석할 수 있다면, 수리학적 모델의 활용 가능성은 무궁무진해 질 수 있다. 본 연구에서는 동일한 시기의 항공사진 영상과 하천단면 자료를 활용한 수리모델링 모의 결과를 이용하여 서식처 구조를 각각 분류하고, 비교 검토하여 수리모델링 모의 결과에서의 서식처 분류 방안을 제안한다. 대상지는 한국의 금강 지류인 갑천 약 2 km 구간이며, 2012년도의 항공사진과 Nays2D모델을 이용한다. 서식처는 여울, 소, 사주 위 웅덩이, 사주부 정수역(backwater) 등으로 구분한다.

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 한국지형공간정보학회 1994년도 학술발표회 개요집
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• pp.24-30
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• 1994