• 한국토양비료학회지
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• 제34권5호
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• pp.342-349
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• 2001

Landsat TM 인공위성 자료(1997년 6월 16일 촬영)를 이용하여 평택시에 대한 지표피복분류도를 만들고 정확도를 평가하였고, 또한 우리 나라의 농업실정에 맞는 지표피복 분류체계를 세우기 위해 Anderson의 지표피복분류안을 응용하여 새로운 분류안을 만들었다. 분류방식으로는 감독분류를 사용하였는데 결과에 직접적인 영향을 주는 훈련장소(training site)의 선정을 위해 지형도, 항공사진 등과 현지 실사자료인 DGPS 자료를 사용하여 논, 밭 등 13개의 훈련조(training sets)를 작성 후 최대우도법(最大尤度法)(maximum likelihood classifier)을 적용하여 주제도를 만들었다. 이의 정확도 평가를 위해 DGPS, 항공사진, 지형도 등을 이용한 분류정확도 평가에서 전체 정확도는 86.8%이며, 카파계수가 85.4%로 매우 양호한(Excellent) 것으로 판명되었다. 그러나 도시/촌락, 비닐하우스 등의 사용자 정확도는 60% 정도로서 낮은 편이며, 도로, 비닐하우스 등의 생산자 정확도는 70% 정도로 낮은 편인데, 이는 인공건조물이라는 특징에 따른 분광학적 반사특성과 이질성(異質性)과 분포면적이 적은데 기인된 것으로 생각된다. 한편 원격탐사자료를 이용하여 토지피복 분류도를 작성할 때 우리나라 농업실정에 알맞은 농업적(農業的) 지표피복분류안(地表被覆分類案)을 만들었는데, 수준 I에는 농경지, 산림지, 물, 불모지, 도시나 인공건조물 등으로 나눌 수 있다.

• 한국조경학회지
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• 제51권3호
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• pp.166-178
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• 2023

본 연구는 이용자들의 인식과 경험이 내재된 소셜미디어 사진에서 경관 이미지를 분석하기 위한 방법으로 CNN 딥러닝 방법을 소개하고 평가하는 데 그 목적이 있다. 본 연구에서는 힐링장소를 연구의 대상으로 설정하여 경관 이미지를 분석하였다. 연구를 위해 텍스트마이닝과 선행연구 고찰을 통해 힐링과 관련되는 7가지의 경관 형용사를 선정하였다. 이후 CNN 딥러닝 학습 사진 구축을 위해 50명의 평가자를 모집하였으며, 평가자들에게 포털사이트에서 '힐링', '힐링풍경', '힐링장소'로 검색되는 사진 중 7가지 형용사마다 가장 적합한 사진을 3장씩 수집하도록 하였다. 수집된 사진을 정제 및 데이터 증강 과정을 거쳐 CNN 모델을 제작하였다. 이후 힐링장소 경관 분석을 위해 포털사이트에서 '힐링'과 '힐링풍경'으로 검색되는 15,097장의 사진을 수집하여 이를 분류하였다. 연구결과 '기타'와 '실내'를 제외한 범주에서 '조용한'이 2,093장(22%)으로 가장 높게 나타났으며, '개방적인', '즐거운', '안락한', '깨끗한', '자연적인', '아름다운' 순으로 나타났다. CNN 딥러닝은 경관 이미지 분석에서도 결과를 도출 가능한 분석 방법임을 연구를 통해 알 수 있었다. 또한, 기존 경관 분석 방법을 보완할 수 있는 하나의 방법임을 시사하였고, 경관 이미지 학습 데이터 셋 구축을 통한 향후 심층적이고 다양한 경관 분석을 제안한다.

• 대한지리학회지
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• 제36권4호
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• pp.458-473
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• 2001

지형면 분류도는 지형학 연구에 있어서 가장 기본적인 자료이다 최근가지 이루어지고 있는 항공사진, 지형도 및 현지조사에 의한 지형면 분류 방법은 많은 시간과 높은 숙련도를 요구하며, 항공사진 획득에도 어려움이 있다. 현재 우리나라는 수치지도가 거의 완성되었으므로. GIS를 이용하여 해안단구 지형이 갖는 해발고도와 경사도의 특성을 정량적으로 분석하면, 적합한 지형면을 찾아낼 수 있다. 본 연구에서는 이미 전통적인 방법에 의해 해안단구 연구가 다수 이루어진 한국 남동해안 경주시 감포읍 지역에서, GIS를 이용하여 보다 효율적이고 객관적인 해안단구 지형면 분류 기법을 제시하였다. 이를 위하여 해안단구 지형면 분류 과정을 설계하였으며, 지형면 분류에 적합한 분류요인을 선정하고, 최적분류기준을 추출하여 지형면을 분류한 후, 부합을 및 오류율을 통하여 이러한 방법에 대한 효용성과 문제점을 검토하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권3호
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• pp.255-261
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• 2014

디지털 카메라, 스마트폰, 타블렛과 같은 스마트 기기의 대중화와 소셜 네트워크 서비스를 통해서 사진과 같은 멀티미디어 데이터의 양이 빠르고, 급격하게 확산되고 있다. 사진 검색 방법은 키워드 기반의 검색 방법, 예제 기반의 검색 방법, 시각화 질의 기반의 검색 방법의 세 가지 분류될 수 있다. 이전에 연구된 사진 검색 기법은 일반 PC 환경에 최적화되었기 때문에 최근에 등장한 스마트 TV 환경에서 사진 검색하기 위한 방법으로 사용하는 것은 적합하지 않은 상황이다. 본 논문에서는 스마트 TV 환경에서 키넥트를 이용한 소셜 네트워크에 존재하는 사진 검색 시스템을 제안하였다. 이를 위해서 키넥트 센서를 사용하여 마우스의 컨트롤을 제어할 수 있도록 구현하였으며, 제안하는 시스템의 검색 결과는 임계값이 0.7일 때, 평균 재현율과 평균 정확도는 각각 81%, 80%의 성능을 보였다.

• 한국비블리아학회지
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• 제21권3호
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• pp.109-122
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• 2010

본 연구는 KDC 예술류의 분류항목의 전개가 초판에서 5판까지 개정되는 동안 어떻게 변천되었는지를 분석하여 KDC 예술류의 분류항목전개의 개선점을 제안하는 것이다. 이를 위하여 KDC 초판에서 5판까지 예술류에 사용된 용어의 변천, 보조표 및 주기의 변천과 분류항목전개의 변천을 분석하였다. KDC의 예술류는 3판까지 큰 변화가 없었으며, 분류항목전개의 변화는 4판과 5판에서 많이 이루어졌으나, 전판의 오류와 문제점이 완전히 개선되지는 않았으며, 포함주가 많아 분류항목의 전개가 다른 분류표보다 빈약하였다. 분석결과를 바탕으로 문제의 해결방안을 제시하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권1D호
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• pp.149-156
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• 2006

기존의 토지이용 분류방법은 현장조사에 의존하거나 항공사진 판독기법을 사용하므로 상대적으로 시간과 비용의 소요가 큰 편이다. 특히나 도시지역은 토지이용이 복잡하고 집약적이므로 위성영상을 활용해 분류하는데 한계가 있는 실정이다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 1:1,000 수치지형도와 IKONOS 위성영상을 혼합 활용하는 토지이용 분류기법을 제기하였다. 본 연구에서 제기한 분류기법의 활용가능성을 파악하기 위하여 서울시 일부지역을 대상으로 실험분석을 수행하였으며, 그 결과 95%의 전체정확도와 14개의 토지이용 항목이 분류되었다. 실험분석의 결과로 미루어 본 연구에서 제기한 분류기법은 도시지역 토지이용분류에 적용 가능한 것으로 판단된다.

• 식물분류학회지
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• 제43권4호
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• pp.263-266
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• 2013

베트남 Kon Ka Kinh 국립공원에서 최근에 발견된 Jasminum attenuatum Roxb. ex G. Don, (물푸레나무과)을 베트남 미기록종으로 보고한다. 본 종은 근연종인 J. latipetalum과 J. simplicifolium subsp. funale와는 엽신의 모양, 화서에 5-20개의 꽃이 달리고 선상의 포를 가지며 악편은 짧고 무모이며 역원추형의 악을 갖는 특징으로 근연종들과 구분된다. 본 연구에 종 동정을 위한 중요한 형질과 분류학적 기재, 식물도해, 원색사진 및 화분의 주사전자현미경 사진을 제시하였으며 본 종과 근연종인 J. latipetalum과 J. simplicifolium subsp. funale 와의 분류학적 형질들을 비교하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권3호
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• pp.447-455
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• 2019

기존의 식생정보는 대부분 5년 주기로 구축되어 최신성이 결여 되어있다. 식생의 조사는 사진측량과 사람의 현지조사로 이루어지며, 많은 시간과 비용을 소모하게 된다. 식생의 정보 중 식생층위구조에 대한 정보는 산림의 다양성과 환경을 평가하는 중요한 요소이다. 식생의 내부구조인 층위구조는 필수적 정보이지만, 일반적인 사진측량과 사람의 조사로는 한계점이 존재하게 된다. 본 연구에서는 KOMPSAT-3/3A/5 위성영상으로 부터 제작된 지수맵과 Texture맵, DSM(Digital Surface Model)과 DTM(Digital Terrain Model)의 차분으로 생성한 canopy정보를 Input layer로 층위자료를 인공신경망(Artificial Neural Network; ANN)을 이용하여 분류하였다. 단층과 다층의 산림의 층위 구조를 분류하여 최종분류결과 81.59% 확인하였다.

• 식물분류학회지
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• 제42권3호
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• pp.211-214
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• 2012

일본 남부지역과 대만에만 분포하는 것으로 알려진 난과의 영주제비란(Platanthera brevicalcarata Hayata)가 제주도에서 발견되었다. 이 분류군은 근연종인 제비난초에 비해 식물체의 크기가 작고, 곁꽃받침에 한 개의 녹색맥이 뚜렷하게 있으며, 짧은 원통형의 거를 갖는 특징에 의해 구별된다. 국명인 영주제비란은 한라산의 지방명에 따라 명명하였다. 이 분류군에 대한 형태적인 특징과 도해를 생태 사진과 함께 제시하였다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제4권10호
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• pp.631-642
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• 2003

본 논문에서는 웹상에서 자신을 대신하는 아바타 제작시 본인의 얼굴과 닮은 얼굴을 생성하기 위해 사진으로부터 개인의 특징정보를 추출하는 방법과 추출된 특징정보에 따라 해당하는 이목구비를 준비된 분류기준에 의해 특정 클래스로 분류해 내는 방법을 제안한다. 특징정보 추출은 눈, 코, 입, 턱선으로 나누어 진행되어졌으며, 각 이목구비의 특징점과 분류기준을 각각 제시하였다. 추출 된 특징정보들은 전문 디자이너에 의해 그려진 이목구비 이미지들과 유사도를 계산하는데 사용되었으며, 여기서 가장 유사한 이미지를 턱선 벡터이미지에 합성하여 아바타 얼굴을 얻어낼 수 있었다.