• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.9 no.1
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• pp.46-55
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• 2006

The purpose of this study is a development of an automatic mosaicing for applying to large number of airborne multispectral images, which reduces manual operation by human. 2436 airborne multispectral images were acquired from DuncanTech MS4100 camera with three bands; green, red and near infrared. LIDAR(LIght Detection And Ranging) data and GPS/INS(global positioning system/inertial navigation system) data were collected with the multispectral images. First, the multispectral images were converted to image patterns by unsupervised classification. Their patterns were compared with those of adjacent images to derive relative spatial position between images. Relative spatial positions were derived for 80% of the whole images. Second, it accomplished an automatic mosaicing using GPS/INS data and unsupervised classification. Since the time of GPS/INS data did not synchronized the time of readout images, synchronized GPS/INS data with the time of readout image were selected in consecutive data by comparing unsupervised classified images. This method realized mosaicing automatically for 96% images and RMSE (root mean square error) for the spatial precision of mosaiced images was only 1.44 m by validation with LIDAR data.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.23 no.2
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• pp.89-101
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• 2007

This paper investigates the effects of the fusion of multifrequency (C and L bands) polarimetric SAR data in land-cover classification. NASA JPL AIRSAR C and L bands data were used to supervised classification in an agricultural area to simulate the integration of ALOS PALSAR and Radarsat-2 SAR data to be available. Several scattering features derived from target decomposition based on eigen value/vector analysis were used as input for a support vector machines classifier and then the posteriori probabilities for each frequency SAR data were integrated by applying a probabilistic ratio model as a decision level fusion methodology. From the case study results, L band data had the proper amount of penetration power and showed better classification accuracy improvement (about 22%) over C band data which did not have enough penetration. When all frequency data were fused for the classification, a significant improvement of about 10% in overall classification accuracy was achieved thanks to an increase of discrimination capability for each class, compared with the case of L band Shh data.

• Korean Journal of Plant Taxonomy
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• v.32 no.4
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• pp.449-465
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• 2002

A systematic review for Korean Liliopsida was carried out with rbcL and atpB sequence data. Congruent phylogenetic trees were obtained from two different data sets. Korean Liliopsida consists of the three orders, Asparagales, Liliales, and Dioscoreales sensu Dahlgren et al. Members of Dioscoreales were used as an outgroup for inferring relationships among Asparagales and Liliales in the molecular studies. Iridaceae showed close relationship to Asparagales both in the rbcL and atpB sequence trees rather than to Liliales. Family Nartheciaceae (previously included within Melanthiaceae s. lat.) appeared as a paraphyletic assemblage basal within Liliales, but did not show relationships to other orders. Genera of Ruscaceae (previously Convallariaceae) like Disporum, Clintonia, and Streptopus had to be transferred to Colchicaceae, Liliaceae, and Calochortaceae, respectively. A revised list of families for Korean members of Liliopsida is suggested.

• Proceedings of the Plant Resources Society of Korea Conference
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• 2018.10a
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• pp.70-70
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• 2018

한국산 곡정초과 식물은 Nakai(1911)가 6분류군을 정리한 이래 지금까지 14분류군이 발표된 바 있다. 하지만 분류학적 형질이 총포, 포, 꽃받침, 꽃잎, 종자 등 미세형질에 집중되어 있고, 환경에 따라 식물체의 영양형질 변이가 커서 분류학적으로 어려운 분류군에 속하여 연구가 거의 이루어지지 않았다. 따라서 본 연구는 한반도 곡정초과의 분류학적 연구에 앞서 각 분류군의 과거 표본 기록 및 문헌 자료를 이용해 한반도내 분포 정보를 정리하여 분류군별 분포 범위를 제공하고 그 특성을 연구하고자 한다.

• Korean Journal of Plant Resources
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• v.33 no.4
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• pp.311-336
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• 2020

The flora of Sejong were summarized as 531 taxa including 104 families, 315 genera, 462 species, 3 subspecies, 59 varieties and 7 form. The rare plants were 8 taxa including Nepeta cataria L. and Aristolochia ontorta Bunge. The Korea endemic plants were 9 taxa including Populus tomentiglandulosa T. B. Le and Clematis trichotoma Nakai.. The specific plants were 42 taxa including Phytolacca esculenta Van Houtte(V), Corydalis decumbens (Thunb.) Pers(IV), Poncirus trifoliata Raf(III), Pseudostellaria coreana (Nakai) Ohwi(II), Cyrtomium fortunei J.Sm.(I). The naturalized plants were 49 taxa including Sicyos angulatus L, Ambrosia trifida L, Physalis angulata L. Panicum dichotomiflorum Michx., Galinsoga parviflora Cav, and Erigeron philadelphicus L. Especially, Sicyos angulatus L., Phytolacca americana L. and Bidens frondosa L. have been spread throughout the country are required to manage. The naturalized index(NI) and urbanized index(UI) were 8.7% and 15.3%. Useful plants incuding Edible was 199 taxa, Pasture was 193 taxa, Medicinal was 178 taxa, Ornamental was 82 taxa, Timber was 25 taxa, Fiber was 18 taxa, Stain was 9 taxa. Useful plants will be important materials for plant design in recreational and healing forests.

• Journal of Korean Society of Forest Science
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• v.110 no.4
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• pp.610-621
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• 2021

The soil creep, primarily caused by earthquakes and torrential rainfall events, has widely occurred across the country. The Korea Forest Service attempted to quantify the soil creep susceptible areas using a discriminant value table to prevent or mitigate casualties and/or property damages in advance. With the advent of advanced computer technologies, machine learning-based classification models have been employed for managing mountainous disasters, such as landslides and debris flows. This study aims to quantify the soil creep susceptibility using several classifiers, namely the k-Nearest Neighbor (k-NN), Naive Bayes (NB), Random Forest (RF), and Support Vector Machine (SVM) models. To develop the classification models, we downscaled 292 data from 4,618 field survey data. About 70% of the selected data were used for training, with the remaining 30% used for model testing. The developed models have the classification accuracy of 0.727 for k-NN, 0.750 for NB, 0.807 for RF, and 0.750 for SVM against test datasets representing 30% of the total data. Furthermore, we estimated Cohen's Kappa index as 0.534, 0.580, 0.673, and 0.585, with AUC values of 0.872, 0.912, 0.943, and 0.834, respectively. The machine learning-based classifications for soil creep susceptibility were RF, NB, SVM, and k-NN in that order. Our findings indicate that the machine learning classifiers can provide valuable information in establishing and implementing natural disaster management plans in mountainous areas.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.627-627
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• 2015

기존 물관련 시스템들은 독자적인 DB 구조를 가지고 있고 검색 서비스는 자체 시스템의 DB를 직접 접근하여 사용자에게 결과를 제시하는 형식이다. 이러한 서비스의 단점은 사용자가 개별 시스템의 서비스에 대한 지식이 없으면 접근하기 어렵다는 점이다. 개별 시스템의 개별 서비스의 개념을 벗어나기 위하여 물관련 시스템에 있는 하천공간자료 검색 정보를 카탈로그 서버에 등록하고, 카탈로그 서버에 등록된 검색정보를 사용자가 검색하는 방식을 적용하고자 한다. 카탈로그 서버에 자료에 대한 정보를 등록할 때 자료의 정보를 어떻게 기술할 것인가의 문제가 발생한다. 개별 서버마다 등록하게 된다면 용어 및 문화에 의한 차이로 같은 개념을 다른 용어로 등록하게 되는 혼란이 발생할 소지가 있다. 예를 들어 강우자료에 대하여 "강우", "Precipitation", "Railfall", "비" 등으로 등록할 소지가 있다. 이러면 실제 자료가 존재하는 데도 등록 방법에 따라 자료의 검색이 어려워진다. 이러한 상황을 제어하기 위하여 검사어휘(Controlled Vocabulary)를 도입한다. 이는 포털의 운영자가 미리 용어의 개념과 용어의 분류체계를 설정하고 등록 자료의 검색어를 미리 설정하여 자료의 원천 소유자가 자료를 등록 시 검사어휘를 참고하여 등록하거나 또는 등록되지 않는 용어의 자료인 경우 이 용어를 포탈에 신규로 등록한다. 검색용어의 난립을 피하기 위하여 사용자의 신규등록은 포탈의 운영자가 어느 정도 제어할 필요가 있다. 검사어휘의 정립과 하천 관련된 분류체계는 하천공간정보 검색의 포탈을 위한 필수사항이다. 검사어휘의 정립의 주된 목적은 이질성의 극복이다. 이질성의 종류는 문법적 이질성, 데이터 형식과 구조 및 문맥적 이질성이 있다. 이 중에서 문맥적 이질성이 가장 넓고 어려운 문제이다. 단위는 분야마다 호칭이 다르고 채택하는 기준마다 다르다. 유사어는 전문용어라도 분야마다 다르다. 우리나라에서 서비스 인코딩시 국어와 영어를 어떻게 처리할 지에 대한 대책도 필요하다. 수문학의 시계열 자료를 다루는 CUAHSI/HIS의 온톨로지는 대 개념으로 물리학적, 화학적 및 생물학적인 분야로 분류하고 있다. 하천공간정보의 온톨로지 구축을 위해 데이터 분석 및 분류, 온톨로지 요소 설정, 온톨로지 데이터 테이블 작성, 클래스 생성 및 계층화, 클래스 계층화에 따른 속성 설정, 클래스에 적합한 개체 삽입, 논리 관계 확인 및 수정과 같은 과정으로 온톨로지 개발을 진행하고자 한다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.48 no.4
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• pp.135-171
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• 2014

The aim of this study was to suggest a classification system adapted to provide policy information services. For this purpose, this study completed the following processes; BRM taxonomy analysis, document analysis, analysis of classification systems providing policy information, consulting classification experts, surveys and interviews with policy information consumers, and an empirical validation process through the actual construction of policy information materials. Finally, this study complemented and modified the BRM taxonomy system and proposed a classification system appropriate to policy information resources. Through the procedures of experts discussion, the steps of BRM analysis appropriate to provide policy information services is determined as three steps. The domestic institute websites for policy information services has confirmed the appropriateness of the BRM taxonomy system through the analysis system and service research to provide policy information resources. Also through the specialist interview, the confirmation of BRM and the improvement has been drawn. Through the questionaires, the study analyzes the appropriateness of available BRM taxonomy system and the requirements by subjects. And through the empirical verificaion, it determines the subject of BRM taxonomy system for policy information services.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2000.05a
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• pp.411-422
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• 2000

본 연구에서는 결정트리 분야에서 각 분류알고리즘을 살펴보고 통계학의 판별분석과 기계학습(Machine Learning)분야에서 분류알고리즘을 비교하고, 자료에 따라 오분류율을 분석 하였다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2000.04a
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• pp.149-154
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• 2000

분류기법을 통해 얻어진 원격탐사 자료는 사용되기 이전에 그 정확성에 관한 신뢰도 검증을 해야 한다. 분류 정확도를 평가하기 위해서는 오분류행렬(confusion matrix)을 사용하여 정확도 평가를 하게 되는데, 이때 오분류행렬을 구성하기 위해서는 기준자료(reference data)에 대한 표본추출이 이루어져야 한다. 기준자료의 표본을 추출하는 기법간의 비교 및 표본 크기를 줄이고자 하는 연구는 많이 이루어져 왔으난, 추출된 표본들간의 거리를 줄임으로써 정확도 평가 비용을 감소시키고자 하는 연구는 미미한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 프랙탈 분석을 통하여 기준자료의 표본을 추출하였으며, 이를 바탕으로 기존의 표본추출 기법과 정확도 차이 및 비용효과 측면을 비교 분석하였다. 연구 결과, 프랙탈 분석을 통하여 표본을 추출하는 기법은 그 정확도 추정에 있어 기존적 표본 추출 기법과 큰 차이가 보이지 않았으며, 추출된 화소들이 가까운 거리에 군집해 있어 비용효과측면에서 보다 유리함을 확인하였다.