• 한국지리정보학회지
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• 제9권1호
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• pp.46-55
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• 2006

본 연구에서는 항공기로부터 얻어지는 다수의 다중 분광영상을 자동적인 모자이킹 방법을 개발함으로써 수작업을 최대한 줄이는데 목적을 두었다. DuncanTech MS4100 카메라를 이용하여 2436개의 녹색, 적색, 근적외 삼분광 영상이 획득되었다. 카메라 영상과 함께 관측한 LIDAR(LIght Detection And Ranging)자료와 항공기의 위치와 자세를 측정하기위해 GPS/INS(global positioning system/inertial navigation system)자료도 산출되었다. 다수의 다중 분광 영상은 우선 무감독 분류를 적용하여 영상 패턴으로 변환하였다. 인접한 영상의 패턴을 비교하여 각 영상의 상대적인 공간의 위치를 파악하였다. 모든 항공 영상 중에서 80%의 인접한 영상 패턴의 일치율을 파악하고 모자이킹할 수 있었다. 다음으로 GPS/INS자료와 무감독 분류를 혼합한 방법으로 항공 영상을 자동 모자이킹 수행하였다. GPS/INS자료와 영상 포착시점의 불일치로 연속되는 GPS/INS자료 중에 무감독 분류를 이용한 영상 패턴의 일치율을 조사하여 영상포착시점에 일치하는 GPS/INS자료를 선택하였다. 이 혼합방법으로 96%의 영상을 모자이킹했으며, LIDAR자료와의 검정에서 공간적 정도 RMSE는 1.44 m에 불과했다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권2호
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• pp.89-101
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• 2007

이 논문에서는 토지 피복분류를 목적으로 C 밴드와 L 밴드 다중 편광 자료의 결정 수준 융합을 수행하여 융합 효과를 살펴보았다. 앞으로 이용이 가능해질 C 밴드 Radarsat-2 자료와 L 밴드 ALOS PALSAR 자료를 모사하기 위해 C 밴드와 L 밴드 NASA JPL AIRSAR 자료를 감독분류에 이용하였다. Target decomposition으로부터 얻어지는 산란 특성과 관련된 특징들을 입력으로 SVM을 분류 기법으로 적용한 후에, 사후확률을 확률비 모델의 틀안에서 융합하는 결정수준 융합을 수행하였다. 적용 결과, L 밴드가 C 밴드에 비해 피복 구분에 적절한 투과 심도를 나타내어 22% 정도 높은 분류 정확도를 나타내었지만, 결정수준 융합을 통해 개별 토지피복 항목의 구분력의 향상으로 인해 L 밴드 자료의 분류결과에 비해 10% 정도의 보다 향상된 분류 정확도를 얻을 수 있었다.

• 식물분류학회지
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• 제32권4호
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• pp.449-465
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• 2002

분자생물학적 자료에 의한 한국산 백합강 식물에 대한 분류학적 재검토를 시도하였다. 2가지의 다른 자료, 즉 엽록체 DNA인 rbcL 및 atpB sequence 자료분석에서 대체적으로 일치하는 계통수를 얻었다. 즉, 한국산 백합강은 Dahlgren 등의 분류체계에 의한 비짜루목, 백합목, 마목의 3목으로 구분되었다. 이중 비짜루목과 백합목의 유연관계를 추론하는 분자생물학적 연구에서 마목의 분류군이 군외분류군으로 사용되었다. 두 엽록체 DNA인 rbcL 및 atpB sequence 분석에서 붓꽃과는 백합과 보다는 비짜루과에 더 가까운 유연관계를 보여주었다. 그러나, 넓은 의미의 Narthecaceae (종전의 Melanthiaceae [국명부재]에 속한 분류군)는 비짜루목이나 백합목에 속하는 분류군들과 가까운 유연관계를 보이지 않았다. 이전의 은방울꽃과 [Ruscaceae] 내에 취급되었던 애기나리속, 나도옥잠화속, 죽대아재비속 등은 각각 Colchiaceae, 백합과, Caloghortaceae로 이전 되어야 한다는 결론이 내려졌다. 마지막으로 한국산 백합강에 속하는 과의 체계에 대해서 토의하였다.

• 한국자원식물학회:학술대회논문집
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• 한국자원식물학회 2018년도 추계학술대회
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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.

• 한국자원식물학회지
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• 제33권4호
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• pp.311-336
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• 2020

본 연구는 세종시 식물자원의 관리방안을 모색하고 식생관리와 희귀 및 멸종위기식물, 식물생태계 보존대책을 마련하기 위한 기초자료 제공에 있다. 연구결과는 다음과 같다. 세종시 일대에 분포하는 식물상은 104과 315속 462종 3아종 59변종 7품종의 총 531분류군으로 확인되었다. 희귀식물은 총 8과 8속 8종 8분류군으로 취약종(VU) 개박하 등 2분류군, 약관심종(LC) 쥐방울덩굴 등 4분류군, 자료부족종(DD) 큰개고사리 1분류군이 각각 출현하여 전체 식물종 중 1.5% 비율로 나타났다. 주목은 생태적으로 중요하지만 수형과 형태가 곧아 조경 식재용으로 개발하는 것이 필요할 것이다. 특산식물은 총 8과 9속 9종 9분류군으로 확인되었으며, 은사시나무, 오동나무는 산림경관용 군락으로 개발하는 것이 필요하다. 식물구계학적 특정식물은 V등급 자리공 등 2분류군, IV등급은 좀현호색 등 4분류군, III등급은 탱자나무 등 8분류군, II등급은 참개별꽃2분류군, I등급은 쇠고비 등 26분류군이 확인되었다. 귀화식물은 18과 38속 48종 1변종 49분류군으로 확인되었으며, 도시화지수(UI) 15.3%, 귀화율(NI) 8.7%로 분석되었다. 산림휴양과 치유에 필요한 유용식물은 식용이 199분류군으로 가장 높았으며, 목초용 193분류군, 약용 178분류군, 관상용 82분류군, 목재용 25분류군, 섬유용 18분류군, 염료용 9분류군 순으로 나타났다. 본 연구는 세종시 남부일대에 분포하는 식물상을 조사 및 분석하기 위해 수행하였다. 주로 조사된 자료는 생태적 가치에 집중된 경향이 있기 때문에 향후 이용객들이 식물에 대한 중요성을 인지할 수 있도록 보전용, 약용, 식용, 관상용 등 구분하여 보전에 대한 중요성 제고와 실생활과 밀접한 자원 발굴 등 자료 구축이 이루어진다면 세종시 남부일대의 식물상에 대한 자원적 및 생태적 가치가 높아질 것으로 판단된다.

• 한국산림과학회지
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• 제110권4호
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• pp.610-621
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• 2021

지진 발생과 집중호우에 의해 땅밀림형 산사태 유형으로 분류되는 땅밀림 현상이 전국적으로 광범위하게 나타나고 있다. 산림청은 땅밀림으로 인한 인명 및 재산 피해를 예방하기 위해 땅밀림 우려지 현장조사 판정표를 통해 땅밀림 발생 위험지를 사전에 파악하고 있다. 한편 최근에는 컴퓨터 기술의 발달로 인공지능의 한 분야인 기계학습 분류기법을 이용하여 산지재해 취약성을 평가하거나 자연재해를 예측하고 있다. 따라서 이 연구에서는 기계학습 분류기법인 k-Nearest Neighbor(k-NN), Naive Bayes(NB), Random Forest(RF), 그리고 Support Vector Machine(SVM) 분류모델을 이용하여 땅밀림 발생 위험등급을 분류하였다. 한국치산기술협회의 2018~2020년 조사 자료 4,618개 중에서 땅밀림 현상의 발생 여부를 고려하여 발생지 총 146개소, 그리고 미발생지 146개소를 임의추출하여 292개 자료를 선정하였으며, 이 중 70%에 해당하는 204개소 자료를 훈련자료로 하여 모델을 구축하였다. 전체 자료의 30%에 해당하는 88개 검증자료에 대해 모델을 평가한 결과, k-NN은 0.727, NB는 0.750, RF는 0.807, 그리고 SVM은 0.750의 분류정확도를 보였다. 또한, Kappa 상관계수는 각각 0.534, 0.580, 0.673 및 0.585, 그리고 AUC는 각각 0.872, 0.912, 0.943 및 0.834로 계산되었다. 따라서 땅밀림 위험지역 판정을 위한 기계학습 분류모델은 RF, NB, SVM, 그리고 k-NN 순으로 높은 성능을 보였다. 기계학습 분류모델은 향후 산지토사재해의 예방 및 대응을 위한 기초자료로 활용 가능하며, 땅밀림 재해 관리 및 피해 경감에 위한 정책 개발에 필요한 정보를 제공할 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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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.

• 한국문헌정보학회지
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• 제48권4호
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• pp.135-171
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• 2014

본 연구에서는 정책정보서비스를 제공하기에 적합한 분류체계를 제안하고자 하였다. 이를 위해 BRM분류체계분석, 문헌분석, 정책정보제공사이트 분류체계분석, 분류전문가논의과정, 정책정보수요자대상 설문조사 및 면담조사, 정책정보자료의 실제적 구축을 통한 경험적 검증과정을 거쳤다. 최종적으로 BRM 분류체계를 수정 보완하여, 정책정보관련 정보자원을 제공하기에 적합한 분류체계를 제안하였다. 전문가 논의 과정을 거쳐 정책정보서비스에 적절한 BRM 분류 단계를 3단계로 확정하였다. 국내외 정책정보제공사이트를 제공하고 있는 기관의 분류체계와 서비스 조사를 통해 BRM 분류체계가 정책정보자료 제공을 위해 적합하다는 것을 확인하였다. 실무자 면담 조사를 통해 BRM의 적절성 확인과 개선점을 도출하였다. 설문조사를 통해 정책정보서비스를 위한 BRM 분류체계 사용의 적절성과 BRM 주제분야별 보완요구사항을 분석하였다. 마지막으로 경험적 검증을 통해 정책정보서비스를 위한 BRM 분류 체제의 주제 내용을 확정하였다.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2000년도 춘계학술대회
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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.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2000년도 춘계 학술대회 논문집 통권 3호 Proceedings of the 2000 KSRS Spring Meeting
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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.