고해상도(VHR, Very High Resolution) 영상은 활용에 따라 도심의 다양한 정보를 얻을 수 있는 잠재적 가치가 매우 큰 자료이다. 그러나 이러한 고해상도 영상자료는 매우 높은 공간해상력으로 인해 같은 용도의 객체 혹은 같은 객체(예, 건물)라 할지라도 다양한 분광 특성 및 형태로 표현된다. 그러므로 이러한 고해상도영상을 이용하여 효과적으로 주제도를 생성하기 위해서는 현재까지 영상분류 분야에서 주로 활용되고 있는 화소(pixel)단위 기반의 분석방법으로는 한계가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위한 방법으로 활발한 연구가 진행되고 있는 세그멘트(segment) 혹은 객체(object) 기반 분류기법을 고해상도 영상 및 라이다 자료에 적용하여 도심지역의 건물들을 추출해 보았으며, 그 활용 가능성에 대하여 판단해 보았다. 이러한 세그멘트 기법은 분류하고자 하는 객체들을 하나의 동일한 특성을 가지는 집단으로 모으는 방법을 말하는데, 이를 위해 본 연구에서는 multi-resolution image segmentation기법을 제공해주는 eCognition이라는 소프트웨어를 이용하였다.
본 연구에서는 천수만 황도 갯벌 지역을 대상으로 UAV 자료와 객체기반영상분석 방법을 사용하여 대축척 갯벌 표층 퇴적상 분류도를 작성하고, 정확도 검증을 수행하여 정밀한 표층 퇴적상 분류의 가능성과 보다 정확한 분류 방법에 대해 제시하였다. 이를 위해 고해상도 UAV 자료에서 가시광 영역의 정사영상과 수치표고모델(DEM), 조류로 밀도 등 퇴적상 분류 시 영향을 주는 요인들을 추출하고, 통계학적 분석 방법을 통해 퇴적상에 따른 요인들의 주성분을 분석하였다. 주성분 요인을 바탕으로 퇴적상 분류 시 사용할 입력 자료를 (1) 가시광 영역의 스펙트럼, (2) 지형 고도와 조류로 밀도, (3) 가시광 영역의 스펙트럼과 지형 고도 및 조류로 밀도로 구분하였으며, 이를 기반으로 객체기반영상분석 분류방법에 입력 자료를 적용하여 대축척 갯벌 표층 퇴적상 분류도를 추출하였다. 입력 자료의 조건에 따라 표층 퇴적상 분류를 수행한 결과, folk 분류 기준을 따르는 6가지의 표층 퇴적상으로 분류하였고, 가시광 영역의 스펙트럼과 지형 고도, 조류로 밀도를 사용할 경우 전체 정확도가 63.04%, Kappa 지수가 0.54로 가장 효과적으로 표층 퇴적상을 분류하였다.
이 논문에서는 작물 재배지의 분류를 목적으로 능동 학습과 과거 토지 피복도 기반의 시간 문맥 정보를 결합하는 분류 방법론을 제안하였다. 신뢰성 높은 훈련 자료의 추출을 위하여 능동 학습 기반 반복 분류를 적용하였으며, 과거 토지 피복도의 작물 재배 규칙을 시간 문맥 정보로 정량화 하여 능동 학습 기법의 적용시 훈련 자료의 할당과 작물 간 분광학적 혼재 효과 완화에 이용하였다. 제안 분류 방법론의 적용 가능성을 평가하기 위해 미국 Illinois 주의 옥수수와 콩 재배지역의 구분을 목적으로 MODIS 시계열 식생지수 자료와 과거 cropland data layer(CDL) 자료를 이용한 사례연구를 수행하였다. 사례연구 결과, 초기 감독 분류 결과에서 나타났던 옥수수와 콩의 오분류와 기타 작물과 비작물의 오분류 양상이 능동 학습 기반 반복 분류를 통해 완화되었다. 그리고 CDL 자료로부터 추출한 시간 문맥 정보를 추가적으로 결합함으로써 주요 작물에서 나타나는 과추정 양상이 완화되어 가장 우수한 분류 정확도를 나타내었다. 따라서 제안 기법이 양질의 훈련 자료의 확보가 쉽지 않은 작물 재배지의 분류에 유용하게 적용될 수 있음을 확인하였다.
설화의 분류체계는 논리의 명징성, 자료의 포괄성, 이용의 효율성을 두루 갖추어야 하나, 설화의 세계에는 서로 이질적인 자료들이 어지럽게 뒤섞여 있어 실제 작업에 있어서는 그중 어느 한 측면이 부실해질 위험이 크다. 그같은 위험을 피하기 위해 서교수는, 자료의 실상에 바탕을 두는 분류체계를 제시한다.
정보사회의 도래로 교육분야에서도 정보공유를 위한 많은 방안들이 제시되고 있다. 인터넷을 통해 전달되는 교육자료의 양은 나날이 증가하고 있지만 정보생산자들이 일정한 표준 없이 나름대로의 기준에 따라 정보를 유통시키고 있기 때문에 이용자가 필요한 정보를 정확하게 찾아내기란 매우 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 인터넷 자원 중에서도 교육자료를 서비스하고 있는 16개 시 도 교육청 및 산하 기관들의 홈페이지 분류체계를 분석하고, 자료의 실제 이용자 및 공급자에 대한 요구자료를 최대한 수렴하여 사실표준에 기초한 교육자료 분류체계를 제안하고자 한다.
본 논문에서는 커널분류기에 요구되는 다량의 계산량과 자료저장공간을 감소시키도록 고안된 최적군집방법을 적용한 K-평균 가중커널분류기법이 제안되었다. 이 방법은 원래의 훈련표본보다 작은 수의 참고벡터들과 그들의 가중값을 들을 찾아 원래 커널분류 기준을 근사화하여 패턴을 인식하는 것이다. K-평균 가중커널분류기법은 가중파젠윈도우(WPW)분류기법을 개량한 것으로서 참고벡터들을 계산하기 위한 초기 부적절하게 군집된 관측값들을 최적으로 재군집화 함으로써 WPW기법의 단범을 극복하였다. 실제자료들에 제안된 방법을 적용한 결과 WPW분류기법보다 참고벡터들의 대표성과 자료축소면에서 월등히 향상된 결과를 확인하였다
본 연구는 현장조사에서 얻어진 갯벌의 퇴적물 입자조성과 동일시기의 위성영상에서 추출된 반사치를 이용하여 함평만 갯벌의 입자분포도를 제시하였다. Landsat TM 자료에서 추출된 갯벌 입자조성에 따른 스팩트럼이 분석되었고, 7개의 위성영상은 ISODATA 와 K-MEANS 방법으로 분류되었다. 무감독분류된 결과는 현장관측치에 의해 분류 정확도가 평가되었으며, ISODATA와 K-MEANS 방법의 분류 정확도는 84.3%와 85.7%이다. 다중시기 위성영상 분류 결과를 검증하기 위해 현장조사 자료에 의해 분류된 1999년 5월 TM 영상을 참조자료로 하여 다중시기의 영상분류 결과를 비교하였다.
RSS와 같은 신디케이션 기술은 사용자가 스스로 웹사이트에 접근하지 않아도, 새롭게 업데이트 되는 정보가 있을 때마다 RSS Aggregator를 통해 사용자에게 알려줌으로써 편리성을 가져다준다. 이러한 기술을 이용한다면 학습자들은 새로운 웹 문서가 게시될 때마다 해당 사이트를 방문할 필요 없이, 자동으로 신규 정보만 얻어오는 학습 자료의 습득 도구로서 활용이 가능하다. 하지만, 정의가 새롭게 추가되는 여부만을 판단하는 기존의 RSS Aggregator의 경우에 등록된 채널수가 늘어갈수록 사용자는 자신이 원하는 정보를 찾기 위해, 정보를 분류하고 검색하는 작업에 많은 노력을 기울여야한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고 사용자에게 의다 효율적인 정보 전달을 위해, 사용자 스스로 관심분야를 생성하여, 사용자에게 전달되는 신규자료는 각 분야에 자동적으로 분류되며, 사용자가 지정해 놓은 조건에 적합하도록 콘텐츠를 제공 받을 수 있는 시스템을 설계하였다. 신규자료를 분야에 자동적으로 분류하기 위해 초기 분류된 문서로부터 분야별 색인어 추출 방안을 제안하고자 한다.
기본적으로 모든 소비자들은 조금씩 다르며, 제품은 그 차이를 극대화 시킴으로써 다양한 소비를 촉진하게 된다. 이와 같은 시장 세분화와 포지셔닝 전략은 디자인 경영에 있어 매우 중요한 전략적 단계라 할 수 있으며, 기업의 소비자 분석의 목적이기도 하다. 다차원 척도법은 군집 분석에서와 마찬가지로 자료에 내재된 구조를 찾아내어 자료를 함축적으로 표현하고자 하는 자료축약형 다변량 분석 기법이다. 패턴 분류의 수량화를 이용하는 POSA(Partial Order Scalogram Analysis)는 MSA(Multidimensional Scalogram Analysis)의 구조화된 방법으로 디자인 전략을 수립하는 단계에서 소비자의 성향을 보다 세분화할 수 있다. 본 논문에서는 디자인 리서치 단계에 POSA 방법론을 적용하였을 때 소비자 유형 분류가 가능하다고 보고, 창의적 디자인 컨셉의 도출에 어느 정도 역할을 하는지 알아보고자 함을 목적으로 하였다. 본 연구에서는 부분적 계층 분석법인 POSA 분석방법을 통하여 사용자의 계층을 세분화하는 방법을 고안하고, 이를 분석함으로써 소비자의 유형을 분류하여 디자인 포지셔닝과 방향을 제시하는 방법론을 제안하고자 하였다. 이를 위하여 설문조사를 통하여 POSA 기법을 이용한 소비자 유형 분류 방법이 고안되었고, 이를 기반으로 모바일 기기를 위한 프로젝트에 실제 디자인 사례로 적용되었으며, 이러한 소비자 유형 분석을 통하여 타겟 유저의 시나리오 작성 단계에서 창의적 발상을 지원한다는 점을 발견할 수 있었다.
최근 국제화 추세와 함께 통상 관련 분야의 확대로 인하여 국제통상 분야에서 많은 자료가 나오고 있다. 현재 각 도서관이나 정보센터에서 주로 사용하는 분류표는 듀이십진분류법(DDC), 한국십진분류법(KDC), 미 의회도서관분류법(LCC)이다. 그러나 기존 분류 체계에서 국제통상 분류항목들이 학문의 학술적 분류와 일치하는지를 살펴보고 효과적인 자료 분류와 검색이 이루어질 수 있도록 재구성할 필요가 있다. 본 연구에서는 구내외의 분류표 중 DDC, LCC, KDC에서 국제통상에 관한 자료의 분류기호 비교를 통하여 분류표 안에서 국제통상이란 주제의 분산과 그 주제가 있는 류, 강, 목, 강목의 차이를 보았다. 세개의 분류표안에 주제 분산과 서로 중복되는 부분이 있었으며 강, 목, 세목에 차이가 있었다. KDC의 경우, 국제통상 분야의 전 분야가 한 부부능로 균형있게 전개되지 못한 점이 있었고 항목가느이 관계가 유기적으로 설정되지 못하여 새로운 항목의 신설이나 항목 명칭의 합리적 변경이 필요했다. 문헌분류의 목적인 동일한 주제는 한데 모으고 그 안에서 일정한 순서로 배열시켜 검색의 효율성을 갖게 하는 분류표의 개발을 위해 주제분야 전문가\ulcorner 실무 담당 사서의 의견 수렴을 바탕으로 한 끊임없는 개정이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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