• 한국자원식물학회:학술대회논문집
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• 한국자원식물학회 2020년도 춘계학술대회
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• pp.3-3
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• 2020

최근 지구온난화로 인한 기후변화로 인해 지리적 분포가 한정적인 한반도 구과식물들은 점점 서식지 내 생육에 위협을 받고 있다. 이러한 구과식물의 지속이용가능한 보전을 위해서는 각 종별 형질 특성 및 분포, 생육정보 등의 기초정보 구축이 필요할 것이다. 구과식물(Pinidae, Conifers)은 전 세계적으로 나자식물(Gymnosperms)의 3/5정도인 630여분류군이 분포하는 것으로 알려져 있다(Farjon, 2008). 은행나무나 소철나무류 등 다른 나자식물과 비교하여 여러 복잡한 구조로 이루어진 구과(웅성, 자성 구과)를 형성하고, 잎은 대부분 바늘형으로 단순하며, 상록성인 특징 등으로 구분된다. 우리나라에 분포 및 식재되고 있는 나자식물 중 은행나무와 소철나무를 제외한 모든 나자식물이 구과식물에 속한다. 구과식물이 전 세계적으로 넓은 분포역을 갖지만, 종별로는 제한적인 분포를 갖는 것들이 많이 나타난다. 우리나라에 자생하는 구과식물 대부분도 동북아시아에만 분포하는 종들이 대다수이다. 한반도 구과식물은 총 5과 12속 23종 5변종 총 28분류군으로 확인되었다. 소나무과는 5속 12분류군으로 구상나무와 분비나무의 형태적 중복형질이 확인되었으며, 측백나무과는 3속 9분류군으로 눈향나무를 변종에서 종 수준으로 적용하였고, 어청도에서 해변노간주의 분포를 확인하였다. 개비자나무과는 1속 3분류군으로 수형에 따라 큰개비자나무, 눈개비자나무, 개비자나무로 구분하였다. 주목과는 비자나무속을 포함하여 2속 3분류군으로 설악눈주목에 대한 세부적인 분류학적 재검토가 필요할 것으로 판단한다. 나한송과는 1속 1분류군으로 신안군 가거도에서 나한송의 자생지를 확인하였다. 구상나무와 분비나무의 형태적 구분형질이 모호함에 따라 집단별 유전정보 분석을 통한 계통지리학적 연구를 수행하였다. 분석을 통해 구상나무는 빙하기에 북부지역의 조상종이 남하하여 분화되고, 후빙기에 중부지역까지 분포확장이 이루어진 것으로 판단된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제12권2호
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• pp.53-59
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• 2004

본 연구에서는 고해상도 위성영상의 분류에 적합한 형상 기반 분류 소프트웨어를 개발하기 위한 연구를 수행하였다. 형상 기반 분류에 필요한 영상분할과 퍼지 기반의 분류 알고리즘을 개발하고, 형상 기반 분류에 요구되는 다양한 요소들을 고려하여 사용자와의 원활한 상호작용을 지원하기 위한 사용자 인터페이스를 구현하였다. 개발된 소프트웨어의 성능을 평가하고자 본 연구에서 개발된 소프트웨어와 현재 전 세계적으로 널리 보급되고 있는 형상 기반 분류 관련 상용 소프트웨어인 eCognition을 적용하여 동일한 영상을 시험적으로 처리해 본 결과 유사한 영상 분류결과를 얻을 수 있었다. 영상분할의 경우에는 본 연구에서 개발한 소프트웨어의 처리속도가 우수하였다. 형상 기반 분류를 수행하는 데에는 프로그램과 사용자간의 고도의 상호작용이 요구되므로, 향후에 이를 편리하게 하기 위한 사용자 인터페이스의 보완이 필요하다는 것을 알 수 있었다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제22권2호
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• pp.170-178
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• 2019

Classification of radar signals in the field of electronic warfare is a problem of discriminating threat types by analyzing enemy threat radar signals such as aircraft, radar, and missile received through electronic warfare equipment. Recent radar systems have adopted a variety of modulation schemes that are different from those used in conventional systems, and are often difficult to analyze using existing algorithms. Also, it is necessary to design a robust algorithm for the signal received in the real environment due to the environmental influence and the measurement error due to the characteristics of the hardware. In this paper, we propose a radar signal classification method which are not affected by radar signal modulation methods and noise generation by using deep learning techniques.

• 한국암반공학회:학술대회논문집
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• 한국암반공학회 2001년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.85-94
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• 2001

터널 발파시 발파효율은 암반의 특성에 큰 영향을 받기 때문에 암반 특성을 분석하고 이를 기초로 발파설계를 수행하는 것이 중요하다. 그럼에도 불구하고 현재까지 국내에서의 발파설계는 무결암의 단축압축강도만으로 발파암을 분류한 후 각 발파암의 발파계수를 구하는 방법을 이용하거나 공학적 암반분류법의 하나인 RMR 분류를 이용하여 발파암을 분류하되 객관적 근거가 미약한 경험적인 발파계수를 산정 하는 방식을 통하여 이루어졌다. 본 연구에서는 절리특성을 고려한 발파설계를 위하여 Ashby의 접근법을 활용하였다. 또한 절리조사 결과를 통한 발파암 분류방법과 발파패턴설계를 추가하여 발파설계 전 과정을 수행할 수 있도록 Ashby의 접근법을 응용하였다. 따라서 절리 분포 특성을 고려한 발파암 분류가 가능하고, 절리암반 특성을 고려한 발파설계를 수행할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.172-175
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• 2016

본 논문은 손목에 부착된 단일 3축 가속도 센서를 이용하여 사용자 움직임 기반의 휴식, 걷기, 달리기(느린속도, 빠른속도)를 분류하는 방법에 관한 연구이다. 초당 32회 표본 값의 가속도 정보에서 특징 신호인 평균, 표준편차를 산출하고 사용자의 행동상태를 4가지 상태로 분류한다. 분류 기준이 모호한 상태전이 신호에 대해 6가지 상태로 분류하여 구해진 총 10개의 행동상태 정보를 2차원 평면에 사영하고 최종적으로 K-means 군집화 기법을 적용하여 사용자의 행동상태를 4가지 상태로 분류한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.161-164
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• 2015

본 논문에서는 고정된 카메라에서 초기 프레임을 참조하여 현재 프레임에 새롭게 유입된 물체의 실시간 분류 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘의 실시간 분류 처리를 위하여 복잡도를 최소화 하였다. 먼저 전경과 배경을 구분하는 이진 분류 영상을 추출하기 위하여 DCT(Discrete Cosine Transform) 기법을 사용한다. DCT는 기존 공간영역에서 Texture를 분석하는 방식보다 더욱 정확하게 Texture를 분석할 수 있다. 이는 주파수 영역에서 Texture 특징 분석이 더욱 용이하고 각 요소 안에 intensity와 texture 정보를 종합적으로 고려할 수 있기 때문이다. 또한 DCT 계산 복잡도를 최소화하기 위하여 DCT 수행 전에 색 정보를 이용하여 미리 분류 영역을 분석함으로써 처리 효율을 극대화 하였다. 마지막으로 생성된 이진 분류 영상을 자연스럽게 matting하기 위하여 Guided 필터 사용을 제안한다. Guided 필터는 guidance 정보를 통해 입력 영상을 전반적으로 개선할 수 있지만 intensity가 평탄한 영역 등에서 그 한계를 보여주므로 본 논문에서는 Guided 필터의 단점을 개선하는 방법을 추가적으로 제안한다.

• 한국자원식물학회:학술대회논문집
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• 한국자원식물학회 2020년도 춘계학술대회
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• pp.17-17
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• 2020

나고야의정서 발효에 따라 이에 대한 대응이 전세계적인 이슈가 되면서 각 국가들은 자국내 유용자원식물의 주권확립을 위한 움직임을 보이고 있으며 이들의 기원종 확립과 진위 감별을 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 전라도 지역 내 생약 자원식물의 분포현황 및 실체를 파악하고자 하였다. 조사시기는 2018년 3월부터 2020년 5월까지 계절별로 해안가, 산지, 농경지 등 다양한 서식환경에 대하여 조사를 실시하였다. 전라도 내에서 확인되 생약자원식물은 106과 243속 405종 31변종 4품종 총 440분류군이 분포하는 것으로 조사되었으며, 한반도 관속식물 4,499분류군(Korea National Arboretum, 2018; Http://www.nature.go.kr/kpni/)의 9.8%에 해당된다. 본 조사지역 내에서 확인된 생약자원 식물 중, 특산식물로는 매미꽃, 할미밀망, 노랑붓꽃 등 11분류군이 확인되었으며, 희귀식물로는 CR등급의 노랑붓꽃을 포함하여, VU등급의 약난초, 흑삼릉 등 25분류군이 확인되었다. 특히 본 조사를 통해 수집된 생약자원식물의 표본, 화상자료, 종자, 생약부위 등은 추후 우리나라의 생약자원에 대한 관리DB를 구축하는데 기초자료로서 유용하게 활용될 것이다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.34-41
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• 2023

최근 인간의 활동 범위가 증가함에 따라 외래종의 유입이 잦아지고 있고 환경에 적응하지 못해 유기된 외래종 중 2020년부터 유해 지정 동물로 지정된 라쿤이 문제가 되고 있다. 라쿤은 국내 토종 너구리와 크기나 생김새가 유사하여 일반적으로 포획하는데 있어서 구분이 필요하다. 이를 해결하기 위해서 이미지 분류에 특화된 CNN 딥러닝 모델인 VGG19, ResNet152V2, InceptionV3, InceptionResNet, NASNet을 사용한다. 학습에 사용할 파라미터는 많은 양의 데이터인 ImageNet으로 미리 학습된 파라미터를 전이 학습하여 이용한다. 너구리와 라쿤 데이터셋에서 동물의 외형적인 특징으로 분류하기 위해서 이미지를 회색조로 변환한 후 밝기를 정규화하였으며, 조정된 데이터셋에 충분한 학습을 위한 데이터를 만들기 위해 좌우 반전, 회전, 확대/축소, 이동을 이용하여 증강 기법을 적용하였다. 증강하지 않은 데이터셋은 FCL을 1층으로, 증강된 데이터셋은 4층으로 구성하여 진행하였다. 여러 가지 증강된 데이터셋의 정확도를 비교한 결과, 증강을 많이 할수록 성능이 증가함을 확인하였다.

• 한국동물학회:학술대회논문집
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• 한국동물학회 1998년도 한국생물과학협회 학술발표대회
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• pp.100-100
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• 1998

• 한국문헌정보학회지
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• 제42권3호
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• pp.259-279
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• 2008

신학 분야의 시소러스를 구축하는 전 단계로서, 패싯을 이용하여 신학 용어를 분류하였다. 영어로 된 신학 사전에서 1.031개의 용어를 선정하였고, 이 중에서 실제로 분류한 용어의 수는 984개이다. 용어를 분류하기 위해서 전개한 패싯은 기본 패싯 7개와 하위 패싯 14개이었다. 분류한 용어들을 분석해 본 결과, 신학 분야의 특성에 맞게 물리적 형태를 갖는 구체적인 용어의 수보다 추상적인 용어의 수가 많았으며. 전체 용어 수의 70% 정도를 차지하였다. 문헌 분류를 위한 십진 분류 체계에 대한 연구가 한계에 이른 상황에서. 이러한 특정 주제 분야의 용어를 분류하고 시소러스를 구축하는 연구가 더 활발해져야 한다고 생각한다.