• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2009.03a
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• pp.22-25
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• 2009

본 논문은 기 구축된 환경부의 중분류 토지피복도를 올해 KOMPSAT-2 화상으로 갱신하기 위한 예비연구에서 분류결과의 정확도 평가를 중점적으로 나타낸다. KOMPSAT-2 화상기반의 중분류 토지피복도는 객체지향의 분류기법을 이용하였고, 경계선 수정의 경우 반자동 기법에 의해 제작되었다. 계통표집과 임의표집에 의한 Kappa 분석에서 계통 표집의 KHAT값은 0.81, 임의표집의 KHAT값은 0.89를 각각 가지므로 거의 완벽의 일치성을 표시한다. 따라서 전술한 지도화 방법을 통해 제작된 KOMPSAT-2 화상의 중분류 토지피복도는 이용자에게 토지피복정보의 신뢰성도 함께 제공한다.

• Animal Systematics, Evolution and Diversity
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• v.3 no.1
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• pp.74-90
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• 1987

한국산 유영류(다모강)의 분류학적 연구의 일환으로 1965년부터 1986년까지 우리나라의 삼면연안과 도서지방(36개 지역)에서 채집된 표본을 동정 분류하였다. 그 결과 10과 20속 31종 2 종이 밝혀졌으며 그 중 4아종 1 아종(Amphinome rostrata, Haplosyllis tentaculata, Typosyllis aciculata orientalis, Typosyllis variegata, Glycera subaenea)은 한국미기록종으로 판명되었다. 눈썹참갯지렁이 (Perinereis nuntina)는 총 36개 지역 중 11개 지역에서 채집되었으며 , 총 600여 개체중 232 개체가 채집됨으로써 우리나라에 널리 분포해있는 종으로 나타났다. 동정 분류된 표본 중 한국과 일본 해역에만 분포하는 것은 3 종이었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.141-141
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• 2012

비점오염물질은 강우 시 유출되기 때문에 일간, 계절 간 유출량 변화가 대단히 크게 나타나며, 기후, 지형, 토지이용, 토양 등과 지역적인 특성과 유역 형상에 따라 변화되므로 비점오염원 유출량에 대한 정량화를 위해서는 강우지속시간동안 정확한 수질과 유량에 대한 측정 자료가 요구된다. 따라서 본 연구에서는 비점오염물질에 대해 현장 모니터링 및 현장 실측 관련 기존 연구자료 수집을 통해 중분류 토지피복분류별 원단위를 산정하였다. 또한 특정 유역에 중분류 토지피복 분류별 산정된 원단위를 적용하여 유역기반의 비점오염부하량을 산정 하였다. 대상 유역에 해당하는 하천 말단에서의 실측 자료를 활용하여 유역모형을 구축하고, 강우를 입력 자료로 하여 비점오염 물질별 부하량을 모의 산정하였다. 유역모형으로 HSPF(Hydrologic Simulation Program - Fortran)을 실제 대상유역에 적용하였고, 이에 따른 모의 결과를 실측치와 비교하여 부하량을 산정하였다. 이렇게 모의 산정된 부하량은 실측자료를 기반으로 산정된 원단위의 적용에 따른 부하량과 비교 검토하여 유역에 대한 비점오염원 부하량 산정 시 모형의 적용 가능성을 평가하였다. 본 연구에 적용된 대상유역은 동천유역으로 병성천의 주요 지류로서 유역의 상단에 위치하고 있다. 중분류 토지피복 중 공업지역, 교통지역, 과수원재배지, 비닐하우스재배지, 기타재배지에 대해서는 2008년부터 2010년까지 모니터링을 실시하였고, 이외의 중분류 토지피복에 대한 결과는 수계별 현재까지 진행되고 있는 환경기초조사사업 중 '주요 비점오염원 유출 장기 모니터링'사업의 자료를 활용하였다. 동천유역의 비점오염원 발생부하량을 산정한 결과, BOD 부하량은 대지의 경우 391.4 kg/day로서 중분류 군으로 구분한 결과에 비해 높게 산정되었다. T-N, T-P 발생부하량도 토지피복군이 대분류에서 중분류로 변화됨에 따라 부하량의 차이가 발생 하였다. 또한 동천유역에 대해 구축된 HSPF 모형의 적합도를 시기별 4개의 Case로 구분하여 평가해 보았는데 그 결과, 모형 모의치의 실측치에 대한 적합도가 높게 평가 되었다. 현재 특정 지역에 편중되어 조사되고 있는 중분류 토지피복을 조사 기관간의 교차 조사를 통해 지역적 제한성을 낮추고, 중분류에 속하는 세부피복지점을 확대하여 모니터링 지점의 다양성을 확보하여야 할 것으로 판단된다. 이와 동시에 한시적인 조사가 아닌, 장기간에 걸쳐 연구가 진행 될 경우 원단위에 대한 현재의 불확실성 및 제한성을 줄일 수 있을 것으로 판단되므로, 이러한 기초 자료 확보에 대한 장기적인 투자와 노력이 수반될 시 우리나라에 대표적으로 적용할 수 있는 비점오염원 원단위가 산정될 것으로 생각되며, 이러한 기틀이 마련되어야 비점오염원에 대한 적절한 유역관리방안을 수립할 수 있을 것으로 생각된다.

• Review of KIISC
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• v.28 no.6
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• pp.25-32
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• 2018

국방과학기술 중 국가안보를 위해 보호해야 하는 기술을 방위산업기술로 정의하고 있다. 방위산업기술보호법의 대상기관은 보유 또는 연구개발 중인 방위산업기술을 식별한 후, 방위산업기술 정보를 적절한 보호등급으로 분류하여 보호하여야 한다. 이를 위해서는 국방과학기술 정보의 분류체계 국가 표준이 수립되어야 하지만 아직까지 분류체계가 정립되어 있지 않고 대상기관 별로 자체 내규로 정하도록 지침이 마련 중으로 향후 혼란을 야기할 수 있어 이에 대한 개선이 필요하다. 본 논문에서는 현행 국방과학기술 정보의 분류체계와 미국 국방부의 과학기술 정보의 분류체계를 비교하고 발전방향을 고찰해본다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.177-180
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• 2001

본 논문에서는 신경망을 이용한 내용 기반 이미지 분류 방법을 제안한다. 분류 대상이미지는 인터넷상의 다양한 이미지들 중 오브젝트 이미지이대 웹 에이전트를 통하여 획득하고 정규화 과정을 거친다. 획득한 이미지를 분류하기 위한 특징은 웨이블릿 변란 후 추출된 질감 특징이다. 추출된 질감 특징을 이용하여 학습패턴을 생성하고 신경망을 학습한다. 그리고 구성된 신경망 분류기로 이미지를 분류한다. 본 연구에서는 다양한 질감 특징들 중에서 대비(contrast), 에너지(energy), 엔트로피(entropy)를 이용하여 특징을 추출한다. 실험에 사용한 데이터는 30종류에 대하여 각각 10개씩, 300개의 이미지들을 학습 데이터, 테스트 데이터로 사용하여 구성된 분류기의 인식률을 실험하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.848-851
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• 2019

이미지 형식으로 등록되는 상표의 특성상 상표의 검색에는 어려움이 따른다. 특허청은 도형 상표의 검색을 용이하게 하기 위해 상표가 포함하고 있는 구성요소에 도형분류코드를 부여한다. 하지만 도형 상표에 포함된 이미지를 확인하고 분류코드를 부여하는 과정은 사람이 직접 수행해야 한다는 어려움이 따른다. 이에 본 논문에서는 딥러닝을 이용하여 자동으로 도형 상표 내 객체를 인식하고 분류코드를 부여하는 방안을 제안한다. DenseNet을 이용하여 중분류를 먼저 예측한 후 각 중분류에 해당하는 Faster R-CNN 모델을 이용하여 세분류 예측을 수행하였다. 성능평가를 통해 비엔나분류 중분류별 평균 74.49%의 예측 정확도를 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.146-148
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• 1999

문서분류의 문제점 중의 하나는 사용하는 데이터의 차원이 매우 크다는 것이다. 그러므로 문서에서 필요한 단어만을 자동적으로 추출하여 문서데이터의 차원을 축소하는 작업이 문서분류에서는 필수적이다. DF(Document Frequency)는 문서의 차원축소의 대표적인 통계적 방법 중 하나인데, 본 논문에서는 문서의 차원축소에 DF와 주성분 분석(PCA)을 비교하여 주성분 분석이 문서의 차원축소에 적합함을 실험적으로 보인다. 그리고 비선형 주성분 분석(nonlinear PCA) 방법 중 locally linear PCA와 kenel PCA를 적용하여 비선형 주성분 분석을 이용하여 문서의 차원을 줄이는 것이 선형 주성분 분석을 이용하는 것 보다 문서분류에 더 적합함을 실험적으로 보인다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.8 no.4
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• pp.151-166
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• 2003

The Topic Maps paradigm allows people and organizations to integrate and merge heterogeneous products classification systems such as UNSPSC and HS. Merging their product ontologies could combine information about classification scheme for products. We analyzed two product classification schemes for UML modeling and developed an integrated TM for watches . Examples in XTM syntax show how UNSPSC and HS can be integrated by merging their ontology.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.17 no.2
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• pp.121-135
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• 2014

Object-based classification methods provide a valid alternative to traditional pixel-based methods. This study reports the results of an object-based classification to examine land cover in the demilitarized zones(DMZs) of Inje-gun. We used land cover classes(7 classes for main category and 13 classes for sub-category) selected from the criteria by Korea Ministry of Environment. The average and standard deviation of the spectrum values, and homogeneity of GLCM were chosen to map land cover types in an hierarchical approach using the nearest neighborhood method. We then identified the distributional characteristics of land cover by considering 3 topographic characteristics (altitude, slope gradient, distance from the Southern Limited Line(SLL)) within the DMZs. The results showed that scale 72, shape 0.2, color 0.8, compactness 0.5 and smoothness 0.5 were the optimum weight values while scale, shape and color were most influenced parameters in image segmentation. The forests (92%) were main land cover type in the DMZs; the grassland(5%), the urban area (2%) and the forests (broadleaf forest: 44%, mixed forest: 42%, coniferous forest: 6%) also occupied mostly in land cover classes for sub-category. The results also showed that facilities and roads had higher density within 2 km from the SLL, while paddy, field and bare land were distributed largely outside 6 km from the SLL. In addition, there was apparent distinction in land cover by topographic characteristics. The forest had higher density at above altitude 600m and above slope gradient $30^{\circ}$ while agriculture, bare land and grass land were distributed mainly at below altitude 600m and below slope gradient $30^{\circ}$.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.25 no.6
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• pp.1371-1383
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• 2014

Classification ensemble technique is a method to combine diverse classifiers to enhance the accuracy of the classification. It is known that an ensemble method is successful when the classifiers that participate in the ensemble are accurate and diverse. However, it is common that an ensemble includes less accurate and similar classifiers as well as accurate and diverse ones. Ensemble pruning method is developed to construct an ensemble of classifiers by choosing accurate and diverse classifiers only. In this article, we proposed an ensemble pruning method called WAVE-bagging. We also compared the results of WAVE-bagging with that of the existing pruning method called Lasso-bagging. We showed that WAVE-bagging method performed better than Lasso-bagging by the extensive empirical comparison using 26 real dataset.