본 연구는 무감독영상해석(Unsupervised Classification)에서 주성분 분석법(Principal Component Analysis)의 응용성을 연구하기 위하여, 주성분 분석법을 K-means, ISODATA 두가지 무감독분류법에 적용하였다. 적용대상지역은 제주도이다. 본 연구에서 주성분 분석 방법중에서 비정규형 주성분 분석방법 (Unstandardized PCA)과 정규형 주성분 분석방법(Standardized PCA) 두가지 경우로 나누어서 각각 연구하였다. 이를 위하여 제주도의 Landsat TM영상과 국토연구원에서 조사한 제주도 식생분류 조사자료와 현장조사 자료 그리고 1/25,000 수치지도를 이용하였다. 그리고 분석된 자료의 정확도를 평가하기 위하여 오차행렬(Error Matrix)을 도입하여 계산하였다. 우선 비정규형 주성분 분석법으로 구한 주성분 영상과 Landsat TM 원래 영상을 오차행렬을 이용하여 제주도의 식생 분류에 각각 적용하였다. 그 결과, K-means 무감독분류법에서는 Landsat TM 자료를 직접 이용한 경우에는 바다와 육상의 분류가 잘 되지 않았으며, 또한 전반적인 영상분류결과가 관측치와 많은 차이를 보였다. 그러나, 주성분 분석법으로 계산된 주성분 영상으로 K-means방법으로 분류 한 결과는 관측치와 잘 일치를 하였다. ISODATA의 경우, Landsat TM 원래영상을 계산하면, K-means으로 분류한 결과보다는 좋은 값을 나타냈으나, 주성분 분석법으로 구한 영상의 계산결과와 비교하면, 주성분 영상으로 구한 분류결과의 정확도가 약 15%정도 높게 나타났다. 정규형 주성분 분석법의 경우를 보면 K-means에서는 Landsat TM원래 자료보다 우수한 결과를 보여주었으나, 비정규형 주성분 분석법으로 계산된 결과보다는 정확도가 다소 떨어지는 단점이 있었고, ISODATA의 경우도 Landsat TM원래 자료보다 약 7%정도의 높은 정확도를 보였으나, 비정규형 영상보다는 약8%정도 낮은 정확도를 보였다. 본 연구에서 주성분 분석법으로 계산된 결과에서 주목되는 것은, 주성분 분석법으로 구한 주성분 영상은 분류방법(K-means, ISODATA, artificial neural networks)에 따라 분류된 결과값이 비슷하게 나타난 반면, Landsat TM원래 자료는 분류방법에 따라 결과값이 많은 차이를 보여 주었다. 그리고 주성분 분석 방법 중에서도 비정규형 주성분 분석법(Unstandardized PCA)이 정규형 주성분 분석법(Standardized PCA)보다 영상분석에서 더 좋은 결과를 보여주는 것으로 나타났다.
생성형 AI는 최근 모든 분야에서 활용되고 있으며, 심층 데이터 분석 분야에서도 전문가를 대체할 수준으로 발전하고 있다. 그러나 과학기술 문헌에서의 지역명 식별은 학습 데이터의 부족과 이에 따른 인공지능 모델을 적용한 사례가 전무한 실정이다. 본 연구는 Web of Science에서 한국 기관 소속 저자들의 주소 데이터를 활용해 지역명을 분류하기 위한 데이터셋을 구축하고, 머신러닝 및 딥러닝 모델의 적용을 실험 및 평가했다. 실험 결과 BERT 모델이 가장 우수한 성능을 보였으며, 광역 분류에서는 정밀도 98.41%, 재현율 98.2%, F1 점수 98.31%를 기록하였다. 시군구 분류에서는 정밀도 91.79%, 재현율 88.32%, F1 점수 89.54%를 달성하였다. 이 결과는 향후 지역 R&D 현황, 지역 간 연구자 이동성, 지역 공동 연구 등 다양한 연구의 기반 데이터로 활용이 가능하다.
응용 레벨 트래픽 분류는 안정적인 네트워크 운영과 자원 관리를 위해서 필수적으로 요구된다. 트래픽분류에 있어서 페이로드 시그니쳐 기반 응용 레벨 트래픽 분류 방법은 고속 링크의 트래픽을 실시간으로 처리하는 과정에서 헤더 정보 및 통계 정보 이용 방법론에 비해 상대적으로 높은 부하를 발생시키며 처리 속도가 느린 단점을 갖는다. 본 논문에서는 페이로드 시그니쳐 기반 트래픽 분류 시스템의 처리 속도를 향상 위하여 응용 트래픽의 지역성을 이용한 서버 IP, Port캐쉬 기반 트래픽 분석 시스템을 제안한다. 제안하는 방법을 학내 망의 실제 트래픽에 적용하여 최대 10배 이상의 처리 속도 향상과 10% 이상의 플로우 분석률을 향상 시킬 수 있었다.
일반적으로 수치사진측량시스템을 통해 도심지역에서 자동으로 DEM을 추출하는 경우 해석도화원도에서 추출하는 DEM에 비하여 정확도가 크게 저하되어 도심지역에 대한 정사투영영상 생성이나 정사투영영상을 이용한 수치지도 제작시 품질저하의 요인이 되고 있다. 따라서 본 연구는 수치사진측량기법을 이용한 도심지역 지형공간정보 생성시 정확도에 영향을 크게 미치는 도심지역 DEM의 정확도를 향상시키는데 목적이 있다. 본 논문의 수행결과, 수치사진측량기법을 이용하여 도심지역에 대한 DEM 추출시 대상지역에 대한 지형분류를 통한 DEM추출방법을 적용하여 도심지역에 대한 DEM의 정확도를 향상시킬 수 있었다.
열 영상은 온도에 따라 방출하는 에너지의 차이를 나타낸 영상이다. 주야간 사용이 가능하기 때문에 군사적인 용도로 많이 활용되고 있으나, 열 영상은 물체의 경계가 불명확하고 흐릿하게 표현되는 경우가 많으며 화염 등의 열기로 인해 경계부분이 변질되는 단점이 있다. 따라서, 열 영상을 이용하여 표적의 종류를 분류할 때 정확하게 분할된 경계선을 이용할 경우 효과적으로 분류 할 수 있지만, 물체의 경계가 잘못 추출되는 경우 분류의 정확도가 크게 감소한다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해서 표적 영상의 분할 신뢰도에 따라 형태특징과 지역특징의 분류결과를 융합하는 계층적 분류기법을 제안하였으며, 연속 영상 기반으로 분류 결과를 갱신하는 기법을 새롭게 제안하여 차량 표적 분류 정확도를 개선하였다. 제안하는 방법은 실제 군용 표적 4종(전차, 장갑차, 상용차, 군용트럭)이 있는 다양한 자세의 열 영상 20,000장 이상을 이용하여 성능을 검증하였으며, 우수한 성능의 기존 방법 대비 정확도 개선에 효과가 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 공압출 다층 필름 제조공정에서 수지의 품질에 영향을 주는 외관상의 결함을 검사하는 비젼 시스템을 제안한다. 필름 생산 과정에서는 흑점이나 주름 등을 포함한 다양한 결함이 발생할 수 있는데, 명암이 명확히 구별되는 결함도 있지만 그렇지 않은 결함들은 필름의 특성에 의해 검출 및 분류가 어려운 경우가 많다. 제안된 논문에서는 전체 검사시스템의 소개와 함께 결함의 종류 분류와 검출 및 분류 방법을 제안하는데, 특히 애매한 결함의 구분을 위해 지역적 이진패턴(LBP)에 기반한 텍스쳐 분석 방법을 이용한다. 실험을 통해 제안된 시스템 및 방법이 필름 생산과정의 다양한 결함들을 잘 검출하고 분류하는 것을 알 수 있었다.
본 연구의 목적은 위성영상자료를 이용하여 사막지역의 토지피복상태의 변화를 분석하는데 있다. 따라서 본 연구에서는 위성영상자료를 이용한 사막지역의 토지피복상태를 분석하였다. 이 연구에서는 사막지역의 토지피복상태를 분석하기 위해서 몽골 지역을 연구 대상으로 하고 1991년부터 2007년까지의 Landsat TM과 ETM+ 영상자료를 이용하고 정규화 식생지수 및 무감독분류와 감독분류 방법에 의해 사막지역의 토지피복상태 변화를 분석하였다. 토지피복 상태를 수계, 녹지, 사막지역으로 구분하고 다시 사막지역은 약, 중간, 강 사막지역으로 분류하고 분석하였다. NDVI 지표와 분류된 사막지역 과의 상관관계를 분석함으로써 시간적 변화에 따른 사막화 지역의 토지피복 상태 변화를 분석하고자 한다. 위성영상자료를 이용하여 분석한 결과 사막주변영역에서 녹지는 감소하고 있는 것으로 나타나 사막지역이 확대되고 있는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 그림 영역에서 단어 영상을 효과적으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 문자 성분과 그래픽 성분을 분류하기 위하여 구성 원소들의 통계값을 이용하는 상자그림 분석을 응용하고, 분류된 문자 성분들에 대하여 지역적 밀집도를 분석하여 문자 영역을 추출한다. 추출된 문자 영역에서 문자열 및 단어 영상을 추출하는 방법은 투영 히스토그램 분석 등을 적용한다. 제안 방법은 임계치 대신에 그림 영역의 통계값을 이용하였기 때문에 그림의 형태 변화에 민감하지 않으며, 지역적 밀집도 분석으로 보다 정확한 문자 영역을 추출하였다.
우리나라의 동굴이 조사되고 개발되기 시작했던 1970년대에는 동굴에 대한 유형분류는 학술적 근거를 중심으로 이루어졌고, 그 결과 성인분류, 규모분류, 형태분류에 의한 국한적 동굴분류 방법을 사용하고 있다. 그러나 동굴이 개방되고 관광자원의 하나로서 자리잡고 있는 요즘, 관광객의 수요자 입장에서는 동굴의 유형이나 구분을 단지 학술적 근거뿐 만아니라 정보선택 요소로서의 활용이 더 필요하다. 따라서 본 연구에서는 동굴의 학술적 분류 요소를 확대하여, 동굴내부의 다양한 변수 선택과 동굴 외부의 인문적 환경을 고려한 변수를 선택하여, 동굴관광자원의 정보제공차원에서의 유형분류를 사례연구를 통하여 고찰해보고자 하였다. 분석기법은 다변량해석 기법의 하나인 군집분석(cluster analysis)을 적용하고 그 결과를 검토한다. 분석결과, 개방동굴은 동굴을 포함한 주변지역의 인문 환경적 여러 요소에 따라 다양한 분류 기준을 제시할 수 있으며, 본 연구에서는 지역구분에 따른 개방동굴의 유형분류가 결과로 도출되었다.
본 논문은 퍼지 클러스터링을 이용한 규칙 성장 기반 퍼지 분류기의 설계에 대해서 소개한다. 본 논문의 목적은 퍼지 클러스터링을 통해 형성된 증가된 퍼지 규칙을 이용한 새로운 설계 방법론을 개발하는 것이다. 제안된 분류기는 네개의 기능적인 부분으로 구성된다. 퍼지 규칙의 전반부는 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용해 구성된 멤버쉽 함수를 나타낸다. 후반부는 지역 모델을 구성한다. 지역 모델의 파라미터는 가중 최소 자승법에 의해 추정된다. 추론부에서는, 각 퍼지 규칙의 에러 측정후, 가장 높은 에러를 갖는 하나의 퍼지 규칙이 선택된다. 규칙성장 부분에서는, 네트워크의 강화를 위해 규칙의 성장 과정이 이루어지며, 선택된 규칙은 제안된 분류기에서 더 나은 성능을 위해 두 개 또는 세 개의 세분화된 퍼지 규칙으로 나누어진다. 이러한 새로운 규칙은 context 기반 Fuzzy C-Means 클러스터링에 의해서 형성된다. 제안된 규칙 기반 분류기의 효용성을 토론하며, 머신 러닝 데이터를 이용하여 실험을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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