• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.151-171
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• 2015

본 연구는 최근 가장 큰 이슈로 떠오르는 "사물인터넷(IoT: Internet of Things)"의 개념과 국내 외 IoT 시장에 대한 현황을 고찰하였으며, IoT 시대의 도래로 인해 유발되는 패러다임 전환 발생에 따른 기업측면의 적절한 대응방안에 대한 해결책을 도출하였다. 따라서 본 연구는 티핑포인트(Tipping point)에 있는 IoT 경쟁 시대에 적절하게 대응하기 위한 기업의 경영전략을 '패러다임 전환(paradigm shift)'이라는 시각을 통해 대응 방안을 제시하였다. 특히, 과거의 경영 패러다임과 IoT 시대의 경영 패러다임을 비교 분석하여 i)지식 및 학습 주도 경영, ii)기술 및 혁신 중심 경영, iii)수요 창출 경영, iv)글로벌 협업 경영으로 새롭게 패러다임 전환(Paradigm Shift)이 발생할 것으로 예측 및 제안하였고, 이러한 패러다임의 전환에 대응하기 위한 기업측면의 경영전략 프로세스 모델을 구축하기 위해 Gartner가 제시한 'RTE Cyclone model'을 활용하였다. '실시간 기업(RTE)' 이라는 개념은 급변하는 IoT 시대에 기업측면의 경영 전략 프로세스로 활용가치가 있다고 판단되며, 본 연구에서 적절히 응용하여 'IoT-RTE Cyclone model'을 제안하였다. 특히, 제안한 모델은 기업의 민첩성을 강조하고 IT 및 IoT 기술을 통한 실시간 모니터링, 분석, 실행을 기본으로 하며, 기업의 경영 프로세스 각 부문을 통합시켜 기업의 전반적인 서비스를 지원하기 때문에 빠르게 변화하는 IoT 시대에서 영위하는 기업측면에서의 효과적인 대응전략으로 활용할 수 있다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제34권4호
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• pp.466-475
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• 2005

본 연구에서는 인공 사육 모델 시스템과 인공 쥐용 분유를 이용하여 출생 직후 12시간 이내에 엄마 쥐들로부터 신생 쥐를 분리하여 n-3 지방산 결핍분유와 n-3 지방산 적절분유로 3주 동안 사육한 후(이유기) 각각 장기들을 취하고 또한 성숙 쥐(15 wks)의 뇌, 망막, 간을 취하여 뇌 성장 발달 과정 동안 n-3지방산 결핍이 이들 장기들의 지방산조성 변화에 미치는 영향을 알아보고자 한다. 이유기와 성숙기 쥐의 뇌 지방산 조성은 n-3 지방산 적절군과 대조군과 비교했을 때, n-3지방산 결핍군의 경우 n-6지방산의 함량은 높았으나 (p<0.05), 총 monounsaturated 지방산과 총 n-3 지방산의 함량은 낮았고(p<0.05), 총 saturated 지방산의 경우는 변화가 없었다. 기대했듯이 뇌 DHA의 경우 n-3 지방산 결핍군은 n-3 지방산 적절군과 대조군에 비해 이유기 때 $50\%$, 성숙기에는 $70\%$까지 감소하였고 반면 n-6 계열인 DPAn-6의 함량은 상당히 증가하였음을 살펴볼 수가 있었다. 이유기의 망막의 총 saturated 지방산과 총 monounsaturated 지방산에는 식이군 사이에 변화가 없었고 22:4n-6, DPAn-6와 총 n-6 지방산의 함량은 n-3 지방산 결핍군에서 n-3 지방산 적절군과 대조군에 비해 증가하였으나(p<0.05), 22:5n-3, DHA와 총 n-3 지방산의 함량은 상당히 감소하였음을 관찰할 수가 있었다(p<0.05). 성숙 쥐 망막의 지방산조성의 경우 20:4n-6, 22:4n-6, 22:5n-6와 총 n-6 지방산의 함량은 n-3 지방산 결핍군에서 n-3 지방산 적절군과 대조군에 비해 증가하였으나(p<0.05), 22:5n-3, DHA와 총 n-3 지방산의 함량은 상당히 감소하였다(p<0.05). 특히 n-3 결핍군의 망막 DHA는 이유기 때 $57\%$ 감소에서 성숙기에 $63\%$까지 감소하였다. (p<0.05). 간의 경우, 이유기의 n-3 지방산 결핍군의 DHA는 $65\%$ 감소한 반면 간의 DPAn-6는 $59\%$ 증가하였다. 흥미로운 것은 이유기의 간 지방산 조성과는 대조적으로 성숙기의 n-3 지방산 결핍군의 18:2n-6, 20:3n-6, 20:4n-6와 22:4n-6 지방산 함량이 현저히 감소된 것과는 달리 DPAn-6의 함량이 n-3 지방산 적절군보다 $143\%$까지 증가되었음 관찰할 수 가 있었다(p<0.05). 이상의 장기들의 n-3지방산 결핍군은 이유기와 성숙기에서 DPAn-6/DHA비와 n-6/n-3비 또한 n-3 지방산 적절군과 대조군에 비해 컸으나(p<0.05) DPAn-6와 DHA의 합에는 변화가 없었다. 따라서 뇌 성숙 발달 과정동안 n-3 지방산 결핍은 뇌의 DHA의 결핍을 초래하고 이러한 비정상적인 조건에서 DPAn-6의 증가를 유발하였으며 이러한 지방산 조성의 변화와 공간과 후각에 기초를 하는 기억 학습 능력 저하의 관련성에 대해서는 앞으로 연구가 진행되어져야 할 것으로 사료되어진다.

• 한국식품과학회지
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• 제49권5호
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• pp.550-558
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• 2017

본 연구는 쑥 추출물(AA)과 홍국균(Monascus purpureus)으로 발효된 쑥(AAFM)을 이용하여 STZ로 인한 당뇨성 인지장애 개선효과를 확인하고자 수행되었다. C57BL/6L 마우스에 streptozotocin(STZ)을 복강 주사하여 당뇨를 유발시킨 후 4개의 군으로 분리하였고, 6주간 24시간 간격으로 AA 10 mg/kg BW와 AAFM 10 mg/kg BW을 경구투여 하였다. 7일 간격으로 혈당을 측정하였으며, 혈당 측정 결과 AA와 AAFM을 섭취한 군에서 STZ군 대비 유의적인 혈당감소를 나타내었다. Passive avoidance, Morris water maze 및 Y-maze test를 통해 STZ로 유도한 당뇨 동물모델에서 기억력 장애를 확인하였으며, 발효 쑥(AAFM)군에서 학습에 의한 기억력과 운동능력이 더 회복된 것을 확인하였다. 혈청분석 결과 STZ군에서는 GOT, GPT, BUN와 혈중 지질 함량이 높게 나타난 반면 발효 쑥(AAFM)군에서는 GOT, GPT 및 BUN이 STZ그룹에 비해 유의적으로 감소하였으며, HTR이 높게 나타났고 TG와 LDLC가 낮게 나타나 혈중 지질 성분이 개선됨을 확인할 수 있었다. 마우스 뇌 조직에서 발효 쑥(AAFM)은 아세틸콜린에스터레이스 활성을 저해시키고 아세틸콜린 함량을 증가시킴으로써 STZ로 인한 당뇨병에서의 신경전달시스템을 개선효과를 나타내었다. 발효 쑥(AAFM)의 경우, 마우스의 뇌 조직에서 SOD 함량을 증가시키고, 뇌와 간에서의 MDA 함량을 감소 시킴으로써 STZ와 같은 산화적 스트레스 인자에 대한 산화방지 효과를 나타내었다. 이러한 결과들을 종합해볼 때, 홍국균을 활용한 발효 쑥(AAFM)은 STZ로 유도된 당뇨 모델에서 당뇨성 인지장애에 대한 기억력 개선효과를 나타내었다. 특히, 쑥 추출물(AA)보다 마우스의 운동능력을 개선시켰으며, 혈중 지질 개선효과를 나타냈다. 더불어 산화방지 효과를 나타내 고혈당으로 발생될 수 있는 산화적 스트레스로부터 뇌 조직 등을 보호할 수 있음을 확인하였다. 결국 고혈당으로 인한 인지장애의 예방과 치료에도 효과를 나타낼 것으로 사료되어 고부가가치 식품으로 활용될 수 있는 산업적 가능성이 있다고 판단된다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권6호
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• pp.885-896
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• 2003

무선인터넷 기술의 발달과 응용의 확산으로 인하여 위치정보(Location Information)를 이용한 서비스 형태는 아주 다양하여 지고 있으며, LBS(Location-Based Services)라는 형태로 국내외 시장에서 급속히 학장하고 있다. 이러한 서비스의 기본정보인 위치정보는 고부가가치의 정보로 인정되고 있으며 또한 이러한 위치를 기반으로 한 서비스는 기존의 GIS(Geographic Information System)를 일반사람들에게 생활 속의 정보로 밀접하게 홀용할 수 있게 되었다. 즉, LBS로 인하여 GIS는 새로운 패러다임의 전환을 맞이하게 되었으며 대용량 이동체 데이터베이스 (MODB : Moving Object Database) 는 LBS를 위한 핵심 플랫폼 기능으로 인식되고 있다, 이러한 대용량 이동체 데이터베이스와 이동통신망과의 위치획득 인터페이스를 통한 위치정보 획득 기능은 아주 중요한 요소가 되며, 향후 위치를 기반으로 한 다양한 서비스가 제공될 경우, 이동성을 가지는 수많은 고객의 위치정보를 획득함으?? 심각한 시스템의 부하는 미리 예측할 수가 있다. 즉, 대용량의 이동체의 위치정보를 획득함에 있어서, 심각한 통신부하로 인한 LBS 플랫폼의 성능 저하가 발생 할 수가 있다. 따라서, MODB에서는 위치획득 기능은 안정적인 LBS플랫폼이 이동통신망으로부터 대용량의 위치정보를 획득함에 있어서, 이동체의 과거 이동 패턴을 이용하여 불필요한 위치정보 획득 회수를 줄임으로써 시스템 부하를 줄이고자 한다. 본 논문에서는 이러한 이동체의 이동 패턴을 이용하여 다양한 위치획득 모델을 설계하였으며, 시뮬레이션 환경에서 위치획득 모델을 구현함으로써 성능을 평가하였다.A가 다른 처리보다 높았다.구된다.을 나타냈다. 정소, 난소 및 자궁의 조직검사에서는 모든 투여구간에 커다란 변화는 없었다.이라는 중요성에 비추어, 사회문화주의 이론의 제안을 통해 아동의 수학 학습에서의 교사의 적극적인 역할의 가능성을 제시하고 있다. 삼림경관를 나타내었다. 각 화분대 및 아분대 우점수목의 기후환경에 대응하는 생태적 특징으로 작성한 가상 기온변화곡선의 내용은 다음과 같다: 화분대 I은 Butula우점기로서 약 57,000년 BP까지 형성되었으며, 상대적 한냉기로 간주된다. 화분대 II는 EMW우점시기로서 $57,000{\sim}43$,000년 BP에 형성되었으며, Alt Wurm에서 mittel W${\"{u}}$rm으로 전환되는 Interstadial로 간주된다. 화분대 III은 43,000~15,000년 BP간의 가장 오랜 시기를 포함하며, mittel Wurm${\sim}$Jung Wurm기에 해당한다. 한냉기인 화분대 III시기 중에는 Betula, Pinus, Picea 등의 목본류가 교대로 우점하는데, YY1에서 Quercus 와 Picea의 화분조성 변화로 볼 때 아분대 IIId시기가 가장 한냉하였을 것으로 추정된다. 화분아분대 IVa는 하부 화분대와 상부 화분대간의 전환기층으로서 피나무(Tilia)속 우점기로 나타나며, Holocene에 해당하는 화분대 IVb와 V는 약 7,000년 BP부터 현재까지 식생변화로 각각 Quercus와 Pinus가 우점하는 시기로 한국 동해안의 曺(1979)의 화분대 I과 II에 각각 대비된다. Bartlein et al.(1986)의 diagram을 통해 볼 때, 영양지역의

• 한국식품영양과학회지
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• 제38권4호
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• pp.409-414
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• 2009

본 연구는 녹용 추출물이 scopolamine으로 기억손상을 유발한 실험동물의 기억력 개선과 AChE, MAO-B의 활성억제, 신경전달 물질인 ACh 함량을 치매 치료제인 tacrine과 비교하여 분석하였다. 공간인지력을 평가하는 Morris water maze test에서 scopolamine(2 mg/kg, i.p.)으로 기억손상을 유발한 경우 4일간의 인지훈련에도 불구하고 platform을 찾아가는 escape latency 시간이 증가되었으며, tacrine과 녹용추출물 투여군은 훈련 2일째부터 유의적으로 escape latency 시간이 감소하였다. 실험 5일째 platform을 제거한 probe test에서도 녹용 추출물 처리군은 scopolamine 처리군보다도 escape latency 시간이 유의적으로 감소하여 장기기억 개선효과가 있음을 보여주었다. 뇌의 신경전달물질인 ACh 생성은 대조군 대비 scopolamine 투여군은 84.7% 감소하였으나, 녹용 추출물 투여군(97.5%)은 치매 치료제인 tacrine(97.8%)과 비슷하게 정상적인 수치로 ACh 생성량을 증가시켰다. Tacrine 처리군은 scopolamine 투여로 상승한 뇌조직과 혈청의 AChE 활성을 유의적으로 감소시켰고, 녹용 추출물 처리군은 뇌조직의 AChE 활성을 유의적으로 감소시켰다. 뇌조직의 MAO-B 활성은 그룹 간 유의적인 차이는 없었으나, tacrine과 녹용 추출물 처리군이 scopolamine 투여군보다 MAO-B 활성을 감소시키는 경향을 보였다. 따라서 녹용 추출물은 scopolamine으로 기억손상을 유발한 치매 동물모델에서 신경전달물질을 분해하는 효소의 활성을 저해함으로써 장기기억 활성을 촉진하고 콜린성 신경계를 자극하여 기억 및 학습 증진에 효과적으로 작용하는 천연물 유래 기능성 물질로 사료된다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제45권11호
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• pp.1552-1563
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• 2016

본 연구는 양파의 불쾌치를 저감화시킨 무취음료와 양파 과피 추출물을 첨가한 생리활성 성분 강화음료의 $H_2O_2$로 유도된 산화적 스트레스에 대한 뇌신경세포 보호 효과와 $A{\beta}$로 유도된 인지기능 장애 동물모델에서의 개선 효과를 검증하고자 수행되었다. 뇌신경세포 보호 효과에서는 상대적으로 강화음료에서 무취음료 대비 우수한 산화적 스트레스 억제효과 및 생존율을 나타내었다. $A{\beta}$로 유도된 인지기능 장애 동물모델에 있어 Y-maze, passive avoidance 및 Morris water maze test에서 강화음료가 상대적으로 우수한 학습 및 기억력 개선 효과를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 마우스의 뇌 조직에서 강화음료 그룹은 AChE 활성을 저해하고, 신경전달물질인 ACh의 함량을 증가시킴으로써 $A{\beta}$로 유도된 cholinergic system 장애에 있어 개선 효과를 나타내었다. 또한, 마우스 뇌에서 SOD 함량의 증가, oxidized GSH/total GSH와 MDA 함량을 감소시킴으로써 $A{\beta}$와 같은 산화적 스트레스 인자에 대한 뛰어난 항산화 효과를 나타내었다. 최종적으로 무취음료와 강화음료의 주요성분들을 Q-TOF UPLC/MS system을 통하여 분석한 결과, 강화음료의 경우 무취음료보다 생리활성을 가진 2개의 steroidal saponin과 6개의 phenolic 화합물 등이 추가 검출되었다. 이러한 결과들을 종합해볼 때 강화음료는 상대적으로 protocatechuic acid와 quercetin 같은 강력한 항산화 효과를 나타내는 phenolic 화합물과 steroidal saponin 계열에 의한 우수한 인지기능 개선 효과를 기반으로 한 고부가가치 식품으로 활용될 수 있는 산업적 가능성이 있다고 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권2호
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• pp.337-357
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• 2021

노지에서 재배되는 벼는 필연적으로 기상요소의 영향을 받을 수밖에 없으며, 벼 생장에 영향을 미치는 최적의 기상자료 확보 및 변수 선정은 벼 수확량 예측 모델링에 있어 매우 중요하다. 본 연구에서는 1996-2019년의 7월, 8월, 9월에 대하여, 다종의 기상자료 비교평가를 통해 우리나라 벼 수확량 모델링에 대한 적합성을 살펴보고, 기상요소와 벼 수확량 사이의 비선형적인 관계를 고려하여 기계학습 기법을 이용한 수확량 하인드캐스트 실험을 수행하고자 한다. 다종의 기상자료로는, 기상청 ASOS 지상관측과 함께, CRU-JRA ver. 2.1, ERA5 재분석장을 사용하였다. 이들 기상자료에서 공통적으로 도출할 수 있는 월 단위 기온, 상대습도, 일사량, 강수량 변수에 대한 비교를 통하여, 각 자료의 특성 및 벼 수확량과의 연관성을 분석하였다. CRU-JRA ver. 2.1 재분석장은 전반적으로 타 자료와 높은 일치성을 나타냈으며, 변수별 특징을 보았을 때, 상대습도는 벼 수확량에 미치는 영향이 거의 없었으나, 일사량은 벼 수확량과의 상관성이 상당히 높은 것으로 나타났다. 7월, 8월, 9월의 기온, 일사량, 강수량을 랜덤 포리스트 모델에 투입하여 벼 수확량 하인드캐스트 실험을 수행한 결과, CRU-JRA ver. 2.1 재분석장은 세 종류 기상자료 중에 가장 높은 정확도를 나타냈다(CC = 0.772). 또한 예측 모델에서 변수의 중요도는 일사량이 가장 높게 나타나, 기존의 농학적 연구결과와 일치하였다. 본 연구는 벼 수확량 예측을 위한 다종 기상자료의 선택에 있어 하나의 합리적 방법을 제시한 것으로써 의미가 있다고 하겠다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.103-128
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• 2021

최근 주식의 수익률과 거래량을 설명하는 주요 요인으로서 투자자의 관심도와 주식 관련 정보 전파의 영향력이 부각되고 있다. 또한 인공지능과 같은 혁신 신기술을 개발보급하거나 활용하려는 기업의 경우 거시환경 및 시장 불확실성 때문에 기업의 미래 주식 수익률과 주식 변동성을 예측하기 어렵다는 문제를 가지고 있다. 이는 인공지능 활성화의 장애요인으로 인식되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 인공지능 관련 기술 키워드의 인터넷 검색량을 투자자의 관심 척도로 사용하여, 기업의 주가 변동성을 예측하는 기계학습 모형을 제안하는 것이다. 이를 위해 심층신경망 LSTM(Long Short-Term Memory)과 벡터자기회귀(Vector Autoregression)를 통해 주식시장을 예측하고, 기술의 사회적 수용 단계에 따라 키워드 검색량을 활용한 주가예측 성능 비교를 통해 기업의 투자수익 예측이나 투자자들의 투자전략 의사결정을 지원하는 주가 예측 모형을 구축하였다. 또한 인공지능 기술의 세부 하위 기술에 대한 분석도 실시하여 기술 수용 단계에 따른 세부 기술 키워드 검색량의 변화를 살펴보고 세부기술에 대한 관심도가 주식시장 예측에 미치는 영향을 살펴보았다. 이를 위해 본 연구에서는 인공지능, 딥러닝, 머신러닝 키워드를 선정하여, 2015년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지 5년간의 인터넷 주별 검색량 데이터와 코스닥 상장 기업의 주가 및 거래량 데이터를 수집하여 분석에 활용하였다. 분석 결과 인공지능 기술에 대한 키워드 검색량은 사회적 수용 단계가 진행될수록 증가하는 것으로 나타났고, 기술 키워드를 기반으로 주가예측을 하였을 경우 인식(Awareness)단계에서 가장 높은 정확도를 보였으며, 키워드별로 가장 좋은 예측 성능을 보이는 수용 단계가 다르게 나타남을 확인하였다. 따라서 기술 키워드를 활용한 주가 예측 모델 구축을 위해서는 해당 기술의 하위 기술 분류를 고려할 필요가 있다. 본 연구의 결과는 혁신기술을 기반으로 기업의 투자수익률을 예측하기 위해서는 기술에 대한 대중의 관심이 급증하는 인식 단계를 포착하는 것이 중요하다는 점을 시사한다. 또한 최근 금융권에서 선보이고 있는 빅데이터 기반 로보어드바이저(Robo-advisor) 등 투자 의사 결정 지원 시스템 개발 시 기술의 사회적 수용도를 세분화하여 키워드 검색량 변화를 통해 예측 모델의 정확도를 개선할 수 있다는 점을 시사하고 있다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권3호
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• pp.247-262
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• 2022

국내 200 m 이상 연장의 터널에서는 CCTV 설치가 의무화되어 있으며, 터널 내 돌발 상황을 자동으로 인지한 다음 터널 관리자에게 알릴 수 있는 터널 영상유고시스템의 운영이 권고된다. 여기서 터널 내 설치된 CCTV는 터널 구조물의 공간적인 한계로 인해 낮은 높이로 설치된다. 이에 따라 이동차량과 매우 인접하므로, 이동차량과 CCTV와의 거리에 따른 원근현상이 매우 심하다. 이로 인해, 기존 터널 영상유고시스템은 터널 CCTV로부터 멀리 떨어질수록 차량의 정차 및 역주행, 보행자 출현 및 화재 발생과 같은 터널 내 유고상황을 인지하기 매우 어려우며, 100 m 이상의 거리에서는 높은 유고상황 인지 성능을 기대하기 어려운 것으로 알려져 있다. 이 문제를 해결하기 위해 관심영역 설정 및 역 원근변환(Inverse perspective transform)을 도입하였으며, 이 과정을 통해 얻은 변환영상은 먼 거리에 있는 객체의 크기가 확대된다. 이에 따라 거리에 따라 객체의 크기가 비교적 일정하게 유지되므로, 거리에 따른 객체 인식 성능과 영상에서 보이는 차량의 이동속도 또한 일관성을 유지할 수 있다. 이를 증명하기 위해 본 논문에서는 터널 CCTV의 원본영상과 변환영상을 바탕으로 동일한 조건을 가지는 데이터셋을 각각 제작 및 구성하였으며, 영상 내 차량의 실제 위치의 변화에 따른 겉보기 속도와 객체 크기를 비교하였다. 그 다음 딥러닝 객체인식 모델의 학습 및 추론을 통해 각 영상 데이터셋에 대한 거리에 따른 객체인식 성능을 비교하였다. 결과적으로 변환영상을 사용한 모델은 200 m 이상의 거리에서도 객체인식 성능과 이동차량의 유고상황 인지 성능을 확보할 수 있음을 보였다.

• 자원환경지질
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• 제55권5호
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• pp.551-561
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• 2022

지구물리탐사기법은 매장 문화재 조사에 필요한 높은 해상도의 지하 구조 영상 생성과 매장 유구의 정확한 위치 결정하는 데 매우 유용하다. 이 연구에서는 경주 신라왕경 중심방의 고해상도 지하투과레이더 영상에서 유구의 규칙적인 배열이나 선형 구조를 자동적으로 구분하기 위하여 영상처리 기법인 영상 특징 추출과 영상분할 기법을 적용하였다. 영상 특징 추출의 대상은 유구의 원형 적심과 선형의 도로 및 담장으로 캐니 윤곽선 검출(Canny edge detection)과 허프 변환(Hough Transform) 알고리듬을 적용하였다. 캐니 윤곽선 검출 알고리듬으로 검출된 윤곽선 이미지에 허프 변환을 적용하여 유구의 위치를 탐사 영상에서 자동 결정하고자 하였으나, 탐사 지역별로 매개변수를 달리해서 적용해야 한다는 제약이 있었다. 영상 분할 기법의 경우 연결요소 분석 알고리듬과 QGIS에서 제공하는 Orfeo Toolbox (OTB)를 이용한 객체기반 영상분석을 적용하였다. 연결 요소 분석 결과에서, 유구에 의한 신호들이 연결된 요소들로 효과적으로 인식되었지만 하나의 유구가 여러 요소로 분할되어 인식되는 경우도 발생함을 확인하였다. 객체기반 영상분석에서는 평균이동(Large-Scale Mean-Shift, LSMS) 영상 분할을 적용하여 각 분할 영역에 대한 화소 정보가 포함된 벡터 레이어를 우선 생성하였고, 유구를 포함하는 영역과 포함하지 않는 영역을 선별하여 훈련 모델을 생성하였다. 이 훈련모델에 기반한 랜덤포레스트 분류기를 이용해 LSMS 영상분할 벡터 레이어에서 유구를 포함하는 영역과 그렇지 않은 영역이 자동 분류 될 수 있음을 확인하였다. 이러한 자동 분류방법을 매장 문화재 지하투과레이더 영상에 적용한다면 유구 발굴 계획에 활용가능한 일관성 있는 결과를 얻을 것으로 기대한다.