• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.409-418
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• 2021

토지피복도는 국토정책, 환경정책을 위한 의사결정 근거 자료로 활용되는 매우 중요한 자료이다. 토지피복도는 원격탐사 자료를 활용하여 제작되는데, 이때 사용되는 데이터의 취득 시기에 따라 동일한 지역을 대상으로 하더라도 분류 결과가 달라질 수 있다. 본 연구에서는 단시기 데이터의 분류 정확도를 개선하기 위해 다중시기 위성영상을 활용하였으며 계절에 따른 지표면의 분광 반사 특성 차이를 딥러닝 알고리즘의 하나인 U-Net 모델에 학습시켜 분류하였다. 또한 단시기 분류 결과와 정확도 비교를 통해 분류 정확도의 향상 정도를 비교하였다. 구역 내에 30%의 녹지와 한강을 포함하여 다양한 토지피복으로 이루어진 서울특별시를 연구대상지로 설정하고 2020년 분기별 Sentinel-2 위성영상을 산출하였다. 대한민국 환경부에서 작성한 세분류 토지피복도를 활용하여 U-Net 모델을 학습시켰다. 학습한 U-Net 모델을 통해 단시기, 2시기, 3시기, 4시기로 모델을 학습하여 분류한 결과, 단시기를 제외하고 토지피복도 분류 정확도 확보기준인 75%를 상회하는 81%, 82% 79%의 정확도를 나타냈다. 이를 통해 다중 시계열 학습을 통해 토지피복의 분류 정확도 향상이 가능하다는 것을 확인하였다.

• 로봇학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.252-258
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• 2012

This paper describes hierarchical semantic map building using the classified area information in home environments. The hierarchical semantic map consists of a grid, CAIG (Classified Area Information in Grid), and topological map. The grid and CAIG maps are used for navigation and motion selection, respectively. The topological map provides the intuitive information on the environment, which can be used for the communication between robots and users. The proposed semantic map building algorithm can greatly improve the capabilities of a mobile robot in various domains, including localization, path-planning and HRI (Human-Robot Interaction). In the home environment, a door can be used to divide an area into various sections, such as a room, a kitchen, and so on. Therefore, we used not only the grid map of the home environment, but also the door information as a main clue to classify the area and to build the hierarchical semantic map. The proposed method was verified through various experiments and it was found that the algorithm guarantees autonomous map building in the home environment.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2003년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.391-396
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• 2003

The digital map expresses natural topography and artificial things with 3D position coordinates in the computer such as the road, railway, building, river, mountain, paddy and dryland. Therefore, those should contribute to the information-oriented society by maintaining information and providing it to users quickly. However it is difficult to maintain the most recent topographic information all the time because of restricted budget and time. The purpose of this study is to investigate and analyze the updating area of the digital map using remotely sensed data, and to furnish the useful information reducing cost and time. To predict updating area of the digital map, we applied the urban changes analysis method to Landsat TM images from produced date of the digital map to up-to-date. Classification method for urban change analysis applied single band process algorithm. This study presents that updating area of the digital map is predicted by only the rate of 40% on total research area.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.67-70
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• 2022

NLP 분야에서 적극 활용되기 시작한 Transformer 모델을 Vision 분야에서 적용하기 시작하면서 object detection과 segmentation 등 각종 분야에서 기존 CNN 기반 모델의 정체된 성능을 극복하며 향상되고 있다. 또한, label 데이터 없이 이미지들로만 자기지도학습을 한 ViT(Vision Transformer) 모델을 통해 이미지에 포함된 여러 중요한 객체의 영역을 검출하는 saliency map을 추출할 수 있게 되었으며, 이로 인해 ViT의 자기지도학습을 통한 object detection과 semantic segmentation 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 ViT 모델 뒤에 classifier를 붙인 모델에 일반 학습한 모델과 자기지도학습의 pretrained weight을 사용해서 전이학습한 모델의 시각화를 통해 각 saliency map들을 비교 분석하였다. 이를 통해, 클래스 분류 학습 기반 전이학습이 transformer의 saliency map에 미치는 영향을 확인할 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제25권6_1호
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• pp.499-505
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• 2007

A method of improving the correctness and confidence in land use classification as well as urban spatial structure analysis of local governments using GIS and satellite imagery is suggested. This study also compares and analyzes LSAS (Land Suitability Assessment System) results using two approaches-LSAS with priority classification, and LSAS using standard estimation factors without priority classification. The conclusions that can be drawn from this study are as follows. First, a method of maintaining up-to-date local government data by updating the LSAS database using high-resolution satellite imagery is suggested. Second, to formulate a scientific and reasonable land use plan from the viewpoint of territory development and urban management, a method of simultaneously processing the two described approaches is suggested. Finally, LSAS was constructed by using varieties of land information such as the cadastral map, the digital topographic map, varieties of thematic maps, and official land price data, and expects to utilize urban management plan establishment widely and effectively through regular data updating and problem resolution of data accuracy.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권3호
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• pp.199-209
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• 2006

The Global Land Cover 2000 (GLC 200) project, as a most recent issue, is to provide for the year 2000 a harmonized land cover database over the whole globe. The classifications were performed according to continental or regional scales by corresponding organization using the data of VEGETATION sensor onboard the SPOT4 Satellite. Even if the global land cover classification for Asia provided by Chiba University showed a good accuracy in whole Asian area, some problems were detected in Korean region. Therefore, the construction of new land cover database over Korea is strongly required using more recent data set. The present study focuses on the development of a new upgraded land cover map at 1 km resolution over Korea considering the widely used K-means clustering, which is one of unsupervised classification technique using distance function for land surface pattern classification, and the principal components transformation. It is based on data sets from the Earth observing system SPOT4/VEGETATION. Newly classified land cover was compared with GLC 2000 for Korean peninsula to access how well classification performed using confusion matrix.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.432-438
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• 2009

본 연구에서는 마이크로 라만 스펙트럼을 이용한 급성 알코올성 간 손상과 만성 에탄올 간섬유증의 진단을 위해, 전처리 과정을 거친 스펙트럼으로부터 변별력 있는 피크를 추출하여 자동 분류기를 이용한 진단하는 방법을 살펴보았다. 전처리 단계에서는 기준선의 왜곡을 제거한 후 피크 보존에 유용한 Savitzky-Golay 필터를 이용하여 smoothing하였다. 전처리 후 급성 알코올성 간 손상과 만성 에탄올성 간섬유증을 구분할 수 있는 변별력 있는 스펙트럼 피크를 확인하고 이를 이용하여 MAP과 신경망으로 분류하였으며 실험 결과에 의하면 제안한 전처리 방법과 자동 분류기로 만성 에탄올성 간섬유증과 급성 알코올성 간 손상을 80% 이상 분류할 수 있었고, 이는 특징 벡터로 사용한 피크가 간 질병 진단에 사용될 수 있는 가능성을 보여준다고 할 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제37권4호
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• pp.256-261
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• 2018

차량 내부에는 BSR(Buzz, Squeak, Rattle) 세 가지 유형의 소음이 발생한다. 본 논문에서는 심층 컨볼루션 신경망으로 추출한 소음 특징에 기반하여 자동으로 차량 내부의 BSR 소음을 분류하는 분류기를 제안한다. 차량 내부의 소음은 전처리 단계에서 STFT(Short-time Fourier Transform) 알고리즘을 사용하여 소음 맵으로 표현된다. 생성된 소음 맵 내부에서 실제 소음의 위치를 정확하게 파악하기 어려운 문제에 대처하기 위해서 슬라이딩 윈도우 방법으로 분할하였다. 본 논문에서는 t-SNE(t-Stochastic Neighbor Embedding) 알고리즘을 사용하여 심층 컨볼루션 신경망 내부 파라미터를 시각화하고 정성적인 방식으로 오분류데이터를 분석하였다. 분류된 데이터의 정량적인 분석을 위해 소음의 종류별 유사도를 SSIM(Structural Similarity Index) 수치에 기반하여 정량화하여 리트랙터의 떨림음이 정상주행음과 가장 유사하다는 것을 밝혔다. 제안하는 방법의 분류기는 기타 기계학습 알고리즘 대비 최고 분류 정확도를 달성하였다(99.15%).

• 한국산업정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.65-72
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• 2011

본 논문에서는 단일 카메라로부터 주어진 영상을 실시간으로 장애물과 비장애물 영역으로 분류 한 후 VFH를 이용하여 안전한 경로를 선정하는 실시간 주행 시스템을 개발한다. 제안된 시스템은 배경 분류기, 점유 그리드맵 생성기와 VFH기반의 선정기로 구성된다. 배경 분류기는 입력된 $320{\times}240$ 영상의 색조와 명도 정보를 이용하여 실시간으로 배경파 장애물 영역을 분류한다. 점유 그리드맵 생성기는 이를 바탕으로 위험도에 따라 10개의 그레이 레벨을 가지는 $32{\times}24$의 점유 그리드맵을 생성한다. VFH를 이용하여 폴라 히스토그램을 작성한 후 밀도가 낮은 곳으로 주행 경로를 결정 한다. 제안된 기술의 효율성을 증명하기 위하여 다양한 형태의 장애물을 포함하는 실내 및 실외 환경에서 평가하였으며 센서 기반의 그 결과는 기존의 센서기반의 주행시스템과 비교 되었다. 그 결과 제안된 시스템은 88%의 정확도를 보였으며, 기존의 시스템보다 실시간으로 빠르고 안전한 주행을 수행할 수 있음이 증명되었다.

• 한국물환경학회지
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• 제27권6호
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• pp.794-803
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• 2011

Self Organizing Map (SOM) was applied for pattern classification of hydrological and water quality data measured at Jangseong Reservoir on a monthly basis. The primary objective of the present study is to understand better data characteristics and relationship between the data. For the purpose, two SOMs were configured by a methodologically systematic approach with appropriate methods for data transformation, determination of map size and side lengths of the map. The SOMs constructed at the respective measurement stations for water quality data (JSD1 and JSD2) commonly classified the respective datasets into five clusters by Davies-Bouldin Index (DBI). The trained SOMs were fine-tuned by Ward's method of a hierarchical cluster analysis. On the one hand, the patterns with high values of standardized reference vectors for hydrological variables revealed the high possibility of eutrophication by TN or TP in the reservoir, in general. On the other hand, the clusters with low values of standardized reference vectors for hydrological variables showed the patterns with high COD concentration. In particular, Clsuter1 at JSD1 and Cluster5 at JSD2 represented the worst condition of water quality with high reference vectors for rainfall and storage in the reservoir. Consequently, SOM is applicable to identify the patterns of potential eutrophication in reservoirs according to the better understanding of data characteristics and their relationship.