• 제목/요약/키워드: Classification map

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MRF-based Fuzzy Classification Using EM Algorithm

  • Lee, Sang-Hoon
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제21권5호
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    • pp.417-423
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    • 2005
  • A fuzzy approach using an EM algorithm for image classification is presented. In this study, a double compound stochastic image process is assumed to combine a discrete-valued field for region-class processes and a continuous random field for observed intensity processes. The Markov random field is employed to characterize the geophysical connectedness of a digital image structure. The fuzzy classification is an EM iterative approach based on mixture probability distribution. Under the assumption of the double compound process, given an initial class map, this approach iteratively computes the fuzzy membership vectors in the E-step and the estimates of class-related parameters in the M-step. In the experiments with remotely sensed data, the MRF-based method yielded a spatially smooth class-map with more distinctive configuration of the classes than the non-MRF approach.

나주지점의 강우-유출 해석을 위한 최적의 SOM 구조 결정 (Determination of the Optimized Structure of Self-Organizing Map for the Rainfall-Runoff Analysis in Naju)

  • 김용구;진영훈;박성천;정천리
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제41권10호
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    • pp.995-1007
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    • 2008
  • 인공신경망 이론을 이용하여 강한 비선형성의 경향을 보이고 있는 강우-유출간의 관계를 모형화하기 위한 연구들은 예측뿐만이 아니라 대상자료들의 양상을 분류하여 그 특성을 분석하는 데에도 이용되고 있다. 이와 같은 패턴분류를 위한 SOM(Self-Organizing Map: SOM)의 연구 결과를 검토해보면 SOM 훈련을 위한 지도크기 및 배열의 결정은 SOM 성능에 큰 영향을 미치는 것으로 보고되고 있으나 지도크기 결정시 지도의 종방향 크기와 횡방향 크기를 결정할 수 있는 확정론적인 방법이나 이론식이 없고, 지도배열은 주로 육각형 배열(hexagonal array)을 이용하여 적용하고 있다. 따라서 본 연구에서는 영산강 나주지점을 대상으로 강우-유출관계의 분할특성을 나타내는 지도크기와 배열을 복합적으로 검토하여 나주지점의 강우-유출 해석을 위한 적절한 지도구조를 결정하였다. 그 결과 8개의 패턴으로 구분된 지도크기 20$\times$16의 육각형배열 구조가 나주지점의 강우-유출해석을 위한 적절한 지도구조로 결정되었다.

영상자료의 식생지수를 이용한 제주 북동부 지역의 풍력자원지도 작성에 관한 연구 (A Study on the Mapping of Wind Resource using Vegetation Index Technique at North East Area in Jeju Island)

  • 변지선;이병걸;문서정
    • 대한공간정보학회지
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    • 제23권1호
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    • pp.15-22
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    • 2015
  • 풍력자원지도의 작성을 위해 기본적으로 지형고도자료, 지면조도자료, 풍황자료가 필요하다. 그 중 지면조도자료의 경우 토지피복분류 기법을 통한 토지피복지도를 이용하여 구할 수 있다. 지면조도지도의 경우 토지피복의 성질에 따라 풍속의 조도계수가 다르게 되며, 이러한 조도계수에 근거하여 정확한 지면조도지도를 만들 수 있다. 본 연구에서는 Landsat위성자료를 이용하여 무감독 분류 방법과 식생지수법을 사용하여 지면조도자료를 생성한 후 풍력자원지도를 작성하였다. 이렇게 만들어진 풍력자원지도를 근거로 식생지수법의 사용이 무감독 분류 기법에 비하여 타당한지를 검증하였다. 그 결과, 식생지수를 사용한 풍력자원지도는 관측 자료와 비교한 경과 60% 이상의 등급 일치율을 보였고 불일치하는 픽셀에 대해서는 최대 등급의 차이를 넘지 않았다. 따라서 풍력자원지도 생성 시 필요한 지면조도지도를 계산할 경우 식생지수를 이용한 분류방법이 효과적인 것으로 판단된다.

Land Use, Land-Use Change and Forestry 매트릭스 작성을 위한 공간정보 특성 고찰 (Analysis of Spatial Information Characteristics for Establishing Land Use, Land-Use Change and Forestry Matrix)

  • 황진후;장래익;전성우
    • 한국지리정보학회지
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    • 제21권2호
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    • pp.44-55
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    • 2018
  • 기후변화에 대응하기 위한 정책 수립과 이행을 위해 온실가스 인벤토리 작성의 중요성이 대두되고 있다. 이에 따라, 토지이용 항목과 변화들에 대해 공간 명시적으로 나타낸 Approach 3 수준의 Land Use, Land-Use Change and Forestry(LULUCF) 매트릭스 구축 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 LULUCF 매트릭스의 산림 항목을 중심으로 연속지적도, 중분류 토지피복지도, 임상도, 도시생태현황지도를 활용하여 LULUCF 매트릭스 구축에 적합한 공간정보를 검토하였다. 각 공간정보에 대한 분류 속성 비교를 실시하였고 충청남도 보령시를 대상으로 양적(면적) 비교, 질적(특성) 비교를 실시하였다. 양적 비교 결과 산림의 면적이 임상도에서 최고 50.42%($303.79km^2$), 지적도에서 최저 46.09%($276.65km^2$)의 차이를 보였다. 질적 비교 결과 자료 구축 범위 차이, 자료 구축 목적 차이, 분류 항목 차이, 일필일목의 원칙 적용 여부의 차이, 자료구축 시기 차이 등 5가지 질적 특성의 차이를 확인하였다. 연구 결과 도시생태현황지도가 LULUCF 매트릭스 구축에 가장 적합한 공간 정보로 판단되었으나 전국구축이 되어있지 않은 한계로 토지피복지도가 가장 적합한 것으로 검토되었다. 또한, 도시생태현황지도, 임상도, 토지피복지도 등을 서로 종합하여 LULUCF 매트릭스를 구축하게 될 경우 각 공간정보의 한계를 보완할 수 있을 것으로 사료된다. 추후 전국토를 대상으로 하는 1:5,000 수준의 세분류 토지피복지도 및 도시생태현황지도가 완료될 경우 LULUCF 매트릭스 작성의 정밀도를 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.

Classification of Mental States Based on Spatiospectral Patterns of Brain Electrical Activity

  • Hwang, Han-Jeong;Lim, Jeong-Hwan;Im, Chang-Hwan
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제33권1호
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    • pp.15-24
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    • 2012
  • Classification of human thought is an emerging research field that may allow us to understand human brain functions and further develop advanced brain-computer interface (BCI) systems. In the present study, we introduce a new approach to classify various mental states from noninvasive electrophysiological recordings of human brain activity. We utilized the full spatial and spectral information contained in the electroencephalography (EEG) signals recorded while a subject is performing a specific mental task. For this, the EEG data were converted into a 2D spatiospectral pattern map, of which each element was filled with 1, 0, and -1 reflecting the degrees of event-related synchronization (ERS) and event-related desynchronization (ERD). We evaluated the similarity between a current (input) 2D pattern map and the template pattern maps (database), by taking the inner-product of pattern matrices. Then, the current 2D pattern map was assigned to a class that demonstrated the highest similarity value. For the verification of our approach, eight participants took part in the present study; their EEG data were recorded while they performed four different cognitive imagery tasks. Consistent ERS/ERD patterns were observed more frequently between trials in the same class than those in different classes, indicating that these spatiospectral pattern maps could be used to classify different mental states. The classification accuracy was evaluated for each participant from both the proposed approach and a conventional mental state classification method based on the inter-hemispheric spectral power asymmetry, using the leave-one-out cross-validation (LOOCV). An average accuracy of 68.13% (${\pm}9.64%$) was attained for the proposed method; whereas an average accuracy of 57% (${\pm}5.68%$) was attained for the conventional method (significance was assessed by the one-tail paired $t$-test, $p$ < 0.01), showing that the proposed simple classification approach might be one of the promising methods in discriminating various mental states.

고해상도 위성영상의 효율적 지형분류기법 연구 (A Study on Efficient Topography Classification of High Resolution Satelite Image)

  • 임혜영;김황수;최준석;송승호
    • 대한공간정보학회지
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    • 제13권3호
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    • pp.33-40
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    • 2005
  • 위성영상에서 실제 지표면의 형태와 지상물체를 구분하여 분류하는 것은 원격탐사의 중요한 목적중의 하나이다. 다중분광영상을 이용한 분류는 일반적인 토지피복도의 제작에 이용되어지고 있으며 영상분류의 방법에는 많은 이론들이 사용되어지고 있다. 본 연구는 대구 달성군 지역의 IKONOS 영상을 MLC(Maximum Likelihood Classification), ANN(Artificial neural network), SVM(Support Vector Machine), Naive Bayes 분류기법들을 이용하여 각각의 분류정확도를 비교 분석하였다. 또한 PCA/ICA 전처리 과정을 거친 분류기법들 결과와, Boosting 알고리즘 과정을 거친 후의 결과를 비교하였다. 본 연구의 목적은 적절한 전처리과정과 분류기법을 수행함으로써 가장 효율적인 지형분류 방법을 획득하는데 그 목적이 있다.

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토지피복도 자료원에 따른 대청댐유역 수질특성 비교 (The Comparison of Water Quality of Daecheong-Dam basin According to the Data Sources of Land Cover Map)

  • 이근상;박진혁;최연웅
    • Spatial Information Research
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    • 제20권5호
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    • pp.25-35
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    • 2012
  • 본 연구에서는 공간정보 자료원에 따른 수질특성의 영향을 비교하였다. 먼저, 비점오염부하량 평가에 영향을 미치는 토지피복별 기대평균농도(EMC)를 효과적으로 계산하기 위해, 영상분류를 통해 대청댐유역의 토지피복도를 구축하였으며, 이를 환경부 대분류 자료와 비교한 결과 88.76%의 높은 정확도를 확보하였다. 또한 토양도와 영상분류에 의한 토지피복도를 공간 중첩하여 유출곡선지수와 직접유출을 계산하였으며, 분석 결과 석천과 대청댐 유역이 가장 높게 나타났다. 그리고 직접유출과 기대평균농도를 조합하여 계산한 BOD에 대한 비점오염부하량은 삼가천합류점과 소옥천하류 유역이 높게 나타났으며, TN과 TP에 대한 비점오염부하량에서는 삼가천합류점과 봉황천하류 유역이 높게 나타났다. 영상분류에 의한 비점오염부하량의 효용성 평가를 위해 환경부 토지피복도에 의한 비점오염부하량과 상호 비교한 결과, 대청댐상류 유역에서 BOD, TN, TP에 대한 오염부하량의 오차가 각각 10.64%, 11.70%, 20.00%로 가장 크게 나타났다. 따라서 유역내 수질특성을 효과적으로 모의하기 위해서는 논과 밭이 포함된 공간정보를 활용하는 것이 비점오염부하량 평가에 바람직하다고 본다.

지명 데이터베이스 구축을 통한 웹지도화 방안 (An Web-based Mapping by Constructing Database of Geographical Names)

  • 김남신
    • 한국지역지리학회지
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    • 제16권4호
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    • pp.428-439
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    • 2010
  • 지명은 인간의 지역인식을 반영하기 때문에 지명지도는 지역이해를 위한 정보를 제공해 줄 수 있다. 본 연구는 지명데이터베이스 구축을 통한 웹기반 지도를 제작하고자 하였다. 주요 연구내용은 웹사이트 상에서 지명분류 방법, 데이터베이스 구축 방법 그리고 지명지도화 방법에 관한 연구를 수행하였다. 지명은 분류기준에 따라 자연지리, 문화역사지리, 경제지리, 기타의 4개 영역으로 나누었으며, 다시 18 가지 세부영역으로 분류하였다. 지명은 지형도상의 지명과 지역에만 알려진 소지명을 수집하여 입력할 수 있도록 하였다. 데이터베이스 항목은 주소, 좌표, 지명(한자, 한글), 지명분류, 설명, 사진 자료로 구성하였다. 지명지도는 지역의 지리정보와 함께 표현될 수 있게 하였다. 연구결과는 지명의 지리적 분포는 물론 지역해석을 위한 정보를 제공해 줄 수 있을 것으로 기대된다.

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고해상도 SAR 영상 Speckle 제거 및 분류 (Despeckling and Classification of High Resolution SAR Imagery)

  • 이상훈
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제25권5호
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    • pp.455-464
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    • 2009
  • Lee(2009)에서 영상 강도를 위해서 lognormal 확률 모형과 영상 texture를 위해서 Markov random field(MRF)에 기반하는 Bayesian 모형을 사용하는 boundary-adaptive despeckling 방법을 제안하였다. 이 방법은 speckle 제거 영상의 최대 사후(maximum a posteriori: MAP) 추정치를 구하기 위해서 Point-Jacobian iteration을 이용한다 인접하고 있는 다른 특성의 지역에 위치한 화소의 값을 사용하는 가능성을 줄이기 위해 Boundary-adaptive algorithm은 경계에 가까울 수록 멀리 떨어진 이웃 화소로부터 정보를 덜 수집하도록 고안된다. 이러한 boundary-adaptive 방법은 전반적으로 simulation 자료를 사용하여 Lee(2009)에서 평가되었고 그리고 제안된 방법의 효험을 증명하였다. 본 연구는 Lee(2009)의 확장 연구로 MAP 추정치를 구하기 반복 algorithm의 계산 효율성을 증가 시키고 noise 제거와 함께 분류를 수행하는 수정 algorithm을 제안한다. Simulation 자료를 사용한 실험을 통해서 boundary-adaption이 분류 오류를 줄여줄 뿐 아니라 더욱 명확한 경계선을 보여준다는 것을 알 수 있다. 또한 영종도 서해안에서 관측된 고해상도 Terra-SAR data에 적용한 결과는 boundary-adaption은 SAR 활용에서 분석의 정확성을 개선 시킬 수 있다는 것을 암시한다.

지하수 분류도 작성에 의한 서울시 지하수 보전지구 선정\ulcorner관리 방안 연구 (A Study on Designation and Management of Groundwater Conservation Area Using Groundwater Classification Map)

  • 김윤종;이석민;원종석;이성복
    • 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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    • 제6권4호
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    • pp.97-112
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    • 2001
  • 지하수의 보전 보호를 위한 정책 중 가장 중요한 것이 지역적으로 지하수 보전구역을 지정하여 관리하는 것이며, 지하수 보전구역은 지하수법(제12조)에 의하여 지하수 보전지구와 개발제한지구로 분류되어 관리하도록 규정되어 있다. 금번연구에서는 GIS(지리정보시스템)을 이용하여 서울시 지하수 분류도를 먼저 작성한 후 가장 수질이 양호한 1급 및 2급 지하수 대창지역(상류의 지하수 함양지역이나 유일 대수층지역 등)을 지하수 보전지구의 우선 대상지역으로 선정하였으며, 지하수분류는 건설교통부(2000)에서 제시한 지하수의 현재 수질상태, 음용수원으로서의 현재 및 장래 이용성, 기초 수리지질특성, 각종 지하수오염유발행위.시설 소재여부 등에 따라 4등급 분류방법을 기본으로 하였다. 작성된 지하수 분류도에서 1차 선정된 서울시 지하수 보전지구 우선 대상지는 약 57,1$\textrm{km}^2$(서울시 전체면적의 약 9.4%)로 나타났으며, 보전지구의 최종 지정을 위해서는 대상지역에 대한 지하수 정밀조사가 필요하다. 또한 지하수 보전지구의 관리방안도 제주도(2000)와 건설교통부(2000)의 지하수 보전관리계획을 참조하여 서울시에 적합한 안이 마련되었다.

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