Kim, Yong-Min;Kim, Yong-Il;Park, Wan-Yong;Eo, Yang-Dam
대한원격탐사학회지
/
제26권3호
/
pp.317-324
/
2010
In recent years, many automatic classification approaches have been employed. An automatic classification method can be effective, time-saving and can produce objective results due to the exclusion of operator intervention. This paper proposes a classification method based on automated training for high resolution multispectral images using ancillary data. Generally, it is problematic to automatically classify high resolution images using ancillary data, because of the scale difference between the high resolution image and the ancillary data. In order to overcome this problem, the proposed method utilizes the classification results of a Landsat image as a medium for automatic classification. For the classification of a Landsat image, a maximum likelihood classification is applied to the image, and the attributes of ancillary data are entered as the training data. In the case of a high resolution image, a K-means clustering algorithm, an unsupervised classification, was conducted and the result was compared to the classification results of the Landsat image. Subsequently, the training data of the high resolution image was automatically extracted using regular rules based on a RELATIONAL matrix that shows the relation between the two results. Finally, a high resolution image was classified and updated using the extracted training data. The proposed method was applied to QuickBird and SPOT-5 images of non-accessible areas. The result showed good performance in accuracy assessments. Therefore, we expect that the method can be effectively used to automatically construct thematic maps for non-accessible areas and update areas that do not have any attributes in geographic information system.
This study analyzes the success factors of OTT original content through big data, and intends to suggest scenarios, casting, fun, and moving elements when producing the next work. In addition, I would like to offer suggestions for the success of 'Squid Game Season 2'. The success factor of 'Squid Game' through big data is first, it is a simple psychological experimental game. Second, it is a retro strategy. Third, modern visual beauty and color. Fourth, it is simple aesthetics. Fifth, it is the platform of OTT Netflix. Sixth, Netflix's video recommendation algorithm. Seventh, it induced Binge-Watch. Lastly, it can be said that the consensus was high as it was related to the time to think about 'death' and 'money' in a pandemic situation. The suggestions for 'Squid Game Season 2' are as follows. First, it is a fusion of famous traditional games of each country. Second, it is an AI-based planned MD product production and sales strategy. Third, it is casting based on artificial intelligence big data. Fourth, secondary copyright and copyright sales strategy. The limitations of this study were analyzed only through external data. Data inside the Netflix platform was not utilized. In this study, if AI big data is used not only in the OTT field but also in entertainment and film companies, it will be possible to discover better business models and generate stable profits.
도심지환경에서 정확한 차량 위치를 추정하기 위해서는 종방향 속도가 필요하다. 이러한 종방향 속도는 노면경사, 즉 차량의 피치각(Pitch) 산출을 통해서 가능하다. 하지만 단일 센서와 알고리즘을 이용한 피치각 추정에는 정확한 값을 기대할 수 없다. 본 논문에서는 정확한 피치각 추정을 위해 AKF(Adaptive Kalman Filter)와 CF(Complementary Filter)로 구성된 ACF(Adaptive Complementary Filter)를 이용하여 IMU(Inertial Measurement Unit)의 프로세스 노이즈와 측정에러를 주행환경에 맞게 조절하고, 이에 GPS(Global Positioning System)와 OBD(Onboard Equipment) 데이터를 융합한다. 그리고 노면 경사 모델에 따른 필터에 시스템 모델 최적화를 위해 IMMKF(Interactive Multiple Model Kalman Filter)를 사용하여 주행환경에 적합한 최종 피치각을 추정한다.
본 연구에서는 사람을 대신하여 험난한 지형에서 위험작업을 수행이 가능한 지상로봇과 짧은 시간 안에 원거리 비행이 가능한 드론과의 결합을 통해 위험 상황에서의 효과적인 협업이 가능한 시스템을 구현하였다. 최근 관련 연구는 드론을 수용할 수 있는 무인지상차량이나 4족 로봇에 관한 연구가 있었으나 전체 가용 시간의 장점에 비해 대규모 로봇을 필요로 하여 현장에서 적용하기엔 어려움이 있었다. 본 논문에서는 경량 드론에 장착된 임베디드 웹캠과 영상처리 알고리즘을 사용하여 객체의 한 유형인 마커를 Canny Edge 알고리즘 및 특정한 Template matching 방법을 통하여 비행 중 실시간 검출한 결과를 보여주며, 지상로봇위에 표시된 마커의 2차원적 위치 정보 획득과 레이저 센서를 이용한 상대거리 확보를 융합하여 지상로봇과 드론간의 도킹을 구현하는 시스템을 제안하였다. 실험을 통하여 제안된 시스템은 50회의 도킹 시도에서 95%의 도킹 성공률을 보였으며 6가지의 Template mateching 방법 중 시스템에 적용할 수 있는 2가지의 템플릿 매치 방법을 제시하였다.
본 논문은 다수의 지문 특징점 템플릿(fingerprint minutiae template)을 융합하여 하나의 슈퍼 템플릿(super-template)을 생성하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 슈퍼 템플릿은 지문의 올바른 특징점 정보만으로 구성된 템플릿을 의미하는 것으로써 된 연구에서 제안하는 재귀적 베이지안 추정(recursive Bayesian estimation) 방법으로 특징점의 신뢰도를 추정하여 논은 신뢰도를 가지는 특징점만으로 슈퍼 템플릿을 생성한다. 본 논문에서는 지문 영상이 순차적으로 획득될 때, 나중에 획득된 지문 영상 특징점 정보에 재귀적 베이지안 추정 기법을 적용하여 먼저 획득된 영상의 특징점들에 대한 신뢰도를 추정한다. 적용된 재귀적 베이지안 추정 방법은 여러 영상에서 공통적으로 발견된 특징점에 대해 그 신뢰도를 증가시키는 반면, 다른 영상에서 발견되지 않는 특징점의 신뢰도는 감소시킨다. 같은 방법으로, 특징점의 타입(분기점과 단점)에 대한 신뢰도도 추정할 수 있다. 본 논문은 실험을 통해 제안한 알고리즘에 의한 슈퍼 템플릿이 인증 성능을 크게 향상시킬 수 있음을 보였다.
Landsat 위성영상은 재난 피해 지역에 대해 주기적이며 광역적인 관측이 가능하여 재난 피해분석, 재난 모니터링 등 활용도가 증가하고 있다. 하지만 광학위성영상 특성상 구름으로 인한 결측된 영역으로 인해 주기적인 재난 모니터링에는 한계가 있어 결측된 영역의 복원 연구가 필요하다. 본 연구에서는 Landsat 8호 영상 취득 시 제공되는 QA밴드를 이용하여 구름 및 구름그림자를 탐지 및 제거하고, STARFM 알고리즘을 통해 제거된 영역의 영상 복원을 수행하였다. 복원된 영상은 기존의 영상 복원 방법으로 복원된 영상과 MLC 기법을 통해 정확도를 비교하였다. 그 결과, STARFM으로 인한 복원방법이 전체정확도 89.40%로, 기존의 영상 복원 방법보다 효율적인 복원방법임을 확인하였다. 따라서 본 연구결과를 통해 향후 Landsat 위성영상을 이용한 재난분석 수행 시 활용도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.
사용자들의 영화정보를 기록한 MovieLens 데이터는 추천 시스템 연구에서 아이디어를 탐색하고 검증하는데 상당한 가치가 있는 데이터로, 기존 데이터 분할 및 군집화 알고리즘을 사용하여 사용자 평점 데이터를 기반으로 항목 집합을 분할하는 연구 등에 사용되는 데이터이다. 본 논문에서는 기존 연구에서 대표적으로 사용되었던 영화 평점 데이터와 영화 장르 데이터를 통해 사용자의 장르 선호도를 예측하여 선호도 패턴을 기반으로 사용자를 군집화(clustering)하고, 유의미한 정보를 얻는 연구를 진행하였다. MovieLens 데이터는 영화의 전체 개수에 비해 사용자별 평균 영화 평점 수가 낮아 결측 비율이 높다. 이러한 이유로 기존의 군집화 방법을 적용하는 데 한계가 존재한다. 본 논문에서는 MovieLens 데이터 특성에 모티브를 얻어 쌍별 규합 벌점함수(pairwise fused penalty)를 활용한 볼록 군집화(convex clustering) 기반의 방법을 제안한다. 특히 결측치 대체(missing imputation)도 동시에 해결하는 최적화 문제를 통해 기존의 군집화 분석과 차별화하였다. 군집화는 반복 알고리즘인 ADMM을 통해 제안하는 최적화 문제를 풀어 진행한다. 또한 시뮬레이션과 MovieLens 데이터 적용을 통해 제안하는 군집화 방법이 기존의 방법보다 노이즈 및 이상치에 상대적으로 민감하지 않은 것으로 보인다.
최근 활발히 연구가 진행 중인 자율주행차량이나 첨단운전자보조시스템의 효율적이고 안정적인 동작을 위해서 차량 위치를 정확하게 결정하는 것이 중요하다. 주로 사용되는 위성 기반 항법은 신호 수신이 어려운 영역에서 위치 정확도가 매우 떨어지는 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 INS 등 추가센서를 이용하는 방안이 모색되고 있지만 높은 비용이 문제가 된다. 이에 본 연구는 고가의 센서를 추가하지 않고 차량에 이미 내장된 센서와 저가의 영상센서를 통합하여 차량의 위치를 정확하게 추정하는 알고리즘을 개발하였다. 차량 내장 센서로부터 제공되는 속력, 각속도와 단영상후방교차법로 결정된 카메라의 위치, 자세를 함께 활용하여 차량의 위치를 추정하였다. 알고리즘의 성능평가를 위해 시범 시스템을 구축하였고, 시험 데이터를 취득하여 주행경로를 추정하였다. 차량 내장 센서만을 이용하였을 경우에 비해 단영상후방교차법 결과를 함께 이용하였을 경우 약 40% 높은 정확도로 차량 경로추정이 가능하였다.
인간의 한쪽 염색체상에 나타나는 SNP의 서열인 일배체형을 식별해내면 효과적인 유전질병 연관검사를 할 수 있다. 일배체형 추론문제란 특정 집단의 유전자형 집합으로부터 집단에 속한 각 개체의 유전자형을 설명할 수 있는 일배체형 집합을 도출해내는 것을 말한다. 본 논문에서는 검약기반 일배체형 추론 문제에 대해 최종 결과에 기여하지 않는 일배체형 집합을 후보군에서 제외함으로써 일배체형 추론과정에서 탐색해야 할 후보 일배체형의 개수를 줄이는 사전처리 알고리즘을 제시한다. 제시된 알고리즘은 기존의 사전처리 알고리즘에 비해 매우 빠르게 수행되며, 제시된 사전처리 알고리즘의 결과를 적용한 일배체형 추론은 대다수의 경우에 최적해를 산출하고, 최적해를 산출하지 않는 경우에도 최적해의 일배체형 개수와 크게 차이나지 않음을 실험을 통해서 보인다.
본 논문에서는 효율적인 영상 부호화를 위해 분할계수의 상관관계를 이용한 새로운 웨이블릿 패킷 영상 부호화기 알고리즘을 제안한다. 제안된 웨이블릿 패킷 영상 부호화기 알고리즘은 주파수 부대역간의 상관관계를 이용하여 계수분할 순서(CPSO, Coefficient Partitioning Scanning Order)를 정의한 후, 이를 이용하여 새로운 부모-자식 노드 관계를 도출하고, 도출된 부모-자식 노드 관계를 이용하여 계수들을 제로트리 방식으로 부호화함으로써 영상 복원시 오차를 감소시켰다. 그 결과 기존의 알고리즘들과 비교하여 비트율과 제곱 오차에 대해서 성능개선이 이루어 졌고, 응용분야에 따라 비트율 조정을 쉽게 제어할 수 있는 능력을 입증하였다. 특히 항공사진이나 위성사진 중 도시 중심부나 농경지 등과 같이 중고주파 대역성분이 많이 포함된 영상의 경우, 기존 알고리즘에 비해 처리 방법이 간단하면서도 정확한 결과를 보여준다. 또한 자료 영상들에 대한 실험 결과를 통해서, 제안한 알고리즘이 작은 파일크기에서도 고해상도를 요구하는 실시간 시스템이나 온라인 영상처리, 영상합성 분야에 적용될 수 있는 가능성이 있음을 증명하고자 하였다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.