• 융합신호처리학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.185-191
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• 2007

윈격탐사 영상은 파장대에 따라 나누어진 여러 개의 밴드로부터 수집된 다중분광 이미지 데이터이다. 위성영상 분류는 원격탐사 처리 과정에 있어서 가장 중요한 분석 기법으로써 영상을 구성하는 각각의 화소들 중 비슷한 분광 특성을 갖는 것끼리 집단화시켜주는 방법이다. 본 논문에서는 PFCM 알고리즘을 응용한 원격탐사 영상의 패턴분류 방법에 관하여 연구하였다. PFCM 알고리즘은 각 데이터와 특정 클러스터 중심과의 거리에 대한 소속정도를 고려한 FCM 클러스터링 알고리즘과 데이터와 해당 클러스터 중심과의 거리에 의존하여 패턴의 전형성(typicality)을 고려한 PCM 클러스터링 알고리즘을 결합한 방법이다. 본 연구에서는 분류 항목별 학습데이터를 선정한 후 이를 PFCM 알고리즘에 적용하여 감독분류를 수행하였다. Landsat TM과 IKONOS 원격탐사 위성영상을 이용하여 PFCM 알고리즘의 적용성을 검증하였다. PFCM 알고리즘을 이용한 감독분류는 PCM, FCM 분류방법보다 좋은 결과를 보여주었으며, 또한 전통적인 분류방법인 최대우도분류보다도 정확도가 더 높은 결과를 보여주었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권2호
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• pp.179-190
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• 2024

This study aims to compare supervised classification methods with phenology-based approaches, specifically pixel-based and segment-based methods, for accurate crop mapping in agricultural landscapes. We utilized Sentinel-2A imagery, which provides multispectral data for accurate crop mapping. 31 normalized difference vegetation index (NDVI) images were calculated from the Sentinel-2A data. Next, we employed phenology-based approaches to extract valuable information from the NDVI time series. A set of 10 phenology metrics was extracted from the NDVI data. For the supervised classification, we employed the maximum likelihood (MaxLike) algorithm. For the phenology-based approaches, we implemented both pixel-based and segment-based methods. The results indicate that phenology-based approaches outperformed the MaxLike algorithm in regions with frequent rainfall and cloudy conditions. The segment-based phenology approach demonstrated the highest kappa coefficient of 0.85, indicating a high level of agreement with the ground truth data. The pixel-based phenology approach also achieved a commendable kappa coefficient of 0.81, indicating its effectiveness in accurately classifying the crop types. On the other hand, the supervised classification method (MaxLike) yielded a lower kappa coefficient of 0.74. Our study suggests that segment-based phenology mapping is a suitable approach for regions like South Korea, where continuous cloud-free satellite images are scarce. However, establishing precise classification thresholds remains challenging due to the lack of adequately sampled NDVI data. Despite this limitation, the phenology-based approach demonstrates its potential in crop classification, particularly in regions with varying weather patterns.

• 전자공학회논문지
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• 제54권1호
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• pp.111-120
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• 2017

본 논문에서는 해저 퇴적물 분류를 위한 특징 추출 기법을 제안하고 검증한다. 기존 연구에서는 주파수의 영향이 없는 반사계수를 이용하여 퇴적물을 분류해 왔다. 그러나 해저 퇴적물의 음향 감쇠계수는 주파수의 함수이며 퇴적 성분에 따라 서로 다른 특성을 나타낸다. 따라서 주파수에 따른 감쇠계수 변화량을 이용하여 특징벡터를 생성하였다. 감쇠계수 변화량은 Chirp 신호에 의해 생성된 두 번째 층 반사신호를 이용하여 추정한다. Chirp 신호의 다중대역 특징이 다차원 벡터를 형성하기 때문에 기존의 방법에 비해 우수한 특성을 갖는다. 반사계수에 의한 분류 성능과 비교하기 위해 선형 판별 분석법 (LDA, Linear Discriminant Analysis)를 이용하여 차원을 축소하였다. Biot 모델을 이용하여 모의실험 환경을 구축하고 Fisher score와 MLD(Maximum Likelihood Decision)를 기반의 분류 정확도를 이용해 제안된 특징을 평가하였다. 그 결과, 제안된 특징은 반사계수에 비해 높은 변별력을 보이며, 측정 및 깊이 추정오차에도 강인한 특성을 보였다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권8호
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• pp.117-125
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• 2015

본 논문은 '좌', '우' 방향 제어를 위해 취득된 EEG(Electroencephalogram) 신호 기반 분류 알고리즘과 EEG 센서, Labview, DAQ, Matlab, 주행로봇으로 구성된 방향 제어 시스템을 제안한다. 제안된 알고리즘은 DWT(Discrete Wavelet Transform)로 추출된 주파수대역 정보를 특징으로 이용하며, Fishers score를 이용하여 변별력이 높은 주파수 대역의 특징을 선별한다. 또한, SVM (Support Vector Machine)을 이용하여 분류 성능이 최고가 되는 특징벡터의 조합을 제안하고, 잘못된 판정에 의한 오동작을 방지하기 위한 MLD(Maximum Likelihood Decision) 기반의 판정보류 알고리즘도 제안한다. 제안된 알고리즘에 의해 선택된 4개의 특징벡터는 국제 표준 전극 배치법에 따른 P8 채널의 d2(16-32Hz), d5(2-4Hz) 주파수 대역의 전압의 절대 값 평균과 표준편차이다. SVM 분류기로 실험한 결과 98.75%의 정확도와 1.25%의 오류율 성능을 보였다. 또한, 오류 확률 70%를 판정 보류로 규정할 경우, 제안된 알고리즘은 인식률 95.63%의 정확도와 오류율 0%을 보였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제16권2호
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• pp.114-124
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• 2014

본 연구는 2011년 100ha 이상의 대형산불 피해지인 울진과 영덕지역을 대상으로 하였으며 산불피해강도를 평가하기 위해 현장조사와 고해상도 위성영상자료 분석을 병행하였다. 위성영상자료 분석 시 산불피해지역의 피해강도를 가장 적절하게 평가할 수 있는 영상분류기법들을 비교 분석하여 최적의 피해강도 평가방법을 선정하였다. 대형산불 피해지역의 최적의 피해강도 평가기법으로는 현장조사에서 획득한 트레이닝 지역의 정보를 이용한 최대우도법을 적용하였을 때 가장 좋은 평가결과를 보였다. 산불피해강도의 정확도 검증 결과, 평균 전체정확도는 88.38%와 Kappa coefficient는 0.8147로 나타났다. 분류정확도는 최대우도법, NDVI, 최소거리법 순으로 나타났다. 산불피해강도 현장조사 결과와 위성영상자료에서 추출한 피해강도의 상관관계는 울진산불 피해지에서 r = -0.544, 영덕산불 피해지는 r = -0.616으로 나타났다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제46권6호
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• pp.38-43
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• 2009

표면 근전도 신호를 이용하여 손가락의 굽힘 동작을 추론하는 방법을 제안한다. 표면 근전도 신호는 인체 근육의 표면에서 무해하고 손쉽게 취득되나, 전극이 근육 내부에 침투하는 침습식 근전도와는 달리 특정 근육의 활동만을 반영하지 않는다. 따라서 소수의 전극을 사용하는 표면 근전도 신호로 다양한 신체 동작을 구분하기는 쉽지 않다. 본 연구에서는 전완 둘레에 부착된 4채널 근전도 센서를 사용하여 신호를 취득하였고, 구분을 위하여 사용한 동작은 엄지, 검지, 중지, 약지, 소지의 개별 손가락의 굽힘 동작이다. 피검자 한 명은 숙련자였으며, 다른 한 명은 비숙련자였다. 근전도 신호의 특성으로 정보 엔트로피를 추출하였으며 최대우도추정법을 사용하여 실제 동작을 추정하였다. 실험 결과 평균 95% 이상의 성능을 보였으며, 제안하는 방법이 손가락 동작의 구분에 유용함을 확인하였다.

• 지적과 국토정보
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• 제44권2호
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• pp.103-112
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• 2014

본 연구의 목적은 토지와 물이 포함된 지역에서 초분광 영상을 이용한 토지피복 분류 가능성을 제시하는데 있다. CASI-1500 항공 초분광 영상을 통해 취득한 초분광 영상에 대해 전처리 작업으로서 대기보정을 수행한 후, 대기보정 전 후에서 몇 개의 토지피복 클래스에 대해 대기보정 효과가 비교 분석되었다. 항공사진과 수치지형도와 같은 참조자료로 활용하여 초분광 영상에 의한 토지피복 분류결과를 분석한 결과, 최대우도법에서는 약 67.0%의 전체정확도를 나타내었으며, 최소거리법은 52.4%의 전체정확도를 보였다. 또한 도로, 밭, 비닐하우스에서는 토지피복 분류의 생산자 정확도가 높게 나타났으나, 하천, 산지, 초지지역에서는 매우 복잡한 객체로 구성되어 있기 때문에 토지피복 분류의 생산자 정확도가 낮게 나타났다. 따라서 향후에는 특정객체 분류를 위한 최적의 밴드선별과 객체 고유의 분광특성을 고려한 분광 라이브러리를 구축하는 연구가 필요하다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제17권3호
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• pp.275-284
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• 2001

본 연구에서는 강원도 평창군 봉평면 일대의 지역에 대해 2000년 4월 24일에 수신된 IKONOS 위성영상을 이용하여 피복분류를 수행하였다. 피복분류는 임상분류에 중점을 두었으며, 분류에 적용한 분류항목(class)은 현지조사 및 영상을 통하여 상록침엽수, 낙엽송, 활엽수, 나지, 밭, 초지, 수역, 사토지역, 아스팔트지역의 9개로 나누었다. 영상분류는 최대우도법을 적용하여 감독분류를 수행하였다. 정확도는 검정지역에 대한 전체정확도, 생산자정확도, 사용자정확도, k의 항목에 대해 분류오차행렬표를 통하여 평가하였다. 분류 및 분석에는 ERDAS사의 Imagine 8.4와 Purdue 대학에서 개발한 Multispec 소프트웨어를 사용하였다. 분류 결과, 검정지역에 대한 정확도는 전체정확도 94.3%, 생산자정확도 77.0-99.9%, 사용자정확도 71.9-100%, k은 0.93이었다. 나지, 사토지역, 밭 등의 경우 다른 분류항목보다 분류의 정확도가 비교적 낮게 나타난 반면, 임상분류에 있어서는 기존의 중해상도(5-30m) 위성영상보다 향상된 분류결과를 보여주었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.3748-3759
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• 2013

본 연구의 목적은 DINA(deterministic-input, noisy "and" gate)모형에서 최대우도(maximum likelihood: ML), 최대사후확률(maximum a posteriori: MAP), 사후기대(expected a posteriori: EAP)방법들의 분류 정확성이 어느 정도인가를 알아보는 것이다. 연구 목적을 달성하기 위하여 다양한 모의실험 조건들[인지요소의 수(K= 5, 7), 응시생 능력분포(고능력, 중간능력, 저능력 집단), 검사 길이(J= 15, 30, 45)]에 따라 모의자료를 생성했다. 응시생 분류 정확성을 평가하기 위한 준거로 참 인지요소(true ${\alpha}$)와 ML, MAP, EAP방법으로 추정된 인지요소가 어느 정도 일치하는지를 계산했다. 본 연구의 주요결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 본 연구에서 설정한 검사 조건에서 ML, MAP방법보다 EAP방법의 정확일치도 평균이 높았다. 둘째, 다른 검사 조건이 동일할 때, 인지요소의 수가 증가하면 ML, MAP, EAP방법 모두에서 정확일치도 평균이 낮아졌다. 셋째, 동일한 검사 길이에서 사전분포로 고능력, 중간능력, 저능력 집단을 각각 가정했을 때 ML, MAP방법보다 EAP방법의 정확일치도 평균이 높았다. 넷째, 동일한 응시생 능력분포에서 검사 길이가 증가하면 ML, MAP, EAP방법 모두에서 정확일치도 평균이 높아졌다. 인지요소의 수에 따라 응시생을 정확하게 분류하기 위한 적절한 검사 길이를 보면, 인지요소의 수가 5, 7개이고 이에 대응하는 검사 길이가 각각 30, 45문항일 때 본 연구에서 설정한 높은 분류 정확성 기준에 부합하는 것으로 나타났다.

• 농업과학연구
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• 제38권1호
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• pp.153-162
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• 2011

This study analyzed the spatio-temporal change detection of land-use and urbanization in Yongin and Anseong regions, Kyunggi Province, using three Landsat-5 TM images for 1990, 1996, and 2000. Remote sensing (RS) and geographic information system (GIS) techniques were used for image classification and result analysis. Six land-use types were classified using supervised maximum likelihood classification. In the two study areas, the land-use changed significantly, especially the decrease of arable land and forest and increase of built-up area. Spatially, the urban expansion of Yongin region showed a spreading trend mainly along the national road and expressways. But in Anseong region the expansion showed 'urban sprawl phenomenon' with irregular shape like starfish. Temporally, the urban expansion showed disparity - the growth rates of urbanized area rose from the period 1990-1996 to 1996-2000 in both study areas. The increased built-up areas were converted mainly from paddy, dry vegetation, and forest.