• 대한원격탐사학회지
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• 제29권5호
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• pp.569-579
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• 2013

이 연구에서는 다중시기 SAR 영상으로부터 3D 웨이블렛 변환을 통해 추출된 특징 정보를 이용하여 토지피복 분류를 수행하였고 그 적용가능성을 평가하였다. 분류를 하기 전 단계로 3차원 웨이블렛 변환기반 특징을 추출하였고, 이후 토지 피복 분류에 사용하였다. 비교를 목적으로 특징추출 단계가 들어가지 않는 원본 영상과 주성분분석 기반 특징들의 분류를 함께 수행하였다. 성능 검증을 위해 당진에서 촬영된 다중시기 Radarsat-1호 영상을 사용하였고 토지피복은 논, 밭, 산림, 수계, 도심지가 포함된 5개의 클래스로 구분하였다. 토지피복 식별 능력 분석에 따르면 밭과 산림은 매우 유사한 특성을 보이기 때문에 두 클래스를 구분하는 것은 매우 어렵다. 3차원 웨이블렛 기반 특징을 사용하는 경우, 도심지를 제외하고 모든 클래스의 분류 정확도가 향상되었다. 특히 밭과 산림의 정확도가 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 향상은 다중시기자료를 시간과 공간적으로 동시에 분석하는 3차원 웨이블렛 변환 과정에 기인한 것으로 판단된다. 이 결과로부터 3차원 웨이블렛 변환이 영상으로부터 특징을 추출하는데 이용 가능하다는 것을 확인할 수 있었고, 추후에 다른 센서나 다른 연구지역으로 추가 실험을 수행할 예정이다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1995년도 추계학술대회
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• pp.177-182
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• 1995

Since one property(i.e. coarseness, orientation, regularity, granularity etc.) of ultrasound liver images was not sufficiently enough to classify the characteristics of livers, we used the multi-feature vectors from ultrasound images to diagnose the liver disease. The proposed classifier, which uses the multi-feature vectors and Bayes decision rule, performed well for the classification of normal, fat and cirrhosis liver. In our simulation, we used the Battacharyya distance and Hotelling Trace Criterion to select the best multi-feature vectors for the classifier and obtained less classification errors than other methods using single feature vector.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제14권4호
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• pp.965-974
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• 2003

In this paper we propose an incremental classification of multi-class data set by LS-SVM. By encoding the output variable in the training data set appropriately, we obtain a new specific output vectors for the training data sets. Then, online LS-SVM is applied on each newly encoded output vectors. Proposed method will enable the computation cost to be reduced and the training to be performed incrementally. With the incremental formulation of an inverse matrix, the current information and new input data are used for building another new inverse matrix for the estimation of the optimal bias and lagrange multipliers. Computational difficulties of large scale matrix inversion can be avoided. Performance of proposed method are shown via numerical studies and compared with artificial neural network.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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• pp.76-79
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• 2008

This study presents the use of multi-temporal JERS-1 SAR images to the land cover classification. So far, land cover classified by high resolution aerial photo and field survey and so on. The study site was located in Non-san area. This study developed on multi-temporal land cover status monitoring and coherence information mapping can be processing by L band SAR image. From July, 1997 to October, 1998 JERS SAR images (9 scenes) coherence values are analyzed and then classified land cover. This technique which forms the basis of what is called SAR Interferometry or InSAR for short has also been employed in spaceborne systems. In such systems the separation of the antennas, called the baseline is obtained by utilizing a single antenna in a repeat pass

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제27권2호
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• pp.135-145
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• 2023

Recently, as deep learning technology has developed, various deep learning technologies have been introduced in handwritten recognition, greatly contributing to performance improvement. The recognition accuracy of handwritten Hangeul recognition has also improved significantly, but prior research has focused on recognizing 520 Hangul characters or 2,350 Hangul characters using SERI95 data or PE92 data. In the past, most of the expressions were possible with 2,350 Hangul characters, but as globalization progresses and information and communication technology develops, there are many cases where various foreign words need to be expressed in Hangul. In this paper, we propose a model that recognizes and combines the consonants, medial vowels, and final consonants of a Korean syllable using a multi-label classification model, and achieves a high recognition accuracy of 98.38% as a result of learning with the public data of Korean handwritten characters, PE92. In addition, this model learned only 2,350 Hangul characters, but can recognize the characters which is not included in the 2,350 Hangul characters

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.23-45
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• 2020

기업의 경쟁력 확보를 위해 판별 알고리즘을 활용한 의사결정 역량제고가 필요하다. 하지만 대부분 특정 문제영역에는 적합한 판별 알고리즘이 어떤 것인지에 대한 지식은 많지 않아 대부분 시행착오 형식으로 최적 알고리즘을 탐색한다. 즉, 데이터셋의 특성에 따라 어떠한 분류알고리즘을 채택하는 것이 적합한지를 판단하는 것은 전문성과 노력이 소요되는 과업이었다. 이는 메타특징(Meta-Feature)으로 불리는 데이터셋의 특성과 판별 알고리즘 성능과의 연관성에 대한 연구가 아직 충분히 이루어지지 않았기 때문이며, 더구나 다중 클래스(Multi-Class)의 특성을 반영하는 메타특징에 대한 연구 또한 거의 이루어진 바 없다. 이에 본 연구의 목적은 다중 클래스 데이터셋의 메타특징이 판별 알고리즘의 성능에 유의한 영향을 미치는지에 대한 실증 분석을 하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 다중 클래스 데이터셋의 메타특징을 데이터셋의 구조와 데이터셋의 복잡도라는 두 요인으로 분류하고, 그 안에서 총 7가지 대표 메타특징을 선택하였다. 또한, 본 연구에서는 기존 연구에서 사용하던 IR(Imbalanced Ratio) 대신 시장집중도 측정 지표인 허핀달-허쉬만 지수(Herfindahl-Hirschman Index, HHI)를 메타특징에 포함하였으며, 역ReLU 실루엣 점수(Reverse ReLU Silhouette Score)도 새롭게 제안하였다. UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 복수의 벤치마크 데이터셋으로 다양한 변환 데이터셋을 생성한 후에 대표적인 여러 판별 알고리즘에 적용하여 성능 비교 및 가설 검증을 수행하였다. 그 결과 대부분의 메타특징과 판별 성능 사이의 유의한 관련성이 확인되었으며, 일부 예외적인 부분에 대한 고찰을 하였다. 본 연구의 실험 결과는 향후 메타특징에 따른 분류알고리즘 추천 시스템에 활용할 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.1749-1756
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• 2014

단백질이 존재하는 세포내 위치에 대한 지식은 단백질의 기능과 관련된 중요한 정보이다. 본 논문은 개선된 레이블 멱집합 다중레이블 분류방법을 제안하여 단백질이 존재하는 세포내의 다중 위치를 예측한다. 다중레이블 분류 방법 중에서 레이블 멱집합 방법은 특정 생물학적 기능을 수행하는 단백질의 세포내 위치간의 연관 관계를 효과적으로 모델링할 수 있다. 본 논문은 다중레이블을 다른 다중레이블들의 선형조합으로 나타낼 때의 조합가중치를 제약조건이 있는 최적화를 통하여 구하고, 이를 사용하여 여러 다중레이블의 예측 확률들을 조합하여 최종적인 예측을 수행한다. 인간 단백질 자료에 대한 실험에서 제안한 방법이 다른 단백질 세포내 위치 예측 방법에 비하여 높은 성능을 보였다. 이는 제안한 방법이 레이블 멱집합 방법에서 사용되는 다중레이블들내에 존재하는 중복 정보를 이용하여 다중 레이블의 예측확률을 성공적으로 강화할 수 있기 때문이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.2365-2370
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• 2010

마이크로어레이를 기반으로 하는 암 분류 방법은 암 종류에 따라 다르게 발현되는 유전자 양상을 통계적으로 발견함으로써 정확한 암 분류에 기여할 수 있다. 따라서 현재의 마이크로어레이 기술을 이용해서 효과적으로 암을 분류하기 위해서는 특정 암과 밀접하게 관련이 있는 정보력 있는 유전자를 선택하는 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 난소 암 마이크로어레이 데이터를 이용하여 암에 영향을 미치는 가장 다르게 발현할 가능성이 있는 표지 유전자를 추출할 수 있는 시스템을 고안하고, 다층퍼셉트론 분류기를 이용하여 기존의 마이크로어레이 시스템과 분류 성능을 비교분석하였다. 그 결과 ANOVA를 이용하여 선택된 표지 유전자를 포함하는 마이크로어레이 데이터 셋에서 98.61%의 향상된 분류 성능을 보였다.

• 환경영향평가
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• 제18권6호
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• pp.387-392
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• 2009

As Our society's environmental awareness and concern the significant increases, the importance of the legal system for environmental conservation such as the Prior Environmental Review System, Environmental Impact Assessment is growing increasingly. but, still critical issues are present such as reliability. Though there could be various causes such as the system or procedures etc. Above all, basically the environmental data problem is the critical cause. Therefore, this study was trying to improve the environmental data accuracy using the high-resolution color aerial photography, LiDAR data and Object Oriented Classification method. And in this study, classification based on coverage percentage of a particular species was attempted through the multi-resolution segmentation and multi-level classification method. The classification result was verified by comparison with 11 points local survey data. All 11 points were classified correctly. And even though the exact coverage percentage of the particular species did not be measured, It was confirmed that the species was occupied similar portion. It is important that the environmental data which can be used for the conservation value assessment could be acquired.

• 한국측량학회지
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• 제22권2호
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• pp.171-178
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• 2004

원격탐사의 장점 중 하나는 넓은 지역의 정량적이고 정성적인 정보를 신속하게 추출할 수 있는 것이다. 그것은 넓은 지역의 토지피복을 분류하여 자원 및 환경을 신속하고 정확하게 파악하는 효과적인 수단이다. 따라서 본 연구에서는 알고리즘 개발을 통하여 더 나은 토지피복분류 방법을 제시하고자 하였다. 연구내용으로는 정형화된 토지피복분류방법인 최대우도법을 수행하고, 새로운 FCM 알고리즘을 이용한 영상분류를 수행하여 두 방법의 분류정확도를 비교 평가하였다. 또한 이용된 영상들은 한국항공우주연구원에서 매일 실시간으로 수신하고 있기 때문에 시간과 비용면에서 경제적인 위성영상을 이용하였다. 해상력은 다소 떨어지는 다파장대(36개 bands)의 MODIS 위성영상과 단 밴드인 KOMPSAT-1 EOC 위성영상을 이용하여 중합영상을 생성하여 토지피복분류에 이용하였다.