This paper presents a RFM-based image matching algorithm which put constraints on the search space through the object-space approach. Also, the detail procedure of generating 3-D surface models from the RFM is introduced as an end-user point of view. The proposed algorithm provides the PML (Piecewise Matching Line) for image matching and reduces the search space to within the confined line-shape area.
고해상도의 인공위성 데이터로부터 지상좌표를 해석하는 센서모델링 기술은 위성영상자료의 활용 확대 및 신뢰성 확보에 가장 중요한 연구부분으로서 이에 대한 연구과 증가되고 있다. 본 연구는 이러한 요구조건을 기본을 하여, 고해상도 인공위성에서 기본적으로 탑재되어 있는 GPS, Star-tracker, Gyro 등의 센서로부터 측정된 위성의 위치, 속도, 자세 및 시간 정보를 이용하여 위성자료로부터 지상좌표를 해석하는 direct sensor model (DSM)과 위성의 궤도 정보를 얻을 수 없는 경우나 궤도에 대한 정보가 불확실하여 물리적 센서모델로는 지형보정을 수행할 수 없는 경우에 사용될 수 있는 rational function model (RFM)의 적용하여 지상좌표를 해석하는 방법에 대해 살펴보고자 한다.
데이터베이스 마케팅 전략을 수립하고 집행함에 있어서 고객에게 접근하기 위한 촉진 매체로써 직접우편(Direct Mail)과 텔레 마케팅 등의 직접반응매체를 주요 수단으로 하는 경우 이를 다이렉트 마케팅이라고 한다. 다른 마케팅 전략들과 마찬가지로 다이렉트 마케팅에서도 마케팅 자원이 효과적으로 사용될 수 있도록 고객 데이터베이스를 세분화하는 작업을 수행한다. 리스펀스 모델링(Response Modeling)은 다이렉트 마케팅분야에서 고객리스트를 세분화하고 각 세그멘트별로 고객의 반응(구매행위)을 예측하는 기법을 말하며 RFM(Recency, Frequency, Monetary), 로지스틱, 신경망은 리스펀스 모델링을 위해서 가장 널리 사용되고 있는 기법이다. 과거에 이들 방법은 고객 데이터베이스 전체에 단독 모델로 적용되어 왔으나 이러한 단독 모델을 고객 데이터베이스에 적용하는 것이 정당화 되려면 고객들이 동일한 방식으로 반응한다는 전제가 필요하다. 그러나 일반적으로 고객의 반응방식에는 상당한 이질성이 존재한다. 예컨대 직업, 나이, 소득, 성별 등이 같다고 해서 같은 구매패턴을 보이지는 않는다는 것이다. 즉 고객A의 구매행위는 회귀선에 의해서 잘 설명되는 반면에 고객B는 신경망이나 RFM으로 잘 설명될 수 있는 경우가 존재하는 것이다. 이러한 구매행위의 이질성을 반영하기 위해서 최근에는 두개 이상의 방법을 결합하여 사용하는 결합 리스펀스 모델링 방법도 시도 되어 왔다. 그러나 결합 리스펀스 모델링에 관한 기존 연구들은 상관관계가 낮은 모델들을 결합함으로써 세분화의 효과를 단독 모델을 사용할 때 보다 개선할 수 있다고는 하였으나 구체적으로 어떤 모델들이 서로 낮은 상관관계를 갖는지는 보여주지 못하였다. 본 논문에서는 RFM 방법을 모델 내에서 사용하는 변수와 이를 이용한 모델링 방법상의 차이로 인하여 다른 두 방법(로지스틱, 신경망)과 매우 낮은 상관관계를 갖는 방법으로 제시하고 RFM과 다른 두 방법간의 낮은 상관관계를 이용하여 결합하는 경우 모델의 예측효과를 상당히 개선할 수 있음을 사례분석을 통해서 보이고자 한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권6호
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pp.1147-1154
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2010
데이터 마이닝의 중요 목표 중의 하나는 여러 변수들 간의 관계를 발견하고 결정하는 것이다. 이를 위해 필요한 기법인 연관성 규칙은 각 항목들 간의 관련성을 찾아내는 데 활용되며, 지지도, 신뢰도, 향상도 등의 연관성 측도를 기반으로 두 항목간의 관계를 수치화함으로써 의미 있는 규칙을 찾아 낸다. 본 논문에서는 수익성이 가장 높은 고객을 찾기 위해 고객 정보를 이용하는 기법으로 가장 널리 사용되어온 방법인 알에프엠 기법을 항목에 적용하여 항목의 알에프엠 점수를 항목의 중요도로 고려하여 가중 연관성 규칙의 평가기준을 제시하였다. 모의실험에서는 일반적인 연관성 규칙과 알에프엠 점수를 가중치로 한 가중 연관성 규칙의 유용성을 비교하였다.
위성영상을 이용하여 수치표고모형을 제작하기 위해서는 영상정합이 가장 중요한 필수 과정이다. 하지만 위성영상은 항공사진과 달리 off-nadir 현상으로 인해 동일 영상내의 공칭 해상도가 달라질 수 있고 관측각에 따라 보다 심한 기하학적 왜곡이 발생할 수 있기 영상정합이 쉽지 않다 본 연구에서는 다항식비례모형을 이용한 대상공간영상정합기법을 적용하여 위성영상에 대한 영상정합을 성공적으로 수행하였고 이를 통해 수치표고모형을 제작, 그 정확도를 평가하고 적용 가능성을 제시하였다.
최근 들어 다항식비례모형(RFM: Rational Function Model)은 비전문가에게 있어서 지형보정을 위한 정확도 문제를 해결함과 동시에 센서 종류에 상관없이 적용 가능한 범용적인 센서모델링 기법으로 각광을 받고 있다. 그러나 엄밀(physical) 모델이 없는 센서 혹은 위성의 궤도력 자료를 제공하지 않는 센서의 경우 다항식비례모형의 적용을 위해서는 다수의 매개변수 사용으로 인한 계수들 간의 상관성을 고려해야 한다. 이에 본 연구에서는 2차 다항식비례모형에 기초하여 전방 다항식비례모형(Forward RFM)과 상관도 분석을 통한 전방 다항식비례모형의 이른 및 위치정확도에 관한 연구를 수행하였다. 대상연구지역은 KOMPSAT(Korea Multi-Purpose Satellite)과 SPOT으로 촬영한 대전광역시와 그 주변지역으로 SPOT과 KOMPSAT 모두 상관성 분석 전에는 대략 50% 정도의 검사점에 대해 과대오차(>100m)가 얻어졌으며, 이 점들을 제외한 검사점에 대해서도 SPOT은 평균수평오차 20-24m, 평균표고오차 25m, KOMPSAT은 평균수평오차 15-24m, 평균표고오차 30m를 나타내었다. 전방 다항식비례모형에 대하여 상관성 분석을 수행한 후에는 검사점에 대한 모든 과대오차 조정결과가 소거되었고 검사점에 대해서 SPOT은 평균수평오차 8.8m, 평균표고오차 25.2m, KOMPSAT은 평균수평오차 8.4m, 평균표고오차 14.5m를 나타내었다. 최종적으로 연구지역에 대한 수치표고모형의 제작을 통해 상관도 분석을 통한 다항식비례모형의 실제 적용 가능성을 보여주었다.
위성 카메라의 두 밴드가 다른 관측 각(Look angle)으로 촬영 시, 두 밴드간의 정합이 요구된다. 밴드 정합(Band registration)은 플랫폼의 다이나믹스(Dynamics)와 시차효과로 인하여 상수매개변수(constant parameter)로 수학적인 모델을 수립하여 정합(registration)을 수행하기 어렵다. 시차효과는 지표면 표고에 의해 야기되는 현상으로 이는 두 밴드간 정합 특성이 지표면의 표고의 함수로 주어진다. 두 밴드간 정합이 성공적으로 이뤄지기 위하여 시차효과를 보상하는 표고시차보상기법이 요구된다. 이러한 표고시차보상은 특히 고해상도 영상정합에서 중요하다. 표고시차보상기법은 하나의 밴드를 다른 관측 각을 가지는 다수의 CCD라인으로 구성한 경우에도 적용이 가능하다. 한 밴드에서 촬영된CCD라인 영상들은 연결된CCD라인마다 다른 관측 각을 가짐으로CCD라인간 표고시차가 발생하여 CCD라인간 지상거리 차가 표고에 따라 증가되는 왜곡 현상이 나타나기 때문이다. 이를 보상하기 위해 기준밴드 또는 기준 CCD라인과 대상밴드 또는 대상 CCD라인간 영상과 지상간의 관계를 다항식을 사용하여 수학적으로 모델 하는RFM을 사용하였다. 실험결과, 표고시차가 존재하는 영상에 대해서도 제안된 기법으로 밴드 정합이 성공적으로 수행되는 것을 확인하였다.
개인화 된 정보를 제공하기 위한 협력 여과 기법에 대한 많은 연구가 이루어지고 있는데, 유사 사용자들을 찾는 과정에서 상관계수와 같은 유사성 척도를 이용하여 모든 사용자와의 유사성을 계산하는 과정을 거친다. 이때 사용자 수가 많아지게 되면, 계산의 복잡도가 지수적으로 증가하게 되는 규모의 문제가 발생한다. 본 연구는 협력 여과 기법에서 주로 사용하는 유사성 척도가 사용자 집단이 커짐에 따라 계산의 복잡도가 지수적으로 증가하는 문제를 해결하기 위한 방안을 제시하는 것이 주목적이다. 규모의 문제를 해결하기 위해 클러스터링 모델 기반 접근 방식을 사용하고 아이템의 선호도 계산을 위해 RPM(Recency, Frequency, Momentary) 기준의 사용을 제안한다. 먼저 SOM을 이용하여 전체 사용자를 사용자 집단으로 클러스터링하고 사용자 집단별로 RFM 기준에 의해 아이템의 점수를 계산하여 선호도가 높은 순으로 정렬하여 저장한다. 사용자가 로그인하면 학습된 SOM을 이용하여 대상 사용자 집단을 선정하고 미리 저장된 추천 아이템을 추천한다. 추천결과에 대해 사용자가 평가하면 그 결과를 이용하여 현 시스템의 개정 여부를 결정한다. 제안한 방안에 대해 MovieLens 데이터 셋에 적용하여 실험한 결과 기존의 협력적 여과 기법에 비해 추천 성능이 비교적 우수하면서도 추천 시스템 운용시의 계산 복잡도를 일정하게 유지시킬 수 있음을 보였다.
환경문제가 심각해지며, 환경교육에 대한 중요성이 강조되고 있으나 대학교육에서는 환경교육은 활발히 이루어지고 있지 않다. 대학에서의 환경교육은 환경공학 중심으로 이루어지고 있는데, 공학교육의 일환으로써의 환경교육은 환경공학에서의 학문분야뿐만 아닌 공과대학생 전체에 적합한 환경교육이 이루어져야만 더욱 큰 효과가 있을 것이다. 본 연구에서는 공과대학생을 위한 환경교육을 위하여 공학교육과 환경교육 전문가의 의견을 반영한 AHP 기법을 적용하여 공학도에게 적합한 환경교육 범주를 선정하였다. 공학도를 위한 환경교육범주를 선정한 후 공과대학생을 대상으로 환경교육을 실시하였으며 교육전후의 인식변화 설문조사를 통한 교육전후의 환경에 대한 인식변화를 통계적으로 검증하였고 추가적으로 친환경제품의 구매 데이터를 기반으로 통계적 분석 및 RFM 분석을 실시하여 환경교육의 실질적 성과분석을 수행하였다.
조직은 고객 정보 유출과 관련된 비즈니스 위험을 최소화하고, 자발적인 사전 검사를 통해 정보 보안 활동을 강화하고 부주의 방치 사고에 의한 개인 정보의 누출을 검출하는 방법을 발견해야 한다. 최근 많은 기업들이 정보유출방지솔루션을 도입하였으나, 업무산 필요에 의한 허용된 권한을 가진 내부 사용자에 의한 유출가능성이 존재한다. 이에 정보취급행위 및 활동에 대한 정보를 수집하여 분석할 수 있는 환경이 필요하다. 본 연구에서는 내부자의 활동 수준을 평가하기 위해서 RFM 모델을 응용한 SFI 분석기법을 활용, 실제 기업에 적용하여 사례 연구를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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