• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.243-248
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• 2002

The International Space Station (ISS) offers research opportunities for researchers in the field of remote sensing to conduct world-class activities in Low Earth Orbit. ISS provides the facilities to place and operate research experiments in a variety of fields, providing investigators opportunities to perform research and Earth observation. This paper is intended to give the reader an introduction to the ISS utilization and the capabilities for remote sensing research that are being implemented through the development of research facilities. We hope that reader will consider what kind of payloads could be developed to take advantage of facilities, and will consider proposing remote sensing research on the ISS.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.157-168
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• 2023

고해상도 원격탐사 영상을 이용하여 지표면을 모니터링 하기 위해서 영상 분할 및 감독 기반의 분류 기법이 널리 사용된다. 다양한 객체를 분류하기 위해서는 각 객체에 해당하는 클래스를 정의하고 각 클래스에 속하는 샘플들을 선택하는 과정이 필요하다. 클래스 샘플을 추출하는 기존의 방법은 각 클래스 별로 유사한 밝기값 특성을 가지는 충분한 개수의 샘플을 선택해야 한다. 이 과정은 사용자의 육안 식별에 의존하는 과정으로 많은 시간이 소요되며 사용자에 따라 추출되는 클래스의 대표 샘플들이 달라질 가능성이 높고 결과적으로 분류 성능이 클래스 샘플 추출 결과에 크게 영향을 받게 된다. 본 연구에서는 클래스 샘플 추출 시 히스토그램 역투영 기법을 적용하여 샘플 추출 시 사용자의 개입을 최소화하고 클래스에 속하는 샘플들의 밝기값 특성이 일관성을 가지는 영상 분류 기법을 제안한다. 제안한 히스토그램 역투영을 이용한 분류 기법은 차세대중형위성 1호(Compact Advanced Satellite 500-1) 영상의 색상 서브채널을 이용한 분류 실험과 원영상을 이용한 분류 실험에서 히스토그램 역투영을 사용하지 않은 기법에 비해 모두 향상된 분류 정확도를 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권1호
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• pp.115-122
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• 2024

Multi-object tracking (MOT) is a vital component in understanding the surrounding environments. Previous research has demonstrated that MOT can successfully detect and track surrounding objects. Nonetheless, inaccurate classification of the tracking objects remains a challenge that needs to be solved. When an object approaching from a distance is recognized, not only detection and tracking but also classification to determine the level of risk must be performed. However, considering the erroneous classification results obtained from the detection as the track class can lead to performance degradation problems. In this paper, we discuss the limitations of classification in tracking under the classification uncertainty of the detector. To address this problem, a class update module is proposed, which leverages the class uncertainty estimation of the detector to mitigate the classification error of the tracker. We evaluated our approach on the VisDrone-MOT2021 dataset,which includes multi-class and uncertain far-distance object tracking. We show that our method has low certainty at a distant object, and quickly classifies the class as the object approaches and the level of certainty increases.In this manner, our method outperforms previous approaches across different detectors. In particular, the You Only Look Once (YOLO)v8 detector shows a notable enhancement of 4.33 multi-object tracking accuracy (MOTA) in comparison to the previous state-of-the-art method. This intuitive insight improves MOT to track approaching objects from a distance and quickly classify them.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2004년도 춘계학술발표회논문집
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• pp.245-250
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• 2004

The classification of the satellite images is basic part in Remote sensing. In classification of the satellite images, class separability feature is very effective accuracy of the images classified. For improving classification accuracy, It is necessary to study classification methode than analysis of class separability feature deciding classification probability. In this study, IKONOS, SPOT 5, Landsat TM, were resampled to sizes 1m grid. Above images were calculated the class separability prior to the step for classification of pixels. The results of the study were valued necessary process in geometric information building. This study help to improve accuracy of classification as feature of class separability in the class through optimizing previous classification steps.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.101-109
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• 2002

인터넷을 기반으로 한 원격지 학급간 협동 학습 시스템은 원격지 학급을 연결하는 매칭 시스템, 다양한 보상 체계와 상호 작용으로 실질적인 협동 학습이 이루어질 수 있도록 한 커뮤니티 시스템, 개인이나 모둠 및 학습실의 학습 성취도를 평가하고 학습 결과물을 공유할 수 있는 리포트 시스템으로 구성하였다. 특히 협동 학습 과정을 사전 준비 단계, 모둠 구성 단계, 상호 작용 단계, 결과 협의 단계, 평가 정리 단계로 구분하여 시스템에 적용시켰다. 이 시스템은 다양한 상호 작용과 책임 있는 모둠 활동을 제공하므로 교사는 자연스럽게 ICT 활용 교육에 자신감을 갖게 되고, 학생은 정보화 사회에 필요한 기초적인 ICT와 공동체 의식 습득할 것이다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제10A권2호
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• pp.173-180
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• 2003

본 논문에서는 WWW을 기반으로 한 게시판을 이용하여 교사와 학습자 사이에 질의 응답이 가능한 양방향 원격 대화식 학습 방법(RECT) 모듈을 개발하였다. RECT로 DCOM 음성 모듈을 이용하였는데 음성 자료의 사용은 교사에게 학습 자료 제작의 수월성을 주고, 학습자에게는 학습 환경을 준비하는데 수월성을 주기 위함이다. 게시판에서의 모든 학습 자료 및 질의 응답은 음성 모듈의 녹음 기능을 이용하여 음성 파일로 제공한다. 먼저 교사는 기본적인 설명을 게시판에 게시하고, 학생들은 교사의 설명을 들으면서 학습한다. 학생들이 교사의 설명으로 문제를 해결할 수 없을 때는 문제가 해결 될 때까지 교사에게 질문을 할 수 있고, 교사는 그에 대한 답변을 함으로써 양방향 원격 대화식 학습을 하고자 한다.

• 한국측량학회지
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• 제19권2호
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• pp.163-172
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• 2001

본 연구에서는 원격탐사 데이터의 분류방법으로서 이차계획법을 토지피복 추출에 적용하였으며, 주제도 추출에 일반적으로 사용되는 최대우도와 신경망의 분류결과와 정확도를 비교하여 그 적용성을 검토하였다. 그 결과, 이차계획법에 의한 분류방법이 최대우도법에 비하여 평균 6%정도의 향상된 분류결과를 도출할 수 있어서 원격탐사 데이터의 분류에 이차계획법을 적용할 수 있으리라 판단되었다. 또한 이차계획법에 의한 분류에서는 클래스 구성비가 클래스 결정에 직접적인 영향을 주어 기존의 이진적인 분류방법에서 무시되었던 결과 값들을 명확하게 나타낼 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권1호
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• pp.75-85
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• 2006

This paper has dealt with a data fusion for the problem of land-cover classification using multisensor imagery. Dempster-Shafer evidence theory has been employed to combine the information extracted from the multiple data of same site. The Dempster-Shafer's approach has two important advantages for remote sensing application: one is that it enables to consider a compound class which consists of several land-cover types and the other is that the incompleteness of each sensor data due to cloud-cover can be modeled for the fusion process. The image classification based on the Dempster-Shafer theory usually assumes that each sensor is represented by a single channel. The evidential approach to image classification, which utilizes a mass function obtained under the assumption of class-independent beta distribution, has been discussed for the multiple sets of mutichannel data acquired from different sensors. The proposed method has applied to the KOMPSAT-1 EOC panchromatic imagery and LANDSAT ETM+ data, which were acquired over Yongin/Nuengpyung area of Korean peninsula. The experiment has shown that it is greatly effective on the applications in which it is hard to find homogeneous regions represented by a single land-cover type in training process.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권4호
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• pp.693-702
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• 2018

With the development of data analysis methods and data processing capabilities, semantic analysis of floorplans has been actively studied. Therefore, studies for extracting text information from drawings have been conducted for semantic analysis. However, existing research that separates rasterized text from floorplan has the problem of loss of text information, because when graphic and text components overlap, text information cannot be extracted. To solve this problem, this study defines the morphological characteristics of the text in the floorplan, and classifies the class of the corresponding region by applying the class of the SIFT key points through the SVM models. The algorithm developed in this study separated text components with a recall of 94.3% in five sample drawings.

• 대한원격탐사학회지
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• 제20권5호
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• pp.353-359
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• 2004

This study proposes an approach to unsupervisedly estimate the number of classes and the parameters of defining the classes in order to train the classifier. In the proposed method, the image is segmented using a spatial region growing based on hierarchical clustering, and fuzzy training is then employed to find the sample classes that well represent the ground truth. For cluster validation, this approach iteratively estimates the class-parameters in the fuzzy training for the sample classes and continuously computes the log-likelihood ratio of two consecutive class-numbers. The maximum ratio rule is applied to determine the optimal number of classes. The experimental results show that the new scheme proposed in this study could be used to select the regions with different characteristics existed on the scene of observed image as an alternative of field survey that is so expensive.