• 대한원격탐사학회지
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• 제25권3호
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• pp.263-270
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• 2009

Noise band removal is a crucial step before spectral matching since the noise bands can distort the typical shape of spectral reflectance, leading to degradation on the matching results. This paper proposes a statistical noise band removal method for hyperspectral data using the correlation coefficient between two bands. The correlation coefficient measures the strength and direction of a linear relationship between two random variables. Considering each band of the hyperspectral data as a random variable, the correlation between two signal bands is high; existence of a noisy band will produce a low correlation due to ill-correlativeness and undirected ness. The unsupervised k-nearest neighbor clustering method is implemented in accordance with three well-accepted spectral matching measures, namely ED, SAM and SID in order to evaluate the validation of the proposed method. This paper also proposes a hierarchical scheme of combining those measures. Finally, a separability assessment based on the between-class and the within-class scatter matrices is followed to evaluate the applicability of the proposed noise band removal method. Also, the paper brings out a comparison for spectral matching measures. The experimental results conducted on a 228-band hyperspectral data show that while the SAM measure is rather resistant, the performance of SID measure is more sensitive to noise.

• 대한원격탐사학회지
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• 제16권4호
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• pp.367-373
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• 2000

Natural and artificial land features are very dynamic, changing somewhat repidly in our lifetime. It is important that such changes are inventoried accurately so that the physical and human processes at work can be more fully understood. Change detection is a technique used to determine the change between two or more time periods of a particular object of study. Change detection is an important process in monitoring and managing natural resources and urban development because it provides quantitative analysis of the spatial distribution in the population of interest. The purpose of this research is to detect environmental changes surrounding an area of Mountain Moscow, Idaho using Landsat Thematic Maper (TM) images of (July 8, 1990 and July 20, 1991). For accurate classification, the Image enhancement process was performed for improving the image quality of each image. A SPOT image (Aug. 14, 1992) was used for image merging in this research. Supervised classification was performed using the maximum likelihood method. Accuracy assessments were done for each classification. Two images were compared on a pixel-by-pixel basis using the post-classification comparison method that is used for detecting the changes of the study area in this research. The 'from-to' change class information can be detected by post classification comparison using this method and we could find which class change to another.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권5호
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• pp.507-515
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• 2008

Many studies have generally used a large number of pure pixels as an approach to training set design. The training set are used, however, varies between classifiers. In the recent research, it was reported that small mixed pixels between classes are actually more useful than larger pure pixels of each class in Support Vector Machine (SVM) classification. We evaluated a usability of small mixed pixels as a training set for the classification of high-resolution satellite imagery. We presented an advanced approach to obtain a mixed pixel readily, and evaluated the appropriateness with the land cover classification from IKONOS satellite imagery. The results showed that the accuracy of the classification based on small mixed pixels is nearly identical to the accuracy of the classification based on large pure pixels. However, it also showed a limitation that small mixed pixels used may provide insufficient information to separate the classes. Small mixed pixels of the class border region provide cost-effective training sets, but its use with other pixels must be considered in use of high-resolution satellite imagery or relatively complex land cover situations.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.891-891
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• 2002

Currently there are numerous papers in which many new kinds of customizing stereotypes by UML extension mechanism for different application environments such as real-time system, Geographic Information System (GIS) and so on are proposed. However , these stereotypes that represent different type model elements such as class, association, generalization and so on have not yet been seen in one of the most popular visual modeling tool for software development, Rational Rose. Therefore, in this paper, a design of extended iconic stereotype for GNSS application in the UML class diagram and its implementation as a tool of StereotypeCreator for Rational Rose will be presented.

• 대한조선학회논문집
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• 제45권3호
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• pp.247-257
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• 2008

In this paper, a free running system, which is developed recently for a 2m-class ship models, will be introduced. For the remote control of hardware, GUI of software packages was developed using Visual Basic 6.0, and Host PC with Positioning Board manages Servo drive. Then the drive operates propeller and rudder. Its control performance will be shown. Also its adaptability to the resistance, manoeuverability and seakeeping model tests will be considered through the installation on a KTTC standard ship model from MOERI.

• 대한원격탐사학회지
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• 제18권6호
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• pp.369-376
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• 2002

본 연구에서는 공간 영상 자료의 감독 분류에 있어, 분석자에 의하여 선정된 분류 항목별 교사 자료를 분광 특징별로 다수의 군집으로 분리하고, 각각의 군집을 새로운 분류 항목의 교사 자료로서 설정함으로써 분류 성능을 향상시킬 수 있는 기법을 제안하고자 한다 특징 분리를 통하여 생성된 교사 자료는 비교적 작은 값의 밴드별 분산값을 가질 뿐 아니라 정규분포 형태의 자료 분포를 보이게 되어 통계적 감독 분류 기법의 적용에 적합한 교사 자료로서의 성격을 가지게 된다. 제안된 기법은 부산 지역에 대한 Landsat TM 영상 자료를 이용하여 그 적용성이 시험되었으며, 기존의 통계적 분류 기법들에 의한 결과와 그 성능이 정성적으로 비교되었다. 시험 적용 결과, 본 기법은 분석자가 선정한 교사 자료의 분광적인 분포 형태에 관계없이 우수한 분류 성능을 나타내는 것으로 판단되며, 따라서 분류 항목의 설정 및 항목별 교사 자료의 선정에 있어 교사 자료의 분광적 특징에 대한 동일성을 유지하기 위한 노력을 줄여줄 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제15권3호
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• pp.195-208
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• 1999

위성영상 분류작업에서 분류클래스에 대한 샘플화소의 대표성은 분류 정확도에 많은 영향을 미친다. 따라서, 통계적 영상분류방법에서는 분류 기법 자체보다 분류 확률을 결정하는 트레이닝 단계, 즉 샘플화소의 최적화가 필요하다. 본 연구에서는 SPOT XS, LANDSAT TM을 이용한 위성영상 화소분류작업에서 분류 이전단계, 즉 샘플화소의 정규성을 계산하여, 정규성에 악영향을 미치는 화소를 객관적 기준으로 조정하였다. 정규화과정을 위한 유전자 알고리즘 적용의 생존확률 평가함수로 다변량 Q-Q plot의 상관계수와 트레이닝의 분산값을 고려하였으며, 5% 유의수준을 적용하였다. 연구결과, 실험대상지역의 경우, 유전자 알고리즘을 이용한 트레이닝 정규화 결과가 대부분의 클래스에 대하여 그 평균과 분산을 모집단에 근사시키고 있다는 것을 입증하였고, 해당 클래스의 모집단 분포를 예측할 수 있는 가능성을 제시하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_3호
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• pp.2011-2025
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• 2021

고해상도 위성영상 분류에서 다양한 색상을 가지는 건물들과 같이 동일한 클래스에 속하지만 색상 정보가 상이한 화소들이 클래스를 구성하는 경우에는 클래스를 대표하는 색상 정보를 결정하기가 어렵다. 본 논문에서는 클래스의 대표적인 색상 정보를 결정하는 문제를 해결하기 위해 HSV(Hue Saturation Value)의 색상 채널을 분할하고 객체 기반의 분류를 수행하는 방법을 제안한다. 이를 위해 RGB 컬러 공간의 입력 영상을 HSV 컬러 공간의 성분으로 변환한 후에 색상(Hue) 성분을 일정 간격의 서브채널로 분할한다. 각 색상 서브채널에 대해 최소거리기반의 영상 분류를 수행하고 분류 결과를 영상 분할 결과와 결합한다. 제안한 방법을 아리랑3A 위성영상에 적용한 결과 overall accuracy는 84.97%, kappa coefficient는 77.56%로 나타났고 상용 소프트웨어 대비 분류 정확도가 10% 이상 개선된 결과를 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권2_1호
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• pp.179-190
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• 2018

본 연구는 하천 유역의 정비사업 전 후의 토양유실위험도를 비교하기 위하여 GIS 및 디지타이징 자료를 토대로 수정범용토양유실공식(RUSLE)을 활용하여 분석하였다. 토양유실량을 파악하기 위하여 토지피복지도, 지형도, 토양도, 강수량 등의 자료들을 이용하였으며, 금호강 유역의 수변지역을 범위로 디지타이징한 후, 유역을 행정구역 단위로 분할하여 분석하였다. 하천 정비 전('8)과 후('16)로 토양유실이 전혀 일어나지 않는 지역(클래스 1)에서 심하게 일어나는 지역(클래스 5) 등 총 5단계로 구분하여 분석한 결과, 사업('16) 후 전체지역에 대하여 1, 5 클래스는 감소, 2~4 클래스는 증가한 것으로 나타났다. 대구와 영천은 5 클래스의 면적이 감소하였고, 경산은 5 클래스의 지역이 존재하지 않았다. 이러한 원인은 공원조성과 인공시설물 확대, 농경지 감소 등으로 인하여 5 클래스의 지역이 감소한 것으로 판단되며, 수변지역의 준설 및 공원조성을 위한 하안선 단순화는 하천 유량 및 유속에 의한 토양유실량 증가가 일어난 것으로 추정된다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제35권3호
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• pp.341-358
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• 2021

2020년 처음 발생한 코로나는 사회 전반에 많은 변화를 초래했다. 이러한 변화에 있어 교육 역시 예외가 아니었다. 학교에서는 사상 유례없는 온라인 개학을 시행했고 학생들과 교사는 충분한 준비 없이 원격수업에 참여해야 했다. 원격수업과 관련하여 관련 자료 개발, 만족도 조사와 같은 연구들이 수행되었으나 실제 학교 현장을 기반으로 한 연구는 없었다. 따라서 본 연구는 2020년부터 원격수업에 참여한 고등학교 학생들을 대상으로 하여 원격수업의 방식 및 만족도를 조사하고 원격수업 만족도와 수학학습과 관련된 하위요소들과의 관계를 탐색하였다. 연구결과 수학 교과에서는 원격수업이 대체로 실시간 쌍방향 수업의 형태로 이루어졌으며 학생들은 수학학습에 만족을 느꼈다. 하지만 원격수업을 지속해야 하는 것의 문제에 있어서 어느 정도 상반된 의견을 표명하였다. 또한, 통계분석 결과 원격수업에 대한 만족도에 따라 수학학습 의지, 전략, 수학에 대한 가치, 학습의욕 등에서 차이가 나타나는 것으로 드러났다.