• 한국측량학회지
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• 제19권2호
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• pp.173-181
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• 2001

수치지도 일반화 과정을 통해 생성된 수치지도의 공간데이터에 관한 품질을 평가하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는, 공간데이터 품질유지 측면에서, 변환된 수치지도 데이터가 해당 축척의 수치지도 규정 및 정확도에 위배되지 않도록 하기 위해 이론적 기대정확도의 허용범위를 살펴보고 공간데이터의 품질 평가 기준을 정립하였다. 그리고, 대축척 수치지도를 소축척 수치지도로 변환할 때, 단순화, 완만화, 정리 등과 같은 처리과정을 통해 복잡성을 감소시키게 되면 공간적인 위치변화는 항상 발생하게 될 것이다. 따라서, 각 지점의 변환된 위치에 관한 공간정확도를 분석하는 것은 매우 힘든 일이기 때문에 평가방법으로서 버퍼링기법을 이용하였다. 비록 축척 1/1,000 및 l/5,000에 대한 일반적인 위치오차의 허용범위는 관련법규를 기준으로 결정되었다 하더라도, 각 처리요소에 적용된 알고리즘들은 서로 다른 특성을 가지고 있기 때문에, 알고리즘에 따라 적절한 매개변수와 허용오차를 결정하지 않는다면, 일반화 처리후의 허용범위를 만족할 수 없을 것이다. 허용범위에 근거를 둔 각 알고리즘의 변수에 관한 본 연구에서의 실험결과는 단순화 및 위치오차의 매개변수가 각각 0.2617 m, 0.4617 m를 나타내고 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권11A호
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• pp.882-890
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• 2009

본 논문에서는 Loran 신호를 이용하여 원거리통신망 및 전력 분배망과 같은 국가 기반 산업에 대한 망동기를 이루고자 할 때에 Loran 수신기에서 수신한 신호에 대한 위상 동기를 잃어 버렸을 때 이를 보상하기 위한 방안에 대해서 논한다. Loran 수신기에서 위상 동기를 잃었을 때에는 수신기 내에 있는 오실레이터가 자유구동을 하게되고, 따라서 이를 기준으로 출력되는 타이밍 동기신호의 성능이 크게 떨어지게 되며, 이때에 ITU G.811 표준에서 요구하는 PRC에 대한 1 us 이하의 요구 성능을 만족시킬 수 없게 된다. 따라서 본 논문에서는 Loran 수신기가 위상 동기를 잃었을 때 이를 보상하기 위해 보상 알고리즘을 사용하여 위상 점프를 보상하는 방법에 대해 제안했으며, 이에 대해 실측한 데이터에 대한 MTIE 성능을 분석하였다. 성능 분석 결과 제안된 방법을 사용하면 1시간 간격으로 동기를 잃었을 경우에 30 분 평균 이하의 스무딩 값을 사용할 경우 대략 0.6 us 이하의 MTIE 값을 보여서 산업체 표준에서 요구하는 1 us 이내의 PRC 성능을 충분히 만족시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권5호
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• pp.301-309
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• 2021

본 연구에서는 시계열 순서의 의미가 희석될 수 있는 기존의 U-net 기반 딥러닝 강우예측 모델의 성능을 개선하고자 하였다. 이를 위해서 데이터의 연속성을 고려한 ConvLSTM2D U-Net 신경망 구조를 갖는 모델을 적용하고, RainNet 모델 및 외삽 기반의 이류모델을 이용하여 예측정확도 개선 정도를 평가하였다. 또한 신경망 기반 모델 학습과정에서의 불확실성을 개선하기 위해 단일 모델뿐만 아니라 10개의 앙상블 모델로 학습을 수행하였다. 학습된 신경망 강우예측모델은 현재를 기준으로 과거 30분 전까지의 연속된 4개의 자료를 이용하여 10분 선행 예측자료를 생성하는데 최적화되었다. 최적화된 딥러닝 강우예측모델을 이용하여 강우예측을 수행한 결과, ConvLSTM2D U-Net을 사용하였을 때 예측 오차의 크기가 가장 작고, 강우 이동 위치를 상대적으로 정확히 구현하였다. 특히, 앙상블 ConvLSTM2D U-Net이 타 예측모델에 비해 높은 CSI와 낮은 MAE를 보이며, 상대적으로 정확하게 강우를 예측하였으며, 좁은 오차범위로 안정적인 예측성능을 보여주었다. 다만, 특정 지점만을 대상으로 한 예측성능은 전체 강우 영역에 대한 예측성능에 비해 낮게 나타나, 상세한 영역의 강우예측에 대한 딥러닝 강우예측모델의 한계도 확인하였다. 본 연구를 통해 시간의 변화를 고려하기 위한 ConvLSTM2D U-Net 신경망 구조가 예측정확도를 높일 수 있었으나, 여전히 강한 강우영역이나 상세한 강우예측에는 공간 평활로 인한 합성곱 신경망 모델의 한계가 있음을 확인하였다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제23권1호
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• pp.62-69
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• 2012

적응 방사선 치료(Adaptive Radiation Therapy, ART)를 실행하기 위한 매 치료 마다 획득되는 Megavoltage cone-beam CT (MVCBCT) 영상을 이용한 재 선량 계산 과정은 필수적이다. 본 연구의 목적은 intensity 보정 방법을 적용한 MVCBCT 영상 기반의 선량 계산 결과와 kilo-voltage CT (kV CT) 영상 기반의 선량 계산 결과의 비교 및 MVCBCT 영상 기반의 선량계산 정확성의 향상이다. MVCBCT 영상의 intensity 교정을 위해 kV CT와 MVCBCT을 이용하여 12 종류의 전자밀도 바를 제공하는 Cheese 팬텀 영상을 획득하고, Cheese 팬텀 영상의 동일한 전자밀도 바에서 표현되는 kV CT 영상과 MVCBCT 영상의 intensity 관계를 도출하였다. 이후 kV CT, MVCBCT를 이용한 Rando 팬텀 영상을 획득하여 MVCBCT 영상은 3차원 강체 정합을 수행하였고 본 과정을 통해 MVCBCT 영상은 kV CT 영상과 마치 동일한 모달리티에서 획득한 영상과 같은 위치 및 intensity 분포로 변환되었고, MVCBCT 영상의 잡음을 없애기 위한 Gaussian smoothing 필터를 적용하였다. 위의 과정을 거친 MVCBCT 영상을 토대로 intensity 교정을 적용한 영상과, intensity 교정을 적용하지 않은 영상, kV CT영상을 기반으로 방사선 치료 계획 시스템을 이용한 선량 계산을 시행 하였다. 선량 계산의 결과는 선량 분포의 차이 및 Percentage difference로 평가되었다. Intensity 보정을 적용한 MVCBCT 영상의 선량 계산 결과의 경우 kV CT 영상 기반의 선량 계산 결과와의 Percentage difference가 두경부 영상의 경우 1.08%, 흉부 영상의 경우 2.44%였다. 본 연구에서 적용한 intensity 변환을 통해 MVCBCT 영상을 이용한 선량 계산의 정확성이 향상됨을 확인하였고, 본 연구 방법은 실제 선량 계산에 적용 및 사용의 편리성을 확인하였다. 차후 연구 계획도 본 연구 내용에 의해 제안되었다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제25권3호
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• pp.189-194
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• 2004

조영 증강된 CT 영상의 화소값은 조영제에 의해 이산적으로 변한다. 또한 간의 중간부분에서는 간과 유사한 농도값을 갖는 췌장 때문에 간의 분할이 어렵다. 본 논문에서는 조영증강된 CT영상의 화소값의 이산적인 변화와 간과 겹치는 췌장을 제거하기 위하여 부분 히스토램 문턱치 알고리즘을 사용한 간 분할법을 제안한다. 히스토그램 변환 후 간 구조의 농도 값의 범위를 찾기 위한 적응 다봉성 분할과 췌장 제거를 위한 부분 히스토그램 문턱치 알고리즘을 수행한다. 다음으로, 간 이외의 불필요한 대상을 제거하고 경계를 매끈하게 하기 위해 모폴러지 필터링을 수행한다. 제안된 방법을 평가하기 위해 8명의 환자로부터 획득된 CT 영상중 중간부분에서 4개씩 총 32단면을 선택하였다. 부분 히스토그램 문턱치 알고리즘을 사용한 자동 분할법 II와 수동 분할법의 정규화된 평균 면적의 평균은 0.1671과 0.1711이었으며, 이 두 방법은 아주 적은 차이를 보인다. 또, 자동 분할법 II와 수동 분할법의 평균 면적 오차율은 6.8339 % 이다. 이 실험 결과로부터 제안된 자동 간분할 법은 의사에 의해 시행된 수동 분할법과 매우 유사한 수행능력을 갖는다.

• 한국지리정보학회지
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• 제17권3호
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• pp.20-38
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• 2014

식물계절은 기후변화와 관련된 생태계의 중요한 지표로서 지속적인 모니터링을 필요로 한다. 본 연구에서는 Moderate Resolution Imaging Spectrometer(MODIS) 위성영상을 기반으로 구름이나 기타 영향에 의한 오류를 보정한 식생지수를 통해 국내 산림의 식물계절학적 특성을 분석하였으며, 이에 Harmonic Analysis of NDVI Time-Series(HANTS) 알고리즘을 이용하였다. 그 결과, 위성영상 기반 식생지수의 노이즈를 효과적으로 감소시킬 수 있었으며, 고도에 의한 식물계절 변화 및 경향을 파악할 수 있었다. 식물계절시기는 고도에 따른 변화경향이 뚜렷하게 나타났으며, 침엽수의 경우 생육개시일과 생육종료일, 생육기간은 각각 +0.71일/100m, -1.33일/100m, -2.04일/100m, 활엽수의 경우 +1.50일/100m, -1.54/100m, -3.04/100m, 혼효림의 경우 +1.39일/100m, -2.04일/100m, -3.43일/100m로 분석되었다. 고도에 따른 식물계절시기의 변화는 기온과 관련된 것으로 판단되며, 활엽수림이 침엽수림보다 변화에 대한 민감도가 더 높은 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.239-251
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• 2019

본 논문은 학습데이터의 크기에 따른 사례기반추론기법이 주가예측력에 어떻게 영향을 미치는지 살펴본다. 삼성전자 주가를 대상을 학습데이터를 2000년부터 2017년까지 이용한 경우와 2015년부터 2017년까지 이용한 경우를 비교하였다. 테스트데이터는 두 경우 모두 2018년 1월 1일부터 2018년 8월 31일까지 이용하였다. 시계 열데이터의 경우 과거데이터가 얼마나 유용한지 살펴보는 측면과 유사사례개수의 중요성을 살펴보는 측면에서 연구를 진행하였다. 실험결과 학습데이터가 많은 경우가 그렇지 않은 경우보다 예측력이 높았다. MAPE을 기준으로 비교할 때, 학습데이터가 적은 경우, 유사사례 개수와 상관없이 k-NN이 랜덤워크모델에 비해 좋은 결과를 보여주지 못했다. 그러나 학습데이터가 많은 경우, 일반적으로 k-NN의 예측력이 랜덤워크모델에 비해 좋은 결과를 보여주었다. k-NN을 비롯한 다른 데이터마이닝 방법론들이 주가 예측력 제고를 위해 학습데이터의 크기를 증가시키는 것 이외에, 거시경제변수를 고려한 기간유사사례를 찾아 적용하는 것을 제안한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제31권5호
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• pp.449-459
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• 2015

기존의 국가산림자원조사(National Forest Inventory, NFI)에 의한 산림탄소저장량 추정 방법은 국가 규모의 평균 탄소저장량 추정에는 충분하지만 표본점 개수가 부족한 시 군 단위의 세밀한 추정은 어렵다. 본 연구에서는 시 군별 산림탄소저장량 추정을 위해 공간 자료를 보조 자료로 이용하고 2가지 업스케일링 방법을 적용하여 격자별 산림탄소저장량 정보를 가진 산림탄소지도를 제작하였다. 대상지역은 충청남도로 2가지 방법 모두 제 5차 NFI(2006~2009) 자료를 활용하였다. 방법 1은 임상도를 보조 자료로 선택하고 NFI 기반 산림탄소저장량 회귀모델을 이용하였다. 방법 2는 위성영상을 보조 자료로 선택하고 k-NN을 이용하여 산림탄소저장량을 추정하였다. 불확실성을 고려하기 위해 200회 몬테카를로 시뮬레이션을 수행하여 최종 AGB 탄소지도를 산출하였다. 방법 1에서는 충청남도의 총 산림탄소저장량이 22,948,151 tonC으로 기존의 현지조사표본 기반 추정치(21,136,911 tonC)에 비해 과대추정을, 방법 2에서는 19,750,315 tonC로 과소추정되는 경향을 나타내었다. 독립검증 지점(n=186)의 탄소저장량에 대한 대응표본 T-검정 결과, 방법 2의 평균 추정치와 NFI 표본 기반 평균 추정치는 통계적으로 유의한 차이가 있는 반면(p<0.01), 방법 1의 평균 추정치는 NFI 표본 기반 평균 추정치와 통계적으로 유의한 차이가 없는 것으로 평가되었다(p>0.01). 특히, 방법 2의 경우 k-NN의 스무딩 효과 및 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 위성영상과 표본점의 mis-registration 오차가 추정오차에 큰 영향을 미칠 수 있음이 발견되었다. 임상도를 활용한 방법 1이 임분 구조가 복잡한 우리나라 산림의 탄소량 추정에 효과적일 수 있지만, 미조사 지점의 주기적인 갱신 및 대면적 추정에 유리한 위성영상의 활용은 여전히 필수적이다, 따라서 시공간적인 확장과 함께 보다 신뢰할 수 있는 산림탄소저장량 추정을 위해 다양한 위성영상 자료 및 활용 기법에 관한 연구가 필요할 것으로 사료된다.