• 대한원격탐사학회지
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• 제19권2호
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• pp.135-147
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• 2003

본 연구는 한반도 위성 영상자료에 다단계 계층군집 영상분류법을 적용하여 관측지역의 피복특성을 분석한다. 다단계 계층군집 영상분류는 크게 두 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계는 계층군집에 의해 공간적으로 근접하고 있는 이웃집단간의 결합을 하는 공간확장 영상분할 단계이고 두번째 단계는 결합지역의 공간적 제약 없이 영상분할 단계에서 분할된 집단을 계층군집에 의해 적은 한정적인 수의 클래스로 분류하는 과정이다. 계층군집 영상분류는 수치영상의 계층구조에 근거하여 매 단계 두 개의 집단을 한 개의 집단으로 합병하므로 클래스 수에 따른 분류집단 간의 관계를 나타내는 계층나무를 구성할 수 있다. 실험결과는 계층군집 영상분류에 의해 구성된 계층나무는 토지사용간의 계층구조를 자세히 밝혀주고 토지 피복 특성의 정확한 분석에는 좀 더 자세한 분광정보가 필요함을 보여주고 있다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제31권6호
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• pp.427-433
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• 2010

Although tracking methods are efficient and popular for vessel segmentation, they require a seed to initiate an instance of tracking. In this paper, a new method to detect new seeds for tracking of arterial segments from CT angiography (CTA) and to construct a vascular structure is proposed. The proposed algorithm is based on shape analysis of connected components in a volume of interest around a vessel segment which was already extracted by tracking. The eigenvalues of the covariance matrix are used as the shape features for detection. The experimental results on actual clinical data showed that the results totally revealed the arterial tree not hindered by bone or veins. In visual comparison to a method which combines registration and subtraction of both pre-contrast and post-contrast CT volumes, the proposed method produced comparable results to the reference method and were confirmed of its feasibility for clinical use of reducing the cost and burden of patients.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.511-513
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• 2000

PaP Smear 테스트는 자궁 경부암 진단에 가장 효율적인 방법으로 알려져 있다. 그러나 이 방법은 높은 위 음성률(false negative error, 15~50%)을 나타내고 있다. 이런 큰 오류율은 주로 다량의 세포 검사에 기인하여, 자동화 시스템의 개발이 절실히 요구되고 있다. 본 논문은 자궁 경부암의 특징인 군집을 이루는 암세포를 인식할 수 있는 시스템을 제안한다. 시스템은 두 부분으로 나누어진다. 첫 단계에서는 저 배율(100배)에서 간단한 영상처리와 최소 근접 트리(Minimum Spanning Tree)를 통해 군집을 이루는 세포를 찾는다. 두 번째 단계서는 고 배율(400배)로 확대하여 군집 세포들로부터 여러 가지 특징을 추출한 후 KNN(k-Neighbor) 방법을 통해 인식하는 단계이다. 50개의 영상 (640X 480, RGB True Color 25 개의 100배 영상 , 25개의 400배 영상)이 실험에 사용되었다. 한 영상을 처리하는데 약 3초 (2.984초) 소요되었으며, 이는 region growing(20초)나 split and merge(58초) 방법 보다 덜 소요되었다. 100배 영상에서 정상과 비정상의 두 그룹으로 나누었을 경우에는 96%의 높은 인식율을 나타내었으나 비정상을 다시 5개의 그룹으로 나누었을 때는 45%로 나타내었다. 이는 영역 추출(segmentation) 단계에서 오류와 트레이닝 데이터의 비정확성에 기인한다. 400배 영상에서는 각각 92%와 30%로 나타내었다. 이는 영역추출 단계에서 사용한 Watershed 방법의 오류로 기인한 것으로 본다.

• 지능정보연구
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• 제11권3호
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• pp.83-101
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• 2005

고객유지는 갈수록 경쟁이 심화되고 있는 생명보험산업에서 핵심이슈 중에 하나이다. 생명보험사들은 고객을 유지하기 위해서 많은 활동들을 한다. 그 가운데 대표적인 것이 바로 지속적으로 고객과 접촉하는 것이다. 본 연구는 접촉스케줄링시스템(CSS: Contact Scheduling System)의 설계에 대한 것으로 해촉된 모집설계사의 고객을 관리해야만 하는 지원설계사의 고객관리를 돕는 것을 목표로 한다 지원설계사는 모집설계사의 고객관리 경험과 지식을 공유할 수 없다. 이런 지원설계사의 고객접촉을 지원하기 위해서, 본 연구에서는 CSS를 설계한다. CSS설계는 두 단계로 이루어지고, CART(Classification And Regression Tree)와 SPM(Sequential Pattern Mining)의 데이터 마이닝 기법을 활용한다. 단계 1에서는 CART 기법을 이용하여 고객을 8개의 고객군으로 분류한다. 단계 2에서는 각 분류고객군에 적합한 접촉내용, 접촉간격 그리고 접촉방법 등의 접촉스케줄링 정보를 생성한다. 접촉내용은 스케줄 접촉내용, 이벤트접촉내용 그리고 비즈니스규칙에 의한 접촉내용의 결합으로 결정되는데 스케줄접촉내용은 SPM 모델의 결과를 통해 생성된다. 또한 본 연구에서 설계한 CSS가 실제상황에서 어떻게 작동하는지를 제시함으로써 CSS가 효율적이고 효과적인 고객접촉에 실용적임을 보인다.

• 한국산림과학회지
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• 제112권2호
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• pp.195-208
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• 2023

본 연구는 잣나무와 낙엽송을 대상으로 라이다로부터 취득된 3차원의 Point cloud data (PCD)를 이용하여 딥러닝 기반의 수종 분류 모델을 구축하고 분류정확도를 비교·평가하였다. 수종 분류 모델은 라이다 플랫폼(고정식과 이동식), Farthest point sampling (FPS) 기반의 다운샘플링 강도(1024개, 2048개, 4096개, 8192개), 딥러닝 모델(PointNet, PointNet++) 3가지 조건에 따라 총 16개의 모델을 구축하였다. 분류 정확도 평가 결과, 고정식 라이다는 다운샘플링 강도가 8192개인 PCD 자료에 PointNet++ 모델을 적용하였을 때 카파계수가 93.7%로 가장 높았으며, 이동식 라이다는 다운샘플링 강도가 2048개에 PointNet++을 적용하였을 때 카파계수가 96.9%로 가장 높았다. 또한, 플랫폼과 다운샘플링 강도가 동일한 경우 PointNet++이 PointNet보다 정확도가 높았다. 구축된 16개 모델의 오분류 사례는 첫 번째, 수종 간의 구조적인 특징이 유사한 개체목 두 번째, 경사지 또는 임도 주변에 위치하여 편심생장한 개체목 세 번째, 개체목 분할 시 수관부가 수직으로 분할된 개체목에 대해 발생하였다.

• 한국환경생태학회지
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• 제26권3호
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• pp.463-471
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• 2012

본 연구는 산림기반형 한방치유 관광상품에 대한 수요자 욕구와 선호를 파악하여 향후 보다 표적화되고 차별화된 산림치유 관련 정책 수립과 한방치유 관련 프로그램의 개발을 위한 기초자료 제공을 목적으로 실시되었다. 서울에 거주하는 30대 이상 성인남녀 400명을 조사대상으로 성과 연령별, 거주지역별로 비례할당 표본추출법을 사용, 인터넷조사(CAWI)를 실시하여 총 317부가 최종 분석에 이용되었다. 산림기반형 한방치유 관광상품에 대한 이미지는 '산림욕, 숲속 걷기, 나무'가 다수(61.5%)를 차지했고, 선호 의견과 이용 의향은 각각 72.9%와 67.5%로 긍정적인 경향이 높았다. 단지 조성에 적합한 지역으로는 수도권이 53.6%, 강원도가 38.8%로 나타났다. 이용목적은 '스트레스 해소와 재충전', '산림휴양활동', '건강 유지 및 체력 증진'의 순이었다. 선호 치유요법은 '트래킹, 산책 등 걷기요법'이 가장 많았으며 '피트니스, 기체조 등 운동요법'이 그 뒤를 이었다. 상품선택 시 주요 고려 요인은 '이용 비용의 적정성', '음식과 이용 식자재의 적절성', '의료진 및 직원들의 친절성' 등으로 나타났으나 이용편의성과 의료서비스의 질, 관광활동 관련 요인 등 전 요인에 걸쳐 높은 점수를 기록하여 상품에 대한 수요자의 높은 기대수준을 보여주고 있다. 또한 인구통계학적 세분시장 별로 이용관련 요인들에 대한 선호에 차이점을 보이고 있어 관련 상품의 기획과 운영 시 차별화 되고 세분화된 수요자 욕구를 반영하는 것이 필요할 것으로 보인다. 그러나 본 연구는 상이한 수요자 선호를 파악함에 있어 인구통계학적 세분 시장만을 규명함으로써 가장 기초적인 단계에 머무른 한계점을 지니고 있어 후속연구에서는 다차원적이고 복합적인 수요자 욕구에 대한 보다 정교화된 규명이 요망된다.

• 한국산림과학회지
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• 제96권1호
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• pp.107-114
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• 2007

주변 인공림으로부터의 종자유입에 따른 치수발생현상은 향후 천연림의 임분동태의 향방에 매우 중요한 역할을 한다. 본 연구는 광릉 천연활엽수 성숙림내 천연갱신된 잣나무 치수의 침입과 이의 동태를 파악하기 위해 수행되었다. 조사지내에는 잣나무 성목이 분포하고 있지 않으나, 천연갱신된 잣나무 치수의 밀도는 ha당 총 345본으로 전체 치수의 56%가 2개 이상씩 모여서 분포하고 있었다. 2003년 1월 IKONOS 위성영상을 이용한 조사지와 주변 잣나무 성목 및 조림지까지의 거리를 조사한 결과, 잣나무 성목과는 최소 200m, 잣나무 조림지와는 최소 270m 이상 떨어진 것으로 나타났다. 천연갱신된 잣나무 치수의 평균 묘고와 근원경은 각각 34cm, 7mm 이었으며, 수령 5년 이하의 치수가 207본(60%)이었다. 잣나무 치수와 토양 수분 및 엽면적지수(LAI)와의 관계를 분석한 결과 토양수분은 16~20%, 엽면적지수는 3.1~3.5 구간에서 잣나무 치수의 분포가 가장 많았다. 광릉 천연활엽수림내 잣나무의 동태 및 종자 분산 경향을 파악하기 위해서는 앞으로 잣나무 치수의 생장과 고사율에 대한 장기적인 모니터링과 함께 방사성 동위원소와 분자유전학적 방법 등을 활용한 추가적인 연구도 필요할 것으로 판단된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제20권1호
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• pp.83-91
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• 2012

다양한 산림 정보 중 수관 밀도는 단위면적 당 수관점유 면적의 비율로 정의되며, 다양한 분야에 활용되는 중요한 정보이다. 기존의 측정 방법들은 항공사진 판독 또는 현지 조사를 통해 이루어졌다. 이로 인하여 수관 밀도를 측정함에 있어 시간적/인적/경제적 자원의 소모가 크고, 판독자의 주관 및 경험이 반영되어 자료 제작의 일관성이 부족하다. 따라서 본 연구에서는 KOMPSAT-2 고해상도 위성영상을 이용하여 국내 산림 지역의 수관 밀도를 추정하였다. 고해상도 위성영상에 적합한 영역 기반의 수관 밀도를 추정하기 위해 영상 분할 기법과 임분 경계 정보를 이용하여 산림 내부를 일정 영역으로 구분하고, 판별 분석 기법과 산림 비율 기법을 통해 구분된 영역의 수관 밀도를 추정하였다. 현장 조사 및 영상 판독을 통해 구축한 참조자료와 비교해본 결과 판별 분석 기법은 약 60%, 산림비율 기법은 약 85%의 정확도를 보였다. 연구 결과와 수치 임상도의 비교를 통해 갱신이 필요한 후보지 추출 가능성을 확인하였다.

• 패션비즈니스
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• 제6권5호
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• pp.136-150
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• 2002

In this study, we proposed a method to be standing customers as the supporting system for the improvement of fashion garment industry which was the marginal growth getting into full maturity of market. As for the customer creation method of Fashion garment company is developing a marketing program to be standing customer as customer scoring to estimate a existing customer‘s buying power, and figure out minimum fixed sales of company to use a future purchasing predict. This study was a result of data from total sixty thousands data to be created for the 11 months from september. 2000 to July. 2001. The data is part of which the company leading the Korean fashion garment industry has a lot of a customer purchasing history data. But this study used only 48,845 refined purchased data to discriminate from sixty thousands data and 21,496 customer case with the exception of overlapping purchased data among of those. The software used to handle sixty thousands data was SAS e-miner. As the analysis process is put in to operation the analysis of the purchasing customer’s profile firstly, and the second come into basket analysis to consider the buying associations for Association goods, the third estimate the customer grade of Customer loyalty by 3 ways of logit regression analysis, decision tree, Artificial Neural Network. The result suggested a method to be estimate the customer loyalty as 3 independent variables, 2 coefficients. The 3 independent variables are total purchasing amount, purchasing items per one purchase, payment amount by one purchasing item. The 2 coefficients are royal and normal for customer segmentation. The result was that this model use a logit regression analysis was valid as the method to be estimate the customer loyalty.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제14권4호
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• pp.335-346
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• 2015

The electronic commerce site (EC site) has become an important marketing channel where consumers can purchase many kinds of products; their access logs, including purchase records and browsing histories, are saved in the EC sites' databases. These log data can be utilized for the purpose of web marketing. The customers who purchase many product items are good customers, whereas the other customers, who do not purchase many items, must not be good customers even if they browse many items. If the attributes of good customers and those of other customers are clarified, such information is valuable as input for making a new marketing strategy. Regarding the product items, the characteristics of good items that are bought by many users are valuable information. It is necessary to construct a method to efficiently analyze such characteristics. This paper proposes a new latent class model to analyze both purchasing and browsing histories to make latent item and user clusters. By applying the proposal, an example of data analysis on an EC site is demonstrated. Through the clusters obtained by the proposed latent class model and the classification rule by the decision tree model, new findings are extracted from the data of purchasing and browsing histories.