• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.856-858
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• 2003

Biotop map can be utilized in the urban area for nature conservation and impact assessment for the proposed activities. High resolution satellite data such as IKONOS and KOMPSAT1-EOS were used to classify land use activities in biotop mapping. After land use classification, field -check was done to survey the wildlife and vegetation. These maps were combined and the boundaries were delineated to produce the biotop map. Within the boundary the characteristics of each polygon were identified, and named. This study was carried out at Daedok Science Town in Taejeon Metropolitan Area. The purpose of this study is to produce the biotop map using high resolution remote sensing data together with other ground data.

• 한국지진공학회:학술대회논문집
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• 한국지진공학회 2003년도 추계 학술발표회논문집
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• pp.28-35
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• 2003

Quaternary faults found around the Ulsan Fault System can be divided into 4 types based on the fault outcrop features : Type I fault cuts basements and Quaternary deposits of which remain on both hangwall and footwall. Type II fault is developed only in Quaternary deposit. Type III fault has inclined unconformity after Quaternary faulting. Type IV fault is common type around the Ulsan fault system and has horizontal unconformity surface after cutting earlier Quaternary deposit. After erosion, later Quaternary deposit overlays on both old deposit and basement. The Ulsan Fault System consists of three segments at large scale from north to south based on the lineament rank and shape, Quaternary fault location, and slip rate. The segment boundaries are identified by the existence of the two intervals which show no lineaments and Quaternary faults. But, if detail fault parameters could be obtained and used in segmentation, it can be divided into more than three segments.

• 대한원격탐사학회지
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• 제25권3호
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• pp.287-294
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• 2009

KOMPSAT-2 like other high-resolution satellites has the time and angle difference in the acquisition of the panchromatic (PAN) and multispectral (MS) images because the imaging systems have the offset of the charge coupled device combination in the focal plane. Due to the differences, high altitude and moving objects, such as clouds, have a different position between the PAN and MS images. Therefore, a mis-registration between the PAN and MS images occurs when a registration algorithm extracted matching points from these cloud objects. To overcome this problem, we proposed a new registration method. The main idea is to discard the matching points extracted from cloud boundaries by using an automatic thresholding technique and a classification technique on a distance disparity map of the matching points. The experimental result demonstrates the accuracy of the proposed method at ground region around cloud objects is higher than a general method which does not consider cloud objects. To evaluate the proposed method, we use KOMPSAT-2 cloudy images.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.1-12
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• 2021

In this paper, we present a new architecture for semantic segmentation. Semantic segmentation aims at a pixel-wise classification which is important to fully understand images. Previous semantic segmentation networks use features of multi-layers in the encoder to predict final results. However, they do not contain various receptive fields in the multi-layers features, which easily lead to inaccurate results for boundaries between different classes and small objects. To solve this problem, we propose a multi-path feature fusion module that allows for features of each layers to contain various receptive fields by use of a set of dilated convolutions with different dilatation rates. Various experiments demonstrate that our method outperforms previous methods in terms of mean intersection over unit (mIoU).

• 말소리와 음성과학
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• 제14권1호
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• pp.13-19
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• 2022

This study analyzed the pronunciations of Japanese fricative /s/ and affricate /ts/ by 24 Japanese and 40 Korean speakers using the rise and steady+decay durations of their frication part in order to clarify the characteristics of their pronunciations. Discriminant analysis revealed that Japanese speakers' /s/ and /ts/ were well classified by the acoustic boundaries defined by a discriminant function. Using this boundary, Korean speakers' production of /s/ and /ts/ was analyzed. It was found that, in Korean speakers' pronunciation, misclassification of /s/ as /ts/ was more frequent than that of /ts/ as /s/, indicating that both the /s/ and /ts/ distributions shift toward short rise and steady+decay durations. Moreover, their distributions were very similar to those of Korean fricatives and affricates. These results suggest that Korean speakers' classification error might be because of their use of Korean lax and tense fricatives to pronounce Japanese /s/, and Korean lax and tense affricates to pronounce Japanese /ts/.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.169-179
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• 2013

변화 검출 알고리즘은 두 영상 프레임을 비교하여 변화를 가져온 유입된 외부 객체의 영역을 검출 하는 것이다. 본 논문은 두 영상 간의 밝기 변화 요인을 유입 객체에 의한 요인, 객체의 표면에서 주변으로 반사된 반사광 및 그림자에 의한 요인, 내재된 잡음에 의한 요인 등으로 분류하고, 이를 바탕으로 유입된 객체의 영역을 정확하게 검출하는 새로운 변화 검출 방법을 제안한다. 변화 요인의 분류와 객체 영역의 검출을 위하여, 우선 두 영상 간의 밝기 변화 값의 히스토그램을 분석하여 다수의 임계값을 추정한다. 다음으로 유입 객체의 경계 후보 화소를 추정하고, 추정된 객체 경계 후보 화소와 임계값을 이용하여 영상을 다수의 영역으로 분할한다. 최종적으로 분할된 각 영역의 텍스처를 두 영상에서 각각 구하고 이들 간의 유사도를 이용하여 각 영역이 외부 유입 객체 영역인지 아닌지를 판단한다. 다른 조명 변화 특성을 가지는 다수의 영상에서 수행된 실험을 통하여 제안한 방법이 유입된 객체의 영역을 강인하게 검출함을 보여준다.

• 한국음향학회지
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• 제16권1호
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• pp.24-32
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• 1997

이 논문에서는 첫 번째로 운율구 경계를 자동으로 추출하고자 할 때 인간의 지각과 관련하여 어떠한 자질을 이용하는 것이 좋은가 하는 점을 밝혀 보았다. 운율구 경계의 유형은 크게 경계가 없는 강도(zero), 약한 경계 강도(minor break strength), 강한 경계 강도(major break strength) 3 단계로 정하는 것이 통계적으로 의의가 있으며 지속시간의 정보가 강한 경계 유형의 결정에 중요하게 작용하는 자질이었음을 알 수 있었다. 두 번째로는 운율구 경계현상 분석결과를 바탕으로 운율구 경계의 경계 강도를 약한 경계 강도(zero를 포함)와 강한 경계 강도로 나누고, 2단계의 경계 강도를 텍스트상에서 문장성분의 bigram, trigram을 정보를 이용하여 자동으로 할당하였다. Bigram의 경우 Test-I, Test-II 텍스트 DB에 대해 각각 46.0%, 38.2%의 강한 경계 강도 예측정확률과 22.8%, 8.4%의 삽입오류율의 성능을 내었으며, Trigram인 경우 Test-I, Test-II 텍스트 DB 각각에 대해 58.3%, 42.8%의 강한 경계 강도 예측정확률과 30.0%, 11.8%의 삽입오류율를 나타냈다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제2권1호
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• pp.58-66
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• 1998

목적: 본 논문은 마코브 랜덤필드(Markov Random Field)와 깁스 랜덤필드(Gibbs Random Field) 및 라인모델(LIne Model)에 기반한 3차원 자기공명영상의 분류 방법을 소개하고자 하였다. 대상 및 방법 : 통계적으로 이질적 성분들로 구성된 영상을 대상으로한 깁스분류 결과는 영상내의 국소적으로 정적인 영역들을 이웃화소 시스템 내에서 정의되는 상호작용 인자(inetraction parameter)의 메커니즘에 의해 분리하\ulcorner로서 개선시킬 수 있다. 이를 위하여 영상에서 라인모델의 생성을 고려할 수 있으며, 본 논문에서는 영상의 미분방법에 근거한 다중신호영상을 위한 라인모델을 구축하였다. 라인모델은 서로 상이한 통게적 특성을 갖는 영역사이에 존재하는 관측할 수 없는 라인필드의 존재 유무를 확률 값으로 제공한다. 영상으로부터 획득한 라이모델은 Gibbs 분류기의 에너지함수 값을 결정하는 상호작용 인자 값을 결정하는데 사용된다. 결과 : 3차원 자기공명영상의 분류를 위한 MRS-Gibbs 분류기는 영상분류의 도메인이 일반적인 이차원 영상의 $E^{2}$ 공간에서 $E^{3}$ 공간으로 확장되었다. 개발된 깁스분류기를 이용한 자기공명여상의 분류결과 기존의 context free 분류방법에 의한 결과에 비하여 특히 동일성질을 갖고 있는 영역 및 경계부분 등의 분류결과가 우수함을 알 수 있었다. 결론 : 본 논문에서는 다중 신호, 3차원 자기공명영상을 위한 라인모델을 구축하고 그로부터 MRF-Gibbs분류기의 에너지함수를 결정하기 위한 상호작용 인자를 유도하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권10호
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• pp.619-629
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• 2023

최근 기후변화가 심화됨에 따라 가뭄으로 유발되는 피해가 증가하고 있다. 현재 국내의 가뭄 강도를 결정하기 위해 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)를 기준으로 분류를 수행하고 있다. 현재 국내에서는 최근 6개월 동안의 누적강수량을 기준(SPI-6)으로 관심, 주의, 경계, 심각의 기상학적 가뭄의 강도를 분류하고 있다. 그러나 강수량만을 기초자료로 활용하기 때문에 가뭄 강도를 분류하는 데 한계가 있다는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 SPI에 따른 국내 기상학적 가뭄 예･경보 기준의 한계점을 극복하고자 국가가뭄정보포털(National Drought Information Portal, NDIP)에서 제공하는 비상급수 피해자료를 수집하여 가뭄의 강도를 분류하였다. 그리고 SPI의 인자인 강수량과 증발산량 산정에 사용되는 인자인 온도, 습도 등을 min-max 정규화로 지수화한 후 유전 알고리즘(Genetic Algorithm, GA) 기반으로 각 인자들에 대한 계수를 산정하였다. 비상급수에 따른 가뭄의 강도를 분류하여 종속변수로 활용하고, GA에 의한 각 기상인자들의 계수를 활용하여 새로운 가뭄 강도 분류 지수(Drought Severity Classification Index, DSCI)를 도출하고자 하였다. DSCI를 도출한 후 누적분포함수를 활용하여 분위별 경계를 강도 단계 분류 기준으로 제시하였다. 본 연구에서 제시한 DSCI를 활용하면 기존 SPI보다 가뭄 강도를 정확하게 분류할 수 있어, 재난 담당자들의 의사결정을 지원할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권9C호
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• pp.861-866
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• 2007

본 논문은 가우시안 확률분포함수 (Gaussian Probability Distribution Function) 데이터 군집화를 위해 중심신경망 (Centroid Neural Network, CNN)에 Bhattacharyya 커널을 적용한 군집화 알고리즘 (Bhattacharyya Kernel based CNN, BK-CNN)을 제안한다. 제안된 BK-CNN은 무감독 알고리즘인 중심신경망을 기반으로 하고 있으며, 커널 방법을 이용하여 데이터를 특징공간에서 투영한다. 입력공간의 비선형 문제를 선형적으로 해결하기 위해 제안한 커널 방법인데, 확률분포 사이의 거리측정을 위해 Bhattacharyya 거리를 이용한 커널방법을 사용하였다. 제안된 BK-CNN을 영상데이터 분류의 문제에 적용했을 때, 제안된 BK-CNN 알고리즘이 Bhattacharyya 커널을 적용한 k-means, 자기조직지도(Self-Organizing Map)와 중심 신경망등의 기존 알고리즘보다 1.7% - 4.3%의 평균 분류정확도 향상을 가져옴을 확인할 수 있었다.