• 한국지리정보학회지
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• 제18권3호
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• pp.113-127
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• 2015

최근 무인비행시스템(UAS)에 대한 관심이 높아지고 있으며, 홍수시 UAS를 활용하여 침수모니터링을 수행하기 위해서는 촬영된 영상으로부터 수체를 효과적으로 탐지할 수 있는 기법 개발이 필요하다. 본 연구에서는 RGB와 NIR+RG 밴드를 탑재한 UAS를 활용하여 영상을 획득하였으며, 감독분류기법을 적용하여 수체탐지 정확도를 평가하였다. 먼저 RGB 영상에 의한 수체의 영상분류 정확도 평가에서는 인공신경망과 최소거리법의 Kappa 계수가 각각 0.791과 0.783로 높게 나타났으며, 최대우도법이 0.561로 가장 낮게 나타났다. 또한 NIR+RG 영상에 의한 수체의 영상분류 정확도 평가에서는 Mahalanobis와 최소거리법이 각각 0.869와 0.830으로 높게 나타났으며, 인공신경망법이 0.779로 매우 낮게 나타났다. 특히 RGB 밴드에서는 송산유원지의 수목이나 초지가 수체로 오분류되는 문제가 발생하였으나, NIR+RG 밴드에서는 이러한 문제가 많이 개선되었다. 따라서, RGB 밴드에 비해 NIR+RG 밴드를 탑재한 영상이 Mahalanobis와 최소거리법을 적용시 수체를 탐지하는데 효과적인 것으로 나타났다.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권2호
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• pp.36-49
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• 2019

본 연구는 강원대학교 학술림을 대상으로 현장조사 기반(Field Survey Based)에 의한 감염목(FSB_감염목)과 객체분류기반(Object Classification Based)에 의한 감염목(OCB_감염목)을 추출하고 감염목에 대한 공간적 분포특성 및 발생강도 평가를 목적으로 하였다. OCB 최적 가중치는 Scale 11, Shape 0.1, Color 0.9, Compactness 0.9, Smoothness 0.1로 선정되었으며, 전체 분류정확도는 약 94%, Kappa 계수는 0.88로 매우 높았다. OCB_감염목 지역은 약 2.4ha로 전체 면적의 약 0.05% 발생하였다. OCB_감염목와 FSB_감염목의 임분구조 분포특성 및 지형 지리적 요인을 비교 하면, OCB_감염목 영급은 IV영급의 분포비율이 약 44%로 가장 높았으며, FSB_감염목의 영급도 IV영급의 분포비율이 약 55%로 가장 높았다. OCB_감염목의 IV영급 비율은 FSB_감염목보다 약 11% 낮았다. OCB_감염목 경급은 소경목과 중경목이 약 93%로 대부분을 차지한 반면, FSB_감염목 경급은 중경목과 대경목이 약 87%로 전체 대상지의 경급 분포와 상이하였다. 한편, OCB_감염목 표고 분포비율은 401-500m에서 약 30%로 가장 높은 반면, FSB_감염목은 301-400m에서 약 45%로 상이하였으며, 임도로부터 접근성 분포 비율은 OCB_감염목과 FSB_감염목 모두 100m이하에서 각각 약 24%와 31%로 가장 높아 임도로부터 접근성이 높을수록 감염목이 높았다. OCB_감염목 핫스팟은 31임반과 32임반으로 영급과 경급이 높은 지역에서 높게 분포하였다.

• 한국항만경제학회지
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• 제28권4호
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• pp.193-207
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• 2012

본 연구는 의사결정나무분석을 이용하여 컨테이너 수출입 물동량을 예측한다. 컨테이너 수출입 물동량에 영향을 미칠 가능성이 있는 요인을 독립변수로 선정하였는데, 생산자물가지수와 소비자물가지수, 수출물량지수와 수입물량지수, 미국과 한국의 산업생산지수, 그리고 원/달러 환율을 선정하였다. 분석기간은 2002년 1월부터 2011년 12월까지 10년간의 월별자료를 이용하였으며, 의사결정나무를 형성하기 위해 다양한 알고리즘이 제안되고 있는데, CRT(Classification and Regression Trees)알고리즘을 활용하였다. 분석결과는 첫째, 컨테이너 수출물동량에 대한 최적분리는 수출물량지수에 의해 분리되었다. 수출물량지수는 115.90으로 분리되어 지는데, 수출물량지수가 115.90보다 큰 경우는 다시 수출물량지수가 152.35보다 큰 경우와 115.90과 152.35사이인 경우로 분리되어진다. 여기서 수출물량지수가 152.35보다 큰 경우는 858,191TEU/(월)이고, 115.90과 152.35사이인 경우는 716,582TEU/(월)로 컨테이너 수출물동량이 예측된다. 둘째, 컨테이너 수입 물동량에 대한 최적분리는 수입물량지수에 의해 분리되었다. 수입물량지수가 116.20에서 분리되어 지는데, 수입물량지수가 116.20보다 큰 경우는 다시 수입물량지수가 134.60보다 큰 경우와 116.20과 134.60사이인 경우로 분리되어진다. 여기서 수입물량지수가 134.60보다 큰 경우는 869,227TEU/(월)이고, 116.20과 134.60사이인 경우는 738,724TEU/(월)로 컨테이너 수입물동량이 예측된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권7호
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• pp.643-652
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• 2006

의사결정 트리는 데이터 마이닝의 분류와 예측 작업에 주로 사용되는 기법 중의 하나이다. 실생활에서 공간의사결정을 위한 분류를 수행할 때에는 인접 데이터의 위치와 분산도를 고려하는 것이 매우 중요하다. 기존의 공간 의사결정 트리는 데이터의 공간적 특성을 표현하기 위해 각 객체간의 유클리디안 거리비율을 엔트로피로 반영하여 트리 구축 시 이용하였다. 그러나 이것은 공간 객체간의 거리 비율만을 설명할 뿐 공간 차원에서의 데이터 분산 정도와 각 분류된 클래스간의 연관관계 등은 파악할 수 없다는 한계점이 있었다 본 논문에서는 분산도와 차별도 기반의 공간 엔트로피를 이용하여 공간 데이터의 분포도를 반영하는 공간 의사결정 트리를 제안한다 분산도는 분류된 클래스 내의 공간 객체 분포도를 나타내고 차별도는 다른 클래스 내 공간 객체와의 분포도 및 관계성을 나타낸다. 이러한 분산도와 차별도의 비율을 엔트로피 계산 시 이용함으로써 비공간적 속성으로 분류된 각 클래스가 공간적으로는 얼마나 뚜렷하게 분류되는지 알 수 있게 한다. 제안 기법은 정확성과 계산 비용에 있어서 기존 기법보다 각각 약 18%, 11%의 성능 향상을 보였다.

• 융합보안논문지
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• 제23권2호
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• pp.47-54
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• 2023

전 세계적으로 한류 콘텐츠가 유행하며 국내뿐만 아니라 해외에서도 국내 저작물의 저작권 침해 사례가 지속적으로 증가하고 있다. 이에 대응하기 위한 국내 불법 저작물 유통 사이트를 탐지하는 기술에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있으며 최근 연구는 국내 불법 저작물 유통 사이트들이 광고 배너를 상당수 포함하고 있는 특징을 활용한 연구가 존재한다. 그러나 해외 불법 저작물 유통 사이트의 경우 광고 배너를 포함하지 않거나 국내 사이트에 비해 적은 양의 광고를 포함하고 있어 국내와 같은 탐지 기술의 적용이 제한적이다. 본 연구에서는 저작물 불법 공유 사이트가 게시물과 저작물의 이미지를 유사한 계층 구조로 포함하는 특징을 이용하여 링크 트리 및 텍스트 유사도 비교 기반의 탐지 기술을 제안한다. 대량의 링크로 작성된 대규모 트리의 정확한 유사도 비교를 위해 GNN(Graph Neural Network)를 활용한다. 본 연구의 실험에서 일반 사이트와 저작물 불법 유통 사이트를 분류에 95% 이상의 높은 정확도를 보였고 해당 알고리즘을 적용하여 불법 유통 사이트의 자동화된 탐지를 통해 신속한 저작권 침해 대응이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제20권6호
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• pp.117-131
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• 2017

This study was conducted to draw vegetation landscape elements in the ancient literature, investigate plant community structure, understand vegetation structure, and suggest reasonal conservation management methods. As a result of analyzing ancient literature, geomorphological landscapes in Guryong valley were canyon landscape and valley surrounded in Mt. Chiak. Plant landscape factors were as followed. Rhododendron spp. spread around valley. Also, Pinus densiflora communities were distributed in Guryong valley around. Especially, the entrance zones of Guryong valley were described as covered with Pinus densiflora and Whangchangkumpyo(黃腸禁標). Therefore, it was estimated that entry of Guryong valley was covered with Pinus densiflora community landscape. As for current vegetation result, the main vegetation was divided into mixed deciduous broad-leaved trees community and Pinus densiflora community. As a result of analysis by TWINSPAN for community classification, five communities(Deciduous broadleaved trees, Pinus densiflora, Pinus densiflora-Abies holophylla, Abies holophylla, and Pinus koraiensis community) were classified. To maintain historic plant landscape and conserve crucial resources, Pinus densiflora community was classified as concentrated conservation management area($105,472m^2$). To maintain Pinus densiflora landscape which has high historical and cultural value of Guryong valley, it was considered that active density control of lower layer vegetation would be necessary. Accordingly, to conserve P. densiflora landscape, Whangchangkumpyo(?腸禁標), that area was separated into Pinus densiflora lower layer forest management area($84,029m^2$) and Pinus densiflora seedling conservation management area($21,443m^2$). In understory of Pinus densiflora lower layer flora, the target tree species for elimination and management were Quercus serrata and Quercus mongolica. They were $4{\sim}6trees/100m^2$ and their average diameter was 7.1cm. To preserve Pinus densiflora seedlings, areas with Sasa borealis, the ground vegetation of Pinus densiflora community, rate of 80% or more should be selected as priority management areas and concentrated elimination and management of Sasa borealis should be implemented. Likewise, traditional Pinus densiflora forest is a historically cultural heritage to preserve with sustainable interest and survey. Efficient management method through systematic monitoring system should be made.

• 대한공간정보학회지
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• 제21권2호
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• pp.27-34
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• 2013

지구온난화에 대한 관심이 증가함에 따라 온실가스를 저감할 수 있는 산림자원에 대한 관심도가 증가되고 있다. 이러한 산림자원에 대한 정보는 대부분 항공사진 또는 위성영상을 이용한 도화에 의해 구축되었다. 그러나 영상정보만을 이용한 경우 수목이 울창한 산림지역의 수고정보를 정확하게 구축하지 못하는 단점이 발생하였다. 이에 본 연구에서는 라이다 자료와 정사영상을 이용하여 산림지역에서 개별 수목을 분리하고 수고정보를 효율적으로 획득할 수 있는 자료처리 방법을 제안하였다. 라이다를 이용한 자료처리는 정규화된 수치표면모형을 생성한 후 국지적 최대값 필터링을 통하여 수목점을 추출하였다. 또한 정사영상을 이용한 자료처리는 수목영역을 추출하기 위하여 객체기반 영상분류법을 적용하였다. 그리고 라이다 및 정사영상의 결과를 조합하여 최종 수목점을 추출하였다. 용인지역에 대한 실험을 통하여 라이다 자료와 정사영상을 각각 이용하는 방법에 대한 장단점을 분석하고 두 자료를 융합하여 산림지역에서 개별 수목에 대한 정보를 획득할 수 있었다. 이를 통해 제안한 방법의 효율성을 검증할 수 있었다.

• 한국환경생태학회지
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• 제5권1호
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• pp.42-53
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• 1991

지리산 국립공원 화엄사계곡(해발 220-1,200m)과 피아골계곡(해발 500-1,225m)의 삼림군집을 대상으로 TWINSPAN에 의한 classification 및 DCA에 의한 ordination 방법을 이용하여 삼림군집구조를 분석비교하고 천이계열을 추정하기 위하여 화엄사계곡 30개 조사구, 피아골계곡 39개 조사구로 총 69개 조사구를 설치하였다. 각 조사구의 크기는 20m $\times$25m로 500$m^2$이었으며 흉고직경이 2cm 이상인 목본류만 대상으로 조사분석하였다. 화엄사계곡은 소나무군집, 서어나무류.졸참나무군집, 졸참나무.서어나무류군집, 신갈나무군집 등의 4개 군집으로 분리되었다. 서어나무류.졸참나무군집은 졸참나무.서어나무류군집과는 달리 소나무가 부차적인 수종이었다. 피아골계곡은 서어나무류군집, 졸참나무.서어나무류군집, 신갈나무군집 등의 3개 군집으로 구분되었다. 군집분리 환경인자는 2개 계곡 모두 해발고가 1차적인 요인이었다. 천이계열은 화엄사계곡에서 소나무 및 신갈나무$\longrightarrow$졸참나무$\longrightarrow$서어나무류, 피아골계곡에서는 신갈나무$\longrightarrow$졸참나무$\longrightarrow$서어나무류로 추정되었다. 화엄사계곡은 피아골계곡보다 인간의 간섭정도가 비교적 심했으며, 극상림으로의 천이진행정도가 비교적 심화되지 않은 것으로 추정되었다.

• 한국환경생태학회지
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• 제25권2호
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• pp.175-188
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• 2011

내장산국립공원 금선계곡을 중심으로 식생구조를 파악하여 굴거리나무의 생태적 특성을 밝히고자 37개의 조사구(단위면적 $100m^2$)를 설치하여 조사를 실시하였다. Classification분석 중 TWINSPAN기법을 이용하여 군락분리를 시도한 결과, 군락 I과 군락 II는 서어나무군락, 군락 III은 낙엽활엽수군락, 군락 IV는 느티나무군락으로 최종 분리되었다. 식생구조 분석결과 내장산국립공원 내의 금선계곡지역의 굴거리나무는 교목층에서는 출현하지 않은 반면 아교목층과 관목층에서 주로 관찰되었으며, 추후에는 굴거리나무가 점차 세력을 확장하여 아교목층 및 관목층에서 주요종이 될 것으로 판단된다. 임령분석결과 금선계곡부에서 서어나무와 느티나무가 우점종인 산림은 약 50여년 내외인 것으로 밝혀졌으며, 굴거리나무는 20여년의 수령을 가진 것으로 나타났다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.403-406
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• 2005

In order to evaluate the Capability of ETM+ remotely- sensed data to provide 'Forest-shrub land-Rangeland' cover type map in areas near the timberline of northern forests of Iran, the data were analyzed in a portion of nearly 790 ha located in Neka-Zalemroud region. First, ortho-rectification process was used to correct the geometric errors of the image, yielding 0/68 and 0/69 pixels of RMS. error in X and Y axis, respectively. The original and panchromatic bands were fused using PANSHARP Statistical module. The ground truth map was made using 1 ha field plots in a systematic-random sampling grid, and vegetative form of trees, shrubs and rangelands was recorded as a criteria to name the plots. A set of channels including original bands, NDVI and IR/R indices and first components of PCI from visible and infrared bands, was used for classification procedure. Pair-wise divergence through CHNSEL command was used, In order to evaluate the separability of classes and selection of optimal channels. Classification was performed using ML classifier, on both original and fused data sets. Showing the best results of $67\%$ of overall accuracy, and 0/43 of Kappa coefficient in original data set. Due to the results represented above, it's concluded that ETM+ data has an intermediate capability to fulfill the spectral variations of three form- based classes over the study area.