• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.507-519
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• 2023

Multi-temporal optical images have been utilized for time-series monitoring of croplands. However, the presence of clouds imposes limitations on image availability, often requiring a cloud removal procedure. This study assesses the applicability of various machine learning algorithms for effective cloud removal in optical imagery. We conducted comparative experiments by focusing on two key variables that significantly influence the predictive performance of machine learning algorithms: (1) land-cover types of training data and (2) temporal variability of land-cover types. Three machine learning algorithms, including Gaussian process regression (GPR), support vector machine (SVM), and random forest (RF), were employed for the experiments using simulated cloudy images in paddy fields of Gunsan. GPR and SVM exhibited superior prediction accuracy when the training data had the same land-cover types as the cloud region, and GPR showed the best stability with respect to sampling fluctuations. In addition, RF was the least affected by the land-cover types and temporal variations of training data. These results indicate that GPR is recommended when the land-cover type and spectral characteristics of the training data are the same as those of the cloud region. On the other hand, RF should be applied when it is difficult to obtain training data with the same land-cover types as the cloud region. Therefore, the land-cover types in cloud areas should be taken into account for extracting informative training data along with selecting the optimal machine learning algorithm.

• 한국측량학회지
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• 제33권4호
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• pp.267-275
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• 2015

토지피복지도는 환경, 군사, 의사결정 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 단일 위성영상과 환경부에서 제공하는 국가토지피복도를 이용하여 훈련자료를 자동으로 추출하고, 이를 활용하여 피복을 분류하는 방법을 제안하였다. 이를 위하여 초기 훈련자료는 무감독분류인 ISODATA와 기존 토지피복도를 이용하였으며, 무감독 분류 사용시 각 클래스별 분류 선정과 클래스 명명, 감독분류에서 훈련자료 선정 등의 문제점을 해결하기 위하여 기존 토지피복도의 클래스 정보를 활용하여 자동으로 클래스를 분류하고 명명하였다. 추출된 초기 훈련자료는 대상 위성영상의 토지피복분류를 위하여 MLC의 훈련자료를 활용하였고, 피복분류의 정확도 향상을 위하여 반복방법을 적용하여 훈련자료를 갱신하였으며 최종적으로 토지피복지도를 추출하였다. 또한, 화소분류방법에서 발생하는 salt and pepper를 감소시키기 위하여 각 반복단계별 MRF를 적용하여 분류정확도를 향상시켰다. 본 연구에서 제안된 방법을 대상지역에 적용한 결과 효과적으로 토지피복지도를 생성할 수 있음을 정량적, 시각적으로 확인하였다.

• PNF and Movement
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• 제20권2호
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• pp.243-251
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• 2022

Purpose: This study aimed to compare the effects of aquatic and land dual-task training on balance, gait, and depression in chronic stroke patients. Methods: A total of 24 patients diagnosed with chronic stroke were the subjects. They were assigned to either the experimental group (n = 12) or the control group (n = 12). The experimental group performed aquatic dual-task training, while the control group performed land dual-task training. The aquatic and land dual-task training sessions were conducted once a day for 30 min, 5 days per week, for 6 weeks. Balance was measured using the Berg balance scale. Gait was measured using the Timed Up and Go Test. The Beck's Depression Inventory was used to measure depression. Results: Both the experimental and control groups showed significant differences in balance, gait, and depression after the intervention (p < 0.05) in the within-group comparisons. It was found that the experimental group showed more significant differences in balance, gait, and depression than the control group (p < 0.05) when the two groups were compared. Conclusion: It can be concluded that aquatic dual-task training effectively improved the balance ability, gait ability, and chronic stroke patients' depression based on these results.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권6_2호
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• pp.1089-1100
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• 2017

이 논문에서는 토지피복도 갱신을 목적으로 영상의 객체분할과 훈련 자료 수집에 과거 토지피복도의 정보를 이용하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 영상의 객체분할 시 명확한 토지피복 경계 분할을 위해 과거 토지피복도의 객체 경계를 이용하였다. 또한 적은 수의 초기 훈련 자료를 이용한 초기 분류 결과로부터 유용한 훈련 자료를 추가로 수집하기 위해 과거 토지피복도의 분류 항목 정보를 이용하였다. 충청남도 태안군 일부 지역을 대상으로 환경부 중분류 토지피복도와 WorldView-2 영상을 이용한 토지피복 갱신 사례 연구를 통해 제안된 토지피복도 갱신 방법론의 적용 가능성을 검토하였다. 사례 연구 결과, 초기 분류 결과에서 나타난 시가지와 나지, 논/밭과 초지의 오분류 양상이 제안 방법론을 통해 완화되었다. 또한 과거 토지피복도의 경계를 이용한 객체분할을 통해 객체의 경계를 명확하게 하고 분류 정확도를 향상시켰다. 따라서, 이 연구에서 제안된 방법이 토지피복도 갱신에 유용하게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지적과 국토정보
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• 제48권2호
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• pp.171-183
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• 2018

급속한 위성영상 공급확대에도 불구하고 자동화되지 못한 영상처리과정으로 인해 영상활용이 제약받는 경우가 많다. 본 연구에서는 감독영상분류를 위한 훈련지역 선택과정을 자동화함으로써 영상처리과정의 비용과 시간을 절감하는 방안을 제시하였다. 이를 위해 기존의 토지피복 정보를 활용하여 훈련관심영역을 추출하는 방법을 최신영상에 적용하여 토지피복분류를 실행한 후 분류정확도를 평가하였다. 원주시 도심지역을 대상지로 하여 토지유형을 시가지역과 농지/초지, 숲, 나대지 및 수계로 나누고 유형별 훈련관심영역을 환경부 중분류 토지피복지도를 활용하여 선택하였다. 관심영역 선택을 위해 먼저 토지피복지도 폴리곤 경계를 기준으로 negative buffer (-15m)를 적용하여 새로 폴리곤을 만들었고 너무 작은 폴리곤(<$2,000m^3$)과 큰 폴리곤(>$200,000m^3$)을 제외하였다. 선택된 폴리곤들의 밴드별 반사율 표준편차와 평균값 및 NDVI의 평균값을 계산하였다. 이 정보를 이용하여 먼저 표준편차가 적은 폴리곤 (폴리곤 내 반사율 값의 편차가 크지 않은 폴리곤)을 선택한 후 이들 중 반사율 평균값이 각 유형의 특징적인 분광특성을 반영할 수 있는 폴리곤을 관심영역으로 선택하였다. 2017년 Sentinel-2영상을 활용하여 토지피복유형을 분류한 결과 86.9%의 분류정확도($\hat{K}=0.81$)가 도출되었다. 본 연구에서 시도된 자동 관심영역 선택방법 적용한 결과 수동 디지타이징 과정을 생략하고도 높은 분류정확도를 도출 할 수 있었으며 이와 같은 방법을 통해 영상처리에 필요한 시간과 비용을 절약하여 급속히 증가하고 있는 영상을 효율적으로 활용할 수 있게 될 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권12호
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• pp.674-682
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• 2009

본 연구는 편마비 환자에게 수중 걷기 훈련이 미치는 영향에 대해 알아보고자 10주간 수중 걷기 훈련과 지상 걷기 훈련 후 족저압, 거골하관절의 움직임, 보향각, 보행 속도를 측정하였다. 대상자는 20명으로 수중걷기 훈련 그룹(n=10)이 엄지발가락 영역, 뒤꿈치영역, 발허리부분의 족저압이 유의하게 증가하였고, 거골하관절의 움직임과 보향각이 안정화되었으며, 보행 속도 또한 증가함을 보였다. 보행 속도의 증가와 거골하 관절의 움직임 안정화와 보향각의 감소는 수중 걷기가 편마비 환자의 보행 속도 뿐만아니라 보행의 안정화에도 영향을 미친다고 생각되어진다. 또한 엄지발가락 영역과 뒤꿈치 영역의 족저압 증가는 보행시 뒤꿈치 닿기와 발가락 밀기 동작의 회복으로 해석되어진다. 이와 같은 결과로 볼때, 현재 사용되고 있는 치료사에 의한 전문적인 물리치료를 받지 못하는 환자들의 경우 스스로 수중 걷기 훈련만으로도 지상 걷기에 비하여 많은 효과를 볼 수 있을 것으로 기대된다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제14권1호
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• pp.224-232
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• 2022

The purpose of this study was to investigate the pre- and post-exercise performance, edema, and pain of plyometrics in water and land environments. Twelve males in their 20s were selected as subjects and performed 10 sets of squat jumps 10 times in 2 environmental conditions (water and ground). There was no significant difference in iEMG of vastus medilais according to exercise conditions and time. In MPV of CMJ, there was no significant difference according to exercise conditions and time. The thigh circumference showed a significant difference according to the exercise condition and time, and was higher in the ground condition after exercise. There was a significant difference in pain according to the exercise condition and time, and it was found to be high after exercise, 48 hours, and 72 hours in the ground condition. We believe that plyometric training in an aquatic environment will have less swelling and pain compared to plyometric training conducted in a land environment, and the pain will improve quickly, so we think that training can be conducted in a relatively shorter period than in the land environment.

• 한국지리정보학회지
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• 제5권1호
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• pp.27-37
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• 2002

정량적인 토지피복도의 확보는 유역에 분포하는 비점오염원의 규명에 있어서 매우 중요한 과제로 인식되고 있다. 본 연구는 위성영상을 이용한 토지피복분류 과정에 있어서, 훈련지역의 취득방법 및 규모가 분류정확도에 미치는 영향을 JERS-1 OPS 위성영상을 기반으로 평가하였다. 전체 연구대상지역 중에서 0.3%, 0.5%, 1.0%를 훈련지역으로 추출함에 있어서 두 가지 기법을 제안하였다. 첫번째 기법은 해당지역에 대한 사전 지식을 갖춘 연구자가 훈련지역을 추출하였으며, 두번째 기법은 기하학적 보정을 행한 항공사진과 수치지도를 이용하여 훈련지역을 추출하였다. 영상의 토지피복 분류는 최대우도분류법을 이용하였다. 연구결과 사용자에 의한 훈련지역 취득기법보다 항공사진과 수치지도를 이용하여 훈련지역을 추출하여 최대우도분류법을 적용할 경우 전체정확도가 최대 18% 정도 향상하였다. 우리나라와 같이 복잡하고 다양한 토지이용을 가진 지형에서 JERS-1 영상을 이용하여 95%의 신뢰도를 얻기 위해서는 적어도 훈련지역을 전체지역의 약 1% 이상 추출하여야 만족할 만한 토지피복분류를 수행할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.461-469
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• 2022

이 연구에서는 시계열 토지피복도를 제작하기 위해 분석자 개입 없이 준감독학습 기반 분류를 이용하는 새로운 훈련자료 추출 기법을 제안하였다. 준감독학습 기반 훈련자료 추출 기법은 먼저 분류 대상 영상과 유사한 토지피복 특성을 포함하는 과거 영상으로부터 획득한 초기 훈련자료를 이용하여 초기 분류를 수행한다. 이후, 분류의 불확실성 정보와 인접 화소의 분류 항목을 제약 조건으로 이용하는 준감독학습 기반 반복 분류를 이용하여 초기 분류 결과로부터 신뢰할 수 있는 훈련자료를 추출한다. 준감독학습 기반 훈련자료 추출기법의 적용 가능성은 농경지에서 unmanned aerial vehicle 영상을 이용하는 분류 실험을 통해 평가되었다. 제안한 준감독학습 기반 훈련자료 추출 기법에 의해 자동으로 추출된 새로운 훈련자료를 이용하는 것은 초기 분류 결과에서 나타난 오분류를 두드러지게 완화할 수 있었다. 특히, 인접 화소의 공간 문맥 정보를 고려함으로써 고립된 화소가 크게 감소하였다. 결과적으로, 제안 기법의 분류 정확도는 수동으로 추출한 훈련자료를 이용하는 분류 정확도와 유사하였다. 이러한 결과는 이 연구에서 제시한 준감독학습 기반 반복 분류가 시계열 토지피복도를 제작하기 위해 신뢰할 수 있는 훈련자료를 자동으로 추출하는데 효과적으로 적용될 수 있음을 나타낸다.

• 재활복지
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• 제17권4호
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• pp.383-399
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• 2013

본 연구는 수중과 지상에서의 장애물 훈련 프로그램이 만성 뇌졸중 환자의 균형에 미치는 효과를 비교하고자 시행하였다. 연구대상자는 수중운동집단(15명)과 지상운동집단(15명)으로 나누어 장애물 훈련 프로그램을 12주간 주 3회, 40분씩 실시하였다. 정적균형은 Good Balance System을 이용하여 눈을 뜬 상태에서 내 외측 동요속도와 전 후측 동요속도 그리고 동요면적을 측정하였고, 동적 균형검사는 기능적 팔 뻗기 검사와 일어나 걸어가기 검사를 이용하여 측정하였다. 그 결과, 두 집단 모두에서 정적 균형(내 외측 동요속도, 전 후측 동요속도, 동요면적)과 동적균형(기능적 팔 뻗기 검사와 일어나 걸어가기 검사)에서 유의한 차이를 보였고, 집단 간 차이에서는 모든 변수에서 수중운동군과 지상운동군 간의 유의한 차이를 보였다. 이상의 결과를 볼 때, 수중과 지상에서의 장애물 훈련이 만성 뇌졸중 환자의 균형 능력 증진을 향상시키며, 수중이란 환경에서의 훈련이 지상운동보다 유의한 효과가 있다는 결과를 알 수 있었다. 수중운동은 만성 뇌졸중 환자의 균형 능력 증진을 위한 방법으로 유용하다고 생각되며, 앞으로도 균형능력 증진을 위한 수중운동에 대한 연구가 활발하게 이루어져야 할 것으로 사료된다.