• Korean Journal of Radiology
• /
• 제22권1호
• /
• pp.86-96
• /
• 2021

CT is a diagnostic tool with many clinical applications. The CT voxel intensity is related to the magnitude of X-ray attenuation, which is not unique to a given material. Substances with different chemical compositions can be represented by similar voxel intensities, making the classification of different tissue types challenging. Compared to the conventional single-energy CT, spectral CT is an emerging technology offering superior material differentiation, which is achieved using the energy dependence of X-ray attenuation in any material. A specific form of spectral CT is dual-energy imaging, in which an additional X-ray attenuation measurement is obtained at a second X-ray energy. Dual-energy CT has been implemented in clinical settings with great success. This paper reviews the theoretical basis and practical implementation of spectral/dual-energy CT.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제15권7호
• /
• pp.1487-1494
• /
• 2011

본 논문은 음악 추천을 위한 새로운 장르 분류 알고리즘을 제안하였다. 특히, 장르 분류 알고리즘에 사용되는 특정 벡터 중 octave-based spectral contrast (OSC)의 성능 개선을 위해서 심리청각 모델과 악기별 사용 octave 범위에 근거하여 새로운 band-pass filter를 설계하였다. 10개 장르별 음악을 포함하고 있는 GTZAN database에 대해서 10-fold cross validation 실험 결과, 다중 옥타브 밴드 OSC에 대해서 기존 OSC에 비해 2.26% 향상된 인식율을 얻을 수 있었다. 또한, 기존의 mel-frequency cepstral coefficient (MFCC)와 복합 특징 벡터를 구성하여 실험한 결과, 향상된 인식율을 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제32권7호
• /
• pp.674-682
• /
• 2005

본 논문에서는 다중분광 영상의 분류를 위하여 퍼지 G-K(Gustafson- Kessel) 알고리즘과 PCM 알고리즘을 융합한 분류방법을 제안하였다. 제안된 방법은 학습데이타를 이용하여 퍼지 G-K 알고리즘을 수행한 후 그 결과를 이용하여 PCM 알고리즘을 수행한다 PCM 알고리즘과 퍼지 G-K 알고리즘 분류결과를 비교하여 그 결과가 일치하면 해당 항목으로 분류항목을 결정한다. 일치하지 않는 화소는 PCM 알고리즘의 평균내부거리 안쪽에 있는 화소들을 새로운 학습데이타로 하여 베이시안 최대우도 분류를 수행하여 분류항목을 결정한다. 평균내부거리 안쪽에 있는 화소 데이타는 정규분포형태를 보여준다. 다차원 다중분광 영상인 IKONOS와 LANDSAT TM 위성영상을 이용하여 제안된 알고리즘의 효율성을 검증한 결과 퍼지 G-K 알고리즘과 PCM 알고리즘 그리고 전통적인 분류 방법인 최대우도 분류 알고리즘보다 전체 정확도가 더 높은 결과를 얻을 수 있었다

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제30권1호
• /
• pp.25-36
• /
• 2014

수종 간의 유사한 분광특성 때문에 기존의 다중분광영상을 이용한 수종분류는 한계가 있다. 본 연구에서는 경기도 광릉수목원에 분포하는 다섯 종류의 침엽수림을 분류하기 위하여 초분광영상과 다중분광 영상의 적합성을 비교 분석하였다. 연구지역을 대상으로 두 종류의 항공 초분광영상(AISA, CASI)을 촬영하였으며, 비교 목적으로 초분광영상을 이용하여 모의 제작된 ETM+ 다중분광영상을 사용하였다. 영상분류에 사용된 영상은 초분광영상의 모든 밴드를 포함한 영상, PCA 및 MNF 기법으로 차원 축소된 영상, 그리고 분류등급의 분광분리도를 이용하여 소수의 밴드만을 추출한 영상이다. 또한 감독분류 과정에서 MLC, SAM, SVM 등 세 종류의 분류기를 적용하였다. 전체적으로 침엽수종의 분류에 있어서 초분광영상이 다중분광영상보다 높은 분류정확도를 제공하고 있다. 특히 중적외선 파장영역을 포함한 AISA-dual영상이 가장 좋은 분류결과를 보여주었다. 또한 많은 분광밴드를 가진 초분광영상을 MNF기법으로 차원 축소한 영상을 사용했을 때, 다른 영상보다 높은 분류결과가 나왔다. 감독 분류과정에서는 최대우도법(MLC)을 적용했을 때, 가장 높은 분류정확도를 얻었다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.52-67
• /
• 2020

최근 북극은 매년 영구 동토층이 녹아 눈으로 덮인 땅이 드러나고 있어 해당 지역 관리를 위한 공간정보가 필요하다. 한국의 국토지리정보원(NGII)은 극지방의 공간정보를 구축하여 극지공간정보 서비스를 제공하고 있으나, 식생 정보는 제공되지 않고 있으므로 식생 공간정보 구축을 위한 추가적인 연구가 필요하다. 본 연구에서는 북극 스발바르제도의 뉘올레순 지역에 대한 식생 분류를 수행하기 위해 다중 시기의 Sentinel-2 영상을 사용하였다. 전처리 단계에서는 다중 시기 Sentinel-2 영상으로부터 10개 밴드와 6가지 정규 지수식을 생성하였다. 영상 분류는 8개 속성에 대한 토지피복분류를 통해 전체 식생 영역을 추출하는 과정과 전체 식생 영역 내에서 다시 세분류를 수행하는 과정으로 이루어졌다. 영상 분류 알고리즘은 OOB(Out-Of-Bag)를 통해 정확도 평가 및 변수 중요도를 산정할 수 있는 랜덤포레스트를 사용하였다. 전체 정확도는 다시기 영상이 사용되었을 경우와 식생 지수가 추가되었을 경우의 이점을 확인하기 위해 사용된 영상 수에 따라 각각 정확도를 산정하였다. 단일시기의 Sentinel-2 영상은 전체 정확도가 77%였으나, 7개의 다중 시기 Sentinel-2 영상을 기반으로 학습하였을 때, 81%로 향상되었다. 또한, 식생 지수가 추가로 사용된 학습에서 전체 정확도가 약 83%로 향상되었다. 식생 분류 시 변수 중요도는 적색, 녹색, 단파적외선-1 밴드가 가장 높은 변수로 선정되었다. 본 연구는 극지방의 식생에 대한 분류를 수행할 시 입력특성을 최적화하는 기초 연구로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
• /
• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
• /
• pp.3112-3112
• /
• 2001

Near-Infrared Spectroscopy (NIRS) was investigated aiming at the identification of falsified drugs. The identification is based on comparison of the NIR spectrum of a sample with a typical spectra of an authentic drug using multivariate modelling and classification algorithms (PCA/SIMCA). Two spectrophotometers (Brimrose - Luminar 2000 and 2030), based on acoustic-optical filter (AOTF) technology, sharing the same controlling computer, software (Brimrose - Snap 2.03) and the data acquisition electronics, were employed. The Luminar 2000 scans the range 850 1800 nm and was employed for transmitance/absorbance measurements of liquids with a transflectance optical bundle probe with total optical path of 5 mm and a circular area of 0.5 $\textrm{cm}^2$. Model 2030 scans the rage 1100 2400 nm and was employed for reflectance measurement of solids drugs. 300 spectra, acquired in about 20 s, were averaged for each sample. Chemometric treatment of the spectral data, modelling and classification were performed by using the Unscrambler 7.5 software (CAMO Norway). This package provides the Principal Component Analysis (PCA) and SIMCA algorithms, used for modelling and classification, respectively. Initially, NIRS was evaluated for spectrum acquisition of various drugs, selected in order to accomplish the diversity of physico-chemical characteristics found among commercial products. Parameters which could affect the spectra of a given drug (especially if presented as solid tablets) were investigated and the results showed that the first derivative can minimize spectral changes associated with tablet geometry, physical differences in their faces and position in relation to the probe beam. The effect of ambient humidity and temperature were also investigated. The first factor needs to be controlled for model construction because the ambient humidity can cause spectral alterations that should cause the wrong classification of a real drug if the factor is not considered by the model.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
• /
• pp.204-206
• /
• 2003

In order to utilize remote sensed images effectively, a lot of image classification methods are suggested for many years. But, the accuracy of traditional methods based on pixel-based classification is not high in general. In this study, object oriented classification based on image segmentation is used to classify Landsat images. A necessary prerequisite for object oriented image classification is successful image segmentation. Object oriented image classification, which is based on fuzzy logic, allows the integration of a broad spectrum of different object features, such as spectral values , shape and texture. Landsat images are divided into urban, agriculture, forest, grassland, wetland, barren and water in sochon-gun, Chungcheongnam-do using object oriented classification algorithms in this paper. Preliminary results will help to perform an automatic image classification in the future.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제4권4호
• /
• pp.1-7
• /
• 2001

위성영상은 GIS 정보획득을 위한 가장 중요한 초기자료로서, 이로부터 주제도와 같은 유용한 정보를 추출하기 위해서는 위성영상 즉 다중스펙트럼 영상을 목적에 적합하게 분류하는 처리과정이 필요하다. 위성영상의 분류기법은 크게 감독기법과 무감독기법으로 나뉘는데, 본 논문에서는 감독분류기법 중의 하나인 평행사변형 알고리즘에서 군집의 초기값 설정이 알고리즘의 성능에 미치는 영향을 분석한다. 본 연구에서는 우선 직렬컴퓨터에서 평행사변형 알고리즘의 성능과 초기값 변화와의 관계를 살펴보고, 이를 확장하여 MIMD 병렬구조 컴퓨터 모델을 사용한 경우에 초기값의 변화가 평행사변형 알고리즘의 성능에 미치는 영향을 분석한다. 평행사변형 알고리즘의 성능은 초기값의 설정에 따라 직렬구조의 컴퓨터를 사용하는 경우에는 최고 2.4배, 그리고 MIMD 병렬구조 모델을 사용한 경우에는 최고 2.5배의 성능 향상을 보였다. 전산모의실험을 통해 위성영상의 감독분류기법에서 초기값이 평행사변형 분류알고리즘의 성능에 상당한 영향을 미치며, 직렬컴퓨터와 MIMD 병렬컴퓨터에서 초기값의 적절한 설정을 통해 분류기법의 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 한국측량학회지
• /
• 제36권3호
• /
• pp.135-152
• /
• 2018

The purpose of this study is to propose an optimal fusion method of aerial multi - sensor data to improve the accuracy of land cover classification. Recently, in the fields of environmental impact assessment and land monitoring, high-resolution image data has been acquired for many regions for quantitative land management using aerial multi-sensor, but most of them are used only for the purpose of the project. Hyperspectral sensor data, which is mainly used for land cover classification, has the advantage of high classification accuracy, but it is difficult to classify the accurate land cover state because only the visible and near infrared wavelengths are acquired and of low spatial resolution. Therefore, there is a need for research that can improve the accuracy of land cover classification by fusing hyperspectral sensor data with multispectral sensor and aerial laser sensor data. As a fusion method of aerial multisensor, we proposed a pixel ratio adjustment method, a band accumulation method, and a spectral graph adjustment method. Fusion parameters such as fusion rate, band accumulation, spectral graph expansion ratio were selected according to the fusion method, and the fusion data generation and degree of land cover classification accuracy were calculated by applying incremental changes to the fusion variables. Optimal fusion variables for hyperspectral data, multispectral data and aerial laser data were derived by considering the correlation between land cover classification accuracy and fusion variables.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제11B권2호
• /
• pp.159-168
• /
• 2004

본 논문에서는 위성영상의 분류에 대한 성능 개선을 위하여 ISODATA 클러스터링, 퍼지 C-Means 알고리즘, 베이시안 최대우도 분류기법을 통합한 하이브리드 분류기법을 제안하였다. 본 연구에서는 분석자에 의하여 분류항목별 학습 데이터를 선정한 후 이를 ISODATA 클러스터링을 이용하여 각각의 분류항목별로 분광특징에 따라 학습 데이터를 세분화하여 새로운 학습 데이터를 선정하였다. 새롭게 선정된 학습 데이터를 이용하여 퍼지 C-Means 알고리즘을 이용하여 분류를 수행하고 그 결과를 베이시안 최대우도 분류기의 사전확률로 적용하여 분류를 수행하였다. 그 결과 분석자가 선정한 분류항목별 훈련데이터의 분광적인 특징에 관계없이 분류를 수행할 수 있었으며 위성영상의 분류의 성능을 개선할 수 있었다. 제안된 기법은 Landsat TM 위성영상을 이용하여 그 적용성을 시험하였다.