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분류 기능 개선을 위한 영상분류 방법과 기법 조사

전문가 제언: ○ 영상 분류란 여러 요인들의 영향을 받는 복잡한 처리다. 영상 분류를 성공시키는 많은 요인들 중에 고품질의 원격탐측 영상과 보조 자료의 취득 가능성, 적절한 분류 절차의 설계 및 분석자의 숙련도와 경험이 가장 중요한데 적합한 분류 알고리즘의 선택 지침 부족이나 취득 가능성 부족도 최선의 분류기 선정에 어려움을 가중한다.

○ 적절한 영상처리 절차의 기획이 원격탐사 자료를 주제도로 성공적으로 분류하기 위한 선결과제이며, 원격탐사 자료의 다중 채널을 효율적으로 사용하고 적절한 분류방법을 선택하는 것이 분류의 정확도 개선에 특별히 중요하다. 신경망, 결정나무분류기(decision tree classifier)와 지식기반 분류 같은 비패러미터(non-parametric) 분류기들이 다양한 자원의 자료 분류를 위한 중요한 접근법으로 부상하고 있으며, 원격탐사와 GIS (Geographical Information System: 지형정보시스템) 및 전문가 시스템의 통합 연구 등도 새로이 시도되고 있다.

○ 국내에서도 원격탐측 자료를 이용한 지표면 주제도 작성 등의 분류 방법에 대한 연구가 1984년 대한원격탐사학회의 출범으로 본격적으로 시작되어 그간 장족의 발전을 이루어 왔다. 최근에는 국산 원격탐사 위성의 발사와 운영으로 위성영상의 취득이 쉬어지면서 영상분류의 방법과 기법에 관한 적용 사례가 많아지고, 새로운 활용 분야의 개척에 관심이 집중되고 있다. 특히 지능형 국토정보기술 혁신 사업이 2007년에 본격화되어 2010년까지 1,450억 원의 자금이 투입될 예정이어서 새로운 영상분류 기법의 활용 전망도 밝다.

저자: D. Lu and Q. Weng
자료유형: 학술정보