데이터베이스 연구회지(SIGDB)
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
항공 라이다 데이터를 이용한 동적 윈도우 크기 기반 지형 분류 기법의 성능 분석 |
| 영문제목(English Title) |
A Performance Evaluation of Dynamic Window-size Topographical Classification Schemes from Airborne LiDAR Data |
| 저자(Author) |
성철웅
이성규
박창후
이호준
김유성
ChulWoong Sung
SungGyu Lee
ChangHoo Park
HoJun Lee
Yoo-Sung Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 26 NO. 03 PP. 0119 ~ 0135 (2010. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
동적 윈도우 크기 기반 지형 분류 기법은 지형의 특성에 따라 지형의 유형을 분류하는데 사용하는 판정 윈도우의 크기를 변화시키는 방법이다. 동적 윈도우 크기 기반 지형 분류 기법은 초기 윈도우의 크기에 따라 축소형 동적 윈도우 크기 기반 지형분류 기법과 확장형 동적 윈도우 크기 기반 지형 분류 기법으로 나눌 수 있으며 윈도우 크기를 변화시키는 방법이 다르기 때문에 동일한 지형의 유형을 분류하여도 정확도와 소요시간이 다를 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 두 가지 동적 윈도우 크기 기반 지형 분류 기법의 분류에 소요되는 시간과 정확도를 분석하였다. 실험결과에 따르면 축소형 동적 윈도우 크기 기반 지형 분류 기법이 확장형 동적 윈도우 크기 기반 지형 분류 기법보다 평균적으로 33.4%정도 빠르고 0.9%정도 보다 정확하게 지형의 유형을 분류 하는 것으로 판명되었다. 이러한 축소형 동적 윈도우 크기 기반 지형 분류 기법을 이용하여 재해의 피해지 조사 등과 같이 빠른 지형 분류 결과가 필요한 실시간 국토 모니터링 시스템을 개발할 수 있다.
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영문내용
(English Abstract) |
In this paper, we report a performance evaluation result of dynamic window-size topographical classification methods which use decision windows of dynamic variable sizes for topographical classification depending on topographical properties. As the dynamic window-size topographical classification schemes, two schemes have been proposed: reducible window-size topographical classification scheme and extendible window-size one. Since these two schemes have different policies for dynamically changing window sizes for classifications, they may produce different results with respect to the classification accuracy and the classification time efficiency. Therefore, in this paper the performance of these two dynamic window-size topographical classification methods is compared with respect to the classification time and the classification accuracy. According to the experiment result, the reducible dynamic window-size topographical classification method can classify land's classes fast by 33.4% and accurately by 0.9% than the extendible window-size one. It is expected that the reducible dynamic window-size topographical classification method can be used for real-time land monitoring systems.
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| 키워드(Keyword) |
항공 라이다
지형 분류
동적 윈도우
축소형
확장형
Aerial LiDAR
Topographical classification
Dynamic window
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