[원격탐사] 감독분류와 무감독분류/대표적인 알고리즘

원격탐사(Remote Sensing)에서의 분류 알고리즘은 크게 감독분류(Supervised Classification)와 무감독분류(Unsupervised Classification)로 나눌 수 있습니다. 이 두 분류 방법은 지구나 다른 천체의 표면을 센서를 통해 관측하여 얻은 데이터를 처리하고 분석하는 과정에서 사용됩니다.

감독분류 (Supervised Classification)

감독분류는 레이블이 붙어 있는 훈련 데이터를 이용하여 분류기를 훈련시키는 방법입니다. 다시 말해, 분류하려는 대상 영역에 대한 사전 정보가 필요합니다. 이 정보를 통해 알고리즘은 새로운 데이터에 대한 분류를 수행할 수 있습니다.

1. 데이터 준비: 분석하려는 영역에서 샘플 데이터를 수집하고 레이블을 부여합니다.
2. 모델 훈련: 알고리즘은 훈련 데이터를 이용해 모델을 학습시킵니다.
3. 분류: 학습된 모델을 사용하여 새로운 데이터를 분류합니다.

장점

• 높은 정확도
• 의미 있는 레이블을 이용하여 분석 가능

단점

• 훈련 데이터가 필요
• 사전 정보 수집이 복잡할 수 있음

무감독분류 (Unsupervised Classification)

무감독분류는 레이블이 없는 데이터를 분류합니다. 알고리즘은 데이터의 내부 구조나 패턴만을 이용하여 클러스터(cluster)라는 그룹을 형성합니다.

1. 데이터 준비: 분석하려는 영역에서 샘플 데이터를 수집합니다.
2. 클러스터링: 알고리즘은 데이터의 특성을 분석하여 비슷한 데이터끼리 그룹화합니다.
3. 레이블 부여: 사후에 분석을 통해 각 클러스터에 의미 있는 레이블을 부여할 수 있습니다.

장점

• 사전 정보가 필요 없음
• 빠른 계산과 처리 가능

단점

• 결과의 해석이 어려울 수 있음
• 정확도가 낮을 수 있음

두 방법은 종종 혼합되어 사용되기도 하며, 상황에 따라 적절한 방법을 선택해야 합니다.

 

 

 

 

다음은 각각에 대한 대표적인 알고리즘들입니다.

감독 분류 (Supervised Classification)

1. 로지스틱 회귀 (Logistic Regression): 이진 분류 문제에 주로 사용되며, 출력값이 0과 1 사이인 확률로 표현됩니다.
2. 의사결정 트리 (Decision Trees): 특성을 기반으로 계층적인 분류 규칙을 생성하는 모델입니다.
3. 랜덤 포레스트 (Random Forests): 다수의 의사결정 트리를 앙상블하여 사용하는 방법입니다.
4. 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machines, SVM): 마진을 최대화하여 데이터를 분류하는 알고리즘입니다.
5. 신경망 (Neural Networks): 다층 퍼셉트론과 같은 구조를 가진 모델로 복잡한 패턴을 분류할 수 있습니다.
6. k-최근접 이웃 (k-Nearest Neighbors, k-NN): 샘플이 어떤 클래스에 속하는지를 가장 가까운 k개의 이웃 데이터를 기반으로 분류합니다.

무감독 분류 (Unsupervised Classification)

1. k-평균 (k-Means): 데이터를 k개의 클러스터로 분류합니다. 초기 중심을 설정한 후에 각 데이터 포인트를 가장 가까운 중심에 할당하고 중심을 업데이트하는 과정을 반복합니다.
2. 계층적 클러스터링 (Hierarchical Clustering): 개별 데이터 포인트를 하나의 클러스터로 보고 가장 유사한 클러스터끼리 병합하면서 클러스터의 수를 줄여 나갑니다.
3. DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise): 밀도 기반의 클러스터링 알고리즘으로, 특정 밀도 이상의 지역을 하나의 클러스터로 묶습니다.
4. Gaussian Mixture Model (GMM): 데이터가 여러 개의 가우시안 분포를 가지고 있다고 가정하고 클러스터링을 수행합니다.
5. 주성분 분석 (Principal Component Analysis, PCA): 차원 축소를 위한 무감독 학습 방법으로도 사용되지만, 클러스터링에도 활용됩니다.

각 알고리즘은 특정 상황이나 데이터 유형에 더 적합할 수 있으므로, 문제의 복잡성, 데이터의 크기, 필요한 정확도 등을 고려하여 적절한 알고리즘을 선택해야 합니다.