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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
정동기 (서울시립대학교) 이임평 (서울시립대학교)
저널정보
한국측량학회 한국측량학회 학술대회자료집 2017 한국측량학회 정기학술발표회
발행연도
2017.4
수록면
110 - 113 (4page)

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Point Cloud의 자동분류는 Point Cloud 데이터의 출현 이후 지속적으로 연구되어 온 도전과제다. 지속적인 연구에도 불구하고, 용량이 크고 불규칙적인 데이터의 특성상 자동으로 분류를 수행하더라도 결국 사람이 수동으로 개입해야 하는 부분이 존재해 왔으며, 이는 데이터 처리의 효율성을 현저하게 떨어트리는 결과를 초래하였다. 본 연구에서는 최근 사람만이 할 수 있는 영역에서 인간과 유사하거나 혹은 더 나은 성과를 내고 있는 딥 러닝을 이용해, 수동적인 개입이 필요한 분류 절차를 개선하고자 한다. 이를 위해 먼저 Point Cloud 데이터를 딥 러닝에 적용할 수 있는 Voxel 데이터로 변환하고, 딥뉴럴 네트워크를 이용해 분류과정을 수행함으로써 Point Cloud 분류에 딥 러닝 적용 가능성을 확인하였다.
#Point Cloud #Deep Learning #Voxelization #Classification #DNN #포인트클라우드 #딥 러닝 #LiDAR #복셀화 #분류 #딥뉴럴네트워크

목차

Abstract
요지
1. 서론
2. 연구 방법
3. 연구 내용
4. 결과 분석
5. 결론
감사의 글
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