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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
함상우 (서울시립대학교) 이임평 (서울시립대학교)
저널정보
대한공간정보학회 대한공간정보학회지 대한공간정보학회지 제27권 제3호
발행연도
2019.5
수록면
27 - 38 (12page)
DOI
10.7319/kogsis.2019.27.3.027

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

국가공간정보로 학습시킨 딥러닝 모델을 이용한 드론 영상 의미론적 분할
함상우 ,  이임평 대한공간정보학회지 2019.05 학술저널
딥러닝을 이용한 드론 영상 의미론적 분할 : 불법 건물 모니터링을 중심으로
함상우 공간정보공학과 2019.01 학위논문

초록· 키워드

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소형 저가 소비자용 드론은 기술적으로 매우 빠르게 발전하고 있어 새로운 공간정보 구축 수단으로 주목받고 있다. 드론으로 취득한 대규모·다시기 영상을 효율적으로 활용하기 위해서 드론 영상의 취득·처리와 더불어 자동 분석도 아주 중요하다. 자동 분석의 핵심 과정으로 의미론적 분할은 특히 변화탐지와 객체추출을 위해 필수적이다. 이에 본 연구에서는 의미론적 분할을 수행하는 딥러닝 모델을 학습시키고 성능을 평가한다. 특히, 학습 데이터 구축에 있어 신규로 수작업으로 라벨링을 수행하지 않고, 한국의 지리적 맥락에 부합하는 기구축된 국가공간정보를 활용하였다. 정사영상, 실감정사영상, 연속수치지형도(건물 및 도로 레이어)를 활용해서 SegNet, PSPNet을 학습시켜 의미론적 분할을 수행하였다. 의미론적 분할에 있어서 기구축된 공간정보 만을 활용해서도 최대 86% 정확도를 성취할 수 있었다. 이를 바탕으로 시험 대상 지역의 신규 드론 모자이크 정사영상에 적용하여 효과적으로 건물을 탐지할 수 있었다. 국가공간정보를 딥러닝 모델 학습에 효과적으로 사용할 수 있었고, 이를 바탕으로 향후 변화탐지와 객체추출 등 공간정보 자동생성에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
#의미론적 분할 #건물 탐지 #정사영상 #실감정사영상 #연속수치지형도 #Semantic Segmentation #Building Detection #Ortho-images #True Ortho-images #Continuous Digital Map

목차

要旨
Abstract
1. 서론
2. 드론 영상 의미론적 분할
3. 실험 및 결과
4. 결론
References

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