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저자정보
서기환 (국토연구원) 오창화 (국토연구원) David Kim (국토연구원) 이민영 (국토연구원) 양윤정 (인스페이스)
저널정보
대한공간정보학회 대한공간정보학회 학술대회 2019년 대한공간정보학회 춘계학술대회
발행연도
2019.5
수록면
243 - 252 (10page)

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본 연구는 대전지역의 항공사진과 딥러닝 기법을 활용해 주거용 건물(단독주택 및 그 외 건물)의 자동추출 가능성을 확인하고자 하였다. 먼저, 영상 객체추출에서 성능이 검증된 Deep U-net과 DeepLab V3+ 기법을 후보로 선정해 훈련셋으로 학습시키고 모델별 학습 소요시간을 평가하였다. 다음은 검증셋에 의한 정확도 결과와 학습 소요시간을 고려해 더 우수한 성능을 나타낸 Deep U-net을 시험셋을 위한 평가 모델로 최종 선정하였다. Deep U-net 모델에 시험셋을 적용한 결과 단독주택과 그 외 건물의 추출결과가 각각 76.1%와 89.1%의 정확도로 도출되었다. 본 연구의 결과는 국토에 대한 상시 모니터링이 국토전역에 대한 동일시점의 시계열 데이터의 지속적 축적에서부터 시작한다고 볼때 비용 효과적이고 효율적인 모니터링에 기초가 될 것으로 기대된다. 특히, 환경부가 스크린 디지타이징을 통한 세분류 토지피복도 제작에서 단독주거시설의 분류정확도(76.9%)와 유사한 결과를 나타내 향후 추가적인 연구를 통해 딥러닝 기법을 활용한 토지피복분류 자동화를 위한 기초연구가 될 것으로 기대된다.

목차

요약
1. 서론
2. 연구방법
3. 분석결과
4. 요약 및 결론
참고문헌

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