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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
대한원격탐사학회 대한원격탐사학회지 대한원격탐사학회지 제34권 제6호
발행연도
2018.1
수록면
1,415 - 1,425 (11page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

다양한 크기의 식별자를 적용한 Cycle GAN을 이용한 다목적실용위성 5호 SAR 영상 색상 구현 방법
구원회 2019.01 학위논문

2018

다양한 크기의 식별자를 적용한 Cycle GAN을 이용한 다목적실용위성 5호 SAR 영상 색상 구현 방법
구원회 ,  정대원 대한원격탐사학회지 2018.01 학술저널

초록· 키워드

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다목적실용위성 5호는 국내 최초로 영상레이더(SAR)가 탑재된 지구관측위성이다. SAR 영상은 위성에부착된 안테나로부터 방사된 마이크로파가 물체로부터 반사된 신호를 수신하여 생성된다. SAR는 대기 중의입자의 크기에 비해 파장이 긴 마이크로파를 사용하기 때문에 구름이나 안개 등을 투과할 수 있으며, 주야간 구분 없이 고해상도의 영상을 얻을 수 있다. 하지만, SAR 영상에는 색상 정보가 부재하는 제한점이 존재한다. 이러한 SAR 영상의 제한점을 극복하기 위해, 도메인 변환을 위해 개발된 딥러닝 모델인 Cycle GAN을 활용하여 SAR 영상에 색상을 대입하는 연구를 수행하였다. Cycle GAN은 unpaired 데이터셋 기반의 무감독 학습으로인해 학습이 불안정하다. 따라서 Cycle GAN의 학습 불안정성을 해소하고, 색상 구현의 성능을 향상하기 위해다중 크기 식별자를 적용한 MS Cycle GAN을 제안하였다. MS Cycle GAN과 Cycle GAN의 색상 구현 성능을 비교하기 위하여 두 모델이 Florida 데이터셋을 학습하여 생성한 영상을 정성적 및 정량적으로 비교하였다. 다양한 크기의 식별자가 도입된 MS Cycle GAN은 기존의 Cycle GAN과 비교하여 학습 결과에서 생성자 및 식별자손실이 대폭 감소되었고, 나뭇잎, 강, 토지 등의 영역 특성에 부합하는 색상이 구현되는 것을 확인하였다.

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