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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.3
- 수록면
- 349 - 354 (6page)
이용수
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녹지 영역의 확충을 위한 사전 조사에는 많은 비용과 시간이 필요하다는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 구글 어스를 이용한 합성곱 신경망 기반의 녹지 분류를 통해 특정 지역의 녹지 비율을 측정함으로써 문제를 해결한다. 먼저 제안하는 방법은 구글 어스에서 여러 지역 영상을 수집하고 합성곱 신경망을 이용하여 학습한다. 제안하는 방법은 특정 지역의 녹지 비율을 측정하기 위해서 영상을 재귀적으로 분할하고 학습된 모델을 이용하여 녹지 여부를 판단한 뒤, 녹지로 판단된 영역 면적을 이용하여 녹지 비율을 계산한다. 실험 결과 제안하는 방법은 다양한 지역의 녹지 비율 측정에 높은 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있었다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 녹지 비율 측정을 위한 합성곱 신경망 학습 방법
Ⅲ. 녹지 비율 측정 방법
Ⅳ. 실험 및 결과 분석
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
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J. G. Cha, E. H. Jung, J. W. Ryu, and D. W. Kim, “Constructing a Green Network and Wind Corridor to Alleviate the Urban Heat-Island,” Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies, vol. 10, no. 1, pp. 102-112, 2007.
Google Earth [Internet]. Available : https://www.google.com/intl/ko/earth/.
W. H. Jo, Y. H. Lim, and K. H. Park, “Deep learning based Land Cover Classification Using Convolutional Neural Network: a case study of Korea,” Journal of the Korean Geographical Society, vol. 54, no. 1, pp. 1-16, 2019.
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W. H. Jo, Y. H. Lim, and K. H. Park, “Deep learning based Land Cover Classification Using Convolutional Neural Network: a case study of Korea,” Journal of the Korean Geographical Society, vol. 54, no. 1, pp. 1-16, 2019.
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