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학술저널
저자정보
원태연 (Konkuk University) 어양담 (Konkuk University) 성홍기 (Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology) 정규수 (Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology) 윤준희 (Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology)
저널정보
한국측량학회 한국측량학회지 한국측량학회지 제38권 제6호
발행연도
2020.12
수록면
573 - 581 (9page)

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CCTV영상과 날씨 정보를 이용하여 미세먼지 농도를 추정하는 기법을 제안하고, 이에 대한 실험을 진행하였다. CCTV영상에 대해서는 특정 지점을 포함하는 일부 영역 영상과, 전체 영역 영상을 가지고 합성곱 신경망 (CNN)기반의 딥러닝 기법을 적용하여 PM 지수를 추정하는 방법을 제안하였다. 추가로 딥러닝에 의해서 예측된 결과 값을 습도 및 풍속 두 가지 날씨 특성과 결합한 뒤, 학습 된 회귀 모델을 사용하여 수정된 미세먼지 지수를 계산하는 후처리 실험도 함께 진행하였다. 실험 결과, CCTV영상으로부터 미세먼지 지수 추정 값은 R2가 0.58~0.89를 나타내었고, 측정기가 설치된 일부 영역 영상과 전체 영역 영상을 함께 학습시킨 결과가 가장 우수하였다. 기상변수를 이용한 후처리 적용결과는 실험지역의 모든 경우에 대하여 항상 정확도 향상을 보여주진 않았다.
#Deep Learning #PM Index #Support Vector Regression #SVR (Support Vector Regression) #CCTV #Convolutional Neural Network #딥러닝 #미세먼지 지수 #합성곱 신경망

목차

Abstract
초록
1. 서론
2. CCTV 영상 학습 방법론
3. 실험 및 분석
4. 결론
References

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
Awad, M. and Khanna, R. (2015), Support Vector Regression, Efficient Learning Machines, pp. 67-80. google schola Behnke, S. (2003), Hierarchical Neural Networks for Image Interpretation, Lecture Notes in Computer Science, Draft submitted to Springer-Verlag. Vol. 2766 google schola Bo, Q., Yang, W., Rijal, N., Xie, Y., Feng, U., and Zhang, J. (2018), Particle Pollution Estimation from Images Using Convolutional Neural Network and Weather Features, IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Athens, pp.3433-3437 google schola Chao, Z., Yan, J., Li, C., Rui, X., Liu, L., and Bie, R. (2017), Image-based air quality analysis using deep convolutional neural network, MM ‘16: Proceedings of the 24th ACM international conference on Multimedia, pp. 297-301. google schola Cortes, C. and Vapnik, V. (1995), Support-vector networks, Machine learning, 20, no.3, 273-297. google schola

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