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학술저널
저자정보
김도형 (청주대학교) 임시영 (국토연구원) 이돈선 (한국국토정보공사 공간정보연구원) 홍성언 (청주대학교)
저널정보
한국지적학회 한국지적학회지 한국지적학회지 제37권 제1호
발행연도
2021.1
수록면
113 - 122 (10page)

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UAV는 저비용･고효율로 측량 및 지적 등 공간정보 분야에서 이미 많은 적용과 활용이 이루어지고 있다. 인공지능 기술 역시 기술의 발전에 따른 빠른 연산속도와 수행능력으로 다양한 분야에서 활용하고 있다. R-CNN은 영상분류 분야의 대표적인 인공지능 모델이다. 본 연구에서는 인공지능을 적용하여 UAV 영상의 건물 경계선 추출 가능성을 분석･제시하고자 하였다. 이를 위해 UAV의 영상의 건물 경계선을 분류하고, 이를 Mask R-CNN에 적용하여 산출한 결과 값과 UAV의 원시 영상과 비교 하였다. 비교결과, 건물 경계선은 전반적으로 추출이 가능하나 정확도는 지역별로 편차가 있는 것으로 나타났다. 정확도가 낮은 건물의 경우는 대상 건물과 주변 영역이 명확히 인식되지 못하는 데에서 발생한 것으로 분석되었다. 향후 하드웨어의 발전과 많은 학습데이터가 축적 된다면 공간정보를 비롯한 지적 분야에서도 적용이 가능할 것으로 판단된다.
#지적 #공간정보 #인공지능 #Mask R-CNN #건물경계

목차

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참고문헌 (13)

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김대종 / 2017 / 지적재조사를위한 인공지능기술 활용방향 연구 google schola 백승협 / 2019 / 딥러닝 기반위성영상 건물 분류에 관한 연구 / 대한공간정보학회 학술대회 dbpia 서기환 / 2019 / 지속가능한 국토발전을 위한 토지이용변화 모니터링 방안 연구 : 딥러닝 알고리즘 활용을 중심으로 google schola 위현중 / 2020 / 딥러닝 및 참고 이미지를 이용한 항공사진 누락오류탐지 및 영역 복원 / 대한공간정보학회지 28(4):33~40 dbpia 조은지 / 2019 / 딥러닝에 의한 객체인식 향상을 위한 학습 데이터의 효과적 구성 : Mask R-CNN을 중심으로 / 한국측량학회 학술대회자료집 dbpia

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