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자료유형
학술저널
저자정보
라준 (한국과학기술원 전산학부) 현종환 (한국과학기술원 전산학부) 최호진 (한국과학기술원)
저널정보
한국차세대컴퓨팅학회 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 제14권 제6호
발행연도
2018.1
수록면
87 - 97 (11page)

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강우량은 매우 요한 기상 정보이다. 일반으로, 도로 수과 같은 높은 공간 해상도의 강우량이 더 높은 가치를 가진다. 하지만, 도로 수의 강우량을 측정하기 해 충분한 수의 기상 측 장비를 설치하는 것은 비용 에서 비효율이다. 본 논문에서는 도로의 감시 카메라 상으로부터 강우량을 인식하기 해 심층 신경망을 활용하는 방 법에 해 제시한다. 해당 목표를 달성하기 해, 본 논문에서는 교내 두 지역의 감시 카메라 상과 강우량 데이터 를 수집했으며, 새로운 심층 신경망 구조인 Temporal and Spatial Segment Networks(TSSN)를 제안한다. 본 논문에서 제시한 심층 신경망으로 강우량 인식을 수행한 결과, 임 RGB와 두 연속 임 RGB 차이를 입력으 로 사용했을 때, 높은 성능으로 강우량 인식을 수행할 수 있었다. 한, 기존의 심층 신경망 모델과 비교했을 때, 본 논문에서 제안하는 TSSN이 가장 높은 성능을 기록함을 확인할 수 있었다.
#Deep learning #Rainfall depth #Surveillance video #Temporal segment networks #Temporal and spatial segment networks

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선우영 / 2014 / Effect of Precipitation on Air Pollutant Concentration in Seoul, Korea / Asian Journal of Atmospheric Environment 8(4):202~211 google schola L. -C. Guo / 2016 / The washout effects of rainfall on atmospheric particulate pollution in two chinese cities / Environmental Pollution 215:195~202 google schola 성동수 / 2015 / CCTV 카메라의 상태 정보에 근거하여 다수의 위치 정보를 처리하는 응급 상황 신고 서비스 / 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 11(6):51~59 dbpia 성동수 / 2017 / CCTV 카메라 공유를 통한 안심 귀가 서비스의 개선 / 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 13(1):65~73 dbpia Y. LeCun / 1998 / Gradient-based learning applied to document recognition / Proceedings of the IEEE 86(11):2278~2324 google schola

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