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본 연구는 다양한 미세먼지 농도 환경의 야간 CCTV 영상을 학습 시켜 영상에 의한 미세먼지 농도 추정에 대한 실험을 진행하였다. 주간 영상의 경우 많은 관련 연구가 존재하였고, 영상의 다양한 텍스쳐와 밝기 정보가 잘 표현되어 학습에 영향을 주는 정보가 뚜렷하다. 하지만 야간 영상의 경우 주간 영상에 비해 담고 있는 정보가 적고 야간 영상만 사용한 연구가 드물다. 따라서 차량과 가로등 같은 광원 때문에 특징이 균일하지 못한 야간 촬영 영상들과 비교적 광원이 일정한 건물 지붕, 건물 벽, 가로등을 ROI로 결합한 실험을 진행하였다. 이후 야간 영상으로 딥러닝 기반 미세먼지 농도 추정이 가능한지 상관도를 주간 실험과 비교 분석하였다. 실험 결과, 지붕 ROI (Region of Interest) 학습한 경우의 결과 값이 가장 높았고, 전체 영상과의 결합 학습모델은 더 향상된 결과를 보여주었다. 전체적으로 R²가 0.9를 상회하여 야간 CCTV 영상으로부터 미세먼지 추정이 가능함을 나타내고 있고, 날씨 자료의 추가 결합 학습은 실험 결과에 크게 영향을 주지 않은 것으로 계산되었다.
목차
Abstract
초록
1. 서론
2. 연구방법
3. 실험 및 분석
4. 결론
References
참고문헌 (17)
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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), 7-10 October, Athens, Greece, pp. 3433-3437.
Chakma, A., Vizena, B., Cao, T., Lin, J., and Zhang, J. (2017), Image-based air quality analysis using deep convolutional neural network. IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), 17-20 September, Beijing, China, pp. 3949-3952.
Cho, C.S. and Park, J.I. (2013), Improved glare region modeling using super pixel, Korean Society of Broadcast Engineers Summer Conference 2013, 26-28 June, JeJu, Korea, pp. 319-321.
Choi, Y.H., Seong, Y.K., Jung, S.Y., and Choi, T.S. (2002), Image mosaicking with automatic scene segmentation for video indexing, Proceedings of Symposium of the Korean Institute of Communications and Information Sciences, pp. 335-338(4 pages).
Choi, T.Y., Kang, D.I., and Cha,J.G. (2019), A study on the effects of green space and wind speed on roadside PM10 concentration, Proceedings of Korean Society of Environment and Ecology Conference. 29(2), 26 April, Wonju, Korea, pp. 67~68.
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