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현대에는 급속한 산업화와 인구 증가로 인해 도시들이 더욱 복잡해지고 있다. 특히 도심은 택지개발, 재건축, 철거 등으로 인해 빠르게 변화하는 지역에 해당한다. 따라서 자율주행에 필요한 정밀도로지도와 같은 다양한 목적을 위해 빠른 정보 갱신이 필요하다. 우리나라의 경우 기존 지도 제작 과정을 통해 지도를 제작하면 정확한 공간정보를 생성할 수 있으나 대상 지역이 넓은 경우 시간과 비용이 많이 든다는 한계가 있다. 지도 요소 중 하나인 도로는 인류 문명을 위한 많은 다양한 자원을 제공하는 중추이자 필수적인 수단에 해당한다. 따라서 도로 정보를 정확하고 신속하게 갱신하는 것이 중요하다. 이 목표를 달성하기 위해 본 연구는 Semantic Segmentation 알고리즘인 LinkNet, D-LinkNet 및 NL-LinkNet을 사용하여 광주광역시 도시철도 2호선 공사 현장을 촬영한 드론 정사 영상에서 도로를 추출한 다음 성능이 가장 높은 모델에 하이퍼 파라미터 최적화를 적용하였다. 그 결과, 사전 훈련된 ResNet-34를 Encoder로 사용한 LinkNet 모델이 85.125 mIoU를 달성했다. 향후 연구 방향으로 최신 Semantic Segmentation 알고리즘 또는 준지도 학습 기반 Semantic Segmentation 기법을 사용하는 연구의 결과와의 비교 분석이 수행될 것이다. 본 연구의 결과는 기존 지도 갱신 프로세스의 속도를 개선하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다.
목차
Abstract
초록
1. 서론
2. 선행 연구
3. 방법론
4. 결과
5. 요약 및 결론
References
참고문헌 (30)
참고문헌 신청
Abdollahi, A., Pradhan, B., Shukla, N., Chakraborty, S., and Alamri, A., (2020), Deep learning approaches applied to remote sensing datasets for road extraction: A state-of-theart review, Remote Sensing, Vol. 12, No. 9, pp. 1444-1465. https://doi.org/10.3390/rs12091444
Alshehhi, R., Marpu, P. R., Woon, W. L., And Dalla Mura, M. (2017), Simultaneous extraction of roads and buildings in remote sensing imagery with convolutional neural networks, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. 130, No. 2017, pp. 139-149. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2017.05.002
Awad, M. M., (2013), A morphological model for extracting road networks from high-resolution satellite images, Journal of Engineering, Vol. 2013, pp. 243021 1-9. https://doi.org/10.1155/2013/243021
Chaurasia, A. and Culurciello, E., (2017), Linknet: Exploiting encoder representations for efficient semantic segmentation, IEEE Visual Communications and Image Processing-2017, 10-13 December, St. Petersburg, FL, USA, pp. 1-4. https://doi.org/10.1109/VCIP.2017.8305148
Demir, I., Koperski, K., Lindenbaum, D., Pang, G., Huang, J., Basu, S., Hughes, F., Tuia, D., and Raskar, R., (2018), Deepglobe 2018: A challenge to parse the earth through satellite images, Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops-2018, 18-22 June, Salt Lake City, UT, USA, pp. 172-181. https://doi.org/10.1109/CVPRW.2018.00031
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