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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이정민 (신한항업) 배경호 (신한항업)
저널정보
대한공간정보학회 대한공간정보학회지 대한공간정보학회지 제30권 제4호
발행연도
2022.12
수록면
47 - 55 (9page)
DOI
10.7319/kogsis.2022.30.4.047

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4차산업혁명으로 인공지능 기반의 사업이 활성화되고 있으며, 디지털트윈과 같은 3차원 공간정보 구축 사업 또한 사회적 관심을 받고 있다. 기존 3차원 공간정보를 구축하기 위해서는 항공촬영으로 3D 모델링 공정을 거쳐 구축되었으나 최근 드론을 이용한 3차원 공간정보 구축이 가능해짐에 따라 구축 공정이 쉬워지고 있고 3차원 공간정보가 다양한 분야에서 활용성되고 있다. 하지만 3차원 공간정보 구축에서 가로수, 사람 등 적치물로 인하여 텍스처링 영상에서 폐색영역이 필연적으로 발생하며 이에 대한 해결책이 필요하다. 특히 최근에는 인공지능 기술이 발전함에 따라 인공지능 학습 알고리즘을 적용하고 폐색영역을 자동으로 보정하여 실감형 텍스처를 제공하는 연구가 지속하는 추세이다. 이에 본 연구에서는 Image In-painting 기법인 Deepfill v2 알고리즘을 이용하여 폐색영역을 자동 검출하고 복원하였다. 또한, 임의로 가로수 객체 폐색을 합성한 영상을 생성하여 복원한 영역에 대해 RGB 픽셀값을 비교하고 정확도 분석을 하였다. 실험 결과, 폐색영역 복원값의 RGB 표준편차가 4.2로 우수한 성능이 나타났으며, Deepfill v2가 폐색영역 복원에 적합한 알고리즘으로 확인하였다.

목차

要旨
Abstract
1. 서론
2. 인공지능 객체 복원 알고리즘
3. 폐색영역 검출 및 복원 기술
4. 실험 결과 및 정확도 분석
5. 결론
References

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