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저자정보
이지윤 (이화여자대학교) 조주연 (이화여자대학교) 김지연 (이화여자대학교) 이도현 (이화여자대학교) 강영옥 (이화여자대학교)
저널정보
대한공간정보학회 대한공간정보학회지 대한공간정보학회지 제30권 제4호
발행연도
2022.12
수록면
113 - 128 (16page)
DOI
10.7319/kogsis.2022.30.4.113

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사람, 자전거, 자동차 등 실시간으로 이동하는 객체의 움직임을 예측하는 것은 중요한 현대 기술 중 하나이다. 특히 이동체는 시계열성을 갖고 있기 때문에 이를 활용하여 이동체의 다음 움직임을 예측하는 기술은 광범위한 분야에서 활용되고 있다. 실시간으로 영상 데이터를 전송하는 드론과 CCTV의 영상 데이터로 차량의 다음 이동 궤적과 이동체 간 충돌을 예측하는 비전 기반 이동 궤적 예측 모델은 공간적 속성과 시간적 속성을 동시에 갖고 있기 때문에 이미지 딥러닝 기술의 발전과 함께 대두된 중요한 응용분야이다. 본 연구에서는 최근 많은 연구가 이루어지고 있는 비전 기반(vision-based) 예측 기법을 RNN, Feedforward, GAN, 어텐션 모듈(Attention module), 멀티모달(Multimodal) 카테고리로 나누어 각각의 딥러닝 방법론을 소개하고 이와 관련된 응용분야, 활용데이터 셋을 살펴 보았다. 본 연구에서 소개된 방법론과 적용 분야, 그리고 활용 가능한 데이터셋을 참고하여 국내 실정에 맞춘 연구를 한다면 향후 이동 궤적을 활용한 다양한 분야에 실질적인 도움이 될 것으로 예상된다.
#궤적 예측 #딥러닝 #비전 데이터 #Trajectory Prediction #Deep Learning #Vision Data #CCTV #RNN #GAN

목차

要旨
Abstract
1. 서론
2. 비전 기반 궤적 예측 기법의 주요 응용 분야
3. 비전기반 예측을 위한 딥러닝(deep learning) 모델 방법론
4. 모델 평가 방법
5. 결론
References

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