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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
백원경 (서울시립대학교) 정형섭 (서울시립대학교)
저널정보
대한원격탐사학회 대한원격탐사학회지 대한원격탐사학회지 제38권 제6호
발행연도
2022.12
수록면
1,589 - 1,605 (17page)

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위상 언래핑은 위성레이더 간섭기법의 필수적인 자료처리 절차다. 이에 따라 비 딥러닝 기반 언래핑 기법이 다수 개발되었으며 최근에는 딥러닝 기반 언래핑 기법이 제안되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 위성레이더 언래핑 기법을 1) 언래핑된 위상의 예측 방법, 2) 위상 언래핑을 위한 딥러닝 모델의 구조 그리고 3)학습데이터 제작 방법의 측면에서 최근 연구 동향을 소개하였다. 언래핑된 위상을 예측하는 방법은 모호 정수분류방법, 위상 단절 구간 탐지 방법, 위상 예측 방법, 딥러닝과 전통적인 언래핑 기법의 연계 방법에 따라 다시 세분화하여 연구 동향을 나타냈다. 일반적으로 활용되는 딥러닝 모델 구조의 특징과 전체 위상 정보를 파악하기 위한 모델 최적화 방법에 대한 연구 사례를 소개하였다. 또한 학습데이터 제작 방법은 주로 위상 변이제작과 노이즈 시뮬레이션 방법으로 구분하여 연구 동향을 정리하였으며 추후 발전 방향을 제시하였다. 본 논문이 추후 국내의 딥러닝 기반 위상 언래핑 연구의 발전 방향을 모색하는 데에 필요한 기반 자료로 활용되기를 기대한다.
#Synthetic Aperture Radar (SAR) #Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) #Phase unwrapping #Deep learning

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