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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
윤영웅 (서울시립대학교) 정형섭 (서울시립대학교) 이원진 (국립환경과학원)
저널정보
대한원격탐사학회 대한원격탐사학회지 대한원격탐사학회지 제38권 제6호
발행연도
2022.12
수록면
1,677 - 1,689 (13page)

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대기오염은 동식물의 건강에 장·단기적으로 해로운 영향을 미치는 사회적 문제이다. 굴뚝은 대기를 오염시키는 대기오염물질의 주배출원으로 그 위치와 종류를 탐지하고 모니터링할 필요가 있다. 대기오염물질을배출하는 굴뚝이 위치한 발전소 및 산업단지는 접근성이 많이 떨어지고 부지가 넓어 직접 모니터링하기에는비용적, 시간적으로 비효율적이다. 따라서 최근에는 원격탐사 자료를 이용하여 굴뚝을 탐지하는 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 중국 베이징, 톈진 허베이 성에 위치한 발전소를 대상으로 구축된 BUAA-FFPP60 오픈 데이터 세트를 활용하여 YOLOv5기반의 굴뚝 탐지 모델을 제작하였다. 탐지 모델의 성능을 향상시키기 위하여 데이터 분할과 데이터 증강기법을 적용하였으며, 최적의 모델 제작을 위한 학습 전략을 세웠다. 학습이완료된 모델은 precision, recall과 같은 각종 지표를 통해 성능을 확인하였으며, 최종적으로 동일한 데이터 세트를 사용한 기존 연구와의 비교를 통해 모델의 성능을 평가하였다.
#Air pollution #Chimney #Remote sensing #Object detection #YOLOv5

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