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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최은수 ((주)올포랜드) Zhixuan QUAN (Kwangju Women’s University) Sang Woo JUNG (ALLFORLAND Co.Ltd)
저널정보
한국인공지능학회 인공지능연구 인공지능연구 제9권 제2호
발행연도
2021.12
수록면
7 - 14 (8page)

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Purpose: To solve urban problems, empirical research is being actively conducted to implement a smart city based on various ICT technologies, and digital twin technology is needed to effectively implement a smart city. A digital twin is essential for the realization of a smart city. A digital twin is a virtual environment that intuitively visualizes multidimensional data in the real world based on 3D. Digital twin is implemented on the premise of the convergence of GIS and BIM, and in particular, a lot of time is invested in data pre-processing and labeling in the data construction process. In digital twin, data quality is prioritized for consistency with reality, but there is a limit to data inspection with the naked eye. Therefore, in order to improve the required time and quality of digital twin construction, it was attempted to detect a building using Mask R-CNN, a deep learning-based masking algorithm for aerial images. If the results of this study are advanced and used to build digital twin data, it is thought that a high-quality smart city can be realized.

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