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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.4
- 수록면
- 127 - 132 (6page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2023.33.2.127
이용수
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해양 사고에 대한 조사 및 심판의 목적은 해양사고의 원인을 밝혀 유사한 해양사고의 재발을 방지하여 해양안전의 확보에 이바지하는 것이다. 최근 해양사고의 원인 분석 및 재발 방지를 위해 사고 현장 데이터에 기반한 사고 재현 및 검증은 필수적인 과정이다. 하지만 해양환경에서 획득한 이미지는 선명도가 떨어지거나 불필요한 잡음이 포함될 가능성이 높으며, 이는 해양 사고 원인을 파악하는데 악영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 해양 사고 조사의 궁극적인 목적을 지원하기 위해 경량 합성곱 신경망 기반 수중 이미지 초해상화 모델인 ULSR을 제안한다. 제안하는 ULSR은 모든 초해상화 배율에 대해 동등한 모델 크기를 사용할 수 있도록 통합하고, 최신 기법과 유사한 파라미터 개수와 추론 속도를 가지도록 구성되었으며, 모든 초해상화 배율에 대해 가장 높은 PSNR과 SSIM 결과를 가진다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 기법
4. 실험환경 및 결과
5. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
Jeong-ho Lee and Dong-san Jun, “Development Design of Wrist-Mounted Dive Computer for Marine Leisure Activities,” Electronics, vol. 9, no. 5, pp. 727, April 2020.
Hyeon-Cheol Shin, Kwang-il Lee, “Classification Maritime Vessel Image utilizing a Region of Interest Extracted and Convolution Neural Network,” Journal of The Korean Institude of Intelligent Systems, vol. 29, no. 4, pp. 321-326, August 2019.
Seonjae Kim, Jeongho Lee, Sukhwan Lee, Dongsan Jun, “Image Restoration Method using Denoising CNN,” Journal of Korea Multimedia Society, vol. 25, no. 1, pp. 29-38, Jan. 2022.
Chao Dong, Chen C. Loy, Kaiming He, and Xiaoou Tang, “Image super-resolution using deep convolutional networks,” IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, vol. 38, no. 2, pp. 295-307, June 2015.
Zhihao Wang, Jian Chen, and Steven CH Hoi, “Deep learning for image super-resolution: A survey,” IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, vol. 43, no. 10, pp. 3365-3387, Mar. 2020.
Hyeon-Cheol Shin, Kwang-il Lee, “Classification Maritime Vessel Image utilizing a Region of Interest Extracted and Convolution Neural Network,” Journal of The Korean Institude of Intelligent Systems, vol. 29, no. 4, pp. 321-326, August 2019.
Seonjae Kim, Jeongho Lee, Sukhwan Lee, Dongsan Jun, “Image Restoration Method using Denoising CNN,” Journal of Korea Multimedia Society, vol. 25, no. 1, pp. 29-38, Jan. 2022.
Chao Dong, Chen C. Loy, Kaiming He, and Xiaoou Tang, “Image super-resolution using deep convolutional networks,” IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, vol. 38, no. 2, pp. 295-307, June 2015.
Zhihao Wang, Jian Chen, and Steven CH Hoi, “Deep learning for image super-resolution: A survey,” IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, vol. 43, no. 10, pp. 3365-3387, Mar. 2020.
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