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저자정보
우승우 (강남대학교) 장은서 (강남대학교) 곽찬희 (강남대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2024년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2024.5
수록면
652 - 655 (4page)

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대기 중 온실가스 농도가 높아짐에 따라 지구온난화가 가속화되며 핵심지표에서 정상범위를 벗어난 이상지표들이 관측되고 있다. 이에 우리나라는 기후변화를 완화시키기 위한 방법 중 하나로 탄소 중립을 실행하고 있으며 현재 탄소 저장량 측정은 현장조사와 원격 탐사 등의 방식을 활용하고 있다. 본 논문에서는 기존 방식의 낮은 공간 해상도와 정확도 문제를 해결하고자 상세한 측정이 가능한 현장조사와 비용과 시간, 공간 해상도가 높은 새로운 모델 제작을 시도했다. 해당 분야에서는 사용 전례가 없는 트랜스포머 구조를 기반으로 한 Segformer를 활용하였으며 항공영상에서 산림지 분할 정확도 0.8552, 저장량 예측 정확도 0.6342를 달성하였다. 추후 위성영상 기반 탄소 저장량 예측 모델 제작 시 기초 연구로 활용 가능할 것으로 예상된다.
#Computer Vision #Deep Learning #Aerial Image #Corbon Storage #Sementic Segmantation

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 식생 분할 및 탄소량 예측
Ⅲ. 결론
참고문헌

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