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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2025.4
- 수록면
- 11 - 20 (10page)
- DOI
- 10.5392/JKCA.2025.25.04.011
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초록· 키워드
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원격탐사 영상을 이용하여 변화를 탐지하기 위하여 여러 기술들이 널리 연구되고 있다. 원격탐사에 대한 기술 들은 환경 모니터링, 도시 개발, 재난 관리 등에서 핵심적인 역할을 담당하고 있으며, 시계열 영상 간의 변화를 정확하게 탐지하기 위한 기술은 점점 중요하게 느껴지고 있다. 그러나 기존 변화 탐지 기술들은 외부 환경인 조명 변화, 위치 불일치, 계절적 요인 등과 같은 요인에 민감하고, 색상과 텍스처 변화를 효율적으로 구분하지 못하는 문제점이 존재한다. 이에, 본 논문에서는 정확도와 신뢰성을 높이기 위해 Triplet Loss 기반 딥 메트릭 학습(Deep Metric Learning) 기법을 이용하여 원격탐사 영상에서 변화 탐지를 수행하는 방법을 제안하며, 이를 기반으로 기존 한계점을 해결하려고 한다. Triplet Loss 모델을 적용해 변화를 빠르게 찾아내고 조명, 날씨, 촬영 위치오차 등에도 효율적으로 변화를 찾아낼 수 있는 변화탐지 기술을 연구한다.
목차
요약
Abstract
I. 서론
II. 관련 연구
Ⅲ. 연구방법론
Ⅳ. 실험 및 고찰
Ⅴ. 결론
참고문헌
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