Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference (한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집)

Korean Society of Computer Information (한국컴퓨터정보학회)
권호 표지

Deep Learning-based Image Data Processing for Golf Course Simulation

골프 코스 시뮬레이션을 위한 딥 러닝 기반 이미지 데이터 처리 기법

  • Seunghyun Kim (Dept. of Computer Science and Engineering, Sungkyunkwan University) ;
  • Wonje Choi (Dept. of Computer Science and Engineering, Sungkyunkwan University) ;
  • Honguk Woo (Dept. of Computer Science and Engineering, Sungkyunkwan University)
  • 김승현 (성균관대학교 소프트웨어학과) ;
  • 최원제 (성균관대학교 소프트웨어학과) ;
  • 우홍욱 (성균관대학교 소프트웨어학과)
  • Published : 2023.07.12
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Abstract

본 논문에서는 골프 코스 시뮬레이션을 위해 수집된 데이터의 정제 및 처리에 요구되는 딥 러닝 모델과 모델 적용 과정에 대해서 논의한다. 최근 스크린 골프 시장의 확대와 골프 시뮬레이터 기술의 발전으로, 위성 이미지, 항공 촬영 이미지, 공간 정보 시스템 (GIS) 등 다양한 데이터 소스로부터 골프 코스에 대한 정보를 수집에 대한 요구가 증가하였다. 이번 연구에서는 이러한 데이터 소스로부터 생성된 원시 데이터를 최적의 시뮬레이션 입력으로 변환하기 위한 컴퓨터 비전 기법과 딥 러닝 모델 구조에 대해서 검토한다. 특히, 데이터에서 골프 코스 시뮬레이션에 요구되는 메타 데이터를 도출하기 위해 코스 분할(Segmentation)과 코스 오브젝트 분류(Classification) 모델을 적용하는 과정을 다룬다. 이를 통해, 본 연구는 골프 코스 시뮬레이터의 개발 과정에서 중요한 기술 요소를 제공하며, 이는 시뮬레이션의 정확도와 골프 코스의 다양성을 증진시키는데에 기여한다.

Keywords

Acknowledgement

본 연구는 2023년도 중소벤처기업부의 기술개발혁신사업 지원에 의한 연구임 (S3151747). 본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 SW컴퓨팅산업원천기술개발사업의 연구결과로 수행되었음(2021-0-00875).