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The Effects of Satisfaction with Culinary-Related Majors at Local Junior Colleges on Learning Immersion and Self-Efficacy

  • Pyoung-Sim Park
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제28권9호
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    • pp.137-148
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    • 2023
  • 본 연구는 지방 전문대학들에서 조리 관련 전공 학생들의 전공 만족도가 학습 몰입, 자기 효능감에 미치는 영향력 여부를 조사하였다. 2022-2학기, 광주·전남지역 소재 5개 전문대학의 조리 전공 260명의 1학년과 2학년 학생을 대상으로 분석하였다. 자료처리는 SPSS Ver. 25.0을 이용하였다. 신뢰도 산출, t-test, ANOVA, Scheffe test로 사후 검증하였다. 또한, 피어슨 적률상관계수와 다중회귀분석을 시행하였다. 본 연구 결과는 첫째, 지방전문대 조리 관련 전공 만족도에서 학년 간 만족도 차이가 있었다. 둘째, 지방전문대 조리 관련 전공 만족도가 학습 몰입감에 미치는 유의미한 영향이 있었다. 셋째, 지방전문대 조리 관련 전공 만족도가 자기 효능감에 미치는 유의미한 영향이 있었다. 결론적으로 지방전문대 조리 관련 학과 재학생 모두 전공 만족도가 학습 몰입과 자기 효능감에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 향후, 고등학교 교육과정에서 조리 비전공 신입생들과 학기 중 아르바이트로 전공 수업에 미진한 학생들에 대한 학습 몰입감과 자기 효능감을 높이는 교육 방안에 관한 후속 연구를 제언한다.

데이터 증강 및 앙상블 기법을 이용한 딥러닝 기반 GPR 공동 탐지 모델 성능 향상 연구 (Improving the Performance of Deep-Learning-Based Ground-Penetrating Radar Cavity Detection Model using Data Augmentation and Ensemble Techniques)

  • 최용욱;서상진;장한길로;윤대웅
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제26권4호
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    • pp.211-228
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    • 2023
  • 방조제의 모니터링에는 지구물리학적 비파괴 검사인 GPR (Ground Penetrating Radar) 탐사가 주로 이용된다. GPR 반응은 상황에 따라 복잡한 양상을 보이므로 자료의 처리와 해석은 전문가의 주관적 판단에 의존하며, 이는 오 탐지의 가능성을 불러옴과 동시에 시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 따라서 딥 러닝을 이용하여 GPR 탐사자료의 공동을 탐지하는 다양한 연구들이 수행되고 있다. 딥 러닝 기반 방법은 데이터 기반 방법으로써 풍부한 자료가 필요하나 GPR 탐사의 경우 비용 등의 이유로 학습에 이용할 현장 자료가 부족하다. 따라서 본 논문에서는 데이터 증강 전략을 이용하여 딥 러닝 기반 방조제 GPR 탐사자료 공동 탐지 모델을 개발하였다. 다년간 동일한 방조제에서 탐사 자료를 사용하여 데이터 세트를 구축하였으며, 컴퓨터 비전 분야의 객체 탐지 모델 중 YOLO (You Look Only Once) 모델을 이용하였다. 데이터 증강 전략을 비교 및 분석함으로써 최적의 데이터 증강 전략을 도출하였고, 초기 모델 개발 후 앵커 박스 클러스터링, 전이 학습, 자체 앙상블, 모델 앙상블 기법을 단계적으로 적용하여 최종 모델 도출 후 성능을 평가하였다.

계층적 군집화 기반 Re-ID를 활용한 객체별 행동 및 표정 검출용 영상 분석 시스템 (Video Analysis System for Action and Emotion Detection by Object with Hierarchical Clustering based Re-ID)

  • 이상현;양성훈;오승진;강진범
    • 지능정보연구
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    • 제28권1호
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    • pp.89-106
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    • 2022
  • 최근 영상 데이터의 급증으로 이를 효과적으로 처리하기 위해 객체 탐지 및 추적, 행동 인식, 표정 인식, 재식별(Re-ID)과 같은 다양한 컴퓨터비전 기술에 대한 수요도 급증했다. 그러나 객체 탐지 및 추적 기술은 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전(Occlusion) 등과 같이 성능을 저하시키는 많은 어려움을 안고 있다. 이에 따라 객체 탐지 및 추적 모델을 근간으로 하는 행동 및 표정 인식 모델 또한 객체별 데이터 추출에 난항을 겪는다. 또한 다양한 모델을 활용한 딥러닝 아키텍처는 병목과 최적화 부족으로 성능 저하를 겪는다. 본 연구에서는 YOLOv5기반 DeepSORT 객체추적 모델, SlowFast 기반 행동 인식 모델, Torchreid 기반 재식별 모델, 그리고 AWS Rekognition의 표정 인식 모델을 활용한 영상 분석 시스템에 단일 연결 계층적 군집화(Single-linkage Hierarchical Clustering)를 활용한 재식별(Re-ID) 기법과 GPU의 메모리 스루풋(Throughput)을 극대화하는 처리 기법을 적용한 행동 및 표정 검출용 영상 분석 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안한 시스템은 간단한 메트릭을 사용하는 재식별 모델의 성능보다 높은 정확도와 실시간에 가까운 처리 성능을 가지며, 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전 등에 의한 추적 실패를 방지하고 영상 내 객체별 행동 및 표정 인식 결과를 동일 객체에 지속적으로 연동하여 영상을 효율적으로 분석할 수 있다.

인공지능 기술 기반 인슈어테크와 디지털보험플랫폼 성공사례 분석: 중국 평안보험그룹을 중심으로 (Analysis of Success Cases of InsurTech and Digital Insurance Platform Based on Artificial Intelligence Technologies: Focused on Ping An Insurance Group Ltd. in China)

  • 이재원;오상진
    • 지능정보연구
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    • 제26권3호
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    • pp.71-90
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    • 2020
  • 최근 전 세계 보험업계에도 기계학습, 자연어 처리, 딥러닝 등의 인공지능 기술 활용을 통한 디지털 전환이 급속도로 확산하고 있다. 이에 따라 인공지능 기술을 기반으로 한 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스 성공을 이룬 해외 보험사들도 증가하고 있다. 대표적으로 중국 최대 민영기업인 평안보험그룹은 '금융과 기술', '금융과 생태계'를 기업의 핵심 키워드로 내세우며 끊임없는 혁신에 도전한 결과, 인슈어테크와 디지털플랫폼 분야에서 괄목할만한 성과를 보이며 중국의 글로벌 4차 산업혁명을 선도하고 있다. 이에 본 연구는 평안보험그룹 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스 활동을 ser-M 분석 모델을 통해 분석하여 국내 보험사들의 인공지능 기술기반 비즈니스 활성화를 위한 전략적 시사점을 제공하고자 했다. ser-M 분석 모델은 기업의 경영전략을 주체, 환경, 자원, 메커니즘 관점에서 통합적으로 해석이 가능한 프레임으로, 최고경영자의 비전과 리더십, 기업의 역사적 환경, 다양한 자원 활용, 독특한 메커니즘 관계가 통합적으로 해석되도록 연구하였다. 사례분석 결과, 평안보험은 안면·음성·표정 인식 등 핵심 인공지능 기술을 활용하여 세일즈, 보험인수, 보험금 청구, 대출 서비스 등 업무 전 영역을 디지털로 혁신함으로써 경비 절감과 고객서비스 발전을 이루었다. 또한 '중국 내 온라인 데이터'와 '회사가 축적한 방대한 오프라인 데이터 및 통찰력'을 인공지능, 빅데이터 분석 등 신기술과 결합하여 금융 서비스와 디지털 서비스 사업이 통합된 디지털 플랫폼을 구축하였다. 이러한 평안보험그룹의 성공 배경을 ser-M 관점에서 분석해 보면, 창업자 마밍즈 회장은 4차 산업혁명 시대의 디지털 기술발전, 시장경쟁 및 인구 구조의 변화를 빠르게 포착하여 새로운 비전을 수립하고 디지털 기술중시의 민첩한 리더십을 발휘하였다. 환경변화에 대응한 창업자 주도의 강력한 리더십을 바탕으로 인공지능 기술 투자, 우수 전문인력 확보, 빅데이터 역량 강화 등 내부자원을 혁신하고, 외부 흡수역량의 결합, 다양한 업종 간의 전략적 제휴를 통해 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스를 성공적으로 끌어냈다. 이와 같은 성공사례 분석을 통하여 인슈어테크와 디지털플랫폼 도입을 본격 준비하고 있는 국내 보험사들에게 디지털 시대에 필요한 경영 전략과 리더십에 대한 시사점을 줄 수 있다.

오픈소스 소프트웨어를 활용한 고고 유물의 디지털 실측 연구 (A Study on the Digital Drawing of Archaeological Relics Using Open-Source Software)

  • 이호선;안형기
    • 헤리티지:역사와 과학
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    • 제57권1호
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    • pp.82-108
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    • 2024
  • 고고 자료의 기록방식이 아날로그 기록에서 디지털로 전환되면서 3D 스캐닝 기술의 도입은 본격화되었다. 현재 3D스캔과 사진측량을 이용한 고고 자료의 디지털 기록에 대한 연구와 도입은 지속적으로 이루어지고 있다. 하지만 비용, 인력 문제 등으로 인해 대부분의 매장문화재 기관에서는 적극적인 디지털 기술의 도입을 주저하고 있다. 본고는 3D 스캔 방식 중 효율성이 가장 높다고 평가되는 사진측량 기술을 이용하여 오픈소스 소프트웨어를 활용한 유물의 디지털 실측 방법을 제시하고자 한다. 유물의 디지털 실측 절차는 크게 3D 모델 획득, 3D 모델 편집 및 입단면도 제작, 전자도면 작성의 세 단계로 이루어진다. 디지털 기술 적용의 접근성을 살펴보기 위해 전 과정은 오픈소스 소프트웨어만을 이용하였다. 연구 결과 정량적 평가에서 실제 유물과 3D 모델의 수치 데이터 간 계측의 편차가 크지 않았다. 또한, 오픈소스 소프트웨어와 상용 소프트웨어 간 정량적 품질 비교분석 결과 유사도가 높았다. 다만 데이터 처리시간은 상용 소프트웨어의 성능이 우위에 있었다. 이는 지속적인 알고리즘 개선으로 인한 연산속도 향상의 결과로 판단된다. 정성적 평가에서는 메시 및 텍스처 품질의 차이가 일부 발생하였다. 오픈소스 소프트웨어로 생성된 3D 모델은 메시표면에 노이즈가 다수 발생하거나 메시의 표면이 부드럽지 않고 유물의 제작흔, 문양의 표현을 확인하기 어려웠다. 하지만 일부 프로그램에서 정량적·정성적 평가에서 상용 소프트웨어에 견줄 만한 품질을 획득할 수 있었다. 3D 모델 편집을 위한 오픈소스 소프트웨어에서는 사진실측 결과물의 후처리, 정합, 병합뿐만 아니라 유물 실측에 필요한 스케일 조정, 입단면도 제작 및 이미지 렌더링까지 가능하였다. 이후 오픈소스 캐드 프로그램에서 트레이싱하여 최종 도면을 완성하였다. 고고학 연구에서 사진실측의 적용은 발굴과정부터 보고서 작성 그리고 3D 모델 데이터의 수치정보를 이용한 연구 등 활용 가능성이 매우 높다. 컴퓨터 비전의 획기적인 발전으로 오픈소스 소프트웨어의 종류도 다양해졌고 성능도 상당부분 개선된 것으로 확인되었다. 누구나 쉽게 디지털 기술의 적용이 가능한 현재 고고 자료의 3D 모델 데이터의 획득은 문화유산의 보존과 연구 활성화를 위한 기초자료로 활용될 수 있다.

빅데이터의 효과적인 처리 및 활용을 위한 클라이언트-서버 모델 설계 (Design of Client-Server Model For Effective Processing and Utilization of Bigdata)

  • 박대서;김화종
    • 지능정보연구
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    • 제22권4호
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    • pp.109-122
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    • 2016
  • 최근 빅데이터 분석은 기업과 전문가뿐만 아니라 개인이나 비전문가들도 큰 관심을 갖는 분야로 발전하였다. 그에 따라 현재 공개된 데이터 또는 직접 수집한 이터를 분석하여 마케팅, 사회적 문제 해결 등에 활용되고 있다. 국내에서도 다양한 기업들과 개인이 빅데이터 분석에 도전하고 있지만 빅데이터 공개의 제한과 수집의 어려움으로 분석 초기 단계에서부터 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 빅데이터 공유를 방해하는 개인정보, 빅트래픽 등의 요소들에 대한 기존 연구와 사례들을 살펴보고 정책기반의 해결책이 아닌 시스템을 통해서 빅데이터 공유 제한 문제를 해결 할 수 있는 클라이언트-서버 모델을 이용해 빅데이터를 공개 및 사용 할 때 발생하는 문제점들을 해소하고 공유와 분석 활성화를 도울 수 있는 방안에 대해 기술한다. 클라이언트-서버 모델은 SPARK를 활용해 빠른 분석과 사용자 요청을 처리하며 Server Agent와 Client Agent로 구분해 데이터 제공자가 데이터를 공개할 때 서버 측의 프로세스와 데이터 사용자가 데이터를 사용하기 위한 클라이언트 측의 프로세스로 구분하여 설명한다. 특히, 빅데이터 공유, 분산 빅데이터 처리, 빅트래픽 문제에 초점을 맞추어 클라이언트-서버 모델의 세부 모듈을 구성하고 각 모듈의 설계 방법에 대해 제시하고자 한다. 클라이언트-서버 모델을 통해서 빅데이터 공유문제를 해결하고 자유로운 공유 환경을 구성하여 안전하게 빅데이터를 공개하고 쉽게 빅데이터를 찾는 이상적인 공유 서비스를 제공할 수 있다.

경기도 낙농업자의 주요 인수공통감염증 인지도 (Awareness of Major Zoonoses among Dairy Farmers in Gyeonggi Province)

  • 최금발;임현술;이관;민영선
    • 농촌의학ㆍ지역보건
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    • 제35권4호
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    • pp.339-349
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    • 2010
  • 2007년 경기도 낙농업 농가 482개소의 716명을 대상으로 인수공통감염증(브루셀라증, 큐열, 장출혈성대장균감염증)에 대한 설문연구를 실시하여 인수공통감염증에 대한 인지도를 분석하였다. 브루셀라증 인지율은 90.2%(646명), 큐열의 인지율은 2.5%(18명), 장출혈성대장균감염증의 인지율은 56.6%(405명)이었다. 성별에 따른 인지율은 브루셀라증 인지율은 남자 92.4%, 여자 86.4%, 큐열의 경우 남자 2.2%, 여자 3.1%, 장출혈성대장균감염증은 남자 60.7%, 여자 49.2%이었다. 연령에 따른 인지율은 브루셀라증의 경우 39세 이하가 94.3%, 40대가 92.2%, 50대가 89.5%, 60세 이상이 85.6% 이었으며, 큐열은 각각 5.7%, 2.9%, 1.9%, 2.1%, 장출혈성대장균감염증은 각각 64.2%, 63.8%, 52.9%, 46.4%이었다. 학력에 따른 인지율은 브루셀라증은 초등학교 졸업 이하 84.4%, 중학교 졸업 88.4%, 고등학교 졸업 93.3%, 기술(전문)학교 졸업 이상 96.1% 이었으며, 큐열은 각각 1.3%, 3.2%, 1.9%, 5.3%, 장출혈성대장균의 경우 각각 41.6%, 52.8%, 64.4%, 69.7%로 브루셀라증과 장출혈성대장균감염증에서 학력별로 유의한 차이를 보였다. 브루셀라증과 장출혈성대장균감염증에 대해 연령, 성별로 보정하고 학력과 사육하는 소중 젖소가 50%를 넘는 낙농업자 중 사육 젖소 두수를 이용해 로지스틱 회귀분석을 시행한 결과, 장출혈성대장균감염증에서 초등학교 졸업 이하 학력군에 비해 고등학교 이상의 학력군이, 사육 젖소 49두 이하 군에 비해 사육 젖소 70두 이상 군이 장출혈성대장균감염증 인지도가 유의하게 높았다. 브루셀라증, 큐열, 장출혈성대장균감염증을 들어본 적이 있는 연구 대상자를 상대로 각 인수공통감염증에 대하여 알게 된 경로를 묻는 질문에서는 모두 텔레비전을 응답한 경우가 가장 많았다. 전파경로에 관한 질문에서 브루셀라증의 경우 '소 분만과정 참여 및 태반의 비위생적 처리'라고 응답한 대상자가 63.2%로 가장 높았으며, 큐열과 장출혈성대장균감염증의 경우 '생으로 된 소고기나 부산물'이라고 응답한 대상자가 각각 66.7%, 64.2%로 가장 높았다. 인수공통감염증 예방이 어려운 이유를 묻는 질문에는 '보호구가 불편하고 거추장스러워' 46.8%, '예방법을 몰라서' 34.1%, '보호장비가 없어서' 21.8%, '예방의 필요성을 못 느껴서' 18.9% 등의 순이었다. 이 연구는 인수공통감염증의 고위험군인 낙농업자의 브루셀라증, 큐열, 장출혈성대장균감염증의 인지도를 연구하였고, 인수공통감염증의 교육 및 홍보에 기초자료로 기여할 수 있을 것이다.

시설재배(施設栽培) 토양(土壤)에 축적(蓄積)된 질산태질소(窒酸態窒素)의 유효도(有效度) (Use Efficiency of Nitrate Nitrogen Accumulated in Plastic Film House Soils under Continuous Vegetable Cultivation)

  • 송요성;곽한강;허범량;이상은
    • 한국토양비료학회지
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    • 제29권4호
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    • pp.347-352
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    • 1996
  • 질소(窒素)가 다량 축전된 시설재배지(施設栽培地)에서 작물 재배기간중 $NO_3{^-}-N$의 동태를 조사하여 토양검정에 의한 질소시비추천(窒素施肥推薦)의 기초자료로 활용코자 1작기(作期) 봄배추, 2작기(作期) 상추, 3작기(作期)에 가을배추를 공시(供試)하여 재배시험(栽培試驗)한 결과를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 시험전 토양중 질산태질소함량이 370mg/kg인 조건에서 질소무시용구의 1작기(作期) 봄배추 수량은 175MT/ha이었고, 2작기(作期) 상추의 경우 질소시비구(窒素施肥區)와 무시비구(無施肥區)간에 수량차이는 인정되지 않았다. 3작(作) 가을배추의 경우에는 질소시비효과(窒素施肥效果)가 현저하여 무질소구 수량에 비하여 토양검정조절구의 수량은 62%증가되었다. 2. 토양질산태질소의 감소량(減少量)은 시험전 370mg/kg에서 2작(作) 재배전 85mg/kg, 3작(作) 재비전 43mg/kg으로 작기별(作期別) 감소율(減少率)은 각각 77.89%이었다. 3. 작기별(作期別) 토양질소(土壤窒素)의 수지(收支)는 1작(作) 재배후 식물체가 흡수한 비율이 14.5%, 토양내 잔존율(殘存率)이 25.4%, 손실량(損失量)이 60.1%이었고, 2작(作) 재배후에는 식물체의 이용율(利用率)함이 25.3%, 토양내 잔존율(殘存率)이 51.8%, 손실량(損失量)이 22.9%이었다. 3작(作) 재배후에는 식물체의 흡수율(吸收率)이 62.8%, 토양내 잔존율(殘存率)이 19.4%, 손실량(損失量)이 16.8%이었다. 4. 작물별(作物別) 식물체중 양분흡수량(養分吸收量)은 2작(作)까지는 처리간 차이가 없으나, 3작(作) 가을배추는 무질소구에 비하여 토양검정조절구에서 질산태질소 및 질소흡수량이 많았다.

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변사체 발생실태 및 경찰의 현장 초동조치에 관한 설문 분석 - 경북지역을 중심으로 - (Analysis of Actual Conditions of Unnatural Death Cases and Questionnaire for Initial Crime Scene Investigation of Police)

  • 조두원;채종민
    • 대한수사과학회지
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    • 제1권1호
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    • pp.11-30
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    • 2006
  • 변사사건에 있어 경찰의 현장 초동조치 활동은 사고를 줄일 수 있고 사인을 밝히는 데 결정적인 역할을 한다. 부적절한 현장조치는 중요한 증거의 멸실을 가져오게 되고 이로 인해 또 다른 사고를 불러오던가, 사인(死因)을 규명하는 데 어려움이 뒤따르거나 급기야는 사인을 규명하지 못하는 낭패를 가져올 수도 있다. 이런 점을 감안하여 현장에 임하는 경찰관들이 어떠한 의식을 가지고 있는지 알아보기 위해 지구대 경찰관 300명과 형사 100명을 대상으로 설문조사를 실시 분석하였다. 그 결과 최초 범죄현장에 출동한 경찰관들이 범죄현장 보존 및 관찰, 주변상황에 대한 조치능력이 뒤떨어질 수 있는 가능성이 있는 것으로 나타났다. 구급대원이 피해자 구호를 위하여 범죄현장을 출입하는 경우와 신문, 방송기자 등의 무분별한 출입으로 인한 현장훼손 등 문제가 대두되므로 신임교육과정에서부터 지금보다 더 비중 있는 사례위주 교육과 현장조치 요령에 대한 다양한 교육 프로그램을 개발, 상황에 맞는 세분화되고 체계적인 단계별 실무교육이 필요하며, 선진국에서 볼 수 있는 범죄현장의 엄격한 현장통제 방안을 구축하여야 할 것으로 판단된다. 경북도내에서 지난 5년간 발생한 변사체는 매년 타살, 자살, 과실 및 재해사 등은 증가하고 있는 것으로 분석되었고, 변사체의 사인을 규명하기 위한 부검은 부검기관과 부검의의 절대 부족 등의 사유로 지난 5년간 부검을 실시한 변사체가 연평균 13%(1,237건)에 불과한 데 비해 단순 검시 처리한 변사체는 87.3%(8,496건)에 달한다는 점은 억울한 죽음을 밝히지 못할 가능성이 있다는 점을 나타내는 것이기도 하다. 그러므로 우선 경찰의 부검비 예산의 현실화가 이루어져야 하고 장기적으로는 법의학, 해부병리학 등 부검의의 양산 정책의 일환으로 정부의 과감한 투자가 있어야 한다. 또한 비전문가인 검사가 부검을 지휘하도록 되어 있어 비능률은 물론 국민들의 불만을 초래하는 검시제도인 형사소송법 222조(변사자의 검시)도 현장에 임하는 의사(검시관)와 사법경찰관의 판단으로 신속한 검시(부검 포함)를 할 수 있도록 법개정이 이루어져 사인을 규명하는 데 지장이 없도록 하여야 할 것이다. 경찰은 국민의 생명, 신체, 재산과 인권을 보호하며 억울한 죽음이 없도록 하기 위해 다각적인 노력을 하고 있지만 이는 복잡한 현 사회구조에 비추어 볼 때 경찰 단독만의 힘으로는 부족하다. 따라서 관계기관 단체, 사업주는 물론이고 일반 국민들도 안전의식을 가지고 대비하는 것이 필요하며 각종 사고와 범죄시에는 발생단계부터 보다 더 폭넓은 국민적 협조가 이루어질 때에 재해사, 사고사가 줄게 될 것이며 범죄관련 죽음에 대해서는 사인을 규명하고 범인을 검거함으로써 억울한 죽음을 줄일 수 있어 죽은 자에 대한 보호가 제대로 이루어질 것으로 기대된다.

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딥러닝에 의한 라이다 반사강도로부터 엄밀정사영상 생성 (True Orthoimage Generation from LiDAR Intensity Using Deep Learning)

  • 신영하;형성웅;이동천
    • 한국측량학회지
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    • 제38권4호
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    • pp.363-373
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    • 2020
  • 정사영상 생성을 위한 많은 연구들이 진행되어 왔다. 기존의 방법은 정사영상을 제작할 경우, 폐색지역을 탐지하고 복원하기 위해 항공영상의 외부표정요소와 정밀 3D 객체 모델링 데이터가 필요하며, 일련의 복잡한 과정을 자동화하는 것은 어렵다. 본 논문에서는 기존의 방법에서 탈피하여 딥러닝(DL)을 이용하여 엄밀정사영상을 제작하는 새로운 방법을 제안하였다. 딥러닝은 여러 분야에서 더욱 급속하게 활용되고 있으며, 최근 생성적 적대 신경망(GAN)은 영상처리 및 컴퓨터비전 분야에서 많은 관심의 대상이다. GAN을 구성하는 생성망은 실제 영상과 유사한 결과가 생성되도록 학습을 수행하고, 판별망은 생성망의 결과가 실제 영상으로 판단될 때까지 반복적으로 수행한다. 본 논문에서 독일 사진측량, 원격탐사 및 공간정보학회(DGPF)가 구축하고 국제 사진측량 및 원격탐사학회(ISPRS)가 제공하는 데이터 셋 중에서 라이다 반사강도 데이터와 적외선 정사영상을 GAN기반의 Pix2Pix 모델 학습에 사용하여 엄밀정사영상을 생성하는 두 가지 방법을 제안하였다. 첫 번째 방법은 라이다 반사강도영상을 입력하고 고해상도의 정사영상을 목적영상으로 사용하여 학습하는 방식이고, 두 번째 방법에서도 입력영상은 첫 번째 방법과 같이 라이다 반사강도영상이지만 목적영상은 라이다 점군집 데이터에 칼라를 지정한 저해상도의 영상을 이용하여 재귀적으로 학습하여 점진적으로 화질을 개선하는 방법이다. 두 가지 방법으로 생성된 정사영상을 FID(Fréchet Inception Distance)를 이용하여 정량적 수치로 비교하면 큰 차이는 없었지만, 입력영상과 목적영상의 품질이 유사할수록, 학습 수행 시 epoch를 증가시키면 우수한 결과를 얻을 수 있었다. 본 논문은 딥러닝으로 엄밀정사영상 생성 가능성을 확인하기 위한 초기단계의 실험적 연구로서 향후 보완 및 개선할 사항을 파악할 수 있었다.