• 제목/요약/키워드: learning through the image

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YOLO 알고리즘 기반 국토위성영상의 선박 모니터링 가능성 평가 연구: 부산 신항과 캘리포니아 오클랜드항을 대상으로 (A Study on Evaluating the Possibility of Monitoring Ships of CAS500-1 Images Based on YOLO Algorithm: A Case Study of a Busan New Port and an Oakland Port in California)

  • 박상철;박영빈;장소영;김태호
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_1호
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    • pp.1463-1478
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    • 2022
  • 한국 수출입의 99.7%는 해상운송이 차지하고 있으며, 항만의 효율적 운영을 위해 해운 물류 모니터링 시스템 개발 필요성이 대두되고 있다. 현재 automatic identification system (AIS)를 기반으로 선박의 정보를 조회하여 해상 물동량 추정 연구가 진행되고 있지만, AIS를 운영하지 않는 선박들에 대한 모니터링은 불가능하다는 한계가 있다. 고해상도 광학 위성 영상은 광역의 범위에서 AIS 미운영 선박 및 소형 선박을 식별할 수 있기 때문에 AIS 기반 물동량 모니터링의 공백을 보완할 수 있다. 그러므로 선박 및 물동량 모니터링에 활용하기 위해, 고해상도 광학 위성영상에서 선박을 탐지하고 화물선 및 소형 선박을 분류하는 연구가 필요하다. 본 연구는 초기 국토위성영상을 이용하여 생산된 학습 자료 기반으로 인공지능 모델을 훈련시키고 다른 영상에서 탐지를 수행함으로써, 국토위성영상의 딥러닝 학습 자료 생산 및 선박 모니터링 활용 가능성을 알아보고자 하였다. 학습 자료는 황해 및 황해 주요 항만 구역 내 선박들을 추출하여 제작했으며, You Only Look Once (YOLO) 알고리즘을 사용하여 탐지 모델은 구축하고 국내외 주요 항만 각 1개소를 대상으로 선박 탐지 성능을 평가하였다. 항만 접안 및 해상 정박중인 선박을 대상으로 탐지 모델에 적용한 결과를 AIS의 선종 정보와 비교하였고, 국내 항만에서 85.5%와 89%, 국외 항만에서 70%의 선종 분류 정확도를 확인하였다. 본 연구 결과는 정박중인 선박을 중심으로 고해상도 국토위성영상을 활용하여 모니터링이 가능함을 확인하였다. 향후 지속적인 학습 자료 구축을 통해 탐지 모델의 정확도를 향상시킨다면 전세계 주요 항만에서 선박 및 물동량 모니터링 분야에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

기계학습을 이용한 광학 위성 영상 기반의 도시 내 수목 피복률 추정 (Estimation of Fractional Urban Tree Canopy Cover through Machine Learning Using Optical Satellite Images)

  • 배세정;손보경;성태준;이연수;임정호;강유진
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권5_3호
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    • pp.1009-1029
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    • 2023
  • 도시 수목은 탄소를 저장하고 불투수면적을 감소시키는 도시 생태계의 중요 요소이며, 탄소 저장량 및 순환량 산정 시 주요 정보로 활용될 수 있다. 많은 선행 연구에서 항공 라이다 자료 및 인공지능 기법을 활용하여 고해상도 수목 정보를 산출하고 있으나, 항공 라이다 영상은 제공하는 플랫폼이 제한되어 있으며 비용적인 면에서도 한계가 다수 존재한다. 따라서 본 연구에서는 수원시를 대상으로 자료 취득이 용이한 고해상도 위성 영상인 Sentinel-2를 활용하여 기계학습 기반의 도시 내 수목 피복률(fractional tree canopy cover, FTC)을 추정하고자 하였다. Sentinel-2 시계열 영상으로부터 중앙값 합성을 수행하여 수원시 전역에 대한 단일 영상을 제작하여 활용하였다. 도시 내 토지 피복의 이질성을 반영하기 위하여, 30 m 격자내 10 m 해상도의 광학 지수의 평균 및 표준편차 값과 환경부 세분류 토지 피복 지도 기반 항목별 피복률을 계산하여 기계학습 모델의 입력 변수로 활용하였다. 총 4가지의 입력 변수 조합을 설정하여, 입력 변수 구성에 따른 FTC 추정 정확도를 비교 및 평가하였다. 광학 영상의 평균 정보만을 활용(Scheme 1)했을 때 보다 도시 내 이질적인 특성을 반영할 수 있는 표준 편차 및 피복률 정보를 모두 함께 고려(Scheme 4, S4)했을 때 향상된 성능을 나타낼 수 있었다. 검증용 자료에 대해 S4의 Random Forest (RF) 모델이 0.8196의 R2, 0.0749의 mean absolute error (MAE), 및 0.1022의 root mean squared error (RMSE)로 전체 기계학습 모델 중에서 성능이 가장 높게 나타났다. 변수 기여도 분석 결과 광학 지수의 표준 편차 정보는 도시 내 복잡한 토지 피복 지역에 대해 높은 기여도를 나타내었다. 훈련된 S4 구성의 RF 모델을 수원시 전역에 대해 확장 적용하였을 때, 참조 FTC 자료에 대해 0.8702의 R2, 0.0873의 MAE, 및 0.1335의 RMSE의 우수한 성능을 나타냈다. 본 연구의 FTC 추정 기법은 향후 다른 지역에 대한 적용성이 우수할 것으로 판단되며, 도시 생태계 탄소순환 파악의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

유·무인 항공영상을 이용한 심층학습 기반 녹피율 산정 (Derivation of Green Coverage Ratio Based on Deep Learning Using MAV and UAV Aerial Images)

  • 한승연;이임평
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권6_1호
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    • pp.1757-1766
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    • 2021
  • 녹피율은 행정구역면적 대비 녹지가 피복된 면적의 비율로, 실질적인 도시녹화 지표로 활용되고 있다. 현재 녹피율은 토지피복지도를 기반하여 산출되는데, 토지피복지도의 낮은 공간해상도와 일정하지 않은 제작시기는 정확한 녹피율 산출과 정밀한 녹피분석을 어렵게 한다. 따라서 본 연구는 새로운 녹피율 산출방안으로 항공영상과 심층학습을 활용한 방안을 제안한다. 항공영상은 높은 해상도와 비교적 일정한 주기로 정밀한 분석을 가능하게 하며 심층 학습은 항공영상 내 녹지를 자동으로 탐지할 수 있다. 지자체는 매년 다양한 목적을 위해 유인항공영상을 취득하여 이를 활용해 신속하게 녹피율을 산출한다. 하지만 미리 취득된 유인항공영상은 취득 시기와 해상도, 센서와 같은 세부사항을 선택할 수 없어 정밀한 분석이 어려울 수 있다. 이러한 한계점은 다양한 센서의 탑재가 가능하고 낮은 고도의 비행으로 인해 고해상도 영상을 취득할 수 있는 무인항공기를 활용하여 보완될 수 있다. 이에 두 가지 항공영상으로부터 녹피율을 산출하였고 그 결과, 모든 녹지 유형으로 부터 높은 정확도로 녹피율을 산출할 수 있었다. 하지만 유인항공영상으로부터 산출된 녹피율은 복잡한 환경에서 한계가 있었다. 이를 보완하고자 활용한 무인항공영상은 복잡한 환경에서도 높은 정확도의 녹피율을 산출할 수 있었고 추가밴드 영상을 통해 더 정밀한 녹지 영역 탐지가 가능했다. 추후 기존 유인항공영상에 새로 취득한 무인항공영상을 보완적으로 사용해 녹피율을 효과적으로 산출할 수 있을 것이라 기대된다.

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.

비파괴산업 분야 방사선작업종사자 직장교육을 위한 사용자 환경 기반 혼합현실(MR) 교육훈련 시스템 개발 (A Development of a Mixed-Reality (MR) Education and Training System based on user Environment for Job Training for Radiation Workers in the Nondestructive Industry)

  • 박형후;심재구;박정규;손정봉;권순무
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제15권1호
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    • pp.45-54
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    • 2021
  • 본 연구는 혼합현실을 기반으로 하는 비파괴 분야의 교육용콘텐츠를 만들기 위해 시행되었다. 현재 방사선 분야에는 교육용 혼합현실 기반 교육용 콘텐츠는 거의 없는 실정이다. 그리고 비파괴검사분야는 작업 환경이 열악하고, 종사자 수도 한 업체당 직원 수가 10인 이하인 곳이 많고, 교육적 인프라도 잘 구축되어 있지 않다. 강의식으로 전달만 하는 실습교육과 안전교육이 시행되고 있다. 이를 해결하기 위해 혼합현실을 기반으로 한 비파괴 종사자 교육용 콘텐츠를 개발하게 되었다. 이 콘텐츠는 Microsoft사의 HoloLens 2 HMD 디바이스를 기반으로 개발되었고, 1280⁎720의 해상도를 기준으로 제작되었고, 디바이스마다 해상도가 달라 Anchor의 Left, Right, Bottom, TOP위치를 맞추어 Side를 제작하였고, 이미지가 큰 것은 Atlas의 크기에 영향을 미치기 때문에 배경화면이나 상단 바와 같이 부피가 큰 것은 UITexture로 대체하여 제작되었다. UI Widget Wizard에서는 Label, Buttom, ScrollView, Sprite를 제작하였다. 본 연구는 종사자에게 현장감 있는 교육내용을 제공하고, 자기 주도적인 교육을 가능하게 하고, 현실을 바탕으로 한 3D 입체영상으로 교육할 수 있어 흥미와 몰입도 있는 교육을 시행할 수 있다. 혼합현실에서 제공되는 영상을 통해 현실세계와 가상현실 간에 상호작용을 통해 학습자가 직접 사물을 조작할 수 있어 학습자의 학습 능률을 높일 수 있다. 또한 혼합현실 교육을 시행하면 시간과 장소에 구해를 받지 않아 코로나 시대에 비대면 학습 콘텐츠로 큰 역할을 할 수 있을 것으로 사료된다.

중국문헌을 통해본 중세 동남아의 불교문화(I): 법현(法顯)과 의정(義淨)의 저술을 중심으로 (Some Views for the Buddhist Culture of Southeast Asia at Middle Ages through the Chinese Description (I): Focused on the documents of Faxian and Ichong)

  • 주수완
    • 수완나부미
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    • 제2권1호
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    • pp.55-94
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    • 2010
  • Even Faxian(法顯)'s Gaosengfaxianchuan (『高僧法顯傳』) and Iching(義淨)'s Nanhaijiguineifachuan (『南海寄歸內法傳』) are regarded as very important and useful documents to study the southeast asian buddhist culture, it is very difficult to grasp the contemporary state of those area because their descriptions are very brief and implicit. Therefore this essay aimed an in-depth reading their documents as original texts of modern understanding of those area, and tried to make a new views to approach the southeast asian buddhist culture by some more historically and concretely. At the early 5th century when Faxian(法顯) arrived, Buddhism was flourished in Sri Lanka. Because already a long time passed since the Saṇgha was schismatized into conservative and progressive at around the dominical year, he mentioned nothing about the conflict or disharmony of two orders. And the faith of Buddha tooth relic, which had been uprisen at 50 years ago from Faxian's visiting, was concretely established as a representative religion of Sri Lanka. According to his record, the carrying ritual of this Buddha tooth was performed very magnificently as similar with recent Korean Youngsan ceremony(靈山齋). In the mean time, it looks there were many sculptures of Buddha image made of precious stone of special product from Sri Lanka. The faith of Buddha-pāda(the Buddha's foot-prints) was also generalized at that time. The most famous monk of his contemporary Sir Lanka was Buddhaghosa, the author of Visuddhi-magga, but it is not sure that Faxian had met him. It can be suspected that the funeral in which Faxian participated could be belonged to him, or the Visuddhi-magga was writing at the peak during Faxian's staying. On the way to return to China, Faxian embarked an indigenous ship around Indonesia. It means there were no chinese trade ship which he can use. So the trade between china and southeast asia was advanced by south asian ships, and the chinese ships were not yet joined at that time so activity. And at least until that time, it looks there were no any remarkable buddhist movement in the southeast asian countries by where he stopped. In contrast, the southeast asian world which be seen by Iching had already experienced a lot of changes. He was impressed by the high quality buddhist culture of those area, and insisted to accept it to china. Further, he analyzed the sects of buddhism which were prevalent around the southeast asia in his contemporary time, and tried to make a good relationship with each native monks for learning from them. It looks the center of those exchanges may be Śrīvijaya of Indonesia. He also mentioned the situation of the late 7th century's Funan(扶南) in Cambodia. At that time, the buddhist Saṇgha was oppressed by newly rising Khmer(眞臘). On the other hand, he described the points of sameness and difference in detail between Indian and southeast asian buddhist culture in the field of ritual as like the practical use of garments, buddha images, and daily recited scriptures. There must be a lot of another aspects which this essay couldn't gather up or catch from these documents. Nevertheless, I hope this essay can help the researchers of this field and will wait for any advices and comments from them.

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가상현실에서 표출된 라이드필름 제작 사례연구 - Warrior of the Dawn 제작사례를 중심 - (A Study on the Ride Film Appearing in Virtual Reality - the focus of Warrior of the Dawn -)

  • 김태형;정진헌
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제11권9호
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    • pp.1204-1212
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    • 2008
  • 가상현실은 1920년대 vehiclesimula-tion(fight simulator)을 효시로 하여 정밀한 광학적/전자기적 장치의 발달로 군사적 목적 이외의 범위로 발전하기 시작하여 realistic display 기술을 선두로 오락, 의료, 학습, 영화, 건축설계, 관광 등 다양한 분야에서 점점 일반화 되어 지고 있다. 1989년 재론 래니어에 의해 가상현실이란 용어가 고안되었고, 모든 가상 프로젝트들을 하나의 단일 항목으로 묶을 수 있게 되었지만, 그 이전에 가상현실은 연구 되어져왔고 현재에 이르게 되었으며, 불가능한 것에 대한 새로운 경험은 인간에게 가상현실의 한 부문으로써 라이드필름을 개발하게 하였다. 라이드필름(Ride Film)의 어트랙션은 기술적 요소뿐만 아니라 인간의 심리적 기반을 분석하여 그 토대로 구성되어지며, 가상현실의 궁극적인 원칙은 상호작용에 의한 몰입이다. 진정한 상호작용은 인터페이스와 입력센서 그리고 반응능력을 요구하는데, 라이드필름(Ride Film)은 전형적인 상호작용성의 요소는 아니다. 따라서 본 연구는 가상현실 기반에서 연구되어온 기술 중심적 입장 외에, 경험 중심적 정의 측면에서 사이버상의 철학자라 불리 우는 마이클 하임 교수의 7가지 기초 개념, 즉 인공현실 / 상호작용 / 몰입 / 망으로 연결된 세계 / 원격현전 /시뮬레이션 / 온몬 몰입에 근거하여 가상현실로서의 적합성을 대입 분석해 보고, 완전한 몰입을 위한 라이드필름(Ride Film)의 발전 방향과 최적화된 결론을 도출하는데 목적을 두고 있다. 이런 관점에서 라이드필름(Ride Film)의 연구는 선례연구가 부족한 라이드필름(Ride Film)의 선행연구로써의 기틀과 디지털 영상을 한 차원 발전시키는데 기여할 것이라 여긴다.

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합성곱 신경망 기반 채점 모델 설계 및 적용을 통한 운동학 그래프 답안 자동 채점 (The Automated Scoring of Kinematics Graph Answers through the Design and Application of a Convolutional Neural Network-Based Scoring Model)

  • 한재상;김현주
    • 한국과학교육학회지
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    • 제43권3호
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    • pp.237-251
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    • 2023
  • 본 연구는 합성곱 신경망을 활용한 자동 채점 모델을 설계하고 학생의 운동학 그래프 답안에 적용함으로써, 과학 그래프 답안에 대한 자동 채점의 가능성을 탐색하였다. 연구자가 작성한 2,200개의 답안을 2,000개의 훈련 데이터와 200개의 검증 데이터로 데이터셋을 구성하고, 202개의 학생 답안을 100개의 훈련 데이터와 102개의 시험 데이터로 데이터셋을 구성하여 연구를 진행하였다. 먼저, 자동 채점모델을 설계하고 성능을 검증하는 과정에서는 연구자가 작성한 답안 데이터셋을 활용하여 그래프 이미지 분류에 최적화되도록 자동 채점모델을 완성하였다. 다음으로 자동 채점 모델에 훈련 데이터셋을 여러 유형으로 학습시키면서 학생의 시험 데이터셋에 대한 채점을 수행하여 훈련 데이터의 양이 많고 다양할수록 자동 채점 모델의 성능이 향상된다는 것을 확인하였고, 최종적으로 인간 채점과의 일치율은 97.06%, 카파 계수는 0.957, 가중 카파 계수는 0.968을 얻었다. 한편, 훈련 데이터로 학습되지 않은 유형의 답안의 경우 인간 채점자들 간에는 채점이 거의 일치하였으나, 자동 채점 모델은 일치하지 않게 채점하는 것을 확인하였다.

감정 분류를 이용한 표정 연습 보조 인공지능 (Artificial Intelligence for Assistance of Facial Expression Practice Using Emotion Classification)

  • 김동규;이소화;봉재환
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제17권6호
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    • pp.1137-1144
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    • 2022
  • 본 연구에서는 감정을 표현하기 위한 표정 연습을 보조하는 인공지능을 개발하였다. 개발한 인공지능은 서술형 문장과 표정 이미지로 구성된 멀티모달 입력을 심층신경망에 사용하고 서술형 문장에서 예측되는 감정과 표정 이미지에서 예측되는 감정 사이의 유사도를 계산하여 출력하였다. 사용자는 서술형 문장으로 주어진 상황에 맞게 표정을 연습하고 인공지능은 서술형 문장과 사용자의 표정 사이의 유사도를 수치로 출력하여 피드백한다. 표정 이미지에서 감정을 예측하기 위해 ResNet34 구조를 사용하였으며 FER2013 공공데이터를 이용해 훈련하였다. 자연어인 서술형 문장에서 감정을 예측하기 위해 KoBERT 모델을 전이학습 하였으며 AIHub의 감정 분류를 위한 대화 음성 데이터 세트를 사용해 훈련하였다. 표정 이미지에서 감정을 예측하는 심층신경망은 65% 정확도를 달성하여 사람 수준의 감정 분류 능력을 보여주었다. 서술형 문장에서 감정을 예측하는 심층신경망은 90% 정확도를 달성하였다. 감정표현에 문제가 없는 일반인이 개발한 인공지능을 이용해 표정 연습 실험을 수행하여 개발한 인공지능의 성능을 검증하였다.

확장현실 기반의 심폐소생술 교육 시스템의 사용성 평가 (Usability of CPR Training System based on Extended Reality)

  • 이영호;김선경;최종명;박건우;고영혜
    • 사물인터넷융복합논문지
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    • 제8권6호
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    • pp.115-122
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    • 2022
  • 최근 병원 밖 심정지 환자의 생존율 향상을 위한 일반인 대상 심폐소생술 교육의 중요성이 강조되고 있다. 일반인 대상 효과적인 심폐소생술 교육을 위해 보다 정확하고 생동감 있는 교육전략이 필요하다. 이에 본 연구에서는 확장현실 기반의 심폐소생술 교육시스템을 개발하고 일반인을 대상으로 교육한 사용성 평가 결과를 제시한다. 3개의 응용프로그램으로 구성된 확장현실 기반 심폐소생술 교육시스템에서는 첫 번째 마네킹에 정합된 3D 심장 해부도를 스마트글라스에 전송하여 가슴압박 지점을 안내한다. 두 번째 응용프로그램은 스마트글라스를 통해 심폐소생술 과정에 대한 시·청각적 정보를 제공함과 동시에 스마트워치의 진동 알림을 전송하여 심폐소생술의 정확한 압박 속도를 안내한다. 세번째 Add on kit는 마네킹에 설치된 센서를 통하여 흉부 압박의 깊이와 속도에 대한 즉각적인 피드백 정보를 스마트폰으로 전송한다. 본 연구에 참여한 93명의 대상자는 확장현실 기반 심폐소생술 교육시스템이 현장감과 효과성 측면에서 긍정적이라 평가하였다. 확장현실 기술을 이용한 정합기술은 현장감과 몰입도를 높이고 자기 주도적 훈련을 쉽게 함으로서 심폐소생술 교육 운영 효율성 향상에 이바지할 수 있다.