• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
• /
• pp.355-356
• /
• 2021

새만금 방조제의 갯벌 유실상태 및 생태변화를 조사하기 위해 매년 지질학적, 생물학적 조사가 이루어지고 있다. 또한 우리나라 전역에서 산림감시 및 대규모 환경 감시를 위한 다양한 활동들이 활발히 진행되고 있다. 최근 드론 기술과 인공지능 기술의 발달로 인하여 이러한 활동을 보다 효율적이고 경제적으로 수행하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 도론을 이용하여 대규모 면적의 생태환경을 효율적으로 조사 및 분석하기 위하여 시멘틱세그멘테이션 기법을 활용한 영상 분할 기법을 제안한다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제27권4호
• /
• pp.456-463
• /
• 2023

본 논문에서는 사용자의 개입없이 고해상도 위성 영상을 활용하여 정밀한 토지피복분류를 위해 U-Net 네트워크 모델에 SPADE 구조를 결합한 SSResUNet 모델을 제안한다. 제안하는 네트워크는 위성 영상의 공간적 특성을 보존하여 복잡도가 높은 환경에서도 강인한 분류모델이라는 장점이 있다. 다목적실용위성 3A 영상을 통해 학습한 결과 기존 U-Net, U-Net++ 대비 뛰어난 결과를 보였으며 평균 IoU 76.10, Dice 86.22의 성능을 도출하였다.

• 융합정보논문지
• /
• 제11권11호
• /
• pp.57-65
• /
• 2021

본 논문은 딥 러닝(Deep Learning)을 이용하여 대기오염측정망 데이터 중 특정 증상이 나타나는 이상 데이터를 탐지하는 방법을 제시한다. 기존 방법들은 일반적으로 시계열 데이터 내에서 기존과는 다른 특이한 패턴이 나타나는 데이터를 탐지하여 이상치로 분류하며, 이는 특정 증상만을 탐지하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 주로 이미지의 전경 분리(Sementic Segmentation)에 사용되는 DeepLab V3+ 모델의 2차원 합성곱 신경망 구조를 1차원 구조로 변형하여 이미지 대신 여러 센서의 시계열 측정값을 입력받고 특정 증상이 나타나는 데이터를 탐지하도록 하는 방법을 제시한다. 또한, 데이터에 '조각별 집계 근사법(Piecewise Aggregate Approximation)'을 적용하여 잡음이 많은 대기오염측정망 데이터의 복잡도를 줄임으로써 성능을 높인다. 실험 결과를 통해 준수한 성능으로 이상치 탐지를 수행할 수 있음을 확인할 수 있다.