KCI등재
합성곱신경망을 이용한 초분광영상기반 토양수분 예측 = Soil Moisture Prediction Based on Hyperspectral Image using CNN(Convolution Neural Network)
저자
발행기관
학술지명
한국소프트웨어감정평가학회 논문지(Journal of Software Assessment and Valuation)
권호사항
발행연도
2021
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
75-81(7쪽)
KCI 피인용횟수
0
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제공처
식물의 생육은 수분에 의해서 크게 좌우되기 때문에 토양이 재배하는 식물에 최적의 수분을 가지도록 조절하는 것은 중요하다. 최근 초분광영상을 통하여 식물의 생육정보를 자동으로 분석하는 연구가 진행되고 있으며 토양의 수분함량을 측정하는 것도 포함한다. 그러나 초분광의 경우 많은 분광밴드에서 나타나는 방대한데이터로 인하여 분석과정이 복잡하기 때문에 사용이 어렵다. 본 논문에서는 초분광영상의 복잡도를 합성곱신경망 (Convolution Neural Network, CNN)을 통하여 해결하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 대상 초분광의 전체 대역을 심층학습방법을 사용하여 자동 분석하기 때문에 각 영상에 대해 인식에 필요한 특정 대역을 찾는 노력을 할 필요가 없다. 제안 시스템의 유효성을 보이기 위해서 토양에서 얻은 초분광영상을 이용한수분함량분석 실험을 수행하고 결과를 보인다.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2024 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | KCI등재 |
2020-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (계속평가) | KCI후보 |
2018-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
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