KCI등재
영상 폐색영역 검출 및 해결을 위한 딥러닝 알고리즘 적용 가능성 연구
저자
발행기관
학술지명
한국산학기술학회논문지(Journal of Korea Academia-Industrial cooperation Society)
권호사항
발행연도
2019
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
305-313(9쪽)
KCI 피인용횟수
0
DOI식별코드
제공처
소장기관
최근 드론을 이용한 공간정보 구축이 활성화되면서 공간정보 산업발전에 많은 기여를 하고 있다. 하지만 드론 공간정보는 카메라의 중심투영에 의한 발생하는 폐색영역 뿐 아니라 가로수, 보행자, 현수막과 같은 적치물에 의한 폐색영역이 필연적으로 발생한다. 이러한 폐색영역을 효율적으로 해결하기 위한 다양한 방안이 연구되고 있다. 본 연구에서는 폐색영역 해결을 위해 원초적인 재촬영이 아닌 딥러닝 알고리즘을 적용하기 위한 다양한 알고리즘별 조사 및 비교연구를 수행하였다. 그 결과, 객체 검출 알고리즘인 HOG부터 기계학습 방법인 SVM, 딥러닝 방식인 DNN, CNN, RNN까지 다양한 모델들이 개발 및 적용되고 있으며, 이 중 영상의 분류, 검출에 가장 보편적이고 효율적인 알고리즘은 CNN기법임을 확인하였다. 향후 AI 기반의 자동 객체 탐지와 분류는 공간정보 분야에서 각광받는 최신 과학기술이다. 이를 위해 다양한 알고리즘에 대한 검토와 적용은 중요하다. 따라서, 본 연구에서 제시하는 알고리즘별 적용 가능성은 자동으로 드론 영상의 폐색영역을 탐지하고 해결할 수 있어 공간정보 구축의 시간, 비용, 인력에 대한 효율성 향상에 기여할 것으로 판단된다.
더보기Recently, spatial information is being constructed actively based on the images obtained by drones. Because occlusion areas occur due to buildings as well as many obstacles, such as trees, pedestrians, and banners in the urban areas, an efficient way to resolve the problem is necessary. Instead of the traditional way, which replaces the occlusion area with other images obtained at different positions, various models based on deep learning were examined and compared. A comparison of a type of feature descriptor, HOG, to the machine learning-based SVM, deep learning-based DNN, CNN, and RNN showed that the CNN is used broadly to detect and classify objects. Until now, many studies have focused on the development and application of models so that it is impossible to select an optimal model. On the other hand, the upgrade of a deep learning-based detection and classification technique is expected because many researchers have attempted to upgrade the accuracy of the model as well as reduce the computation time. In that case, the procedures for generating spatial information will be changed to detect the occlusion area and replace it with simulated images automatically, and the efficiency of time, cost, and workforce will also be improved.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-07-01 | 평가 | 등재후보로 하락(현장점검) (기타) | KCI후보 |
2017-07-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2007-08-28 | 학술지등록 | 한글명 : 한국산학기술학회논문지외국어명 : Journal of Korea Academia-Industrial cooperation Society | KCI후보 |
2007-07-06 | 학회명변경 | 영문명 : The Korean Academic Inderstrial Society -> The Korea Academia-Industrial cooperation Society | KCI후보 |
2007-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2005-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.68 | 0.68 | 0.68 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.66 | 0.61 | 0.842 | 0.23 |
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)