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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
이대건 (세종대학교) 이동천 (세종대학교)
저널정보
한국측량학회 한국측량학회 학술대회자료집 2019 한국측량학회 정기학술발표회
발행연도
2019.4
수록면
78 - 83 (6page)

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대부분의 합성곱 신경망(CNN: convolutional neural network)은 영상을 학습 데이터(training data)로 사용하여 딥러닝(DL)에 의한 영상분류 및 객체인식을 수행하고 있지만, 본 논문에서는 영상대신에 3차원 정보를 제공하는 DSM (Digital Surface Model)을 DL 학습(training)에 이용하여 객체를 분류하였다. DL은 많은 양의 데이터가 요구되고, 데이터의 특성에 따라 다른 결과가 도출되므로 본 연구에서는 학습 데이터확보 방법을 제안하고, 데이터 특성에 따른 DL 학습 결과를 분석하기 위하여 대표적인 CNN인 SegNet 모델에 적용하여 의미적 분할(semantic segmentation)을 수행하였다.
#딥러닝 #합성곱 신경망 #SegNet #의미적 분할

목차

초록
1. 서론
2. 연구방법
3. 연구내용
4. 결과 분석
5. 결론
참고문헌

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