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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 167 - 177 (11page)
- DOI
- 10.7848/ksgpc.2023.41.3.167
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인공지능 산업이 발달함과 동시에 많은 딥러닝 모델들이 오픈 소스로 공개되면서 누구나 쉽게 딥러닝을 활용하는 환경이 마련되었다. 그러나 딥러닝 모델을 사용하기에 충분한 학습 데이터를 구축하기 위해서는 시간과 비용이 많이 소모되어 활용에 제한이 있다. 특히 항공정사영상에서 객체를 탐지하는 연구들은 대부분 수작업으로 학습데이터를 구축하고 있는 실정이다. 수작업으로 학습 데이터를 구축하는 것은 시간과 비용이 많이 소모될 뿐만 아니라, 작업자의 실수, 착오에 의한 오류, 작업자의 주관적 판단에 따라 데이터가 상이하게 구축된다는 단점이 있다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 기구축된 데이터를 활용하여 학습 데이터를 제작하는 방법에 대하여 제시한다. 기구축 데이터인 국가기본도와 국토지리정보원에서 제공하는 25cm급 항공정사영상을 활용하여 객체 탐지 학습 데이터 제작 방안을 도출하고, 제작된 객체 탐지 학습 데이터의 효용성을 확인하기 위해 YOLOv5 모델을 활용하여 항공정사영상의 객체 탐지 학습을 진행하였다.
목차
Abstract
초록
1. 서론
2. 선행연구 분석
3. 연구 방법
4. 실험 및 검증
5. 결론
References
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
Chen, Z., Zhang, T., and Ouyang, C. (2018), End-to-end airplane detection using transfer learning in remote sensing images, Remote Sensing, Vol. 10, No. 1, 139.https://doi.org/10.3390/rs10010139
Choi, I.H. and Kim, E.M. (2021), Automatic construction of deep learning training data for high definition road maps using mobile mapping system, Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, Vol. 39, No. 3, pp. 133-
Kim, M. (2023), Deep Learning-based Spatial Object Detection for IndoorGML Construction: Using Indoor Omnidirectional Images, Master’s thesis, University of Seoul, Seoul, Korea, 66p. (in Korean with English abstract)
Lee, H. and Chang, Y. (2018), Development of an image tagging system based on Crowdsourcing, Journal of the Korean Biblia Society for Library and Information Science, Vol. 29, No. 3, pp. 297-320. (in Korean with English abstract)
Kim, J.S. and Hong, I.Y. (2021), Analysis of building object detection based on the YOLO neural network using UAV images, Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, Vol. 39, No.6, pp. 381-392. (in Korean with Engl
Choi, I.H. and Kim, E.M. (2021), Automatic construction of deep learning training data for high definition road maps using mobile mapping system, Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, Vol. 39, No. 3, pp. 133-
Kim, M. (2023), Deep Learning-based Spatial Object Detection for IndoorGML Construction: Using Indoor Omnidirectional Images, Master’s thesis, University of Seoul, Seoul, Korea, 66p. (in Korean with English abstract)
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