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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.12
- 수록면
- 69 - 76 (8page)
- DOI
- 10.7319/kogsis.2018.26.4.069
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Kompsat 위성은 총 5기가 발사되었으며, GSD 0.7m급 광학영상 취득이 가능한 Kompsat-3, 레이더 센서가 장착된 Kompsat 5호, GSD 0.6m급 광학영상 취득이 가능한 Kompsat-3A가 운영 중에 있다. 본 연구에서는 Kompsat-3 영상을 이용하여 주요 활용분야인 토지이용도 작성에서 딥러닝 기반의 convolutional neural network(CNN)기법으로 나대지, 논, 초지를 구분하였다. 분류정확도를 분석한 결과 반복학습 20,000회에서 논 73%, 초지 67%, 나대지 71%, 미분류 66% 등 평균 70%정도의 정확도를 나타내었고, 반복학습 100,000회에서 논 83%, 초지 79%, 나대지 81%, 미분류 76% 등 평균 80%로 학습이 많을수록 높은 정확도를 나타남을 알 수 있었다. 그러나 정사영상의 경우 데이터증대(data augmentation) 기법을 고려하지 않아 적은 영상으로 학습을 진행하였기 때문에 이에 대한 개선이 필요할 것으로 보인다.
목차
要旨
Abstract
1. 서론
2. 딥러닝 기반 영상 분류
3. 딥러닝 기법의 영상 분류
4. 결론
References
참고문헌 (8)
참고문헌 신청
[학위논문] - Jeon, W. S. / 2017 / Semantic segmentation using trade-off and internal ensemble / Master's / Kyungnam univ.
[학술지(정기간행물)] - 전왕수 / 2018 / Semantic Segmentation Using Trade-Off and Internal Ensemble / International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent systems 18 (3) : 196 ~ 203
[학술지(정기간행물)] - Hinton, G. / 2006 / A fast learning algorithm for deep belief nets / Neural Computation 18 (7) : 1527 ~ 1554
[학술지(정기간행물)] - LeCun, Y. / 1998 / Gradientbased le arning applied to document recognition / Proceedings of the IEEE 86 (11) : 2278 ~ 2324
[학술지(정기간행물)] - Yann LeCun / 2015 / Deep learning / Nature 521 (7553) : 436 ~ 444
[학술지(정기간행물)] - 전왕수 / 2018 / Semantic Segmentation Using Trade-Off and Internal Ensemble / International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent systems 18 (3) : 196 ~ 203
[학술지(정기간행물)] - Hinton, G. / 2006 / A fast learning algorithm for deep belief nets / Neural Computation 18 (7) : 1527 ~ 1554
[학술지(정기간행물)] - LeCun, Y. / 1998 / Gradientbased le arning applied to document recognition / Proceedings of the IEEE 86 (11) : 2278 ~ 2324
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