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저자정보
노승환 (공주대학교) 남 부 호아이 (PTIT) 최복길 (공주대학교) 뉴옌 만 둥 (공주대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제17권 제6호(JKIIT, Vol.17, No.6)
발행연도
2019.6
수록면
17 - 25 (9page)
DOI
10.14801/jkiit.2019.17.6.17

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최근 자주 발생하는 싱크 홀(sinkhole)을 정확하게 발견하고 추적하는 것은 사람 및 재산 피해를 예방하기 위해서 매우 중요하다. 그 동안 싱크 홀을 검출하기 위한 방안들이 많이 제안되었지만 지하 깊은 곳에서 발생하는 싱크 홀에 대한 검출은 완전히 해결되지 않고 있다. 또한 실시간으로 싱크 홀을 감지하고 실시간으로 경고를 발생하는 시스템은 아직 안정화되지 않은 상태이다. 본 연구는 딥 러닝과 데이터 결합에 의해 싱크 홀을 실시간으로 검출하기 위한 연구이며, 제안하는 알고리즘은 크게 바이너리 분할(binrary segmentation), 싱크 홀분류(sinkhole classification) 및 싱크 홀 추적(sinkhole tracking)의 세 가지 주요 부분으로 구성된다. 실험 결과 싱크 홀이 실시간으로 데이터 세트에서 추적 될 수 있음을 보여주었다. 따라서 본 연구에서 제안된 시스템은 싱크 홀을 탐지하기 위해서 실제로 적용될 수 있음을 보여준다.
#sinkhole tracking #CNN transfer learning #data association #Hungarian Algorithm #Otsu algorithm

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안된 방법
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론
References

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