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최근 딥러닝(DL)은 여러 분야에서 급속도로 활용되고 있으며, 특히 영상으로부터 객체를 인식하여 분류하고 인식하기 위한 컴퓨터비전 분야에서 활발하게 연구가 진행되고 있다. 영상분야에서는 주로 합성곱 신경망(CNN)을 이용한 딥러닝 모델의 성능 향상에 주력하고 있다. 대부분의 합성곱 신경망은 영상을 학습시켜 영상분류 및 객체인식에 활용하고 있지만, 본 논문에서는 독일 사진측량, 원격탐사 및 공간정보학회(DGPF)가 구축하고 국제 사진측량 및 원격탐사학회(ISPRS)가 제공하는 데이터 셋 중에서 수치표면모델(DSM)과 이 데이터로부터 생성한 경사 및 주향 정보를 효율성과 성능이 우수하다고 평가받는 합성곱 신경망기반의 SegNet 모델에 적용하여 객체를 분류하고 분석하였다. 딥러닝은 고사양의 컴퓨터 시스템과 다량의 학습 데이터와 라벨 데이터가 필요하고, 다수의 시행착오에 의한 풍부한 경험이 요구된다. 또한 본 논문에서는 한정된 수량의 데이터로부터 효율적인 학습을 위한 데이터 생성 방법을 제시하고 수치표면모델을 분류하였다. 분석 결과 수치표면모델 데이터와 이로부터 도출한 부가적인 데이터를 딥러닝 모델에 적용해도 객체를 타당한 정확도로 분류할 수 있음을 확인하였다.
목차
Abstract
초록
1. 서론
2. SegNet 모델
3. 실험 방법
4. 결과 및 분석
5. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (26)
참고문헌 신청
Audebert, N., Le Saux, B., and Lefevre, S. (2018), Beyond RGB: Very high resolution urban remote sensing with multimodal deep networks, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. 140, pp. 20-32.
Badrinarayanan, V., Kendall, A., and Cipolla, R. (2016), SegNet: A deep convolutional encoder-decoder architecture for image segmentation. IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 39, No. 12, pp. 2481-2495.
Bronshtein, A. (2017), Train/test split and cross validation in Python, https://towardsdatascience.com/train-test-split-andcross- validation-in-python-80b61beca4b6 (last date accessed: 17 November 2019).
Cramer, M. (2010), The DGPF test on digital aerial camera evaluation ? Overview and test design. Photogrammetrie, Fernerkundung, Geoinformation, Vol. 2, pp. 73?82.
de Brebisson, A. and Montana, G. (2015), Deep neural networks for anatomical brain segmentation, arXiv:1502.02445v2 [cs. CV], 25 Jun 2015.
Badrinarayanan, V., Kendall, A., and Cipolla, R. (2016), SegNet: A deep convolutional encoder-decoder architecture for image segmentation. IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 39, No. 12, pp. 2481-2495.
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