딥러닝을 활용한 강릉지역 적외선 산불 이미지 생성

박범순; 이원재; 김재현

doi:10.7840/kics.2023.48.12.1637

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박범순 (가톨릭관동대학교) 이원재 (아주대학교) 김재현 (아주대학교)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제48권 제12호

발행연도: 2023.12

수록면: 1,637 - 1,644 (8page)

DOI: 10.7840/kics.2023.48.12.1637

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2023

딥러닝을 활용한 강릉지역 적외선 산불 이미지 생성

박범순 , 이원재 , 김재현 한국통신학회논문지 2023.12 학술저널

딥러닝을 활용한 산불 이미지 생성 모델 설계

박범순 우주전자정보공학과 2023.01 학위논문

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강원지역 등 대형 산불의 지속적인 발생으로 인명 및 재산 피해가 발생하고 있다. 산불 분석시 활용되는 광학이나 적외선 위성 영상은 데이터 세트의 양이 부족하다는 제한사항이 발생한다. 이는 산불 이미지 분석 등 각종 목적에 적합한 영상을 얻기 어렵다는 것이다. 이러한 문제점은 딥러닝을 이용해 부족한 데이터 세트의 양을 보완할 수 있다. 딥러닝 모델인CycleGAN(Cycle Generative Adversarial Network)을 통한 강릉지역 산불 이미지 생성에 대해 소개한다. 원본 적외선 이미지나 광학 이미지와 유사한 이미지를 생성하여 산불 이미지 분석에 활용할 수 있다. 생성 모델의 정밀도를 비교하기 위해 평가지표인 SSIM(Structural Similarity Index Measure)과 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)를 이용하여 정밀도를 측정하였다.

#딥러닝 #산불 #적외선 #광학 #이미지 #Deep learning #Forest fire #Infrared #Optical #Image

참고문헌 (17)

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M. S. Won, K. H. Kim, and S. W. Lee, “A study on damage characteristics and development of burn severity evaluation methods,” Korea Forest Research Institute, Research Report 13-37, pp. 1-229, Dec. 2013. (http://www.kfri.go.kr)

S. S. Lim and S. R. Go, “Yearbook of forest fire statistics for 2021,” Forest Service, pp. 1-173, Feb. 2022. (http://www.forest.go.kr)

I. Goodfellow et al., “Generative adversarial nets,” Advances in NIPS, vol. 27, pp. 2672-2680, Jun. 2014. (http://papers.neurips.cc/paper/5423-generativeadversarial-nets.pdf)

X. Maoet et al., “Least squares generative adversarial networks,” in Proc. 2017 IEEE Int. Conf. Comput. Vision, pp. 2794-2802, Venice, Italy, Oct. 2017. (https://arxiv.org/abs/1611.04076)

J. Y. Zhu, T. Park, P. Isola, and A. A. Efros, “Unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks,” in Proc. 2017 IEEE Int. Conf. Comput. Vision, pp. 2242-2251, Venice, Italy, Oct. 2017. (https://ieeexplore.ieee.org/document/

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