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본 연구는 Google Street View API를 통해 취득한 가로 이미지를 활용하여 서울시 생활도로의 노상주차를 식별하는 모형을 학습 및 검증하였다. 다양한 반복학습 횟수에 따른 모형들의 정확도를 검증하여 최종모형으로 도출하였으며, 최종 모형은 모든 객체 유형에 대해 약 75.68%, 노상주차 차량에 대해 약 82.07%의 객체 탐색 정확도를 나타낸다. 연구의 주요 시사점은 주로 현장조사에 의존해 진행되어, 시간과 금전적 비용이 많이 필요하던 노상주차 데이터 수집의 한계점을 보완하였다는 점과, 딥러닝 모형을 공간분석 및 도시 계획 분야의 공간정보 수집에 적용하여 그 가능성을 제시했다는 점을 들 수 있다.
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2019-452-000554484
