메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
조원호 (서울대학교) 임용호 (서울대학교) 박기호 (서울대학교)
저널정보
대한지리학회 대한지리학회지 대한지리학회지 제54권 제1호(통권 제190호)
발행연도
2019.2
수록면
1 - 16 (16page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
토지피복도는 지표의 현황 및 변화를 가장 잘 반영할 수 있기 때문에 다양한 연구에서 활용되고 있다. 그러나 현재 환경부에서 제공하고 있는 토지피복도는 정확도가 높지 않고 갱신주기가 길어 데이터의 신뢰도나 시간해상도 측면에서 한계가 존재한다. 본 연구는 딥러닝(deep learning) 기반의 토지피복 분류 기법을 적용함으로써 자동화를 통한 갱신주기 단축과 한국의 토지피복 분류 체계에 부합하는 토지피복도 작성을 위한 대안적인 해결 방법을 제안하였다. 딥러닝 기법 중 이미지 분석에 특화된 합성곱 신경망(Convolutional neural network)을 이용해 토지피복을 분류하였다. 먼저 같은 토지피복 유형이라 할지라도 지역에 따른 이질성이 있음을 확인하기 위해 유럽지역을 대상으로 만들어진 EuroSAT 토지피복 데이터를 사용해 합성곱 신경망 모델을 학습시켜 한국 토지피복 분류를 실험하였다. 본 연구에서는 Sentinel-2 위성의 영상을 사용하여 한국 토지피복 분류 체계에 맞는 학습 및 테스트 데이터를 구축하였다. 본 연구에서 구축한 데이터로 학습시킨 합성곱 신경망 모델은 정확도 98.28%로 EuroSAT 데이터로 학습시킨 모델보다 우수한 분류성능을 보여주었다. 또한 ImageNet 사전 학습 파라미터(Pre-trained parameter)를 사용하여 합성곱 신경망 모델의 학습속도와 정확도(99.66%)를 높였으며 합성곱 신경망을 이용한 한국 토지피복 분류에서 ImageNet 파라미터의 활용가능성을 보여주었다. 본 연구를 계기로 그간 국내에서 주목받지 않았던 합성곱 신경망을 이용한 토지피복 분류 연구가 확대되기를 기대한다.
#딥러닝 #합성곱 신경망 #원격탐사 #토지피복 #deep learning #Convolutional neural network #remote sensing #land cover

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 학습 및 테스트 데이터 구축
3. 분석 방법
4. 결과
5. 결론 및 시사점
참고문헌

참고문헌 (28)

참고문헌 신청
김주훈·김경탁, 2011, “HyGIS-SWAT을 이용한 토지피 복도에 따른 유출부하 평가,” 한국지리정보학회 지, 14(2), 28-39. dbpia 유철희·임정호·박선영·조동진, 2017, “기계학습 기반 상세화를 통한 위성 지표면온도와 환경부 토지피 복도를 이용한 열환경 분석: 대구광역시를 중심 으로,” 대한원격탐사학회지, 33(6), 1101-1118. dbpia 이규성·윤여상·김선화·신정일·윤정숙·강성진, 2009, “한반도 토지이용 및 토지피복 모니터링을 위한 현안 분석,” 대한원격탐사학회지, 25(1), 71-83. google schola 전경열·김영희, 2016, “토지피복도의 지표면 거칠기를 이 용한 CALMET의 정확도 향상에 관한 연구,” 한국 도시환경학회지, 16(4), 383-392. google schola 최진무·박우정·김민준, 2014, “토지피복변화와 사회경 제적 변화의 관련성 및 시계열 변화의 공간 검색 방안 연구,” 국토지리학회지, 48(3), 363-373. google schola

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

정사항공영상과 딥러닝을 활용한 토지피복현황 모니터링 방안
서기환 ,  오창화 ,  김다윗 외 2명 대한공간정보학회 학술대회 2018 .11
KOMPSAT-2 영상의 토지피복분류에 적합한 SVM 커널 함수 비교 연구
강남이 ,  고신영 ,  조기성 대한공간정보학회지 2013 .06
비점오염원 수문유출모형에 적용 가능한 위성영상의 토지피복 분류항목 설정
서동조 한국콘텐츠학회논문지 2009 .11
신체활동 참여에 따른 비만 노인여성의 정신건강과 삶의 질 및 의료비 지출의 차이
이향범 ,  이한경 ,  김태상 외 2명 한국웰니스학회지 2021 .02
인공지능 마스크 착용 판독 시스템
노현정 ,  전주예 ,  최유정 외 2명 대한전자공학회 학술대회 2020 .08

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0