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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
서홍덕 (남서울대학교) 김의명 (남서울대학교)
저널정보
한국국토정보공사 지적과 국토정보 지적과 국토정보 제50권 제2호
발행연도
2020.1
수록면
37 - 51 (15page)

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머신러닝과 딥러닝 기술의 발달로 인하여 도시의 변화탐지에 이러한 기술을 적용하려는 관심과 시도가 증가하고 있다. 그러나 기존의 변화탐지와 공간정보 구축방법은 여전히 사람에 의해 수작업으로 수행되는 경우가 많아 비용과 시간이 많이 소요되고 있다. 또한 도시지역에서 건축물의 변화탐지를 효율적으로 수행하기 위해서는 많은 인원이 필요한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 포인트 클라우드에서 딥러닝 기술을 적용하여 공간정보 분야에서 활용도가 높은 도로, 건물, 식생의 객체를 분류하고 변화탐지를 수행할 수 있는 방법을 제안하였다. 실험 결과 약 92% 이상의 정확도로 도로, 건물, 식생을 분류하였으며 이를 통해 객체의 속성정보를 자동으로 구축할 수 있었다. 또한, 시계열 데이터가 구축된다면 제안한 방법론을 통해서 변화를 탐지할 수 있고 기 구축된 수치지도의 속성을 검수할수 있을 것으로 판단된다.
#인공지능 #딥러닝 #포인트 클라우드 #공간정보 #변화탐지

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국토교통부 / 2017 / 공간정보기반 융복합산업 발전 전략 마련 및 법제도 개선방안 :1~179 google schola 김혜진 / 2018 / R-CNN 기법을 이용한 건물 벽 폐색영역 추출 적용 연구 / 지적과 국토정보 48(2):213~225 dbpia 류서현 / 2017 / 정규화 및 항등사상이 활성함수 성능에 미치는 영향 / 한국산학기술학회논문지 18(10):75~80 dbpia 박성현 / 2016 / 국가공간정보 정책변동에 관한 연구 / 한국지적정보학회지 18(1):99~112 dbpia 서기환 / 2018 / GeoAI 기반의 토지이용변화 모니터링혁신과 활용방안 :1~6 google schola

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