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우리나라 원격탐사 분야에서는 2017년을 기점으로 딥러닝의 뛰어난 성능을 바탕으로 연구 성과를 나타내기 시작하여, 현재는 영상 전처리부터 활용까지 원격탐사의 거의 모든 분야에서 딥러닝을 적용하는 연구가 수행되고 있다. 원격탐사 분야에 적용된 딥러닝의 연구 동향 분석을 수행하기 위해, 2021년 10월까지 출판된 원격탐사 분야에 딥러닝이 적용된 국내 논문들을 수집하였다. 수집된 60여 편의 논문들을 바탕으로 딥러닝 네트워크 목적, 원격탐사 활용 분야, 원격탐사 영상 취득 탑재체별로 나누어 연구 동향 분석을 수행하였다. 또한, 논문에서 훈련자료 구축에 효과적으로 이용되었던 오픈소스데이터들을 정리하였다. 본 논문을 통해 현시점에서 딥러닝이 원격탐사 분야에 자리잡기 위해 해결해야 할 문제점들을 제시하면서, 향후 연구자들의 원격탐사 분야에 딥러닝 기술을 접목하기 위한 연구 방향을 설정하는 데 도움을 제공하고자 한다.
목차
Abstract
초록
1. 서론
2. 국내 원격탐사 분야 딥러닝 기술 적용사례 조사
3. 딥러닝 네트워크 목적에 따른 원격탐사 연구 동향 분석
4. 원격탐사 활용 분야에 따른 딥러닝 연구 동향 분석
5. 원격탐사 영상 취득 탑재체별 딥러닝 연구 동향 분석
6. 딥러닝 훈련을 위한 오픈소스 데이터
7. 요약 및 결론
References
참고문헌 (89)
참고문헌 신청
Baek, C.S., and Yom, J.H. (2019), Spatiotemporal resolution enhancement of PM10 concentration data using satellite image and sensor data in deep learning, Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, Vol. 37, No. 6, pp. 517-523. (in Korean with English abstract)
Bak, S.H., Kim, N.K., Jeong, M.J., Hwang, D.H., Unuzaya Enkhjargal, Kim, B.R., Park, M.S., Yoon, H.J., and Seo, W.C. (2020), Study on detection technique for coastal debris by using unmanned aerial vehicle remote sensing and object detection algorithm based on deep learning, Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Science, Vol. 15, no. 6, pp. 1209-1216. (in Korean with English abstract)
Cha, S.G., Jo, H.W., Lim, C.H., Song, C.H., Lee, S.G., Kim, J.W., Park, C.Y., Jeon, S.W., and Lee, W.K. (2020), Estimating the stand level vegetation structure map using drone optical imageries and LiDAR data based on an Artificial Neural Networks (ANNs), Korean Journal of Remote Sensing, Vol. 36, No. 5-1, pp. 653-666. (in Korean with English abstract)
Cho, E.J., and Lee, D.C. (2020), Building detection by convolutional neural network with infrared image, LiDAR data and characteristic information fusion, Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, Vol. 38, No. 6, pp. 635-644. (in Korean with English abstract)
Choi, H.S., Seo, D.C., and Choi, J.W. (2020), A pansharpening algorithm of KOMPSAT-3A satellite imagery by using dilated residual convolutional neural network, Korean Journal of Remote Sensing, Vol. 36, No. 5-2, pp.961-973. (in Korean with English abstract)
Bak, S.H., Kim, N.K., Jeong, M.J., Hwang, D.H., Unuzaya Enkhjargal, Kim, B.R., Park, M.S., Yoon, H.J., and Seo, W.C. (2020), Study on detection technique for coastal debris by using unmanned aerial vehicle remote sensing and object detection algorithm based on deep learning, Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Science, Vol. 15, no. 6, pp. 1209-1216. (in Korean with English abstract)
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