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저자정보
우승우 (강남대학교) 장은서 (강남대학교) 곽찬희 (강남대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제25권 제11호
발행연도
2024.11
수록면
3,495 - 3,503 (9page)
DOI
10.9728/dcs.2024.25.11.3495

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산림의 탄소 저장량 측정은 주로 현장 조사와 원격 탐사의 방법을 통해 이뤄지나, 이런 접근법은 측정의 정확도가 떨어지는 문제를 안고 있다. 따라서 본 연구에서는 항공 관측 이미지를 활용하여 산림을 구분하고 이에 상응하는 탄소 저장량을 측정하는딥러닝 모델을 제안한다. 기존의 이미지 기반 객체 탐지 모델들은 매개 변수의 수가 많고 계산 비용이 높아 실시간 서비스나 자원 제약이 많은 경우 활용이 어렵다는 단점이 있다. 이에 본 연구가 제안하는 모델은 트랜스포머 구조를 기반한 SegFormer를 활용해 경량화와 분류 정확도의 두 가지 목표를 동시에 달성하고자 하였다. 실험 결과 1픽셀당 25cm 해상도의 항공 이미지를 활용했을 때 기존 알고리즘 대비 우수한 성능을 확인하였다. 본 연구의 결과를 활용하여 추후 탄소 저장량 예측 및 모니터링에 효과적으로 적용될 수 있을 것으로 기대한다.
#컴퓨터 비전 #딥러닝 #항공 영상 #탄소 저장량 #의미론적 분할 #Computer Vision #Deep Learning #Aerial Image #Carbon Storage #Semantic Segmentation

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 연구방법
Ⅳ. 연구 결과 및 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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