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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2025.12
- 수록면
- 399 - 407 (9page)
이용수
초록· 키워드
최근 산불로 인한 피해가 급증하고 있어 피해를 방지하기 위해 산불 발생을 빠르게 감지하는 것이 중요하다. 기존의 산불 탐지는 주로 RGB 이미지를 이용하지만, 최근에는 멀티스펙트럴 영상을 활용해 산불 탐지를 수행한다. 본 논문은 인공지능을 활용한 멀티 스펙트럴 영상에서 산불 탐지 성능 향상을 위한 두 가지 핵심 방법론을 제안한다. 첫째, 통계적, 정보 이론적 지표를 기반으로 산불 탐지에 최적화된 밴드 조합을 선별하는 방법을 소개한다. 상호 정보(MI)와 효과 크기(Cohen’s d) 분석 결과 단파 적외선 밴드가 산불 영역을 식별하는 데 효과적임을 입증하였고, 단파 적외선 밴드와 근적외선 밴드를 함께 조합했을 때 탐지 성능이 개선되는 것을 확인하였다. 둘째, 산불 클래스의 심각한 불균형 문제를 완화하고 주변 맥락 정보를 같이 학습하기 위해 패치 기반의 copy-paste 데이터 증강 기법을 제안하여 Intersection over Union(IoU) 지표 기준으로 기존 주변 영역을 고려하지 않은 copy-paste 증강 대비 14.54%, 베이스라인 대비 2.75%의 성능 향상을 달성하였다.
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목차
- Abstract
- 요약
- Ⅰ. 서론
- Ⅱ. 관련 연구
- Ⅲ. 제안 기법
- Ⅳ. 실험
- Ⅴ. 결론
- References
참고문헌
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