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본 연구에서는 1/1,000 수치지형도 및 정밀도로지도 제작에 있어서 도로 레이어를 구성하고 있는 교통안전표지 및 도로표지의 제작 공정에 있어서 딥러닝의 적용방안을 탐색하였다. 딥러닝의 이미지 분류에서 활용하는 전수학습을 이용하여 취득한 영상에 대한 학습자료 구축을 통해 도로 표지정보의 자동분류를 수행하였다. 분석결과 주의, 규제, 지시, 보조는 촬영된 이미지의 품질 및 형태 등 여러 가지 요소에 의해 정확도가 불규칙하게 나타났지만, 안내표지의 경우는 정확도가 97% 이상으로 높게 나타났다. 수치지도제작에 있어 전수학습을 이용한 이미지 자동분류 방식은 교통안전표지를 포함한 다양한 레이어들에 대한 자료 취득과 분류에 있어서 활용이 증가할 것으로 기대한다.
목차
Abstract
초록
1. 서론
2. 연구방법
3. 분석
4. 결론
References
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
Abadi, M., Barham, P., Chen, J., Chen, Z., Davis, A., Dean, J., and Kudlur, M. (2016), Tensorflow: A system for largescale machine learning, In 12th Symposium on Operating Systems Design and Implementation, 2?4 November, Savannah, USA, pp. 265-283.
Famili, A., Shen, W. M., Weber, R., and Simoudis, E. (1997), Data preprocessing and intelligent data analysis, Intelligent Data Analysis, Vol. 1, No. 1, pp. 3-23.
Hong, I.Y. (2017), Land use classification using LBSN data and machine learning technique, Journal of the Korean Cartographic Association, Vol. 17, No. 3, pp. 59-67. (in Korean with English abstract)
Kim, J.Y. (2015), Introducing google tensorflow, Journal of the Korean Computer Information Society, Vol. 23, No. 2, pp. 9-15.
Lecun, Y., Bengio, Y., and Hinton, G. (2015), Deep learning, Nature, Vol. 521, No. 7553, 436.
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