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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.1
- 수록면
- 97 - 102 (6page)
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최근 고해상도 원격탐사 자료의 분류방안으로 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Networks)을 비롯한 딥 러닝 기법들이 소개되고 있다. 본 논문에서는 드론으로 촬영된 농경지 영상의 작물 분류를 위해 컨볼루션 신경망을 적용하여 가능성을 검토하였다. 농경지를 논, 고구마, 고추, 옥수수, 깻잎, 과수, 비닐하우스로 총 7가지 클래스로 나누고 수동으로 라벨링 작업을 완료했다. 컨볼루션 신경망 적용을 위해 영상 전처리와 정규화 작업을 수행하였으며 영상분류 결과 98%이상 높은 정확도를 확인할 수 있었다. 본 논문을 통해 기존 영상분류 방법들에서 딥 러닝 기반 영상분류 방법으로의 전환이 빠르게 진행될 것으로 예상되며, 그 성공 가능성을 확신할 수 있었다.
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참고문헌 (11)
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Martin Längkvist / 2016 / Classification and Segmentation of Satellite Orthoimagery Using Convolutional Neural Networks / Remote Sensing 8(12):329
Gang Fu / 2017 / Classification for High Resolution Remote Sensing Imagery Using a Fully Convolutional Network / Remote Sensing 9(12):498~519
M. Castelluccio / Land Use Classification in Remote Sensing Images by Convolutional Neural Networks
최도현 / 2016 / 머신러닝 알고리즘이 적용된 가상화 내부 환경의 보안 인증벡터 생성에 대한 연구 / 한국인터넷방송통신학회 논문지 16(6):33~42
A. Karpathy / Neural Networks Part 1: Setting Up the Architecture, Notes for CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition
Gang Fu / 2017 / Classification for High Resolution Remote Sensing Imagery Using a Fully Convolutional Network / Remote Sensing 9(12):498~519
M. Castelluccio / Land Use Classification in Remote Sensing Images by Convolutional Neural Networks
최도현 / 2016 / 머신러닝 알고리즘이 적용된 가상화 내부 환경의 보안 인증벡터 생성에 대한 연구 / 한국인터넷방송통신학회 논문지 16(6):33~42
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