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개선된 DeepResUNet과 컨볼루션 블록 어텐션 모듈의 결합을 이용한 의미론적 건물 분할
예철수,안영만,백태웅,김경태,Ye, Chul-Soo,Ahn, Young-Man,Baek, Tae-Woong,Kim, Kyung-Tae 대한원격탐사학회 2022 大韓遠隔探査學會誌 Vol.38 No.6
As deep learning technology advances and various high-resolution remote sensing images are available, interest in using deep learning technology and remote sensing big data to detect buildings and change in urban areas is increasing significantly. In this paper, for semantic building segmentation of high-resolution remote sensing images, we propose a new building segmentation model, Convolutional Block Attention Module (CBAM)-DRUNet that uses the DeepResUNet model, which has excellent performance in building segmentation, as the basic structure, improves the residual learning unit and combines a CBAM with the basic structure. In the performance evaluation using WHU dataset and INRIA dataset, the proposed building segmentation model showed excellent performance in terms of F1 score, accuracy and recall compared to ResUNet and DeepResUNet including UNet.
그림자 정보를 이용한 KOMPSAT 위성영상에서의 건물 검출
예철수 ( Chul Soo Ye ),이쾌희 ( Kwae Hi Lee ) 大韓遠隔探査學會 2000 大韓遠隔探査學會誌 Vol.16 No.3
본 논문에서는 그림자 정보를 사용하여 위성 영상에서 건물을 검출하는 기법을 제안한다. 비교적 일정한 밝기값 분포를 가지는 건물을 검출하기위해 영상을 건물, 그림자 그리고 배경의 세가지 영역으로 분류한다. 건물 영역 및 그림자 영역에 대해 잡음을 제거하고 그림자 영역에 인접한 건물을 건물과 그림자 크기에 대한 제약 조건을 적용하여 검출한다. 본 논문에 사용된 영상은 KOMPSAT 위성영상과 SPOT 위성 영상을 사용하였으며 위성영상내의 건물을 효과적으로 검출할 수 있었다. This paper presents a method to detect buildings using shadow information in satellite imagery. We classify image into three categories of building region, shadow region and background region to find buildings with consistent intensity. After the removal of noises in building regions and shadow regions, buildings adjacent to shadow regions are detected using the constraint of building and shadow sizes. The algorithm has been applied to KOMPSAT and SPOT images and the result showed buildings are efficiently detected.
윤철수,정규석 한국학교사회복지학회 2015 학교사회복지 Vol.0 No.32
본 연구의 목적은 학교현장에서의 사례관리 표준지침안을 개발하는 것이다. 이러한 목적을 이루기 위하여 문헌연구, 설문 조사, 델파이 조사가 수행되었다. 설문 조사에는 325명의 실무자가 참여하였고 델파이 조사에는 22명의 실무자와 10명의 연구자가 참여하였다. 연구를 통하여 9개의 범주를 가진 사례관리 표준지침안을 도출하였다. 9개의 범주는 1) 학교현장의 사례관리 개념 2) 사례관리자의 자격 3) 가치와 윤리 4) 이론과 지식 5) 운영체계 6) 사례관리 과정 7) 기록 8) 집중 사례관리 수 9) 사례관리자의 전문적 발전과 소진예방을 위한 조치를 포함하였다. The purpose of this study was to develop standards for school social work case management. To achieve this purpose, literature review, survey, and delphi survey were conducted. 325 practitioners participated in survey and 22 practitioners and 10 researchers participated in delphi survey. The results of this study showed standards with 9 categories: 1) concept of school social work case management 2) qualification of case manager 3) value and ethics 4) theory and knowledge 5) operating system 6) case management process 7) recording 8 ) caseload 9) professional development and prevention of burn-out