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배지훈(Jihoon Bae),당탄부(Dang Thanh Vu),김진영(JinYoung Kim) 한국통신학회 2022 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.2
본 논문은 Graph Neural Network(GNN)기반 이미지 분류(Image Classification)방법을 제시하고 그 결과를 나타낸다. 우리는 먼저 SLIC 알고리즘을 사용하여 원본 이미지를 슈퍼픽셀 이미지로 변환한다. 그리고 각 슈퍼픽셀 영역을 노드로, 주변픽셀들을 엣지로 연결시키어 그래프를 생성하는 Region Adjacency Graph(RAG) 알고리즘을 적용한 뒤 GNN에 통과시켜 이미지 분류를 수행한다. 우리는 Graph Attention Network(GAT)모델을 사용하여 MNIST, FashionMNIST, CIFAR10 데이터셋으로 실험하였고, 결과분석 및 CGAT(Convolution Graph Attention Network)를 새로 제안하며 발전방향을 제시한다.
무인항공기(UAV) 및 다분광 영상 시스템(Multispectral Imager)을 이용한 온주밀감 나무의 비 생물적 스트레스 모니터링
배지훈 ( Jihoon Bae ),배형진 ( Hyungjin Bae ),조병관 ( Byoung-kwan Cho ) 한국농업기계학회 2018 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.23 No.2
온주밀감은 한국에서 가장 많이 소비되는 감귤품종으로, 높은 수요를 충족시키기 위하여 생산량을 적절히 관리해야 한다. 그러나 현행되는 재배기술은 스트레스에 노출된 작물에 대해 정시 처방을 제공하기 힘든 수작업에 의존하고 있다. UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 를 활용한 원격 탐사 기술은 이에 대한 효과적인 대안이 될 수 있다. 높은 해상도로 세밀한 관측이 가능한 저고도 UAV 기반 원격 탐사 기술은 정밀농업 분야에 유용한 정보를 제공할 수 있다. Hyperspectral / Multispectral 이미징 기술은 대상의 물리화학적 특성을 측정하는 것에 신뢰할만한 성능을 보였다. 특히 소수의 파장만을 이용하는 Multispectral 이미징은 Hyperspectral 이미징에 비해 분석 속도가 빠르고 비용이 저렴하다는 장점이 있다. 이에 본 연구에서는 UAV 및 Multispectral imager 로 구성된 원격 탐사 시스템을 이용하여 온주밀감 나무의 비 생물적 스트레스를 모니터링 하고자 하였다. 정상 및 수분, 질소 스트레스에 노출된 작물에 대한 Multispectral Vis/NIR 이미지를 획득하였다. 이후 획득된 이미지에 대한 정사 영상을 추출하고, 광조건 및 대기조건 변화에 의한 오차를 최소화하고자 방사보정을 적용하였다. 온주밀감 나무의 스트레스 증상을 측정하기 위해 다양한 전처리와 함께 부분최소제곱 판별분석(PLS-DA) 및 NDVI 식생지수 분석을 수행한 결과, 스트레스에 노출된 감귤나무의 분류에 대해 합리적인 정확도의 결과를 얻을 수 있었다. 이는 Multispectralimager 및 UAV 를 이용한 원격 탐사 시스템이 온주밀감 나무의 신속하고 비파괴적인 스트레스 모니터링에 좋은 가능성을 가지고 있음을 보여주었다.