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아리랑 3/3A호 위성 융합영상의 Semantic Segmentation을 통한 활용 가능성 탐색 연구
채한성,임희수,이재관,최진무,Chae, Hanseong,Rhim, Heesoo,Lee, Jaegwan,Choi, Jinmu 대한원격탐사학회 2022 大韓遠隔探査學會誌 Vol.38 No.6
Roads are an essential factor in the physical functioning of modern society. The spatial information of the road has much longer update cycle than the traffic situation information, and it is necessary to generate the information faster and more accurately than now. In this study, as a way to achieve that goal, the Pan-sharpening technique was applied to satellite images of Kompsat 3 and 3A to improve spatial resolution. Then, the data were used for road extraction using the semantic segmentation technique, which has been actively researched recently. The acquired Kompsat 3/3A pan-sharpened images were trained by putting it into a U-Net based segmentation model along with Massachusetts road data, and the applicability of the images were evaluated. As a result of training and verification, it was found that the model prediction performance was maintained as long as certain conditions were maintained for the input image. Therefore, it is expected that the possibility of utilizing satellite images such as Kompsat satellite will be even higher if rich training data are constructed by applying a method that minimizes the impact of surrounding environmental conditions affecting models such as shadows and surface conditions.
대기오염물질 농도 데이터의 결측 보완을 위한 순환 신경망 활용도 비교 연구
황수연(Suyeon Hwang),김다정(Dajeong Kim),임희수(Heesoo Rhim),양재모(Jaemo Yang),최진무(Jinmu Choi) 대한공간정보학회 2024 한국공간정보학회 학술대회 Vol.2024 No.5
대기 중의 미세먼지(PM)는 시공간 의존성을 모두 갖는 환경 현상으로, 기준 시간 단위마다 대기오염물질측정소에서 수집되는 미세먼지 농도 자료를 활용한 연구는 이러한 현상 특성을 고려해야 한다. 본 연구는 데이터의 시간 의존성을 고려하는 여러 순환 신경망 모형(RNN, LSTM, Bi-LSTM, 1DCNN-LSTM)을 통해 1시간 단위 미세먼지 농도 자료에 포함된 결측치를 보완하여 그 결과를 반영하는 농도 지도를 제작함으로써, 각 모형의 데이터 보완 결과를 비교하고자 하였다. 연구 결과 가장 높은 결측 보완 정확도를 보유하는 모형은 1차원 CNN-LSTM 모형으로, 해당 모형은 결측 형태에 따라 구분된 장기 결측 및 단기 결측 지점에 대해서도 높은 정확도를 보이고 있었다. 본 연구는 자료의 결측 보완을 위한 방법론을 구상할 때 순환 신경망 모형의 활용을 고려하는 경우 모형 선정에 참고할 수 있는 유용한 지침으로 활용될 수 있다.
이창규(Changkyu Lee),이상원(Sangwon Lee),전규희(Kyuhui Jun),김수빈(Subin Kim),이재관(Jaegwan Lee),임희수(Heesoo Rhim),최진무(Jinmu Choi) 대한공간정보학회 2023 한국공간정보학회 학술대회 Vol.2023 No.12
현재의 관광 빅데이터는 다양하고 방대하여 관광 연구와 정책에 활용도가 높다. 관광 데이터는 관광 행위 감소에 영향을 받으며 관광위기요인은 이를 야기할 수 있다. 특히 재해와 같이 예측 및 통제 불가능한 요인에 의한 데이터의 대량 부족은 데이터 기반 결과의 신뢰를 저하할 수 있다. 본 연구에서는 관광 데이터의 보완을 위해 이종 데이터를 접목 활용과 상호보완성 확인 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 신용카드 데이터와 블로그 데이터를 대상으로 시계열적, 공간적, 시공간적 분석 결과를 비교하였다. 분석 결과, 그 추세와 분포가 유사하였으며 데이터 접목 및 통합 가능성을 확인하였다. 또한, 인구통계학적 정보나 텍스트 정보를 상호보완하여 활용할 수 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 다종 데이터 접목과 분석, 관광 연구 및 정책 수립에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.