딥러닝 기반의 영상 분석 기술 동향

국문 초록 (Abstract)

최근 인공신경망의 한계를 극복하기 위해 제안된 딥러닝을 사용한 데이터 분석 방식이 각광받고 있다. 딥러닝은 사람이 쉽게 구분하는 사물의 형태를 데이터화 하여 컴퓨터에 입력하고 여러 테스팅을 걸쳐 학습시키는 지도 학습 방식과 스스로 인지하여 학습하는 비지도 학습으로 구분된다. 이는 영상 처리 데이터를 인식 및 분류하는 알고리즘을 포함하고 있으며, ImageNet 영상 데이터를 기반으로 한 구조로 나뉜다. 본 동향지에서는 딥러닝 기반의 영상 처리 분석 기술 동향을 소개 및 서술한다. 이미지 분석 기술을 한국항공우주연구원의 방대한 위성 영상 데이터에 응용하면, 다양한 사용자의 요구사항을 충족시킬 수 있을 것으로 기대한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Recently, a method for data analysis using deep learning is widely used to overcome the limitations of artificial neural networks. Deep learning is classified into two types: Supervised learning method of inputting data that can be easily distinguished by a computer, unsupervised learning method by various tests and learning method by self-recognition. It includes algorithms for recognizing and categorizing image processing data and is divided into structures based on ImageNet image data. This paper explain trends based on in-depth image processing analysis techniques. It is expected to meet various user needs by applying image analysis technology to satellite image data of Korea Aerospace Research Institute(KARI).

목차 (Table of Contents)

• ABSTRACT
• 초록
• 1. 서론
• 2. 딥러닝 영상 분석 기술
• 3. 딥러닝 영상 처리 기술 동향
• 4. 결론
• 참고문헌