Journal of the Korean Society of Surveying Geodesy Photogrammetry and Cartography最新文献

Road Alignment History Management Model Using Geographic Coordinates of the Station 基于车站地理坐标的道路线形历史管理模型

Journal of the Korean Society of Surveying Geodesy Photogrammetry and Cartography Pub Date : 2023-08-31 DOI: 10.7848/ksgpc.2023.41.4.247

Namgyun Chon, Jiyeong Lee

{"title":"Road Alignment History Management Model Using Geographic Coordinates of the Station","authors":"Namgyun Chon, Jiyeong Lee","doi":"10.7848/ksgpc.2023.41.4.247","DOIUrl":"https://doi.org/10.7848/ksgpc.2023.41.4.247","url":null,"abstract":"기하구조 기반으로 설계(geometric design)된 도로선형은 교통사고 위험이 크거나 통행이 원활하지 못한 구간 등을 대상으로 선형 개량공사를 수행하므로 선형 변경에 따른 이정을 재정립하여 신속한 이정 관리와 변동이력을 안정적으로 관리하는 것이 중요하다. 그러나 현행 업무시스템의 관리방식은 선형 변경에 유연하게 대응하지 못해 이력 관리에 한계가 있으며, 레거시 DB 갱신에 따른 시간적·경제적으로 소모적인 유지관리가 지속되고 있고, 공간위치 표현방식이 달라 자료공유가 제한적으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 복합공간으로 진화하는 도로 공간의 변화를 대비하고 GNSS (Global Navigation Satellite System) 측위 기술을 도로 공간 객체와 선형이력 관리에 적용하기 위해 도로중심선 측점의 지리좌표를 지오코딩하여 선형변경에 따른 이력관리에 적용하는 방안을 제시하였다. 실증을 위해 시범구간을 선정하여 도로중심선 측점의 지리좌표를 시공간 이력관리와 도로시설물 관리에 적용할 수 있도록 설계하였다.","PeriodicalId":39099,"journal":{"name":"Journal of the Korean Society of Surveying Geodesy Photogrammetry and Cartography","volume":"24 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135991683","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

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Very High-Resolution Satellite Image Registration Based on Self-supervised Deep Learning 基于自监督深度学习的高分辨率卫星图像配准

Journal of the Korean Society of Surveying Geodesy Photogrammetry and Cartography Pub Date : 2023-08-31 DOI: 10.7848/ksgpc.2023.41.4.217

Taeheon Kim, Jaewon Hur, Youkyung Han

{"title":"Very High-Resolution Satellite Image Registration Based on Self-supervised Deep Learning","authors":"Taeheon Kim, Jaewon Hur, Youkyung Han","doi":"10.7848/ksgpc.2023.41.4.217","DOIUrl":"https://doi.org/10.7848/ksgpc.2023.41.4.217","url":null,"abstract":"고해상도 위성영상 활용을 위해서는 상호등록을 수행하여 영상 간 좌표를 통일하는 과정이 필수적으로 수행되어야 한다. 본 연구에서는 self-supervised learning 방식의 딥러닝 네트워크를 통해 추출된 정합점을 기반으로 고해상도 위성영상 간 좌표를 통일하는 상호등록 방법론을 제안한다. 먼저, 특징점의 전반적인 특성을 학습시키기 위해 Synthetic shape dataset을 이용하여 MagicPoint detector를 구축한다. 다양한 고해상도 원격탐사 오픈소스 데이터를 MagicPoint detector에 입력하여 추출된 특징점을 이용하여 MagicPoint detector를 고도화한다. 고도화된 MagicPoint detector를 이용하여 고해상도 위성영상 내 pseudo-label을 생성하며, 이때 homographic adaptation을 적용하여 다양한 기하학적 환경을 고려한다. pseudo-label과 고해상도 위성영상 데이터를 기반으로 SuperPoint detector를 구축한다. 제안방법을 통해 추출된 정합점을 기반으로 구성된 비선형 변환모델을 이용하여 상호등록을 수행한다. 대전광역시를 대상으로 취득된 KOMPSAT-3 영상을 이용하여 실험한 결과, 제안기법은 다수의 정합점을 중첩영역에 대해 균등하게 추출하였으며, 상호등록 정확도는 RMSE (Root Mean Square Error) 1.563 pixels 그리고 CE90 (Circular Error 90%) 1.971 pixels로 측정되었다. 이를 통해, 제안기법은 고해상도 위성영상 특성을 반영한 정합점을 효과적으로 추출할 수 있어 상호등록 정확도 개선에 이바지할 수 있을 것으로 사료된다.","PeriodicalId":39099,"journal":{"name":"Journal of the Korean Society of Surveying Geodesy Photogrammetry and Cartography","volume":"32 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135991527","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

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Application of Excel to Automate Sampling for Performance Review of Underground Facilities Excel在地下设施性能评估自动化抽样中的应用

Journal of the Korean Society of Surveying Geodesy Photogrammetry and Cartography Pub Date : 2023-08-31 DOI: 10.7848/ksgpc.2023.41.4.273

Hyun Choi, Tae Hoon Kim, Tae Woo Kim

{"title":"Application of Excel to Automate Sampling for Performance Review of Underground Facilities","authors":"Hyun Choi, Tae Hoon Kim, Tae Woo Kim","doi":"10.7848/ksgpc.2023.41.4.273","DOIUrl":"https://doi.org/10.7848/ksgpc.2023.41.4.273","url":null,"abstract":"1960년대 지형현황측량을 중심으로 측량법이 제정된 후 각종 사고를 계기로 공공측량의 범위가 지하시설물 측량으로 확대되었고, 공간정보 개념 도입에 관한 연구가 이루어지고 있다. 공간정보데이터의 신뢰 확보를 위해 지하시설물을 비롯한 각종 공간정보데이터 구축의 성과심사가 진행되고 있으며, 공공측량 성과에 대한 수요 증가로 공공측량 성과의 품질확보의 중요성이 필요한 시점이다. 현재 공공측량 성과심사는 심사자의 전문성에 의존하는 주관적인 판단으로 실시하는 판단추출기법으로 대부분 이루어져 있다. 판단추출기법은 성과심사 결과에 전문가의 입장이 가장 많이 반영되나, 표본추출 방법이 통계적인 요소를 반영하지 못하는 단점이 있다. 이것은 성과심사의 공정성과 객관성이 결여되어 이에 대한 개선 요구가 지속적으로 이루어지고 있다. 따라서 본 연구에서는 우리나라에서 이루어지고 있는 공공측량 성과심사의 현황을 분석한 후 성과심사 표본추출의 자동화를 위한 기초연구로 지하시설물의 개선방안에 대해서 연구하였다. 먼저 현재 가장 많은 심사가 이루어지는 지하시설물을 기본으로 공공측량 성과심사 심사자의 세부적인 기준을 파악하였으며, 표본 데이터의 추출을 위해 Excel로 알고리즘을 작성하였다. 연구결과 성과심사자의 운영지침을 기반으로 작성된 Excel의 알고리즘으로 추출된 데이터와 실제 성과심사 데이터를 비교한 결과 총 240개의 도엽에서 표본추출이 될 가능성이 높은 데이터 48개를 추출하였으며, 심사자의 전문가 판단기법과 85%의 일치를 확인할 수 있었다.","PeriodicalId":39099,"journal":{"name":"Journal of the Korean Society of Surveying Geodesy Photogrammetry and Cartography","volume":"83 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135991223","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

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Assessment of Positioning Accuracy using Pseudolite Positioning System with Pseudo–GNSS Signals in GNSS Obstructed Area GNSS干扰区伪GNSS信号伪卫星定位系统定位精度评估

Journal of the Korean Society of Surveying Geodesy Photogrammetry and Cartography Pub Date : 2023-08-31 DOI: 10.7848/ksgpc.2023.41.4.227

Gwang Jae We, Ho Chul Lee, Jae Cheol Lee, Dong Ha Lee

{"title":"Assessment of Positioning Accuracy using Pseudolite Positioning System with Pseudo–GNSS Signals in GNSS Obstructed Area","authors":"Gwang Jae We, Ho Chul Lee, Jae Cheol Lee, Dong Ha Lee","doi":"10.7848/ksgpc.2023.41.4.227","DOIUrl":"https://doi.org/10.7848/ksgpc.2023.41.4.227","url":null,"abstract":"본 연구는 GNSS (Global Navigation Satellite System) 폐색지역에서 위치결정이 가능하도록 적합한 GNSS 측위 방안을 도출하고, 이를 통해 다양한 LBS의 개발 및 활용을 지원하기 위해 수행되었다. 이를 위해 국내의 GNSS 폐색지역 해소에 적합한 것으로 분석된 다중신호 의사 GNSS 기법을 적용한 의사위성(Pseudolite) 측위시스템을 구성하고, 실험에 적합한 환경의 GNSS 폐색지역을 선정하여 그 성능과 활용성을 검증하고자 하였다. 실험 지역으로 다중경로의 영향이 적으며, 완전 폐색지역과 부분 폐색지역으로 구분이 명확한 대형 교량 하부에 의사위성 장비를 설치하고, 측량용 GNSS 수신기를 이용한 단독측위 방식의 위치결정 실험을 수행하였다. 그 결과 국내의 GNSS 폐색지역 위치결정에 적합한 의사 GNSS 측위 모델을 정립할 수 있었으며, 본 연구에서 제안한 의사 GNSS 기술을 활용하는 경우 GNSS 폐색지역 내에서도 개활지와 유사한 수준의 GNSS 단독측위 정확도(수 m 이내)로 수평 위치결정이 가능하였다.","PeriodicalId":39099,"journal":{"name":"Journal of the Korean Society of Surveying Geodesy Photogrammetry and Cartography","volume":"5 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135991825","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

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A Study on Land Survey Accuracy Improvement Using Reference Area Frame 利用参考面积框架提高土地测量精度的研究

Journal of the Korean Society of Surveying Geodesy Photogrammetry and Cartography Pub Date : 2023-08-31 DOI: 10.7848/ksgpc.2023.41.4.257

Yong Hyeop Lee, Wondae Kim, Jong Young Yoon

{"title":"A Study on Land Survey Accuracy Improvement Using Reference Area Frame","authors":"Yong Hyeop Lee, Wondae Kim, Jong Young Yoon","doi":"10.7848/ksgpc.2023.41.4.257","DOIUrl":"https://doi.org/10.7848/ksgpc.2023.41.4.257","url":null,"abstract":"토지의 재산가치가 중요한 우리나라에서는 토지측량은 매우 정확하게 수행되고 현지에 재현될 수 있어야 한다. 따라서 본 연구에서는 토지의 경계를 정확하게 결정하기 위한 토지측량 방법으로 MMS에 의한 기준영역 프레임 기법을 적용하여 정확하고 효율적인 작업 수행 방안을 제시하고자 한다. 국토지리정보원에서 정밀도로지도 제작을 위하여 사용된 MMS 자료를 이용하여 서울 여의도와 대구 테크노폴리스 일부 지역에 기준영역 프레임을 제작하였으며, 정확도를 비교한 결과 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. MMS 자료를 이용하여 정밀한 도로 기반 기준영역 프레임의 제작이 가능하였으며, 대구 테크노폴리스의 수치지적 지역에서는 RMSE X 0.136m, Y 0.091m의 오차, 여의도의 도해지적 지역에서는 RMSE X 0.412m, Y 0.370m 전후의 결과를 나타내었다. 향후 이 프레임을 이용하여 정밀한 토지측량을 위한 경계점 선점 등의 추가적인 연구가 필요한 것으로 사료된다.","PeriodicalId":39099,"journal":{"name":"Journal of the Korean Society of Surveying Geodesy Photogrammetry and Cartography","volume":"25 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135991822","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

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Personal Mobility Detection through Application of YOLO Deep Learning Algorithm to Drone Images YOLO深度学习算法在无人机图像中的应用

Journal of the Korean Society of Surveying Geodesy Photogrammetry and Cartography Pub Date : 2023-08-31 DOI: 10.7848/ksgpc.2023.41.4.239

Junseok Kim, Taehyun Lee, Junho Yeom

{"title":"Personal Mobility Detection through Application of YOLO Deep Learning Algorithm to Drone Images","authors":"Junseok Kim, Taehyun Lee, Junho Yeom","doi":"10.7848/ksgpc.2023.41.4.239","DOIUrl":"https://doi.org/10.7848/ksgpc.2023.41.4.239","url":null,"abstract":"최근 단거리 교통수단으로 개인형 이동장치와 이를 사용하는 사용자의 이용률이 빠르게 증가하고 있다. 또한, 현대도시의 소비 형태가 공유경제의 형태로 변화하며 관련 공유 플랫폼이 개발됨에 따라 개인형 이동장치인 PM (Personal Mobility)이 공유 전동킥보드 형태로 나타났으며, 이와 동시에 공유 PM 서비스를 제공하는 업체도 같이 증가하고 있다. 그러나 PM이 서비스 제공 업체마다 종류가 다르고, 지역마다 그 업체의 수가 달라 통합적인 관리가 더욱 어려운 상황이다. 따라서 본 논문에서는 드론을 통해 수집한 영상에서 YOLOv3 알고리즘으로 여러 업체의 PM 객체를 탐지하여, 통합적인 관리의 활용 가능성이 있는지 분석하고 정확도 평가를 수행하였다. 실험지역 내 PM이 포함된 드론 영상을 수집하고 PM 객체를 레이블링하여 딥러닝 모델을 학습시켜 PM을 탐지하였다. 정확도 평가 결과 재현율 80%, 정밀도 87%의 탐지 정확도와 0.73의 AP값을 얻었으며 이를 통해 드론 영상에서 YOLOv3 알고리즘을 활용하여 PM 검출을 수행하는 것이 가능함을 확인하였다.","PeriodicalId":39099,"journal":{"name":"Journal of the Korean Society of Surveying Geodesy Photogrammetry and Cartography","volume":"148 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135991827","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

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Instance Segmentation based on YOLO model for Multiple Classes of Ground Objects using UAV Images and Digital Topographic Map 基于YOLO模型的多类地物无人机图像和数字地形图实例分割

Journal of the Korean Society of Surveying Geodesy Photogrammetry and Cartography Pub Date : 2023-08-31 DOI: 10.7848/ksgpc.2023.41.4.205

June Seok Kim, Il Young Hong

{"title":"Instance Segmentation based on YOLO model for Multiple Classes of Ground Objects using UAV Images and Digital Topographic Map","authors":"June Seok Kim, Il Young Hong","doi":"10.7848/ksgpc.2023.41.4.205","DOIUrl":"https://doi.org/10.7848/ksgpc.2023.41.4.205","url":null,"abstract":"지금까지 항공영상을 활용한 공간 객체에 대한 탐지는 대부분 물류, 운송 수단에 대한 객체 탐지 및 도로, 건물의 시맨틱 분할이 주를 이루었다. 본 연구에서는 지상 객체의 다중 클래스에 대한 객체 탐지 및 인스턴스 분할을 목적으로 한다. 이를 위해 YOLO (You Only Look Once) v8 모델을 이용하였고, UAV (Unmanned Aerial Vehicle)로 촬영한 고해상도 이미지를 사용하였다. 학습데이터는 과속방지턱, 횡단보도, 태양광 패널과 같은 일정한 패턴을 갖고 있는 객체 유형1과 건물같이 일정한 패턴을 갖고 있지 않은 객체 유형2로 나누었으며 국토지리정보원에서 제작하는 수치지형도 V2.0 데이터를 활용하여 학습데이터를 구축하였다. 학습 후 유형별 전체 클래스에 대한 mAP (mean Average Precision)는 객체 유형1은 0.993, 유형2는 0.881로 좋은 성능을 보였다. 예측에는 총 5가지 데이터를 사용하여 학습된 모델의 예측 정확도가 데이터의 축척의 변화, 공간해상도의 변화에 따라서 어떻게 변화하는지 분석하였다. 분석 결과 축척이 100%일 때는 객체를 탐지 못하거나 예측 확률이 50%로 낮았던것이 축척이 125%로 확대될 때 예측확률은 90% 이상으로 올라갔으며 또한 공간해상도가 25cm로 낮아지는 경우에는 일부 객체를 탐지 못하거나 실제값과 맞지 않는 잘못된 예측 및 분활이 되었다.","PeriodicalId":39099,"journal":{"name":"Journal of the Korean Society of Surveying Geodesy Photogrammetry and Cartography","volume":"83 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135991686","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

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Multi-class Semantic Segmentation Using CAS500-1 Imagery for Change Detection 基于CAS500-1图像的多类语义分割变化检测

Journal of the Korean Society of Surveying Geodesy Photogrammetry and Cartography Pub Date : 2023-08-31 DOI: 10.7848/ksgpc.2023.41.4.281

Yonghyun Kim, Jisang Park, Daesub Yoon

{"title":"Multi-class Semantic Segmentation Using CAS500-1 Imagery for Change Detection","authors":"Yonghyun Kim, Jisang Park, Daesub Yoon","doi":"10.7848/ksgpc.2023.41.4.281","DOIUrl":"https://doi.org/10.7848/ksgpc.2023.41.4.281","url":null,"abstract":"다양한 위성 센서를 활용한 변화탐지 연구는 지난 수십 년 동안 원격탐사 분야의 주요 연구 분야로 여겨져 왔으며, 특히 건물 변화탐지 분야는 최근 여러 딥러닝 기법이 적용되며 발전하고 있다. 하지만 건물 변화탐지의 대다수 연구가 단순한 변화 유무에 관한 연구로써 건물의 신축 또는 소멸 여부 등의 멀티 클래스 변화를 탐지하는 연구는 제한되며, 관련되어 공개된 데이터 또한 부족한 상황에 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 공개된 기 구축 데이터 세트를 국토위성 1호에 적합하게 재구축하여 변화탐지에 적용하는 멀티 클래스 시멘틱 세그멘테이션 방법론을 제안한다. 세부적으로 국내 지역에 특화된 항공영상 데이터 세트를 위성 영상에 적합하게 파싱(parsing)하였고, 위성의 경사 관측(side-looking) 한계점을 극복하는 국외 데이터 세트를 동시에 증강(augmentation)하여 활용하였다. 건물의 신축 및 소멸을 나타내는 다중 클래스 변화탐지 실험에서 신축 레이블 IoU (Intersection Over Union)를 약 87%로 나타내었고, 소멸 레이블 IoU는 약 58%로 나타내 제안하는 방법론이 효과적임을 확인하였다. 추가적으로 조도의 변화가 급격하게 변화하는 데이터에서 일부 오탐지가 발생하였지만, 이는 변화가 발생하지 않은 추가 데이터를 향후 증강하여 극복될 수 있으리라 판단된다.","PeriodicalId":39099,"journal":{"name":"Journal of the Korean Society of Surveying Geodesy Photogrammetry and Cartography","volume":"68 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135991220","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

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Using a Teachable Machine for Detecting of Underground Facilities in Ground Penetrating Radar 探地雷达地下设施探测教具的应用

Journal of the Korean Society of Surveying Geodesy Photogrammetry and Cartography Pub Date : 2023-08-31 DOI: 10.7848/ksgpc.2023.41.4.265

Su Min Jang, Byoungkil Lee

{"title":"Using a Teachable Machine for Detecting of Underground Facilities in Ground Penetrating Radar","authors":"Su Min Jang, Byoungkil Lee","doi":"10.7848/ksgpc.2023.41.4.265","DOIUrl":"https://doi.org/10.7848/ksgpc.2023.41.4.265","url":null,"abstract":"지하시설물의 탐지에는 GPR (Ground Penetrating Radar) 영상을 이용한 방법이 가장 많이 사용되고 있다. GPR 영상해석은 크게 경계선 검출에 의한 방법과 머신러닝을 활용한 방법으로 나눌 수 있으며, 특히 머신러닝을 이용한 방법에서는 쌍곡선 모양을 형성하는 영상의 특성을 적절히 이용하는 것이 필요하다. 한편 구글에서는 누구나 쉽게 머신러닝 모델을 활용할 수 있도록 티처블 머신이라는 웹 기반 도구를 소개하였다. 본 연구에서는 티처블 머신과 같이 간단한 머신러닝 도구를 이용하여 GPR 영상에 포함된 지하시설물을 효과적으로 탐지할 수 있는지와 그 정확도 개선 방안을 제시하고자 하였다. 도로에 매설된 지하시설물의 위치에 따라 GPR 영상에 완전한 쌍곡선과 그렇지 않은 쌍곡선이 혼재하게 된다. 본 연구에서는 다양한 쌍곡선 형상을 추출하고, 학습하여 테스트한 결과 여러 형태의 쌍곡선을 동시에 학습하는 것이 매치율 향상에 도움이 되는 것으로 나타났다. 이와 같은 방법으로 트레이닝하면 GPR 영상의 해석에 티처블 머신을 이용할 수 있음을 확인할 수 있었다.","PeriodicalId":39099,"journal":{"name":"Journal of the Korean Society of Surveying Geodesy Photogrammetry and Cartography","volume":"383 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135991221","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

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Radiometric resolution evaluation of drone images using resolution targets 使用分辨率目标的无人机图像的辐射分辨率评价

Journal of the Korean Society of Surveying Geodesy Photogrammetry and Cartography Pub Date : 2023-06-30 DOI: 10.7848/ksgpc.2023.41.3.179

Jin Su Kim, Sang-Min Sung, B. Yun

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