정보과학회논문지 (Journal of KIISE)
Current Result Document : 4 / 8
| 한글제목(Korean Title) |
DPESS: 임베딩 공간 통계를 이용한 주간 위성 이미지 기반의 인구 통계학적 속성 예측 |
| 영문제목(English Title) |
DPESS: Daytime Satellite Imagery-based Prediction of Demographic Attributes Using Embedding Spatial Statistics |
| 저자(Author) |
차현지
한성원
안동현
박성원
차미영
Hyunji Cha
Sungwon Han
Donghyun Ahn
Sungwon Park
Meeyoung Cha
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 47 NO. 08 PP. 0742 ~ 0747 (2020. 08) |
한글내용
(Korean Abstract) |
위성 이미지를 이용하여 사회 경제적 지표로 활용되는 인구 통계를 예측하거나 분석하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 심층 신경망 모델을 기반으로 주간 위성 이미지를 이용하여 특정 지역의 인구 통계학적 속성 값을 예측하기 위한 새로운 접근법을 제시한다. 총 4단계로 이루어진 DPESS 모델은 정보의 손실 없이 많은 수의 입력 위성 이미지를 고정 길이의 벡터로 요약한다. 이는 전이 학습 및 임베딩 공간 통계와 같은 고유한 기술로 인해 가능하다. 연구 결과, 인구 밀도(�꽃�=0.94), 15-29세 그룹 인구수(0.80), 고등학교 졸업 인구수(0.79), 가구당 총 구매력(0.80)과 같은 다양한 인구 통계학적 요소 값을 위성 이미지만으로도 효과적으로 예측할 수 있다. 한편, 본 연구를 다른 국가에 적용하기 위해서는 추가적인 연구가 필요할 것으로 사료된다.
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영문내용
(English Abstract) |
Studies are being actively conducted to predict or analyze demographics used as socioeconomic factors using satellite images. We present a new approach, called DPESS, for estimating demographic attributes from daytime satellite imagery based on a deep neural network model. The four steps of the DPESS summarize any number of input images into a fixed-length embedded vector without a considerable loss of information, which is possible because of its unique structure and technique like transfer learning and embedded spatial statistics. Our extensive validation demonstrates that the DPESS model can predict various advanced demographics such as population density (�꽃� =0.94), population count by age group (0.80), population count by education degree (0.79), and total purchase amount per household (0.80). We discuss future applications of this method in terms of applying our algorithm to other countries.
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| 키워드(Keyword) |
위성 이미지
위성영상
딥러닝
임베딩
인구통계
주성분분석
도시화
satellite imagery
embedding
demographics
deep learning
urbanization
principle component analysis
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