정보처리학회 논문지 소프트웨어 및 데이터 공학
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
인공지능 학습용 데이터 기반의 산림변화탐지 서비스 |
| 영문제목(English Title) |
Forest Change Detection Service Based on Artificial Intelligence Learning Data |
| 저자(Author) |
Hankun Chung
Jong-in Kim
Sun Young Ko
Seunggi Chai
Youngtae Shin
정한균
김종인
고선영
채승기
신용태
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 11 NO. 08 PP. 0347 ~ 0354 (2022. 08) |
한글내용
(Korean Abstract) |
4차 산업혁명 시대가 무르익으면서 방대한 데이터를 기반으로 한 인공지능(AI, Artificial Intelligence)의 활용이 전 산업 분야로 확대 중이다. 그러나 산림 수종을 분석하는 분야는 지금까지 인공지능의 활용이 미진하여 여전히 수작업으로 분석하고 있고 다수의 오류가 발생하고 있다. 본 연구에서는 수도권의 항공사진과 모사 이미지 등을 이용하여 소나무, 낙엽송, 침엽수, 활엽수 등 산림 수종을 분석하기 위한 인공지능 학습용 데이터 약 60,000장을 구축하였고 수종 구분 AI 모델도 함께 개발하였다. 이러한 연구는 우리나라의 산림 변화를 사전에 예측하여 변화에 신속한 대응이 가능하고 산림 주제도 제작 시 필요한 수종 분할 이미지를 기초자료로 활용함으로써 업무 생산성을 높일 것으로 기대한다. |
영문내용
(English Abstract) |
Since the era of the 4th industrial revolution has been ripe, the use of artificial intelligence(AI) based on massive data is beginning to be actively applied in various fields. However, as the process of analyzing forest species is carried out manually, many errors are occurring. Therefore, in this paper, about 60,000 pieces of AI learning data were automatically analyzed for pine, larch, conifer, and broadleaf trees of aerial photographs and pseudo images in the metropolitan area, and an AI model was developed to distinguish tree species. Through this, it is expected to increase in work efficiency by using the tree species division image as basic data when producing forest change detection and forest field topics. |
| 키워드(Keyword) |
Artificial Intelligence
Learning Data
Forest Tree Species
Forest Change Detection
Aerial Photographs
인공지능
학습용 데이터
산림 수종
산림변화탐지
항공사진
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