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| 한글제목(Korean Title) |
위성 영상 기반 시맨틱 세그멘테이션을 이용한 도시화 분석 |
| 영문제목(English Title) |
Urbanization Analysis Using Satellite Image-Based Semantic Segmentation |
| 저자(Author) |
Chaehwan Lim
Jaesung Jun
Suan Lee
임채환
전제성
이수안
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 02 PP. 1394 ~ 1396 (2022. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 자영업자들이 코로나 19 팬데믹 현상의 여파로 인해 이전 수익에 비해 수익 창출에 많은 어려움을 겪고 있다. 유동인구에 따라 자영업자들의 수익이 결정되기 때문에 유동인구가 많고, 이에 따라 도시화가 잘된 지역일수록 수익 창출에 유리하다. 따라서 어려움을 겪고 있는 자영업자와 더불어 창업을 시작하려는 예정자들에게 어느 곳이 도시화가 잘 되었는지 주거지역 및 상권 발달 경향 파악이 필요하다. 그리하여 본 논문에서는 서울시 한정으로 주거지역 및 주변 상권 건물을 분석하여 인구밀도를 예측할 수 있게 딥러닝 모델을 연구하였다. Semantic Segmentation 모델 중 메모리를 타 모델에 비교해 적게 사용하고, 빠른 속도와 파라미터 사용량 대비 높은 효율을 보이는 DeepLab V3+ 모델을 사용했다. 사용한 결과 주거 건물과 상권 건물에 대한 Segmentation이 잘 적용된 것을 확인했다. 본 연구결과를 통해 어느 지역이 사람이 많이 거주하고 있고 상권이 잘 발달하였는지 자영업자 및 창업 예정자들에게 정보를 제공하여 경향 파악에 도움을 주는 데 의의가 있다. |
영문내용
(English Abstract) |
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