| 한글제목(Korean Title) |
합성곱 신경망을 이용한 구글 어스에서의 녹지 공간 비율 측정 |
| 영문제목(English Title) |
Measurements of Green Space Ratio in Google Earth using Convolution Neural Network |
| 저자(Author) |
윤여수
송혜연
박현준
Yeo-su Youn
Hye-yeon Song
Hyun-jun Park
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 23 NO. 02 PP. 0347 ~ 0350 (2019. 10) |
한글내용
(Korean Abstract) |
녹지 공간이 확충되면 기후변화를 야기하는 지구 온난화, 미세먼지 발생 등을 친환경적으로 해결할 수 있다. 법제처에 따르면 녹지를 조성하기 위해서는 지형, 지질, 생물 서식 공간 등의 자연적 여건을 조사해야 한다. 본 논문에서는 녹지를 조성할 수 있는 지역을 판단하는 데 도움을 주기 위하여 녹지 공간의 비율을 측정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 ‘Google Earth pro’ 어플리케이션을 이용하여 데이터를 수집한 후 합성곱 신경망을 사용하여 학습시킨다. 학습시킨 데이터를 바탕으로 사용자가 원하는 지역의 녹지 공간 비율을 추정한다. 다양한 영상으로 실험해본 결과, 실제 녹지 공간 비율과 제안된 방법으로 도출해낸 결과값이 흡사한 것을 확인하였다. |
영문내용
(English Abstract) |
Expending green space can be a environmental-friendly solution to global warming and fine dust caused by climate change. According to the legislation, environmental investigation must be investigated such as topography, geology, and biological habitats to create green space. In this paper, we propose a method to measure the ratio of green space to help the determination where green space should be located. The proposed method collects the data using the ‘Google Earth pro’ application and then trains the data using the convolution neural network. Based on the learned data, we estimate the green space ratio. As a result of experiments with various images, it was confirmed that the actual green space ratio and the result value estimated by the proposed method were similar. |
| 키워드(Keyword) |
Green area
Convolution neural network
Google Earth
Ratio of green space
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